TentamenTests bij Multivariate Data Analysis Text Book van Leiden University


Welke analysemethode kan er voor verscheidene problemen worden gebruikt? - TentamenTest 0

 

Vragen

Vraag 1

Een onderzoeker wil op basis van de variabelen "hoeveelheid geld geïnvesteerd" en "talent geselecteerd" voorspellen of FC Barcelona de competitie wint dit seizoen. Welke methode gebruiken we hiervoor?

  1. Simple regression analysis.

  2. Multiple regression analysis.

  3. Logistic regression analysis.

  4. ANOVA.

Vraag 2

Sommige personen zijn beter dan de ander in het uitstellen van beloningen, dit zijn we al wanneer een kind drie jaar oud is. Aan de hand van zijn/haar scores op de marshmallow test kan dit bepaald worden. Volgens een psycholoog zijn kinderen die veel rond bewegen in de baarmoeder, veel huilen bij geboorte, en heel gepassioneerd zijn niet de ideale kandidaten voor de marshmallow test. Deze maatstaven zijn als volgt gemeten bij 200 participanten:

  • Bewegingen van een kind van zes maanden werden in de baarmoeder gemeten op basis van een tien punten schaal.
  • Het huil volume van een kind werd in dB gemeten.
  • De hoeveelheid uitbarstingen bij een kind van 14 maanden.

Vervolgens doet elk kind de marshmallow test, waar alleen het niet eten van de marshmallow wordt geregistreerd.

Wat is de best techniek om de data die hieruit voortkomt te analyseren?

  1. MRA.

  2. ANOVA.

  3. ANCOVA.

  4. LRA.

Vraag 3

Tijdens de zomer ontvangt de politie meer overlast meldingen dan in andere seizoenen. Om duidelijke preventie regelgeving op te zetten wordt de hoeveelheid geluid per huis (in decibels) gemeten bij 300 huizen in hetzelfde district. Er wordt geprobeerd om de hoeveelheid geluidsoverlast zo accuraat mogelijk te voorspellen op basis van geslacht, leeftijd, hoeveelheid kinderen, extraversie, en IQ van de bewoners. Wat is hiervoor de meest geschikte techniek?

  1. MRA.

  2. ANOVA.

  3. ANCOVA.

  4. LRA.

Vraag 4

Onderzoek laat zien dat een disproportioneel grote hoevelheeid Peruviaanse voetballers goede bal techniek heeft. Een mogelijke verklaring is dat Peruviaanse straat voetballers vaak met slechtere ballen gebruiken die ook niet meer goed rond zijn, maar dit is tot nu toe alleen maar een gok.

Een onderzoeker besluit om na te gaan of ballen minder rond zijn in het straat voetbal van Peru dan in andere landen. Hij besluit om vier willekeurige landen te kiezen om Peru met te vergelijken (Colombia, Zwitserland, Belgie en Iran) en stuurt iemand om de ballen te meten naar elk van deze landen. Er worden in elk land 100 willekeurige straat voetbal wedstrijden onderzocht, en de ballen die hierin gebruikt worden worden gemeten op een schaal van 0 (helemaal rond) naar 100 (totaal niet rond). De hypothese stelt dat Peruviaanse ballen minder rond zijn dan die van andere landen.

Welk techniek is hiervoor het meest geschikt?

  1. MRA.

  2. ANOVA.

  3. ANCOVA.

  4. LRA.

Vraag 5

Er is veel psuedo-wetenschap waarin aangetoond wordt dat mannen beter lesgeven dan vrouwen, maar veel mensen zijn het hiermee oneens. Ze denken dat mannen beter beordeeld worden omdat ze vaak langer zijn en hun stemmen zwaarder zijn. Psychologie leraren in New York willen dit nagaan en vragen hun leerlingen of zij de leraren willen beoordelen op hun kwaliteiten in lesgeven. Dit gebeurt op basis van de zwaarte hun stem (20 punten schaal), hun lengte (in milimeters), en hun geslacht (man of vrouw). De verwachting is dat mannen beter beordeeld zullen worden dan hun vrouwelijke collega's maar dat dit weg zal gaan als er gecorrigeerd wordt naar lengte en stem.

