In dit bundel vind je de summary and study notes en de hoorcollege aantekeningen van de cursus ARMS van het jaar 2019/2020. Vanwege de Corona crisis zijn de laatste hoorcolleges herhalingen van vorig jaar. Dit betreft het hoorcollege logistische regressie, systematische review en manipulatiecheck. Deze hoorcolleges zijn daarom in tegenstelling met de andere hoorcolleges in het Nederlands.
In this bundle Lecture Notes are shared for the course Advanced Research Methods and Statistics for Psychology of Psychology Bachelor 2/3
Multiple linear regression. A multiple linear regression involves 1 outcome and multiple predictors. It is important to check to what extent the model explains the variation and the slope of the regression line. MLR examines a model where multiple predictors are included to check their unique linear effect on Y. The model of MLR. We have an observed outcome which is the score of a participant. We have a predicted score, which is based on the model and some error in prediction. Types of variables. The types you can conclude in an MLR are interval and ratio level, this are continuous variables. You can distinguish continuous variables from categorical variables, normal and ordinal. The MLR requires continuous outcome and continuous predictors. But categorical predictors can be included as dummy variables (only as predictor, not as outcome). Hierarchical MLR. A hierarchical MLR is based on more models. The first model is to look if the predictors are good. The second model is to look if the additional variables are a good addition as predictor. The question is if the first model if better than the second model. This implies a lot of hypotheses that you can test. For each model you can make a hypothesis if there is a good fit. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. De assumpties die gelden voor een MLR worden niet behandeld in het college, maar via Grasple. Eveneens zijn deze assumpties belangrijk om te weten voor het tentamen. ...
Moderation = the effect of predictor X1 on outcome Y is different for different level of a second predictor X2. This is the same as an interaction effect. There are two ways you can plot a moderation. The theoretical relation, where a second predictor influence the relationship between X and Y. And a statistical model, where three variables influence Y: the first predictor, the second predictor and the interaction effect.Mediation = the effect of the independent variable on a dependent variable is explained by a third intermediate variable. There are two types of mediation: complete or partial mediation. When there is still a relationship between the two current variables (X and Y), there is partial mediation. When all the effect is through the intermediate variable (M), there is complete mediation. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. Moderation and mediationMultiple predictors in a regression model can have different types of relations with the outcome. Linear additive model = two predictors for each of them they have a linear relationship with the outcome variable and these effects add up. Moderation = the effect of predictor X1 on outcome Y is different for different level of a second predictor X2. This is the same as an...
Assumptions. In the lecture there are five different assumptions discussed: outliers, multicollinearity, homoscedasticity, linearity and normality distributed residuals. Look at the notes at the end in this document. Bootstrapping. You use bootstrap when distributions are not in agreement with the assumptions causing. Mediation = the relationship between an independent variable and a dependent variable via the inclusion on a third hypothetical variable, the mediator variable. When you do mediation you always have to use bootstrap, because there is an indirect effect. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Er worden geen vragen gesteld over effects size op het tentamen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. Assumptions and violationsOutlier may influence your results. If there is an outlier, you have to remove it, especially if it is a theoretical illogical value. Do analysis with and without and inspect whether conclusion is the same (but what if not). Leave it, but correct; e.g. use robust estimator (look at the median instead of the mean). Multicollinearity. Toleance = 1/VIF. Tolereance < .2 is a possible problem, tolerance < .1 is a problem. VIF > 5 is a possible problem, VIF > 10 is a problem. When predictors correlate strongly (> 0.8), it is impossible to compute unique estimations for the regression coefficients. The...
ANOVA. ANOVA is about comparing groups means on a continuous variable. It is called analysis of variance because the analysis separated between groups variation (variance explained by group) and within group variation (unexplained/residual variance). There is a difference when the between group variation is large compared to the within group variation. If the difference is significant is dependent on the unexplained variation, which is the within group variance. ANOVA test if the between group is big compared to the within group variation. If the within group variance is small, then the difference could be significant. ANCOVA = comparing groups means while controlling for a covariate. In an ANCOVA there is always a categorical predictor (factor) and a covariate, which is a continuous variable.Assumptions of ANCOVA are:Homogeneity of regression slopes = the regression lines must be parallel. Independence of the covariate and the factor = ANCOVA can be used when groups are randomized. This implies that any differences between the groups on control variables (covariates) are chance differences. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. ANOVA & ANCOVAANCOVA = comparing groups means while controlling for a covariate. ANOVA is about...
