6 Combining continous and categorical variables Flashcards

1
Q

Hvilke to typer sums of squares kan brukes til å regne ut p-verdi i ANOVA-tabellen?

A

P-verdien kan regnes ut med adjusted eller sequential sums of squares

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

Hva betyr en lav p-verdi?

A

Forskjellen mellom gruppene er mest sannsynlig ikke tilfeldig og nullhypotesen bør forkastes.

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

Hva viser en kategorisk x-variabel? Og hva viser kontinuerlige x-variabler?

A

Kategoriske x-variabler ser på forskjeller mellom means. Kontinuerlige x-variabler ser på sammenheng mellom x- og y-variabel

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

Hva betyr Analysis of covariance?

A

Analysis of covariance er å kombinere kontinuerlige og kategoriske variabler.

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

Hva betyr orthogonal?

A

Orthogonal (90 gradersvinkler) variabler er orthogonale dersom man ikke får informasjon om den andre variabelen ved å kjenne til en av dem.

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

Hvilket tall har korrelasjonskoeffisienten når to variabler er orthogonale?

A

Orthogonal (90 gradersvinkler) variabler er orthogonale dersom man ikke får informasjon om den andre variabelen ved å kjenne til en av dem. Korrelasjonskoeffisienten er da 0.

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

Hvordan kan man se at variablene er orthogonale vha adjusted SS og seq SS?

A

Adjusted og sequential sums of squares er like innenfor begge variablene. (eks block seq ss= block adj SS, bean seq ss= bean adj SS.

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

Hvilken kombinasjoner av variabeltyper (kontinuerlig,kategorisk) kan være orthogonale?

A

To kontinuerlige variabler vil i praksis aldri være ortogonale, men det kan to kategoriske eller en kategorisk og en kontinuerlig. r=0 om to kontinuerlige variabler er 0 og F-ratio=0 om en kontinuerlig og en kategorisk variabel er ortogonal.

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

Hvilke egenskaper bør data ha for å behandles som kontinuerlig?

A

Data som følger en trend bør analyseres som kontinuerlig

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

Hva er fordelen med å behandle en variabel som kontinuerlig vs kategorisk?

A

Å behandle en variabel som kontinuerlig vil gi færre df enn en det å behandle den som kategorisk.

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

Hvilken implikasjoner får færre degrees of freedom feks ved å gjøre en kategorisk variabel om til en kontinuerlig en?

A

Færre df for variablene gir en mer powerful analyse og høyere F-ratio, siden mean square er SS/df. Dvs bruk kontinuerlig variabel, hvis mulig. Ha få grupper hvis mulig.

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

Hvordan vil error ss endre seg ved å bruke kontinuerlig i stedet for kategorisk variabel?

A

Error SS vil være større ved å erklære variabelen kontinuerlig siden linjen ikke tilpasses hver enkelt mean som ville vært gjort hvis den var kategorisk.

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

Gi et eksempel på en variabel som kan brukes både kontinuerlig og kategorisk.

A

tid

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

Hvilke typer tester har vi lært å bruke?

A

1 two sample t-test
2 one way analysis of variance
3 one way blocked analyses of variance
4 regression
5 analysis of covariance
6 multiple regression
7 two way analyses of variance

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

Gi et eksempel på two sample t-test

A

YIELD = FERTIL comparing yield between two fertilizers

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

Gi et eksempel på one way analysis of variance

A

YIELD = FERTIL comparing yield between three or more fertilizers

17
Q

Gi et eksempel på one way blocked analyses of variance

A

YIELD = BLOCK + FERTIL comparing yield between fertilizers in a blocked experiment

18
Q

Gi et eksempel på regression.

A

FAT = WEIGHT investigating the relationship between fat content and weight

19
Q

Gi et eksempel på analysis of covariance

A

FAT = WEIGHT + SEX investigating the relationship between fat content and sex, controlling for weight differences

20
Q

Gi et eksempel på multiple regression.

A

LGWHALES = CLOUD + RAIN + VIS investigating which factors may influence the likelihood of spotting whales on a boat trip.

21
Q

Gi et eksempel på two way analysis of variance

A

SQBLOOMS = SHADE|WATER investigating the factors which affect the number of blooms on prize roses.