ANCOVA (HC, Grasple, Weekopdracht)

Question 1

Is er sprake van interactie bij ANCOVA? (HC)

Answer 1

Nee.

Question 2

Wanneer is er sprake van interactie? (HC)

Answer 2

Wanneer de lijnen niet evenwijdig/parallel lopen.

Question 3

Bij ANCOVA ben je geinteresseerd in… (HC)

Answer 3

gecorrigeerde gemiddelden (adjusted means).

Question 4

Wanneer kijk je naar ANCOVA? (HC)

Answer 4

• Wanneer je wilt corrigeren voor groepsverschillen op covariaat
• Als de covariaat samenhangt met Y (bv ‘hoe meer voorbereiding, hoe beter het resultaat op de toets’)

Question 5

Definitie Bias correctie (HC)

Answer 5

Door covariaat op te nemen in je model, wordt het effect van groep gecorrigeerd voor groepsverschillen in covariaat. Dan kun je eerlijker een vergelijking maken van groepen.

Question 6

Definitie Error-reductie (HC)

Answer 6

Verkleining van je voorspellingsfout. Dit vergroot de kans op een significant resultaat en toename van power (MSr).

Question 7

De error wordt vaak … als je voorspelling doet adhv regressielijn ipv het gemiddelde (HC)

Answer 7

kleiner

Question 8

Wat zijn de extra assumpties voor ANCOVA? (naast de algemene die ook bij ANOVA gelden) (HC)

Answer 8

1. Covariaat is interval
2. Covariaat is onafhankelijk van experimentele condities
3. Lineaire relatie covariaat en Y
4. Homogene regressie

Question 9

Homogene regressie is … van interactie.
Heterogene regressie is … van interactie. (HC)

Answer 9

afwezigheid
aanwezigheid

Question 10

Hoe kun je onafhankelijkheid checken? (HC)

Answer 10

• Aselecte steekproef trekken
• Bij selecte steekproef een random factor meenemen

Question 11

Variabelen die geen deel zijn van de experimentele manipulatie worden … genoemd (Field)

Answer 11

covariaten

Question 12

Wat zijn twee redenen om covariaten in ANOVA mee te nemen? (Field)

Answer 12

1. Verminderen errorvariantie binnen groepen: door covariaat kunnen we de onverklaarde variantie verminderen en daardoor nauwkeuriger bepalen wat het effect van de onafhankelijke variabele is.
2. Elimineren van vertekeningen: bij elk experiment kunnen variabelen een vertekend beeld geven waardoor uitkomstvariabele wordt beïnvloed. Door covariaat mee te nemen, kan deze vertekening worden weggehaald.

Question 13

Wat zijn twee assumpties (naast die van ANOVA) voor covariaat? (Field)

Answer 13

1: Covariaat moet onafhankelijk zijn
2: Homogeniteit van regressiehellingen

Question 14

Wat doe je als de covariaat tussen de verklaarde en onverklaarde variantie in zit, waardoor het experimentele effect kleiner wordt omdat een deel van het effect verklaard wordt door covariaat? (Field)

Answer 14

Dan geen ANCOVA gebruiken.

Question 15

Hoe kan je het probleem van overeenkomsten tussen covariaat deel en het deel van de onafhankelijke variabele voorkomen? (Field)

Answer 15

Door groepen random in te delen.

Question 16

Wat betekent het als een covariaat in de analyses mee wordt genomen? (Field)

Answer 16

Dat de gemiddelde van de groepen worden aangepast, gecorrigeerd voor de covariaat.

Question 17

Wat betekent een positieve b coëfficiënt van de covariaat? (Field)

Answer 17

Een positieve relatie tussen de covariaat en de uitkomst. Als de covariaat stijgt, stijgt ook de uitkomst.

Question 18

Wat betekent een negatieve b coëfficiënt van de covariaat? (Field)

Answer 18

Een negatieve relatie tussen de covariaat en de uitkomst. Als de covariaat stijgt, daalt ook de uitkomst (of andersom?)

Question 19

Welke effectgrootte heb je bij ANCOVA? (Field)

Answer 19

N^2 (en partiele N^2)

Question 20

Als de P-waarde in de output .347 is, is er dan voldaan aan de voorwaarde van parallelle lijnen (interactie?)

Answer 20

Dan is er WEL voldaan aan parallelle lijnen.

Question 21

Bij P-waarde van .843 voldoe je …(1) aan de voorwaarde van parallelle lijnen.

Answer 21

WEL