Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Onderzoekspracticum experimenteel onderzoek > 2.4 Factoriële ANOVA > Flashcards

2.4 Factoriële ANOVA Flashcards

1
Q

Wat is het Simon-effect in de cognitieve psychologie?

A

Reactietijden zijn sneller en adequater dan wanneer de stimulus in dezelfde locatie is als de verwachte respons.

Bijv. denk hierbij aan het krijgen van
een instructie via je linkeroor. De reactietijd om het links uit te voeren zal sneller gaan dan rechts.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Wat is de One-Way ANOVA?

A

Een test van algemene fit: omnibus.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Wat betekent het als de F significant is bij de One-Way ANIOVA?

A

Dat de gemiddelden van de groepen ongelijk zijn.

Het identificeert GEEN verschil tussen specifieke gemiddelden.

Het lijkt zinloos maar het is nodig om de type-1 fout kans te controleren. Daarna kun je
specifieke gemiddelden tegen elkaar toetsen door middel van b-waarden

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

In welke 2 gevallen wordt de F-toets groter bij een One-Way ANOVA?

A
  1. De F-toets wordt groter als de groepsgemiddelden verder uit elkaar liggen.
  2. De F-toets wordt groter als waarnemingen binnen groepen homogener zijn.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

Wat is de F-waarde?

A

Verhoudingsmaat tussen de variantie tussen groepen (hoeveel de gemiddelden van de groepen verschillen)

en de variantie binnen groepen (hoeveel individuen binnen de groepen met elkaar verschillen).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

Wat is grand variance?

A

Variantie tussen alle scores, ongeacht uit welke groep de scores vandaan komen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

Wat is de sum of suares?

A

Variatie (=optellen van alle gekwadrateerde afwijkingen van het gemiddelde).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Wat is de model sum of squares (SSM)?

A

Variatie in het model
df = k -1

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Wat is de total sum of squares (SST)?

A

Variatie in het total van de scores
s2(n-1)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Wat is de residual sum of squares (SSR)?

A

Variatie die niet verklaard wordt door het model
SSR=SST-SSM

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Wat is de mean square?

A

Variantie = alle gekwadrateerde afwijkingen / aantal vrijheidsraden
MS = SSM / dfM

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Voor ANOVA bestaan er verschillende effectmaten. Wat is de belangrijkste?

A

R2

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

Hoe wordt de effectmaat R2 vaak aangeduid in ANOVA?

A

η2
(= gebaseerd op de steekproef).

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

Wat is de effectgrootte bij ANOVA als er maar 1 onafhankelijke variabele in het model is?

En bij meerdere onafhankelijke variabelen?

A

Eta2 (η2) is de effectgrootte wanneer er maar
één onafhankelijke variabele in het model is.

Wanneer er meerdere onafhankelijke variabelen
zijn, moet er per variabele een η2
berekend worden. Het kan met de hand berekend worden

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

Waarnaar is η2 tegenworodig aangepast?

A

ω2
(= omega)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

Waar houdt de robuuste ANOVA gen rekening mee?

Wanneer is F robuust?

A

Met de assumptie homogeniteit.

t. F
is alleen robuust wanneer de groepsverdeling gelijk is. F < 1 weet je direct al
dat het contrast niet significant zal zijn

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Wat wordt er bij de Levene’s test gedaan?

Wat wordt er ingezet als er geen homogeniteit is?

A

De normaliteit per groep wordt vastgesteld, niet de volledige doelgroep.

Er wordt een correctie (Welch’s F) ingezet wanneer er geen homogeniteit is:
 P < 0.005&raquo_space; Variantie significant anders&raquo_space;Niet homogeen&raquo_space; Welch’s F

 Je hoeft je bij de Welch’s F geen zorgen te maken over de homogeniteit
van varianties.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

Wat is een alternatief voor Welch’s F?

A

Kurskall-Wallis wordt ook aangeraden, maar deze heeft minder power.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

Wat volgt er na een significant verschil in de one-way ANOVA met Welch’s in het geval van:

1) specifieke hypothesen

2) geen hypothesen?

A

1) de follow-up test ‘planned contrast’

2) de follow-up test ‘posthoc test’

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Wat wordt er gedaan bij de planned contrast follow-up test (=a-priori ANOVA)?

