H4 Contrasten 1/2

Question 1

Assumpties van een statistische toets

Answer 1

• het resultaat van een statistische toets is valide wanneer aan alle assumpties wordt voldaan
• assumptie geschonden dan is de toets robuust / niet robuust tegen schending
• robuust: werkelijke p is ongeveer gelijk aan gerapporteerde p
• niet robuust: werkelijke p is ongelijk aan gerapporteerde p
  –> wanneer robuust, zijn de resultaten juist
  –> wanneer niet robuust, zijn de resultaten onjuist (gebruik andere toets)

Question 2

Assumpties ANOVA

Answer 2

• onafhankelike observatisch: methodologische aanname
• residuals zijn normaal verdeeld in elke groep
• aanname van homeogeniteit van variantie
  –> meerdere assumpties zorgen voor een grotere power

Question 3

Onafhankelijke observaties assumptie

Answer 3

-geschonden wanneer één persoon meerdere malen gemeten wordt
- ANOVA niet robuust tegen schending –> gebruik repeated measures ANOVA

Question 4

Residuals zijn normaal verdeeld assumptie

Answer 4

• ANOVA robuust tegen schending als de steekproefgrootte per groep nk > 30
• als nk< 30 gebruik een andere toets (Kruskal-Wallis toets)

Question 5

Aanname van homogeniteit van variantie

Answer 5

• toetsen met Levene’s toets in SPSS
• ANOVA robuust tegen schending als de hoogste nk niet meer dan 1.5 keer zo groot is als de laagste nk
• wanneer varianties niet gelijk zijn en de hoogste nk meer dan 1.5 keer z groot is als de laagste nk –> gebruik een andere toets (Welch’s ANOVA)

Question 6

Extra assumpties van ANOVA

Answer 6

• scores op de afhankelijke variabele moeten kwantitatief zijn
• geen outliers

Question 7

Beslissingsboom voor assumpties

Answer 7

Onafhankelijke observaties: nee (repeated measures ANOVA); ja –>
Normaal verdeel (nk > 30): nee (geen ANOVA); ja –>
Homogeniteit (Levene significant): nee (ANOVA); ja –> hoogste nk meer dan 1.5 keer zo groot als kleinste: nee = ANOVA

Question 8

Contrasten toetsen

Answer 8

Als groepgemiddelden bij ANOVA van elkaar afwijken, weet je niet welke groepen dat zijn
–> met contrast toetsten kun je specifieke groepen met elkaar vergelijken

Question 9

Contrast

Answer 9

Een specifieke vergelijking van groepsgemiddelden
- a priori en post hoc

Question 10

A priori contrast

Answer 10

Individuele vergelijkingen zijn deel van onderzoeksdesign; voor verzameling of bekjken van data

Question 11

Post hoc contrast

Answer 11

Individuele vergelijkingen na het vinden van een significante ANOVA

Question 12

Eenvoudig contrast

Answer 12

Meerdere nulhypothesen om verschillende groepen met elkaar te vergelijken
H0: mu1=mu2
H0: mu1=mu3

Question 13

Complex contrast

Answer 13

H0: mu1 = (mu2+mu3)/2
Meer dan twee groepen vergelijken door groepen te combineren

Question 14

Soorten a priori contrasten

Answer 14

• gepland contrast
• trend analyse op K groepen
• Helmert contrast

Question 15

Soorten post hoc contrasten

Answer 15

• Tukey: eenvoudig contrast met 2 groepen
• Scheffé: complex contrast met >2 groepen

Question 16

Algemeen idee van contrasten

Answer 16

psi = c1mu1 + c2mu2 + c3mu3
- psi = contrast waarde (gemiddelde verschil tussen de groepen die gecontrasteerd worden)
- c = contrast coëfficiënten (som van c moet 0 zijn)

Question 17

Procedure om contrastcoëfficiënten te vergelijken wanneer nk gelijk zijn

Answer 17

1. Verdeel alle K groepen in drie categorieën die overeenkomen met H0
2. Voor alle groepen die niet meedoen: ck = 0
3. Voor alle groepen die meedoen aan één kant: ck = 1 gedeeld door aantal groepen
4. Voor groen die meedoen aan de andere kant: ck = -1 gedeeld door aantal groepen

Question 18

Contrasten met ongelijke steekproefgroottes

Answer 18

Contrast coëfficiënten moeten worden aangepast aan de steekproefgrootte per groep
ck = nk/(som van n)
- som van n: de som van alle steekproefgroottes aan de ene kant en de som van alle steekproefgroottes aan de andere kant
–> je gebruikt de formule maar het komt op hetzelfde neer: de linker kant vomt in totaal 1 en de rechter kant vormt in totaal -1 want tot 0 uitkomt samen

Question 19

Geplande contrasten

Answer 19

Toetsen van contrasten voordat je de data hebt gezien en in plaats van ANova of samen met ANOVA
- kan alleen a priori
- aantal contrasten is vaak kleiner dan aantal groepen
- houdt rekening met type 1 fouten als je meerdere toetsen uitvoerd

Question 20

Experiment wise type 1 fout rate

Answer 20

Als tenminste een van de contrasten significant is, is er een effect gevonden
–> wanneer je meerdere contrasten toetst wordt de kans op significante resultaten groter en dus ook de kans op type 1 fouten
–> Bonferroni correctie om de type 1 fouten te controleren

Question 21

Bonferroni correctie

Answer 21

alfacontrast = alfa/aantal contrasten (C)
–> gebruik dus wanneer je meerdere contrasten toetst

Question 22

psi = contrastestimate

Answer 22

c1gemY1 + c2gemY2 + c3gemY3