TentamenTests 1 bij Multivariate data-analyse (MVDA) aan de Universiteit Leiden - 2014/2015

MC-vragen

Vraag 1

Wat is de statistiek die meet of een extra toegevoegde voorspeller voor een significante verbetering van het model zorgt?

1. R2

2. R2-change

3. Std. error

4. Adjusted R2

Vraag 2 

Wanneer is sprake van een significant interactie-effect?

1. Wanneer de onafhankelijke variabelen significant gecorreleerd zijn.

2. Wanneer het effect van een onafhankelijke variabele verklaard kan worden door een variabele die niet in het model is opgenomen.

3. Wanneer het effect van de ene onafhankelijke variabele significant verschilt voor de categorieën van een andere onafhankelijke variabele.

4. Wanneer twee onafhankelijke variabelen significant een afhankelijke variabele voorspellen.

Vraag 3

Wanneer is het niet verstandig om een MANOVA te doen?

1. Als een set afhankelijke variabelen heel hoog gecorreleerd zijn.

2. Als je meerdere categorieën van de onafhankelijke variabele wilt onderzoeken.

3. Als de afhankelijke variabelen gemiddeld gecorreleerd zijn.

4. Als je wilt identificeren welke afhankelijke variabelen het meeste groepsverschil veroorzaken.

Vraag 4

Gegeven zijn de volgende stellingen:

I. Covariantie geeft aan hoe verschillen op de ene variabele in verband staan met verschillen op de andere variabele.

II. Bij een perfect positief verband liggen de punten van een scatterplot in een rechte aflopende lijn.

1. Alleen stelling I is juist.

2. Alleen stelling II is juist.

3. Beide stellingen zijn juist.

4. Beide stellingen zijn onjuist.

Vraag 5

In een LRA model is een dichotome voorspeller opgenomen. X1 heeft een regressiecoëfficiënt van 0.568. Het model heeft een constante van -3.734. Een individu beschikt over kenmerk X1. Hoe groot is de kans dat hij bij de doelgroep hoort?

1. 0.08

2. 0.25

3. 0.40

4. 0.04

Vraag 6

Welke uitspraak over (semi)-partiële correlaties is juist?

1. De partiële correlaties geven percentages van de unieke verklaarde variantie van de variabele.

2. De gekwadrateerde semi-partiële correlatie van X1 wordt berekend door de unieke verklaarde variantie te delen door de totale variantie van de afhankelijke variabele (zowel verklaard als onverklaard).

3. De gekwadrateerde partiële correlatie van X1 geeft het percentage variantie dat voor een deel de afhankelijke variabele verklaart.

4. De gekwadrateerde multipele correlatie (R2) is gelijk aan de unieke verklaarde varianties opgeteld.

Vraag 7

Een regressiecoëfficiënt die de relatie tussen onafhankelijke variabele X en afhankelijke variabele Y verklaart, wordt versterkt wanneer een mediatievariabele M wordt toegevoegd. Welke situatie is hier van toepassing?

1. Perfecte/complete mediatie.

2. Partiële mediatie.

3. Ontbreken van mediatie.

4. Suppressie effect.

Vraag 8

Een onderzoeker probeert aan de hand van de variabelen ‘geïnvesteerd bedrag’ en ‘talent van de selectie’ te bepalen of Ajax het komend seizoen wel of geen kampioen wordt. Welke regressiemethode is hierop van toepassing?

1. Simpele Regressie Analyse

2. Multipele Regressie Analyse

3. Logistische Regressie Analyse

4. ANOVA

Vraag 9

Waarom kan er bij een categorische variabele met meer dan twee niveaus geen Pearson correlatie worden berekend?

1. Omdat deze niet van interval- of rationiveau zijn.

2. Omdat de niveaus geen negatieve/positieve waarden kunnen aannemen.

3. Omdat de toekenning aan waarden niet meer arbitrair is.

Vraag 10

Uit een ANOVA-tabel zijn de volgende gegevens bekend. Wat is de F-waarde?

Sum of Squares between groups: 400

Sum of Squares within groups: 150

Vrijheidsgraden between groups: 4

Vrijheidsgraden within groups: 16

1. 2.667

2. 4

3. 10.667

4. 25

Vraag 11

In een studie worden drie afhankelijke variabelen bestudeerd in twee groepen. Groep 1 bevat 20 personen en groep 2 bevat 30 personen. De Hotelling’s T2 waarde is 3.7249. Wat is de f-waarde?