A

specifieke gemiddelden tegen elkaar toetsen door middel van b-waarden. Je kunt
gebruik maken van contrast coderen bij planned contrasts. Je gaat gewicht toedragen aan groepen in
dummy variabelen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Het doel van planned contrast testing is het testen van specifieke hypothesen.
De hypothesen dienen opgesteld
te zijn voordat de data verzameld worden. Er gelden drie regels. Welke 3?

A
  • Als een groep in een contrast wordt gebruikt, kan die niet terugkomen in een ander contrast.
  • Elk contrast moet slechts twee ‘brokken’ variantie vergelijken.
  • We gebruiken vaak één controle conditie om met alle andere groepen te vergelijken. In eerste
    instantie wil je bij planned contrast de controleconditie vergelijken met alle andere groepen los
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Wat is contrast 1 en en contrast 2 bij een planned contrast test?

A

Contrast 1: vaak experimentgroep VS controlegroep

Contrast 2: Vaak experimentgroep gesplitst in 2, totdat elke groep een eigen ‘brok’ is.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Wat is het totale contrast bij een planned contrast test?

A

Aantal experimentele condities -1.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Wat is het weight contrast bij een planned contrast test?

A

Aantal groepen in tegenovergestelde ‘brok’.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

Er zijn 5 typen contrasten in SPSS bij een planned contrast test.

Wat betekenen ze?
1. Deviation (first | last)
2. Simple (first | last)
3. Repeated
4. Helmert
5. Difference (reverse Helmert

A
  1. Vergelijkt elke categorie met het totale experimentele effect.
  2. Vergelijkt elke categorie met de eerste of laatste categorie.
  3. Vergelijkt elke categorie met de vorige categorie
  4. Vergelijkt elke categorie met het gemiddelde effect van alle volgende categorieën.
  5. Vergelijkt elke categorie met het gemiddelde effect van alle eerdere categorieën.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

Wat wordt er gedaan bij een posthoc test (= a-posteriori ANOVA)?

A

Je gaat
elk groepsgemiddelde met alle anderen te vergelijken, maar met een strenger criterium.

Wordt alleen gebruikt als er gen specifieke hypothesen zijn. Het gaat om gepaarde
vergelijkingen om alle combinaties van de behandelgroepen te vergelijken

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
27
Q

Hoe kan de kans op type-1 fout verlaagd worden bij een posthoc test?

Wat is het nadeel hierbij?

A

Door de p-waarde te verhogen of de alpha strenger te maken.

Dat de kans op type-2 fout wellicht toeneemt, maar dit is onvermijdelijk

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
28
Q

Wat zijn de meest gebruikte post-hoc tests?

A
  1. Bonferroni
  2. Tukey-kramer
  3. REGWQ
  4. Dunnett
  5. LSD
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
29
Q

Wat zijn de kenmerken van de Bonferroni test?

A
  1. Meest gebruikt
  2. Strengst
  3. Aantal observaties per groep zijn gelijk
  4. Variantie tussen groepen is gelijk
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
30
Q

Wat zijn de kenmerken van de Tukey-Kramer test?

A
  1. Goede test.
  2. Aantal observaties per groep zijn ongelijk
  3. Variantie tussen groepen is gelijk.
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
31
Q

Wat zijn de kenmerken van de REGWQ test?

A
  1. Goede test.
  2. Aantal observaties per groep zijn gelijk.
32
Q

Wat zijn de kenmerken van de Dunnett test?

A
  1. Weinig gebruikt.
  2. Variantie tussen groepen is gelijk.
33
Q

Wat zijn de kenmerken van de LSD test?

A

Wordt afgeraden: geen correctie.

34
Q

Hoe verhoudt de ANOVA zich tot de t-toets?

A

ANOVA is een uitbouw van de t-toets.

35
Q

Net als bij regressie, is de F-waarde in de ANOVA…

Wat test de F-test?

A

‘slechts’ een test van algemene fit van het lineaire model is.

“The F-test is an overall test that doesn’t identify differences between specific means.”

NB. Field laat zien dat door het gebruiken van een linear model het toch mogelijk is om specieke gemiddelden tegen elkaar te toetsen.

36
Q

Welke waarde bij een F-test (ANOVA) identificeert verschillen tussen de groepsgemiddelden?

Waar is b0 gelijk aan?

A

De b-waarden.

Het gemiddelde van de controlegroep.

37
Q

Welke code krijgen de dummy variabelen bij een ANOVA?

A

De controlegroep altijd 0.
Voor de rest krijgt de dummy variabele die de conditie beschrijft een 1 en alle andere condities een 0.

38
Q

Wat betekent de F-waarde?

