bijeenkomst 2 Flashcards
test of normality
kolmogorov smirnov en shapiro wilk: zijn niet significant 0.20 is groter dan p0.05. De nulhypothese kunnen we niet vewerpen dwz dat de data niet significant verschilt van een normaal verdeling. Niet significnt wil zeggen geen verschil in variantie. Dus we kunnen een ANOVA doen.
Als de assumptie van normaalverdeling geschonden waren, enorm scheef of veel uitbijters ook dan kun je een ANOVA doen, enkel hoe meer assumpties je schendt des te meer power je verliest en minder power betekent minder betrouwbaarheid, dus dingen worden minder snel significant.
outliers kun je nog weglaten uit data
data screening gedaan dan anova doen
analyse general linear model univariate (1Y), dependent y fixed faxtors de twee x-en. Options; descriptive statistics, estimate of effectsize (sig zegt nl niets), homogenity tests (levene), er kan een interctie zijn tussen de 2 x en dan ook plots maken, maakt niet uit welke je horizontal en seperate zet, verhaal vertellen speel ermee. add en dan line chart include error bars, continue. 2 groepen dus post hoc is niet nodig.
Estimateted marginal means kan wel, statistische info, interactie condition*experience compare simple main effects, kies confidence interval adjustment, nu sidak we gaan uit van ongelijke varianties.
kijk bij levene’s test naar based on mean. Niet significant geen verschil in variantie assumptie homogeniteit van varianties is voldaan.
Anova w ijkt 1 groep afvan minstens 1 andere groep, bij T vergelijk je 2 groepen, is anders.
Test of between subjects effects;
sig .003 er is verschil. Conditie vrschilt van experiens in dit geval partial eta squared geegt .271 aan dat boeit, is 27,1% van alle verschillen in efffort, dwz hoe zwaar die taak gevonden wordt kunnen we toeschrijven aan instructie alleen. ja instructie is een belangrijke factor, groot effect. meer dan 10.
De interactie is niet significant geen verschil maar wel een sterk effect meer dan 10, hoe los je dit op? te weinig power niets aan te doen, te kleine n
Kijk naar figuur profileplots estimated marginal means of effort
gelijkmaker experience hoofdeffect streepje, kijk dan in tabel bij pairwise comparisions dar zie je of het verschi lsignificant is de no experience groepp heeft meer effort dan de experience groep. Verschil is bij worked example niet aanwezig. niet significant zien we in tabel terug. Als je ervaring hebt maakt type instructie niet uit. Bij geen ervaring maakt het wel uit.
