Use LEFT and RIGHT arrow keys to navigate between flashcards;
Use UP and DOWN arrow keys to flip the card;
H to show hint;
A reads text to speech;
12 Cards in this Set
- Front
- Back
|
Wat zijn kenmerken van twee onafhankelijke steekproeven? |
De waarneming in de ene groep heeft geen invloed op de scores van waarnemingen in de andere groep. De steekproeven worden afzonderlijk behandeld. We bestuderen de difference of means (verschil tussen gemiddelden) |
|
|
Wat zijn kenmerken van twee afhankelijke steekproeven? |
De waarnemingen zijn wel gecorreleerd: er is een samenhang tussen de waarnemingen in de twee groepen. Het gaat hier om de 'mean difference' van de waarnemingen. |
|
|
Hoe kun je uitzoeken of de steekproeven afhankelijk of onafhankelijk zijn? |
Correlatie uitrekenen. |
|
|
Wat is de chi-kwadraat toets? |
Met de chi-kwadraat toets je of er een statistisch significant verband is (of niet) bij twee of meer categorische variabelen; je weet echter nog niet HOE sterk deze is. |
|
|
Waarom betekent een hoge chi-kwadraat niet direct een sterke associatie? |
Omdat grotere steekproeven ook vanzelf een grotere chi-kwadraat waarden opleveren. |
|
|
Wat vergelijk je om te zien of er wel of geen associatie is? Hoe reken je de p-waarde uit? |
Je vergelijkt de observed counts met de expected counts (waarden die je verwacht als nulhypothese waar zou zijn). rij totaal x kolom totaal / totaal aantal respondenten. |
|
|
Waarom bekijk je de observed en expected counts? |
Als de observed counts erg afwijken van de expected counts, dan zou er een associatie kunnen bestaan tussen flirtgedrag en opleiding. |
|
|
Hoe weet je of de chi-square significant is? |
Eerst DF uitrekenen (rij - 1) x (kolom - 1) Tabel C: zie je welke waarde de chi-square moet nemen wil deze significant zijn Daarna ga je dat getal met je observatie vergelijken en beslissen of verwerpen H0 |
|
|
Noem wat eigenschappen van chi-square |
Altijd positief Hoger chi-square, hoger bewijs tegen H0 Laagste waarde chi-square is 0 (dan zijn de observed counts en expected counts precies gelijk) Vaak ook test of homogeinity genoemd Right-skewed |
|
|
Wat moet je doen om te weten hoe sterk het verband tussen twee variableen is? |
Kijken naar de proportieverschillen / relative risk. Het getal geeft aan hoeveel een bepaalde groep een grotere kans heeft om een bepaald effect te hebben. |
|
|
Wat is de standardized residual? |
Dit is om te weten hoeveel standaardfouten de observed count van de expected count afwijkt en daarmee kun je interpreteren hoe sterk de associatie in die cel is. 3 of -3 is associatie. |
|
|
Wat zijn verschillende manieren om te zien hoe sterk de associatie is? |
kruistabel percentages adjusted residuals correlatie |