A

De F-waarde een verhoudingsmaat is tussen de variantie tussen groepen (hoeveel de gemiddelden van de groepen verschillen) en de variantie binnen groepen (hoeveel individuen binnen de groepen verschillen).

39
Q

Wanneer wordt de F-toets groter? 2x

A
  1. De F-toets wordt groter als de groepsgemiddelden verder uit elkaar liggen,
  2. en/of wanneer waarnemingen binnen groepen homogener zijn.
40
Q

Wat is de waarde van de b coefficienten als de nul hypothese waar is?

A

Die zijn dan allemaal gelijk aan 0.

41
Q

Wat is de total sum of squares (SSt)?

A

Totale variantie.
The total amount of variation within the data.

Bij de berekening wordt gebruik gemaakt van de de verschillen tussen ieder datapunt tov de grand mean.

42
Q

What is the grand variance?

A

The variance of all observations: the variation between all scores, regardless of the group from which the scores come.

43
Q

Wat is de model sum of squares (SSm)?

A

Tussengroepvariantie.
Laat zien hoeveel van de totale variatie in de outcome verklaard kan worden door het feit dat de verschillende scores van entiteiten in verschillende behandelcondities komen.

Bij de berekening wordt gebruik gemaakt van het verschil tussen het gemiddelde van die conditie en de grand mean.

44
Q

Wat is de residual sum of squares (SSr)?

A

Binnengroepvariantie.
Vertelt hoeveel variatie niet kan worden verklaard door het model.
Dit is variatie gecreeerd door dingen die niet gemeten zijn, zoals measurement error en individuele verschillen in dingen die de afhankelijke variabele beïnvloeden.

Bij de berekening wordt gebruik gemaakt van het verschil tussen ieder datapunt en het gemiddelde van die conditie.

45
Q

Wat is de mean squares?

En de residual mean squares?

A

Mean squares (MSm): gemiddelde hoeveelheid variatie verklaard door het model (e.g. systemische variatie.

Residual mean squares (MSr): gemiddelde hoeveelheid variatie verklaard door ongemeten variabelen (onsystemische variatie).

46
Q

Bestudeer tabel bij 12.2.6. The F-statistic (blz: 533) in leeswijzer cursusstructuur.

A
47
Q

Wat is de F-statistiek?

Hoe bereken je het?

A

De maat of de ratio van de variatie verklaard door het model en de variatie verklaard door onsystemische factoren. Me andere woorden: de ratio van hoe goed het model is en hoe slecht het model is (hoeveel error er is).

MSm/ MSr=F

48
Q

Wat is de waarde van de F-test? Waarom niet t-tests doen bij de verschillende paren condities?

A

Het is één test.
Hoe meer tests je doet, hoe groter de type 1 fout wordt.

Nadat F is berekend, kun je de b-waardes berekenen om de verschillen tussen de groepen te bekijken.

49
Q

Hoe moet de assumptie van normaliteit getest worden bij ANOVA?

A

Deze moet op scores binnen groepen getest worden, niet over de gehele sample.

50
Q

Hoe wordt de assumptie van homogeniteit getest?

Wat moet je doen als de Levene’s test significant is, dus dat de variantie tussen de groepen significant verschilt?

Wat zijn 2 voorbeelden van correcties?

A

Met de Levene’s test.

De F-statistiek kan gecorrigeerd worden voor de mate van heterogeniteit, dus je kan in alle gevallen de gecorrigeerde F-waarde gebruiken, want de correcties zijn klein bij kleine deviaties in homogeniteit.

Brown-Forsythe F en de Welch’s F.

51
Q

Is ANOVA robuust (i.e. heeft het niet zo’n last van assumptieschendingen)?

A

F is niet robuust, met andere woorden: dus voor de accuraatheid van F maakt het wel uit of de assumpties worden geschonden of niet.

52
Q

Wat wil het zeggen als een waarde power heeft?

A

Een waarde heeft power als het verschillen kan detecteren als die er zijn.

53
Q

Wat moet je doen bij assumptieschendingen?

A

De voorgestelde optie die volledig binnen SPSS kan worden uitgevoerd zijn is de Welch’s F-toets, en bij deze toets hoeft u zich geen zorgen te maken over de homogeniteit van varianties.

54
Q

Wat wordt gebruikt om de b-pararmeters te berekenen?