1. 1.024

2. 1.189

3. 11.024

4. 11.661

Vraag 12

Gegeven is de volgende Classification Table van een onderzoek waarin een behandeling wel/niet succesvol is geweest. Welke percentages missen bij A en B?

1. A: 66.7 B: 45

2. A: 45 B: 55

3. A: 30 B: 45

4. A: 66.7 B: 64.3

Vraag 13

Bij een … steekproef, wordt een … correlatie snel significant.

1. grote, gemiddelde

2. grote, lage

3. kleine, hoge

4. kleine, lage

Vraag 14

Van een model zijn de volgende gegevens bekend: correlatie xi en y rxiy= 0.34, multipele correlatie R= 0.56, VAF=0.31. Wat is de bijbehorende structuurcoëfficiënt?

1. 0.912

2. 1.097

3. 1.647

4. 0.607

Vraag 15

Wat is GEEN conditie waaraan moet worden voldaan voor een mediatie?

1. De onafhankelijke variabele moet de afhankelijke variabele significant voorspellen.

2. De error van de onafhankelijke variabele moet verdwijnen bij toevoeging van een mediatievariabele.

3. De onafhankelijke variabele moet de mediatievariabele significant voorspellen.

4. De mediatievariabele moet de afhankelijke variabele significant voorspellen.

Vraag 16

Een onderzoeker wil een logistische regressieanalyse uitvoeren op zijn verkregen data uit een steekproef van 100 respondenten. De voorspellende variabelen zijn van intervalniveau en de afhankelijke variabele is dichotoom. Hij vindt onder andere dat een aantal van zijn voorspellers sterk correleren met elkaar, dat de voorspellers lineair gerelateerd zijn aan de log kansen en dat de errors afhankelijk zijn van elkaar. Is het verstandig om een LRA uit te voeren?

1. Ja, want geen van de assumpties worden geschonden; de steekproefgrootte maakt niet uit.

2. Ja, want de steekproef is groot genoeg.

3. Nee, want er is sprake van multicollineariteit.

4. Nee, want de afhankelijke variabele moet van intervalniveau zijn.

Vraag 17

Gegeven is de volgende SPSS tabel. Van welke methode is hier gebruik gemaakt?

1. De standaardmethode.

2. De stapsgewijze methode.

3. De ‘removal’ methode.

Vraag 18

Welke variabele uit bovenstaande tabel heeft de afhankelijke variabele het meest verklaard?

1. Variabele 1

2. Variabele 2

3. Variabele 3

4. Variabele 4

Vraag 19

Is er een variabele die beter niet in het model kon worden opgenomen?

1. Ja. De variabele die bij stap 4 is toegevoegd, omdat deze het significantieniveau verhoogt.

2. Nee, maar alleen omdat het significantieniveau nog onder de 0.05 ligt.

3. Nee, want de verklaarde variantie en f-waarden zijn bij elke stap gestegen.

4. Dat valt niet zeggen met de informatie uit deze tabel.

Vraag 20

Gegeven zijn de volgende stellingen:

I. De sterkte van een bepaald effect in de ANOVA is R2.

II. De F-waarde in een ANOVA tabel is te berekenen door de gemiddelde kwadratensom van het model te delen door de gemiddelde kwadratensom van de error.

1. Alleen stelling I is juist.

2. Alleen stelling II is juist.

3. Zowel stelling I, als stelling II is juist.

4. Stelling I en stelling II zijn onjuist.

Vraag 21

In een steekproef wordt een correlatie gevonden van 0.35. Volgens de vuistregels van Cohen is de sterkte van dit verband…

1. laag

2. gemiddeld

3. hoog

Vraag 22

Welke criteria zijn van belang bij het evalueren van het gehele model?

1. Hoeveelheid verklaarde variantie & mate van multicollinariteit

2. Mate van multicollinariteit & statistische significantie

3. Statistische significantie & hoeveelheid verklaarde variantie

4. Hoeveelheid verklaarde variantie, statistische significantie en mate van multicollinariteit

Vraag 23

Bij logistische regressie is er enkel een verband tussen X en de:

1. de odds.

2. de kans om bij groep 1 te horen.

3. de log(odds) (logit).

