Wat zijn de aannames van een regressiemodel? (HC)
- Er is een lineair verband tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabele
- Zowel afhankelijk als onafhankelijk zijn van interval/ratio niveau
- Residuen zijn normaal verdeeld
- Residuen zijn gelijkmatig verdeeld (homoscedasticiteit)
- Geen uitschieters
Hoe kan je homoscedasticiteit controleren? (HC)
Door een residuenplot te maken, met residu op de Y-as.
Vul aan (HC). Het toevoegen van meer onafhankelijke variabelen (voorspellers) aan een model zal altijd:
- Meer van de variantie van de afhankelijke variabele verklaren: R^2 verhogen, omdat we meer info hebben en dus meer van de variantie kunnen verklaren
- Gemiddelde voorspellingsfout verminderen: SE wordt kleiner, je gaat nauwkeuriger voorspellen
Vul aan (HC). Als R^2 hoger wordt, dan …
zijn er onafhankelijke variabelen aan het model toegevoegd
Vul aan (HC). De grootste gestandaardiseerde coëfficiënt geeft…
de voorspeller met de meeste impact.
Op welke manieren kun je significantie testen bij een Multiple regressie? (HC)
- Test voor verklaarde variantie - is het hele model met al die variabelen uberhaupt significant (F-test)
- Test voor de helling - is het toevoegen van die variabele aan het model wel significant? Worden voorspellingen beter/nauwkeuriger significant? Mag maar één tegelijk!!
Vul aan (HC). Met een F-test wordt er getoetst of…
een significant deel van het model verklaard kan worden
Definitie Std. Error of the Estimate (HC)
Hoe ver zitten we, als we voorspellingen doen met dit model, van de waarheid af. Zegt iets over nauwkeurigheid.
Definitie R^2 in output ANOVA (HC)
Hoeveel van de spreiding wordt verklaard door het model (afhankelijke variabele). Vaak in %. Bv: afhankelijke variabele = eenzaamheid: niet elke oudere is even eenzaam als R^2 .140 is (14%). Dit is de spreiding in eenzaamheid. 14% van de spreiding kan worden verklaard door het feit dat sommige ouderen meer problemen hebben met bv hun gezondheid dan anderen.
Definitie F-toets (HC)
Meet of het model überhaupt significant is.
Wat zijn de stappen van het response model?
Comprehension - begrijpen van vraag
Retrieval - ophalen van info
Judgement - gedachten, ideeën, meningen, ervaringen, etc in hoofd respondent
Response - antwoord geven
Wat houdt Question bias in en welke 6 verklaringen kunnen er zijn?
Dit zijn problemen die veroorzaakt worden door de vragenlijst.
- Bewoording - gebruik moeilijke woorden, dubbel negatief
- Leading questions - geen neutraliteit in vraag, misleiden
- Double-barreled questions - twee vragen in één vraag
- Gevoelige vragen - niet altijd eerlijk beantwoorden
- Telescoping effects - als je lang terug moet in je geheugen, is deze gedachte vaak overdreven
- Volgorde effect - inhoud van vraag kan invloed hebben op antwoord volgende vraag
Wat houdt Response bias in en welke vijf verklaringen kunnen er zijn?
Problemen die veroorzaakt worden door het gedrag van de respondent.
- Social desirability - sociaal gewenste antwoorden of antwoord geven wat ze denken dat goed is
- Aquiescence - grotere neiging om het ergens mee eens te zijn dan oneens
- Primacy/recency effects - neiging onderste optie te kiezen als er een hele lange lijst met keuzemogelijkheden wordt voorgedragen. Als je zelf keuzemogelijkheden moet lezen, kies je vaker voor de eerste opties
- Straight-lining/nondifferentiation - neiging om voor hetzelfde antwoord te kiezen
- Fence sitting - bij likertschaal niet voor meest extreme antwoordopties kiezen, maar beetje in het midden
Vul in. Bij een survey moeten antwoorden …(1) zijn. Dwz dat iedereen zich moet kunnen identificeren met minstens één van de antwoordmogelijkheden. Daarnaast ook …(2) zijn, ofwel de respondent moet mogelijkheid hebben één antwoord te kiezen (geen overlappende antwoordmogelijkheden).
1: uitputtend
2: uitsluitend
Na afnemen vragenlijst wil je een variabel creëren. Op welke drie manieren kun je een variabel creëren?
1: Somscore maken - alle scores bij elkaar optellen, dit kan niet wanneer er antwoorden missen
2: Scores middelen - gemiddelde nemen, dit kan wel wanneer er antwoorden missen, maar kan wel sprake zijn van nonresponse fout
3. Gewogen gemiddelde berekenen - hoef je niet te weten
Wat zijn de stappen van de NHST?
- Hypotheses formuleren H0 en Ha
- Data verzamelen
- P-waarde berekenen
- Bepalen of H0 wordt behouden/verworpen
Een regressieanalyse kun je gebruiken om:
- Samenhang tussen twee variabelen te bepalen
- Verandering van de afhankelijke variabele te voorspellen
- Toekomstige waarde te voorspellen
Vul aan. Hoe nauwkeurig de voorspellingen zijn van twee modellen die hetzelfde meten door met elkaar te vergelijken, kan bekeken worden mbv de …
standaardfout van de voorspelling aka standaardschattingsfout
In JASP wordt de standaardschattingsfout aangegeven dmv …
RMSE
Om te testen of de lineaire relatie significant is, kun je twee toetsen uitvoeren:
- Test over richtingscoëfficiënt - als er geen relatie is, is richtingscoëfficiënt 0. Is de richtingscoëfficiënt significant anders van 0? (Beta). Wanneer p-waarde klein genoeg is, kun je dus concluderen dat richtingscoëfficiënt significant van 0 verschilt
- Test over R^2 - standaardafwijking en standaardschattingsfout zijn precies hetzelfde als er geen relatie is. Meten met F-toets (p^2).
De gestandaardiseerde regressiecoefficient (B) geeft …
het zuivere effect van de afhankelijke variabele op de onafhankelijke variabele. Laat dus zien welke variabele het meeste invloed heeft.
Definitie Z-score
Geeft aan hoeveel standaarddeviaties een observatie van het gemiddelde af zit
-
Correlationeel week 159
-
Correlationeel week 245
-
Correlationeel week 322
-
KOM blok 1 - Correlationeel6
-
KOM blok 1 - Kwalitatief20
-
Experimenteel week 488
-
Experimenteel week 510
-
Experimenteel week 65
-
Kwalitatief week 840
-
Kwalitatief week 982
-
Alle begrippen - Correlationeel103
-
Alle begrippen - Experimenteel69
-
Alle begrippen - Kwalitatief128
