Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari

Slides:



Advertisements
Verwante presentaties
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van SPSS Guido Valkeneers.
Advertisements

Toetsen voor 2 populaties – afhankelijke steekproeven Hoofdstuk 6
Over stapgrootte en volgorde programmaregels
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van SPSS Guido Valkeneers.
SSL-studiedagen februari 2011 De invloed van de studieloopbanen in het secundair onderwijs op het succes in het hoger onderwijs Kim Bellens & Jan.
De samenstelling van de loonkloof
HC2MFE Meten van verschillen
Help! Statistiek! Doorlopende serie laagdrempelige lezingen, voor iedereen vrij toegankelijk. Doel: Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd: Derde.
Toetsen van verschillen tussen twee of meer groepen
Math Candel Universiteit Maastricht. •Achtergrond: –Diagnose probleem –Meetinstrumenten –Conceptueel model •Presentaties van eigen analyses •Voorbeeld.
Boss RC-50 Guide Beats laten horen Beats aanpassen Instructie voor leerlingen Guide is één van de mogelijkheden met de Boss RC-50.
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van SPSS Guido Valkeneers.
Hoofdstuk 10 Onderzoeken met SPSS en MS Excel
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van SPSS Guido Valkeneers.
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van PASW Guido Valkeneers.
Help! Statistiek! Doorlopende serie laagdrempelige lezingen,
Beschrijvende en inferentiële statistiek
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van PASW Guido Valkeneers.
PROF. DR. F. KEUPPENS DIENSTHOOFD UROLOGIE
Beschrijvende en inferentiële statistiek
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van SPSS Guido Valkeneers.
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen Met ondersteuning van SPSS Guido Valkeneers.
Hoofdstuk 7: Variantieanalyse hoofdstuk 7
toetsen voor het verband tussen variabelen met gelijk meetniveau
Hoofdstuk 8: Variantieanalyse met herhaalde metingen hoofdstuk 8
Jan Talmon Medische Informatica Universiteit Maastricht
Thesisseminarie 4 Resultaten Correlatie en multiple regressie
Chapter 9. Understanding Multivariate Techniques
Chapter 9. Understanding Multivariate Techniques
Non-parametrische technieken
Meervoudige lineaire regressie
Twee-factor Variantie-analyse
Inferentie voor regressie
Help! Statistiek! Doorlopende serie laagdrempelige lezingen, voor iedereen vrij toegankelijk. Doel: Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd: Derde.
Hoofdstuk 9 Verbanden, correlatie en regressie
Voorspellende analyse
Risico analyse Dr.ir. Christ van Gurp KOAC-NPC Asfalt en bitumendag 20 november 2008.
HC2 – Statistiek in vogelvlucht
Onderzoeksmethoden Blok 2, les 6/7 Mieke de Waal1 Collegeweek 7  Hoofdstuk 12: boek en vragen  Dr Stat  Observatieopdracht.
WOT statistiek Inleiding
Petra Dewilde Annelies Duerinckx
| 1 17 augustus 2014 | Nijfin 26 november | 2 17 augustus 2014 |
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen
Inleiding in de statistiek. met ondersteuning van SPSS
Hoorcollege 3 Samenhang tussen variabelen
Hoofdstuk X Het correlatievraagstuk & SPSS toepassing
Doel onderzoek : ALGEMEEN : De kwaliteit van leven in de verschillende zorggroepen. Is er een verband tussen : veranderingen in fysieke, psychische en.
Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari ASSUMPTIES (1)
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen
Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari Enkelvoudige regressie-analyse Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer.
Baarde en de goede Hoofdstuk 11: Data-analyse
Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari
Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen
1 Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari Interacties Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer.
Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari ASSUMPTIES (2) Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer.
Leydi Johana Breuls “In hoeverre speelt de sociale samenstelling van een sportclub een rol in de beslissing van leden om te stoppen?“ 01 Waarom?
Regressieanalyse Naomi Kamoen.
1 Krantenartikel Peter de Waal Tekst: Lex Bijlsma.
Lex Bijlsma, 1999Overdragen van de informatica: Krantenartikelen1 Krantenartikelen.
College 9 zHoe gaat het met de afname? zData-invoer zEerste analyses.
FOKKE en SUKKE helpen bij het veldwerk. Gebruik van een statistisch pakket SPSS Opslaan en bewerken data –selecteren –wegen –hercoderen –Ontwerpen van.
Vrouwen zijn veel meer waard !!! Sorry mannen, Maar het is nu echt bewezen…
Over de opbrengsten van lezen
Een frequent attender is meer dan de som van zijn morbiditeiten
Toetsen van verschillen tussen twee of meer groepen
Je weet welke soorten gedrukte media er zijn
Voorspellende analyse
Hoofdstuk 10 Onderzoeken met SPSS en MS Excel
Transcript van de presentatie:

Cursus Regressie-analyse Rijkswaterstaat, 13 februari Nominale en ordinale variabelen Transparanten beschikbaar gesteld door Dr. B. Pelzer

Regressie-analyse, kwalitatieve variabelen nominale predictor: hoe opnemen in model? interpretatie van de b-eetjes twee nominale predictoren nominale en interval predictor ordinale predictor relatieve sterkte van 'n nominale predictor

Opnemen nominale predictor “Krant die men ‘t meest leest” salaris model: Yi = b0 + b1 krant i + ei = flauwekul! 1 2 3 volk tel nrc 1 2 3 nrc volk tel Om zinvol model te krijgen maken we drie hulpvariabelen: volk, tel, nrc volk tel nrc “dummies” of “dummy variables” Volkskrant lezers 1 0 0 Telegraaf lezers 0 1 0 Nrc lezers 0 0 1 scores op 2 dummies volstaan om te weten welke krant iemand leest!