4. de odds ratio.

Vraag 24

Om een mediatie te analyseren wordt gebruik gemaakt van drie regressies. Hieronder is een tabel hiervan te zien. Zelfcontrole wordt voorspeld met positief affect als onafhankelijke variabele en zelfvertrouwen als mediatievariabele. Welke uitspraak is onjuist?

1. Door de toevoeging van zelfvertrouwen heeft het model meer variantie kunnen verklaren.

2. Omdat alle relaties significant zijn, kan er gesproken worden van een mediatie-effect.

3. Het toevoegen van zelfvertrouwen had geen zin, want de t-waarde was hoger in pad c, het ongemedieerde scenario.

4. Positief affect en zelfvertrouwen voorspellen significant de zelfcontrole.

Vraag 25

Van welke situatie is in het model uit vraag 24 sprake?

1. Perfecte/complete mediatie.

2. Partiële mediatie.

3. Ontbreken van mediatie.

4. Suppressie effect.

Vraag 26

Wat is de relatieve sterkte van het effect?

1. 0.554

2. 0.402

3. 0.527

4. 0.473

Vraag 27

Gegeven zijn de volgende stellingen:

I. Bij dichotome variabelen wordt het aanwezig zijn van een kenmerk/variabele gecodeerd met 1 en het niet aanwezig zijn met 0.

II. LRA probeert te voorspellen tot welke groep een individu behoort door de kans te berekenen dat het individu tot de responsgroep behoort.

1. Alleen stelling I is juist.

2. Alleen stelling II is juist.

3. Beide stellingen zijn juist.

4. Geen van de stellingen is juist.

Vraag 28

Wat voor informatie geeft een significante Levene’s test?

1. Een onafhankelijke variabele is een significante voorspeller van een afhankelijke variabele.

2. De varianties zijn niet gelijk verdeeld.

3. De een onafhankelijke variabele heeft invloed op de categorieën van een andere onafhankelijke variabele

Vraag 29

Schat de gemiddelde correlatie bij de volgende gegeven correlaties: 0.5, 0.3 en 0.65.

1. 0.44

2. 0.48

3. 0.50

4. 0.56

Vraag 30

Welke uitspraak over het evalueren van individuele voorspellers is juist?

1. Het evalueren van individuele voorspellers is handig wanneer het model niet beter dan kansniveau voorspelt.

2. Om te evalueren kunnen zowel b-gewichten als bèta-gewichten worden gebruikt.

3. Bèta-gewichten kunnen beïnvloed worden door de variabiliteit van een variabele, extra voorspellers en meetfouten.

4. Het evalueren van bèta-gewichten en structuurcoëfficiënten kan vaak al voldoende zijn.

Vraag 31

Wat is GEEN reden dat de least squares methode ongeschikt is voor LRA?

1. De afhankelijke variabele is dichotoom, maar moet minstens van intervalniveau zijn.

2. De assumptie van gelijke varianties gaat bijna nooit op.

3. De least squares methode genereert waarden groter dan 1 en kleiner dan 0.

Vraag 32

Welke tabel geeft na het doen van een ANOVA analyse informatie over onderlinge effecten tussen variabelen?

1. Coefficients

2. Correlations

3. Pairwise Comparisons

Vraag 33

In een regressieanalyse bij data van 150 personen is het regressiegewicht van X2 niet significant, maar de correlatie is toch hoog: 0.6. Verdere gegevens: correlatie X1 en Y = 0.8, correlatie X1 en X2 = 0.8. Wat kan hiervoor de verklaring zijn?

1. Er is sprake van een interactie-effect tussen X1 en X2

2. De data zal waarschijnlijk non-lineair zijn.

3. X1 heeft geen unieke bijdrage.

4. X2 heeft geen unieke bijdrage.

Vraag 34

Gegeven is de volgende SPSS tabel. Wat is de gestandaardiseerde vergelijking?

1. Y= -18.534 + 7.890*X1 – 3.980*X2

2. Y= 7.890*X1 – 3.980*X2

3. Y= -18.534 + 0.673*X1 – 0.380*X2

4. Y= 0.673*X1 – 0.380*X2

Vraag 35

Wat is de betekenis van B in de tabel bij de vorige vraag?