A

T-statistiek

55
Q

Als er gebruik wordt gemaakt van dummy variabelen, wordt de familywie error rate vergroot en kunnen er mogelijk niet alle vergelijkingen gemaakt worden die je wil maken.
Wat zijn 2 oplossingen voor dit probleem?

Hoe wordt de keuze gemaakt voor een van die twee oplossingen?

A
  1. Contrast coding: assigning weights to groups in ummy variables to carry out planned contrasts (also known as planned comparisons). WEights are assigned in such a way that the contrasts are independent, which means that the overall type I error rate is controlled.
  2. Post hoc tests: compare every group mean to all others but using a stricter acceptance criterion that keeps the familywise error rate at 0.05.

Bij het testen van specifieke hypothesen: planned contrast
Bij het test bij niet specifieke hypothesen: post hoc

56
Q

Wat zijn 3 regels bij het ontwerpen van planned contrasts?

Hoe bepaal je wat de contrasten worden die na het eerste contrast komen?

A

1.Als je een controlegroep hebt, is dit meeestal omda tje het wil vergelijken met de andere groepen (dit is meestal het eerste contrast).

  1. Elk contrast mag slechts 2 stukken variatie vergelijken.
  2. Als een groep al ‘singled out’ is geweest in een contrast, dan mag het niet meer worden gebruikt in een ander contrast.

(zie figuur 12.6)

Op basis van de theorie die je test: van welke groepen verwacht je dat ze verschillen?

57
Q

Wat wordt er vergeleken bij planned contrasts?

A

Chunks of variance. And these chunks often consist of several groups.

58
Q

What are the 5 rules for assigning weights with planned contrasts?

A
  1. Choose sensible contrasts. Remember that you want to compare only two chunks of variation and that if a gs singled out in one contrast ,that group should be excluded from any subsequent contrasts.
  2. Groups coded with positive weighs will be compared against groups coded with negative weights. So, assign one chunk of variation positive weights and the opposite chunk negative weights.
  3. If you add up the weights for a given contrast the result should be zero.
  4. If a group is not involved in a contrast, automatically assign it a weight of zero, which will eliminate it from the contrast.
  5. For a given contrast, the weights assigned to the groups in one chunk of variation should be equal to the number of groups in the opposite chunk of variation.
59
Q

What are orthoganal contrasts?

A

If you multiply the weights for a particular group, these products should also add up to zero. If the products sum to zero then the contrasts are independent or orthogonal (Table 12.4).

60
Q

How does the result with ANOVA differ when you use dummy coding as compared to planned contrast?

A

The main ANOVA is the same, because they are based on group means and these have not changed.
But the b-values are different, because the values of the dummy variables are different.

61
Q

Je kan zelf planned contrasts ontwerpen, of 1 van de 5 soorten standaard contrasten kiezen die SPSS aanbiedt. Welke 7 zijn dit (2 van de 5 hebben 2 varianten)

A
  1. Deviation (first): vergelijkt het effect van van elke categorie (behalve de eerste) met het algemene experimentele effect
  2. Deviation (last): vergelijkt het effect van elke categorie (behalve de laatste) met het algemene experimentele effect
  3. Simple (first): elke categorie wordt vergelijken met de laatste categorie
  4. Simple (last): elke categorie wordt vergeleken met de laatste categorie
  5. Repeated: elke categorie (behalve de eerste) wordt vergeleken met de vorige categorie
  6. Helmert: elke categorie (behalve de laatste) wordt vergeleken met het gemiddelde effect van alle volgende categorieën
  7. Difference (reverse Helmert): elke categorie (behalve de eerste) wordt vergeleken emt het gemiddelde effect van alle vorige categorieën
62
Q

Bestudeer ‘cramming sam’s tips planned contrasts’ op pagina 547.

A
63
Q

Wat zijn de vragen die je moet stellen om erachter te komen welke post-hoc test je moet gebruiken? 3x

A
  1. Controleert de test de Type 1 error rate?
  2. Does the test control the Type II error rate (does the test heave good statistical power)?
  3. Is the test robust?
64
Q

Wat houdt een post-hoc test in?

Waarom is inflatie van de Type 1 Error rate hierbij geen probleem?

Wat is de bekendste oplossing hiervoor?

A

Bestaat uit pairwise comparisons die ontworpen zijn om verschillende combinaties treatment groups te vergelijken.

Omdat de familywise error in toom wordt gehouden door het level van significantie te corrigeren voor elke test zodat de algemene Type 1 error rate (alfa) voor alle vergelijkingen gezamenlijk 0.05 blijft.