MANOVA = multivariate version of a basic ANOVA. Factor is independent variable that is categorical. Outcome is dependent variable that is continuous. An ANOVA has one outcome variable and a MANOVA has more outcome variables. With MANOVA, with one test, two or more groups are compared on multiple dependent variables simultaneously. Contrast testing = alternative to post-hoc comparisons. This are planned comparisons, therefore you don't need alpha corrections. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. Factorial ANOVA & MANOVAMANOVA = multivariate version of a basic ANOVA. Factor is independent variable that is categorical. Outcome is dependent variable that is continuous. An ANOVA has one outcome variable and a MANOVA has more outcome variables. 2x3 ANOVA means there are 2 factors, one with 2 levels and one with 3 levels. Main effect is when you look at just one factor. Interaction effect is when you look at the relation between the two factors. Interaction effect = the effect of one factor on the outcome is different for different levels of another factor. When the lines in a plot are not parallel, there is interaction. Moderation is interaction, but with moderation you call one factor the moderator. A significant interaction effect...
Pre-registration = stating as clearly and specifically as possible what you plan to do, and how, before doing it, in a manner that is verifiable by others. Publication bias = scientists publish only the significant results, because journals mostly publish only the significant studies. Harking (hypotheses after results known) = changing or creating the hypotheses after seeing the results.P-hacking = researchers collect or select data or statistical analyses until nonsignificant results become significant. Selective reporting = when you only report the significant results. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Vanwege de toename in Registered Reports zijn er steeds meer journals en wetenschappers die ook non-significante resultaten publiceren, waardoor publicatie bias wordt verminderd. Daarnaast helpt pre-registratie mee aan het reproduceren en repliceren van studies. Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. Open sciencePre-registrationThe results have to be beyond the control of a scientist, but at the same time the results are the most important thing for a scientist to make a good reputation. That’s why scientists often publish only the significant results = publication bias. Harking (hypotheses after results known) = changing or creating the hypotheses after seeing the results. If you look at one hypothesis, your...
Repeated measures analysis. The same outcome variable is measured multiple times in the same people. Mixed design. This design has two factors: within factor and between factor. In mixed designs there can be an interaction effect. Assumption of sphericity = = variances of all difference scores are equal. The test for sphericity is called the Mauchly’s test. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. Repeated measures analysis and mixed designsWhen you have an outcome variable which is measured multiple times, then we speak of a repeated measures analysis or a mixed design.Within subjects’ factor = the same outcome variable is measures multiple times within a person. Between subjects’ factor = categorical variable which differs per person. Designs with one or more within factors are called repeated measures designs.Designs with at least one between and at least one within factor are formally called mixed designs (but often also repeated measures). Note: all analyses in Firk et al. are done controlling for IQ mother (the covariate): mixed ANCOVA. Repeated measures analysis (RMA)The same outcome variable is measured multiple times in the same people. For example, at different occasions (longitudinal research) or in different...
In dit hoorcollege worden de verschillende analyses in SPSS uitgelegd en voor gedaan die je moet kunnen voor het SPSS tentamen. In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Dit is niet van toepassing. Je hoeft geen simple effects analyse te kunnen maken, maar je moet wel de output kunnen lezen. De voorbeeldvragen in dit college zijn een goede representatie van de vragen die in het tentamen gesteld kunnen worden. SPSSDescriptive statistics What is the mean age of the participants? Analyze --> descriptive statistics --> descriptives --> mean. What is the maximum observed age? Analyze --> descriptive statistics --> descriptives --> maximum.What is the number of participants with an age of 20? Analyze --> descriptive statistics --> frequencies. How many women have a low income? Analyze --> descriptive statistics --> crosstabs.What is the Pearson correlation coefficient between age and depression? Analyze --> correlation --> bivariate.Multiple regressionPredicting the depressive symptoms of students, based on gender and age. Multiple regression. Does income (use dummies, low is the reference category) add anything to the prediction of depression? You don’t need a dummy for the reference group. This is a hierarchical regression. Regression --> linear --> dependent and independent variables --> next --> add new independent variables --> statistics: R2...
Voorbeeldvragen1. The number of respondents in the dataset is ...2. The mean score on intelligence is ...3. The maximum observed score on intelligence is ...4. The number of respondents with 2 siblings in condition 1 (social skills) is...Perform an analysis of variance to answer the question whether the mean intelligence differs between the experimental conditions.5. The value of partial eta squared of the effect of condition is ...6. The F-value of the effect of condition is ...Perform a two-way analysis of variance to answer the question whether the mean intelligence differs between the conditions, and if this effect is dependent on the number of siblings (family size). 7. Levene’s test of homogeneity of variance gives a p-value of ...8. The p-value of the effect of family size is...Perform a multivariate analysis of variance to answer the question whether people with and without siblings differ on the three scales of personality.9. The value of Wilks’ Lambda of the effect of siblings is...10. The partial eta squared of the effect of siblings on personality scale 2 is...Perform a multivariate analysis of variance to answer the question whether people with and without siblings differ on the three scales of personality, and whether this effect is different for men compared to women.11. The p-value of the test of homogeneity of covariance matrices is...12. The p-value of Wilks’ Lambda of the effect of sex is... Stappen in SPSS1. Scroll down in the data to view the number of respondents.2. Analyze --> Descriptive Statistics --> Descriptives --> Variable Intelligence --> OK3. Analyze --> Descriptive Statistics --> Descriptives --> Variable Intelligence --> OK4. Analyze --> General Linear Model --> Univariate --> DV: intelligence and Fixed Factor: condition and family size --> Options: Descriptive Statistics --> Continue --...