1. Als X1 met 1 toeneemt, zal Y met 7.890 toenemen.

2. Als X1 met 7.890 toeneemt, zal Y met 1 toenemen.

3. Als X1 met 1 toeneemt, zal Y met 7.890*0.673 toenemen.

Vraag 36

Wat is multicollinariteit?

1. Wanneer twee of meer onafhankelijke variabelen sterk met elkaar correleren, maar nauwelijks met de voorspelde variabele; ze meten het verkeerde construct.

2. Wanneer twee of meer onafhankelijke variabelen sterk met elkaar correleren; ze meten grotendeels hetzelfde.

3. Wanneer twee of meer onafhankelijke variabelen nauwelijks met elkaar correleren, maar apart wel met de verklaarde variabele; ze hebben veel unieke verklaarde variantie.

4. Wanneer twee of meer onafhankelijke variabelen nauwelijks met elkaar correleren; het onderliggend construct wordt niet goed gemeten.

Vraag 37

Welke uitspraak is onjuist?

1. Transformatie vindt plaats door het natuurlijk logaritme te gebruiken, zodat de data op de S-curve past.

2. Als de voorspelde kans groter is dan 0.5 behoort het individu tot doelgroep (code 1).

3. De kansratio is de kans op referentiegroep (gecodeerd als 0) gedeeld door de kans op doelgroep (gecodeerd als 1).

Vraag 38

Wat is geen factor die Pearson’s r en de regressiecoëfficiënten sterk beïnvloedt?

1. Variantiebeperking

2. Standaardmeetfouten

3. Uitbijters

4. Non-lineairiteit

Vraag 39

Multicollineariteit zorgt voor een hogere/lagere R2 waarde en is wel/niet goed wanneer men de interactie tussen variabelen wil begrijpen.

1. hogere, wel

2. hogere, niet

3. lagere, wel

4. lagere, niet

Vraag 40

Bij welke methode worden voorspellers stapsgewijs toegevoegd?

1. Forward selectiemethode

2. Backward eliminatiemethode

3. Standaard selectiemethode

Vraag 41

Waarom wordt de least squares methode zo genoemd?

1. Omdat de laagste kwadratensom een indicatie geeft voor de voorspelling van een bepaalde variabele.

2. Omdat de regressielijn geplaatst wordt waar de som van de gekwadrateerde afstanden zo klein mogelijk is.

3. Omdat de minste error van de kwadratensommen aangeven dat er een betere fit is in het model.

Vraag 42

Binnen welk proefpersonendesign is er sprake van een treatment-effect?

1. 2x2 design.

2. Een-weg between-subjects design.

3. Repeated measures design.

4. Twee-weg simpel gemixt design.

Vraag 43

Wat is een vector?

1. Een variabele die op invloed heeft op meerdere dimensies.

2. Een variabele die niet te manipuleren is.

3. Een gewogen som van afhankelijke variabelen die samen een fenomeen beschrijven.

Vraag 44

Gegeven zijn de volgende stellingen:

I. Een voordeel van een multivariaat factor ontwerp is dat het laat zien hoe onafhankelijke variabele interacteren zodat ze invloed hebben op de afhankelijke variabele.

II. De waarde van Wilk’s lambda geeft het proportie onverklaarde variantie.

1. Alleen stelling I is juist.

2. Alleen stelling II is juist.

3. Beide stellingen zijn juist.

4. Beide stellingen zijn onjuist.

Vraag 45

In een model zijn twee partiële correlaties gevonden met de afhankelijke variabele: r_x1y= 0.6, r_x2y=0.4. De verklaarde variantie is 60%. Hoeveel variantie wordt verklaard door beide variabelen?

1. 4%

2. 6%

3. 8%

4. Dat kan niet berekend worden met deze gegevens.

Vraag 46

Bij welke evaluatietest wordt de nulhypothese getest dat alle coëfficiënten 0 zijn?

1. 2 log Likelihood test

2. Omnibus test

3. Pseudo R²-test

4. Hosmer en Lemeshow test

5. Wald test

Vraag 47

Hoe interpreteer je een significante Omnibus test?

1. De varianties van de voorspellers zijn niet gelijk verdeeld.

2. De set van variabelen voorspelt significant de uitkomstvariabele.

3. Afhankelijk van de waarde, kan een uitspraak gedaan worden over de verklaarde variantie.

Vraag 48

Gegeven zijn de volgende stellingen:

I. Bij DFA worden de categorische variabelen gebruikt om een kwantitatieve variabele te voorspellen.

II. Bij DFA kan de kwaliteit van het model geëvalueerd worden door te analyseren hoeveel personen in de juiste groep zijn geclassificeerd op basis van de voorspelling.