Er zijn veel verschillende post hoc tests en SPSS doet er 18 van. Bonferroni correctie is de bekendste.

65
Q

De Type I error rate en statistische power zijn met elkaar verbonden. Wat houdt dit in?

A

Er is altijd een trade-off: als een test conservatief is (the probability of a Type 1 error is klein) dan is het waarschijnlijk dat er een gebrek is aan statistische power (the probability of a Type II error zal hoog zijn).

66
Q

Welke post-hoc test kun je het beste gebruiken?

Welke test is ook goed?

Welke wordt afgeraden?

A

Wat de beste correctiefactor is hangt van de sitatie af. REGWQ is goed, behalve wanneer de groepen ongelijke n hebben.

De bonferroni-correctie is de strengste correctiefactor.

Tukey is ook goed. LSD wordt afgeraden.

67
Q

Wat is de strengste post-hoc test?

Welke tests zijn ook goed? Wanneer kan die het beste worden ingezet? 2x

A

De bonferroni-correctie is de strengste correctiefactor.

  1. Tukey
    Bij grote hoeveelheden gemiddeldes.
  2. REGWQ is goed, behalve wanneer de groepen ongelijke n hebben.

NB. Houden beide de Type I error rate goed, maar ze zijn wel conservatief (gebrek aan statistische power. Bonferroni heeft meer power.

68
Q

Welke post-hoc test is ook goed naast de Bonferroni?

A

Tukey is ook goed.

69
Q

Welke post-hoc test wordt afgeraden?

A

LSD

Deze test doet niets met de Type I error en is gelijk aan meerdere tests uitvoeren op de data. Kan alleen gebruikt worden als de ANOVA in zijn geheel significant is.

70
Q

Bestudeer figuur 12.12.

A
71
Q

Als je in SPSS een one-way ANOVA uitvoert, wat is dan de categorial predictor of ‘factor’?

A

De onafhankelijek variabele.

72
Q

Moet je na planned contrasts nog een post hoc test doen?

A

In theorie niet, omdat de hypotheses al getest zijn.

73
Q

De effectgrootte die SPSS geeft is te veel op de steekproef gebaseerd en generaliseert niet goed naar de populatie. Wat is de oplossing hiervoor?

A

Omega-kwadraat als effectgrootte waarde nemen.

74
Q

Bestaat er in een one-way ANOVA een partiele eta-squared?

A

Nee,, ondanks dat SPSS deze wel zo kan noemen, omdat ‘partieel’ slaat op ‘de unieke correlatie tussen een gegeven X en een Y’.
Wanneer een model meerdere X’en bevat, (meerdere independent variabeles) dan kan door correlatie tussen de independent variables soms onduidelijk zijn welke correlatie tussen een X en Y uniek is tussen die twee, en niet gedeeld wordt door een andere X. Als er geen andere X’en in het model aanwezig zijn, zoals in een one-way ANOVA, dan is de effectgrootte niet partieel, maar ‘gewoon’ de proportie verklaarde variantie tussen X en Y. Dat wordt in een ANOVA uitgedrukt in r2 wat ook eta genoemd wordt. Dus: Eta2 is de effectgrootte wanneer er maar 1 independent variable in het model is. Als er meerdere independent variables in het model zijn opgenomen (zie hoofdstuk 14, factorial designs), dan moet er per indepndent variable een Eta2 berekend worden weten (in plaats van over het geheel), en dan wordt het voor iedere independent variabele een partiele Eta2

Het is mogelijk om de Eta2 met de hand te berekenen. Field beschrijft op blz 567 de procedure om Eta2 (r2) te berekenen. De Eta2 wordt berekend door SSM te delen door SST. erond ongeveer Eta2 = 0.46 betekent.

Als de one-way ANOVA wordt uitgevoerd middels Analyse -> General Linear Model -> Univariate, dan is er onder Options de mogelijkheid om het vakje Estimates of Effect Size aan te vinken. Dit levert een door SPSS berekende (partial) Eta2 op in de output.

75
Q

Is het interessnat om een effect size te hebben voor de ANOA in het algemeen?

A

Nee, interessanter om de effect sizes voor contrasten te bekijken. Makkelijker te interpreteren.

76
Q

Bestudeer figuur 12.20

A
77
Q

Bestudeer verschillende meetniveaus: nominaal, ordinaal, ratio/interval

A

Onderzoekspracticum experimenteel onderzoek (17 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2025 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions