Statistiek II Deel 1

Dit college Cursusinformatie Indeling werkgroepen Overzicht stof Herhaling (kort of lang?) Gemiddelde en variantie T-toetsen Anova versus t-toets

Cursusinformatie ‘Cursusinformatie Statistiek II deel 1 2005.doc’ op Blackboard/ Course documents Rooster: ad valvas/ Blackboard

Hoorcolleges: Inleidend Sheets: na HC op Blackboard Boek: Zie Cursusinformatie Huiswerk: zie Blackboard Forum: op Blackboard Oefenprogramma’s: op Blackboard Werkgroep: intensief of extensief Tentamenopdracht: zie Blackboard Responsiecolleges: vlak voor tentamen Spreekuur: dinsdag 15:00 – 15:30 E-mail: j.ellis@psych.ru.nl Tentamen: 2 deeltoetsen en een her

Indeling werkgroepen De inschrijving voor de werkgroepen wordt dadelijk gesloten De indeling wordt hierna nog veranderd!!! Kijk op Blackboard in welke groep je definitief zit. Communicatie hierover per mail of op het spreekuur.

OVERZICHT STOF DEEL 1 Week Between-subject designs Within-subject designs 1 t-toets onafhankelijke steekproeven: geslacht (m,v) BDI t-toets gekoppelde paren tijdstip (voor,na) BDI 2 1-factor ANOVA ras (z,g,w) BDI 3+4 2-factor ANOVA geslacht (m,v) Interactie 5 Repeated measures ANOVA tijdstip (voor, na, later) BDI persoon 6 Testtheorie item (1,...,20) BDI 7 RESUME

Overzicht GLM designs & analyses OVERZICHT STOF DEEL 2 Week Between-subject designs Within-subject designs 8 Inleiding SPSS Overzicht GLM designs & analyses 9 Multiple regressie analyse leeftijd neuroticisme BDI 10 GLM-Univariate (ihb ANCOVA) ras (z,g,w) BDI 11 GLM-Multivariate (ihb MANOVA) ras (z,g,w) BDI EQ 12 GLM-Repeated measures tijdstip (voor, na, later) ras (z,g,w) BDI 13 tijdstip (voor, na, later) BDI ras (z,g,w) EQ 14 RESUME

Deel 1: Deel 2: Veel rekenen Interpreteren van de uitkomsten (beslissing, causale interpretatie) Elementair rapport, visualiseren Deel 2: De computer rekent meestal Interpreteren van de uitkomsten (welke toets moet je bekijken en wat zegt hij over welke gemiddelden) Beknopt rapport, formuleren

Herhaling gemiddelde en variantie Hoe vaak is men in de hete week van midden augustus 1997 naar het terras gegaan. Gegeven de volgende frequentie-verdeling x x x x x x x x x x x x x x x x ---------------------- aantal terrasbezoeken 0 1 2 3 4 5

Zet je rekenmachine in de goede mode Wis het geheugen Voer de data in: (score x frequentie data) 0 x 6 data 1 x 2 data 2 x 3 data enz.

N = 22 Gemiddelde = 2.23 Standaarddeviatie = 1.74 Variantie = 1.742 = 3.04

Tentamen met kleine verschillen tussen deelnemers: S = 1.170, variantie = 1.37 x x x x x x x x x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cijfer Tentamen met grote verschillen tussen deelnemers: S = 2.685, variantie = 7.21 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cijfer

Herhaling t-toetsen Design: Afhankelijke en onafhankelijke v. Between of within Mate van controle: Experiment of niet Geaggregeerde data: Gemiddelden, SDs, n’s. Schatters: Ruw en relatief effect Toetsing: df, t en p

Causale interpretatie Beslissingen H0 verwerpen of behouden Verwoorden AV, OV, gemiddelden, populatie Causale interpretatie Aantal verklaringen Primaire verklaring Alternatieve verklaring (Controle van assumpties)

De t-waarde neemt toe met de verschillen tussen groepen (ene gemiddelde – andere gemiddelde) neemt af met de spreiding binnen groepen (s1 en s2)’ neemt toe met N tussen t = ---------- N binnen

De p-waarde is de houdbaarheid van H0 neemt af met t

Cohens d Geeft de sterkte van het effect aan Dat is iets anders dan p (= de onzekerheid) Vergelijkbaar met r2

Anova versus t-toets t-toets Anova design kwantitatieve AV kwalitatieve OV between subject 2 groepen 2 of meer groepen

geaggr. data gemiddelden standaardafwijkingen VARIANTIES n per groep schatters ruw effect *  N* MS Between Sp (gepoolde binnengroeps standaardafwijking) MS Within

toetsing ruw effect* N* t = --------------------- Sp MS Between F = ---------------- MS Within 1 DF TELLER df df noemer p effect size Cohen’s d R2 beslissing deze gemiddelden zijn verschillend sommige gemiddelden zijn verschillend

Visualiseren Zie oefenprogramma Als je kiest voor Leerling > Alleen F-waarden kun je met de bovenstaande info al veel vragen goed maken