1. Alleen stelling I is juist.

2. Alleen stelling II is juist.

3. Beide stellingen zijn juist.

4. Geen van de stellingen is juist.

Vraag 49

Wat is GEEN verschil tussen logistische regressie en DFA?

1. In DFA kunnen voorspellers alleen continu zijn en bij LRA continu en/of dichotoom.

2. DFA plot functies lineair en LRA plot functies in een S-vorm.

3. De assumpties die nodig zijn voor LRA zijn minder dan voor DFA.

4. LRA voorspelt kwantitatieve variabelen, waar DFA categorische variabelen voorspelt.

Vraag 50

Wat is een incorrecte evaluatie van het DFA model?

1. Door de gevonden Wilk’s lambda van 1.00 af te trekken.

2. Door canonieke correlaties te gebruiken bij een enkele analyse; dit geeft de relatie tussen de discriminantscore en de voorspeller weer.

3. Door het hit ratio berekenen met het percentage correcte classificaties.

4. Door eigenwaarden te analyseren; hoger dan 1 betekent dat er variantie verklaard wordt.

Vraag 51

Welke uitspraak over de coëfficiënten van een DFA model is onjuist?

1. De ruwe coëfficiënten bepalen het gewicht van de voorspellers en worden gebruikt voor discriminant score.

2. De gestandaardiseerde coëfficiënten worden gebruikt om te relativeren met andere DFA modellen.

3. Structuurcoëfficiënten bepalen de hoeveelheid verklaarde variantie van een functie.

4. Aan de hand van structuurcoëfficiënten kunnen onderliggende structuren bekeken worden.

Vraag 52

Wanneer variabelen stapsgewijs worden toegevoegd, welk criterium is gebaseerd op de afstand tussen het multivariate gemiddelde van de variabelen?

1. Wilk’s lambda.

2. Mahalanobis.

3. Rao’s V.

4. F-waarde.

Vraag 53

Gegeven zijn de volgende stellingen:

I. De jackknife procedure zorgt voor een slechtere ratio van correcte classificatie, maar wel voor minder bias in de resultaten.

II. Om te voorkomen dat groepsverschillen verkeerd geïnterpreteerd worden, moet rekening gehouden worden met de relatieve groepsgroottes.

1. Alleen stelling I is juist.

2. Alleen stelling II is juist.

3. Beide stellingen zijn juist.

4. Geen van de stellingen is juist.

Vraag 54

In onderstaande tabel zijn voorspelde en ware groepsclassificaties gegeven. Bij een alpha level van 0.05 hoort een chi² waarde van 3.841. Wat is de juiste conclusie?

1. Met een Press’ Q waarde van 21.33 wordt geconcludeerd dat dit model beter dan kansniveau classificeert.

2. Met een Press’ Q waarde van 12 wordt geconcludeerd dat dit model beter dan kansniveau classificeert.

3. Met een Press’ Q waarde van 10.67 wordt geconcludeerd dat dit model beter dan kansniveau classificeert.

4. Met een Press’ Q waarde van 0.26 wordt geconcludeerd dat dit model niet beter dan kansniveau classificeert.

Vraag 55

Wat zijn de criteria van alpha levels voor toevoeging en verwijdering van variabelen?

1. Toevoeging 0.05, verwijdering 0.05

2. Toevoeging 0.05, verwijdering 0.10

3. Toevoeging 0.10, verwijdering 0.05

4. Toevoeging 0.10, verwijdering 0.10

Antwoordindicatie MC-vragen

1. B

2. C

3. A

4. A

5. D

6. B

7. D

8. C

9. C

10. C

11. B

12. D

13. B

14. D

15. B

16. C

17. B

18. A

19. C

20. B

21. B

22. C

23. C

24. C

25. B

26. D

27. C

28. B

29. C

30. C

31. A

32. C

33. D

34. D

35. A

36. B

37. C

38. B

39. B

40. A

41. B

42. C

43. C

44. C

45. C

46. B

47. A

48. B

49. D

50. B

51. C

52. B

53. C

54. A

55. B