Logistische regressie. Kan een predictor/set van predictoren de kan op gebeurtenis Y voorspellen. Als voorbeeld: kunnen het aantal lessen, geslacht en leeftijd voorspellen of iemand wel/niet slaagt voor het rijexamen? Het doel van een lineaire regressie is het voorspellen van een interval of ratio variabele op basis van één of meerdere predictoren. Odds. De verhouding tussen het deel dat wel gaat stemmen en wat niet gaat stemmen. De odds is het aantal keer 1 gedeeld door het aantal keer 0. Odds ratio. Odds van sekse 1 (vrouw) gedeeld door odds van sekse 0 (man). In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Op het tentamen moet je de output van een logistische regressie kunnen lezen en je moet zelf de kans, odds en odds ratio kunnen berekenen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. Logistische regressieLogistische regressie lijkt het meest op een lineaire regressie. Het heeft 1 afhankelijke variabele (dichotoom) en 1 of meer onafhankelijke variabele (minimaal interval of dummies). Het verschil met lineaire regressie is dat daar de afhankelijke variabele minimaal interval niveau moet hebben, maar bij logistische regressie moet het de variabele dichotoom is. Kan een predictor/set van predictoren de kan op gebeurtenis Y voorspellen. Als voorbeeld: kunnen het aantal lessen, geslacht en leeftijd voorspellen of iemand wel/niet slaagt voor het rijexamen? Het...
Systematische review. Review van bestaande literatuur volgens richtlijnen om een systematische en overzichtelijke samenvatting te krijgen van de onderzoeken, om beter te kunnen begrijpen wat er al precies is onderzocht. Meta-analyse. Kwantitatieve benadering voor het systematisch samenvatten van de resultaten van afzonderlijke onderzoeken.Fixed effects model. De gemiddelde effectgrootte is gelijk in studies in de populatieRandom effects model. De gemiddelde effectgrootte varieert over studies in de populatie In dit college wordt extra informatie besproken waaraan geen literatuur is gekoppeld. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Je hoeft niet alle stappen letterlijk uit je hoofd te kennen, maar je moet wel weten wat elke stap inhoudt. Er worden geen tentamenvragen behandeld. Systematische review: meta-analyseDe hoeveelheid onderzoek die we doen is enorm aan het toenemen, waardoor er veel onderzoeken zijn over hetzelfde onderwerp. Er is daarom behoefte om deze onderzoeken samen te vatten in de vorm van een systematische review of meta-analyse. Systematische review = review van bestaande literatuur volgens richtlijnen om een systematische en overzichtelijke samenvatting te krijgen van de onderzoeken, om beter te kunnen begrijpen wat er al precies is onderzocht. Meta-analyse = kwantitatieve benadering voor het systematisch samenvatten van de resultaten van afzonderlijke onderzoeken.Traditionele review vs. systematische reviewGebrek aan regels...
Manipulatiecheck. Controleren van de aanname of participanten uit verschillende condities inderdaad verschillen op de veronderstelde onafhankelijke variabele.Intructionele manipulatiecheck. Dit zijn subtiele manipulaties die alleen in de instructie worden benoemd, bijvoorbeeld het veranderen van de naam van de test/spel/sollicitant. Hierbij moet gecontroleerd worden of de participanten wel worden gemanipuleerd. In dit college wordt extra informatie besproken waaraan geen literatuur is gekoppeld. Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. Er worden geen opmerkingen gemaakt over het tentamen. Er worden geen tentamenvragen behandeld. ManipulatiecheckInterne validiteit = de mate waarop de onderzoeksmethode een goed antwoord kan geven op de onderzoeksvraag. Experimenteel onderzoekCausaliteit heeft een aantal voorwaarden:Variabele X en variabele Y hangen samenVariabele X gaat vooraf aan variabele YEr zijn geen alternatieve verklaringen voor de samenhang tussen variabele X en variabele YVoor causaliteit heb een je experiment nodig, omdat je dan alles kan controleren behalve die ene variabele die je gaat meten. Het doel van een experimenteel onderzoek is het vaststellen van causale relaties. Alleen variabele X is oorzaak van verandering in variabele Y. Variabele X wordt niet gemeten, maar gemanipuleerd. We moeten controleren of de manipulatie van variabele X gelukt is. ManipulatiecheckManipulatiecheck = controleren van de aanname of participanten uit...
Add new contribution