Multiple regressie-analyse
12 belangrijke vragen over Multiple regressie-analyse
Hoe kan een multiple regressie analyse gestandaardiseerd worden?
Waarom is multicollineariteit onwenselijk?
- het model wordt complexer zonder dat er winst is
- het levert interpretatieproblemen op.
Wat gebruikt men om weer te geven hoe goed een mulptile-regressie analyse is?
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Voor mijn 1e tentamen haalde ik een 6. Toen ben ik gaan zoeken naar manieren om beter te leren en ben ik Study Smart tegen gekomen. Sindsdien heb ik een 9,0 - 8,0 - 7,6 - 8,0 - 8,0 gehaald. Ik raad het echt íédereen aan die het maar horen wil. Ik ben er zo blij mee!!
Met mijn oude methode was ik geslaagd voor maar 3 van de 8 vakken. Sinds ik mijn aantekeningen digitaal maak in study smart, ben ik voor alle vakken de éérste keer geslaagd. StudySmart neemt voor mij de stress van slagen of niet slagen weg.
Door StudySmart gaat het op zo veel vlakken beter met mij. Eerst had ik continu studiestress en ik had nergens tijd voor. Nu voel ik mij rustig en zelfverzekerd (door gebruik van het programma). Eerst haalde ik meestal een 7, nu vaak een 8 of zelfs een 9.
Hey Chris, ik wil je echt hartelijk danken voor het ontwikkelen van het platform. Ik haalde hiervoor altijd rond de 6/10 voor m'n tentamens, nu een 8,6, een 7,9 en een 7,6!!
Sinds ik Study Smart gebruik, is mijn gemiddelde 1 punt gestegen. Ik heb zelfs een statistisch vak met een 10/10 afgerond terwijl ik slecht ben in statistiek. Nu volg ik extra vakken omdat vorig jaar zo goed ging door Study Smart. Veel dank!
Sinds ik ben gaan leren met StudySmart ben ik geslaagd voor al mijn examens!!! Geen herexamens!! Eerst was ik al blij met een voldoende en nu haal ik alleen maar goede cijfers. Veel dank!
Ik heb alle vakken die ik met Study Smart heb geleerd gehaald. Met rechten ben ik van een 5 naar een 8 gegaan! Ik weet nu zeker dat ik al mijn vakken gewoon ga halen.
Ik dacht altijd dat ik goed studeerde. Mijn cijfers waren ook prima. Ik had mij nooit kunnen voorstellen dat ik zo veel beter en sneller zou studeren door het toepassen van deze vaardigheden.
Ik voel mij voor het eerst 100% zeker over de manier waarop ik leer. Ik heb nu het complete overzicht en de structuur die ik nodig had
Door Study Smart kreeg ik weer plezier in het studeren en haalde ik direct betere cijfers. Alles ging ineens beter. Ik raad Study Smart enorm aan aan scholieren en studenten.
Met dit plaform kan ik super snel en gestructueerd studeren. Ik ben nooit meer de weg kwijt in de stof of in mijn aantekeningen en maak veel sneller goede samenvattingen.
Eerst waren mijn aantekeningen een zooitje. Nu gebruik ik Study Smart en studeer ik super gestructureerd. Het helpt mij om tijd te besparen waardoor ik ook andere dingen kan doen die ik belangrijk vind.
Leerlingen die met het systeem hebben gewerkt hebben gewoon een beter resultaat behaald. Het systeem past alle leertrucjes zo toe, dat zowel de kinderen die goed scoren, maar ook zij die minder scoren, aan hun trekken komen.
Hey Chris, ik wil je enorm bedanken. Het vak waar ik vorig jaar nog net een 5,5 voor haalde, heb ik nu voor ditzelfde vak maar liefst een 9,7 gehaald! Mede dankzij jouw methode! Heel erg bedankt!
Het grootste effect is dat mijn kind veel enthousiaster is over school! Elke ouder wilt graag dat zijn kind het goed doet op school, en Study Smart draagt daar aan bij.
Dankzij StudySmart heb ik vorig jaar al mn examens gehaald en ook veel betere punten gehaald. Maar bovenal heb ik nu gewoon een heel goede studiemethode onder de knie, waarmee ik zeker weet dat ik de rest van mijn studie gewoon ga halen.
Hoe hoog moet de R2 zijn?
Waarom is de adjusted R2 een penalty maat?
Welke voordelen heeft een multiple regressie-analyse ten opzichte van meerdere bivariate analyses?
- de voorspelling van de afhankelijke variabelen worden geoptimaliseerd. de X-en zorgen ervoor dat we de Y zo goed mogelijk kunnen benaderen.
- je laat de x-en een wedstrijdje doen. Iedere variabele draagt bij aan de voorspelling. De belangrijkste voorspellers zullen de grootste Beta, het grootste regressiegewicht, krijgen.
Bij de keuze van predictoren spelen twee overwegingen een rol
- inhoudelijk: een predictor moet een bijdrage leveren aan de theorievorming.
- statistisch: deze benadering heeft kans op kanskapitalisme dus moet er een grote steekproef getrokken worden. minimaal 10 respondenten op 1 variabel.
Welke assumpties zijn er voor multiple-regressieanalyse?
- X en Y op interval niveau
- X en Y hebben een lineair verband
- X = fixed, Y = random
- er worden drie eisen aan de voorspelfouten gesteld:
- onderling onafhankelijk
- normaal verdeeld
- homoscedastisch.
Om te testen welke variabelen bijdragen zijn er 4 verschillende methoden om dit te controleren:
- enter: alle variabelen worden ongeacht mate van bijdragen toegevoegd.
andere optie is om SPSS te laten zoeken naar de variabelen die de beste voorspelling opleveren en het zuinigste model zoeken:
- backwards: begint met alle variabelen en zal ze verwijderen als ze niet significant bijdragen
- forwards: procedure zal een voor een de bijdragende variabele toevoegen.
- stepwise: combinatie van backwards en forwards waarbij de toegevoegde/verwijderde variabelen later toch nog toegevoegd of verwijderd kunnen worden.
Welke SPSS middelen kunnen er gebruikt worden om de assumpties van multiple regressieanalyses te controleren?
- histogram van de errortermen: normaal verdeeld of niet
- plot van de errortermen: homoscedastisch?
- durbin-watson: afhankelijkheid in de residuen. als de waarde boven de 2 uitkomt: dan geen afhankelijkheid.
Waarom wordt er aangeraden om de oorspronkelijke variabel te centreren voor de berekening van een interactie-effect?
- wanneer de variabelen in hun oorspronkelijke vorm gelaten worden dan ontstaat er multi-collineairiteit tussen de oorspronkelijke variabelen en de interactie-variabelen
- in het geval dat ze niet worden gecentreerd dan geeft het regressiegewicht van de ene variabele, als de andere variabele gelijk is aan 0.
Hoe kan je multicollineariteit voorkomen?
- door voor iedere voorspeller de tolerantie uit te rekenen.
- door voor iedere variabel de correlatiematrix uit te draaien om te bezien of er geen variabelen met sterke onderlingen correlatie zijn.
- om vanuit de performance van het model te redeneren bij de keuze van de predictoren.
De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden
