Correlatie en regressie

Question 1

covariantie

Answer 1

relatie tussen twee variabele. Met variantie wordt de standaard spreiding van de betrokken waarden berekend.
Waarde zit altijd tussen -1 en 1.

Question 1

positieve covariantie

Answer 1

beide variabele in dezelfde richting verschillen van de mean

Question 2

negatieve covariantie

Answer 2

ene variabele boven en de ander onder de mean.

Question 3

Correlatie

Answer 3

standaardiseren van de covariantie met behulp van de standaarddeviatie.
relatie van twee variabelen met elkaar.

Question 4

Pearson correlatie coëfficiënt, r

Answer 4

ligt tussen -1 en +1, met r=0 is geen verband.
Grootte van effect: r = 0.1 is klein, r = 0.3 is medium, r = 0.5 is groot.

Question 5

Bivariate correlatie

Answer 5

correlatie tussen twee variabelen

Question 6

Partiële relatie

Answer 6

kijkt naar de relatie tussen twee variabelen terwijl men het effect van een of meerdere bijkomende variabelen ‘controleert’

Question 7

Correlatie SPSS

Answer 7

analyze > correlate > bivariate
Uitkomst: correlatiematrix
NB: maakt altijd een scatterplot

Question 8

correlatiecoëfficient

Answer 8

mate van significantie

Question 9

Bivariate correlatietest SPSS

Answer 9

Analyse > correlate > bivariate > correlation coefficient > test of significance > options

Question 10

Non-parametrische toets

Answer 10

Gebruikt wanner:
- niet aan eisen normaliteit is voldaan
- weinig gegevens of gegevens met uitschieters
Spearman’s en Kendall’s tau kunnen worden gebruikt als correlatiecoëfficiënten

Question 11

Biseriële en punt-biseriële correlatie

Answer 11

wanneer een van de twee variabelen dichotoom is. Dichotome variabele discreet of continu. Point wordt berekent met Pearson’s r.

Question 12

Regressieanalyse

Answer 12

voorspellen van uitkomstvariabele uit voorspellende variabele
- simpele regressie: een voorspellende variabele
- Multiple regressie: eerder voorspellende variabelen

Question 13

residu

Answer 13

verschil tussen wat het model voorspelt (regressielijn) en de geobserveerde data (punten); afwijkingen in het model

Question 14

Residual sum of squares, SSr

Answer 14

verschil tussen geobserveerde data en regressielijn; geeft een maat aan voor onnauwkeurigheid wanneer de best passende lijn wordt gebruikt als model

Question 15

Total sum of squares, SST

Answer 15

verschil tussen geobserveerde data en gemiddelden waarden van de data.

Question 16

Model sum of squares, SSm

Answer 16

verschil tussen SSt (regressielijn) en SSr (gemiddeld waarden data) en geeft de verbetering aan wanneer de SSr wordt gebruikt in plaats van de SST
SSm groot, gemiddelde als model; SSm klein regressielijn als model

Question 17

multiple regression

Answer 17

lijkt op simpele regressie, dient alleen voor iedere extra voorspellende variabele een coefficient toegevoegd te worden

Question 18

Generalisatie

Answer 18

generaliseren van model op andere samples
- additiviteit en lineariteit
- onafhankelijke errors > Durbin-watson test
- homoscedasticiteit
-normaal verdeelde errors
- voorspellers niet gecorreleerd met externe variabele
- type variabele
- geen perfecte multicollineariteit: voorspellers niet te hoog correleren
- geen variantie van nul

Question 19

Pearson’s r

Answer 19

gestandaardiseerde maat. Covariantie is geen standaardmaat en moet worden gestandaardiseerd met behulp van std. Correlatie tussen twee variabele

Question 20

Determinatiecoëfficient (R^2)

Answer 20

maat voor hoeveelheid variantie die door een variabele wordt verklaard, die wordt gedeeld door andere variabele. Coefficient geeft percentage verklaarde variantie.

Question 21

Partiele correlatie

Answer 21

type correlatie die het mogelijk maakt te kijken naar relatie tussen twee variabele als de effecten van een derde variabele constant worden gehouden.

Question 22

Semi-partiele correlatie

Answer 22

alleen controleren voor het effect dat de derde variabele heeft op een andere variabele. Correlatie is bruikbaar wanneer de variantie in een specifiek set van voorspellende variabelen moet worden uitgelegd

Question 23

R^2 pearson

Answer 23

verklaarde variantie

Question 24

R^2 van Spearman

Answer 24

verdeling van variantie in de ranks de twee variabelen delen
Geen 0 voor komma: r = .87

Question 25

Tau^2

Answer 25

geen numerieke variabele: geeft geen informatie over de verdeling van gedeelde variantie van twee variabele.

Question 26

cross-validation

Answer 26

bepalen van nauwkeurigheid van het model op verschillende samples. Hiermee kan worden beoordeeld hoe goed het model de uitkomst bij een andere sample voorspelt
- aangepaste R^2: informatie over hoe veel van de variantie Y rekening mee moet worden gehouden wanneer het model afgeleid zou zijn van de populatie waarin de sample is genomen. Deze methode verliest predictie power (shrinkage)
- Data splitten: random splitten van data, regressievergelijking op beide helften uitvoeren en vervolgens vergelijken van modellen.