Dummies als predictoren Kies variant A, B of C A B C volk tel volk nrc tel nrc 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 Volkskrant lezers Telegraaf lezers NRC lezers variant B: Voorspelde Salaris voor Volkskrant lezers: Telegraaf is ‘referentie categorie’ Telegraaf lezers: NRC lezers:

Interpretatie van regressie effecten b van dummies voorspelde salarissen salaris 4.5 nrc 3 volkskrant 2 telegraaf volkskrant telegraaf nrc voorspelde Y waarde van de referentie groep verschil in voorspelde Y waarde met referentie groep verschil in voorspelde Y waarde met referentiegroep

Dummies maken met spss, voorafgaand aan Regression frequencies krant. recode krant (1=1) (2, 3 = 0) (else=sysmis) into volk. recode krant (2=1) (1, 3 = 0) (else=sysmis) into tel. recode krant (3=1) (1, 2 = 0) (else=sysmis) into nrc. frequencies volk tel nrc.

Dummies als predictoren in Regression regression /dependent salaris /enter volk nrc. ter verificatie: mean salaris by krant. Volkskrant lezers: = 2 + 1 = 3 = gem. salaris Volks.lezers Telegraaf lezers: = 2 = gem. salaris Tel. lezers NRC lezers: = 2 + 2.5 = 4.5 = gem. salaris NRC lezers

Hypothesen over de regressie effecten b van de dummies variant B dia 3: Volksk.lezers: Telegr.lezers: NRC lezers: H0 : b1=0 "salaris Volkskrant lezers = salaris Telegraaf lezers" H0 : b2=0 "salaris NRC lezers = salaris Telegraaf lezers" variant C dia 3: H0 : b2=0 "salaris NRC lezers = salaris Volkskrant lezers"

Twee nominale predictoren krant (telegraaf, volkskrant, nrc) geslacht onveiligheid kies referentie categorieën: telegraaf , vrouw overige categorieën vormen de predictor-dummies: interpretatie: voorsp. onveiligheid van telegraaf lezende vrouwen verschil in voorsp. onveiligheid van volkskrant en telegraaf lezers gecontroleerd voor invloed geslacht verschil in voorsp. onveiligheid van nrc en telegraaf lezers gecontroleerd voor invloed geslacht verschil in voorsp. onveiligheid van mannen en vrouwen gecontroleerd voor invloed krant

Voordeel van “controleren voor” bij twee nominale predictoren Y = onveiligheid vrouwen n=90 n=50 n=10 mannen nrc volkskrant telegraaf = voorsp onveiligh met model: = voorsp onveiligh met model: = voorsp onveiligh met model:

Nominale en interval predictor krant (telegraaf, volkskrant, nrc) leeftijd onveiligheid onveilig telegraaf volkskrant nrc leeftijd

Ordinale predictor: die behandel je als nominaal òf als interval econ.tv 0 1 2 3 4 lo vmbo vwo uni R2 nominaal R2 interval R2 interval <= R2 nominaal Je kunt toetsen of R2 interval significant kleiner is dan R2 nominaal H0 : R2 interval = R2 nominaal Hoe toets verloopt: zie volgende dia.

Truuk om te toetsen H0 : R2 interval = R2 nominaal Nominale model heeft zelfde R2 als model: zie dia 7 les 2! Interval model Als H0 waar is volgt een F verdeling; Sig F < 0.05 H0 verwerpen!

Dia 7 Les 2 : Gezamenlijke invloed van 2 of meer predictoren X1 = leeftijd X2 = opleiding X3 = urentv X4 = urenkrant Y = onveilig (A) (B) Gezamenlijke invloed van urentv + urenkrant toetsen: H0 : b3 = b4=0 ofwel H0 : R2model (A) = R2model(B) Als H0 waar is volgt een F verdeling, df1 = aantal 0 gestelde b’s df2 = n – aantal X in model (A) - 1 Als Significantie van F < 0.05 dan H0 verwerpen!

Dia 8 les 2 : Gezamenlijk invloed X3 en X4 toetsen via F en R Square Change regression /dependent y /enter x1 x2 /test (x3 x4). F en Significantie van F !

Relatieve sterkte van 'n nominale predictor Bereken één beta voor krant: SHEAF coëfficiënt

Bepaling Sheaf coëfficiënt met spss regression dep onveilig /enter volk nrc leeftijd. (resultaat: dia 13) compute sheaf = -20.236 * volk + - 36.596 * nrc. regression dep onveilig /enter sheaf leeftijd.