Welk techniek is hiervoor het meest geschikt?

  1. MRA.

  2. ANOVA.

  3. ANCOVA.

  4. LRA.

Vraag 6

Een psychologe die voor een verzekeringsmaatschappij werkt en gespecialiseerd is in het gedrag achter doe-het-zelf ongelukken komt erachter dat zwaar gewonde klussers vaak niet de gebruiksaanwijzingen nalezen. De psychologe vraagt zich af wat voor factoren bepalend zijn of de klusser wel de gebruiksaanwijzing naleest. Ze stelt een stel factoren op:

  • Soort gereedschap.
  • Geslacht van de klusser.
  • Hoeveelheid jaren ervaring.

In samenwerking met de Praxis laat ze 400 kopers die een multitool, lijmpistool of schuurmachine kopen een vragenlijst invullen, maar pas een maand na de aankoop. De vragenlijst stelt vragen over de hiervoorgenoemde factoren maar ook hoe lang de kopers de gebruiksaanwijzing hebben gelezen.

Welk techniek is hiervoor het meest geschikt?

  1. MRA.

  2. ANOVA.

  3. ANCOVA.

  4. Mediation analysis.

Vraag 7

Een positieve psycholoog denkt dat introverte mensen liever losse klusjes doen dan extraverte mensen, waarschijnlijk omdat ze meer in de "flow" blijven. Om dit te onderzoeken brengt hij 300 ervaren klussers naar een lab, waar ze allemaal dezelfde klus doen maar dan met 38 electroden vast aan hun hoofd. Hiervoor zijn hun mate van introversie al gemeten, tijdens het klussen worden de hoeveelheid flow seconden gemeten op basis van hersen patronen, en aan het eind wordt iedereen gevraagd om de klus te beoordelen op een schaal van 9 punten.

Welk techniek is hiervoor het meest geschikt?

  1. ANOVA.

  2. ANCOVA.

  3. Repeated measures ANOVA.

  4. Mediation analysis.

Vraag 8

De baas van een dakdekkers bedrijf vraagt zich af hoeveelheid invloed de volgende zaken hebben op hoe lang een klus duurt:

  • Grootte van het dak.
  • De hoeveelheid materiaal wat gebruikt wordt.
  • Hoeveel ervaring men heeft met het materiaal.

Om deze vraag te beantwoorden verzamelt hij wat administratie van alle klussen van de afgelopen vijf jaar, welteverstaan de volgende dingen:

  • Grootte van het dak (in vierkante meter).
  • Hoeveelheid dakpannen die gebruikt waren.
  • Hoeveel jaren de dakpannen al gebruikt werden.
  • Hoe lang de klus duurde.

Welk techniek is hiervoor het meest geschikt?

  1. MRA.

  2. ANOVA.

  3. ANCOVA.

  4. MANOVA.

Vraag 9

Als een basketbal wedstrijd met gelijkspel eindigt moeten er soms penalty worpen gedaan worden. Volgens een Nederlandse coach heeft het weinig zin om hiervoor te trainen, maar een groep onderzoekers denkt hier anders over. Hoe productiever een team is, en hoe meer ze dit scenario trainen hoe beter de uitkomst. Om dit te onderzoeken gaan ze alle Nederlandse wedstrijden van 1973 tot nu langs die op basis van dit scenario bepaald werden. De volgende factoren zijn van belang:

  • Hoeveel een team penalty worpen heeft getraind (in minuten per week).
  • Hoe productief een team was (hoeveel goals per wedstrijd in de afgelopen vijf wedstrijden).
  • Het resultaat van de wedstrijd (hadden ze gewonnen of niet)?.

Welk techniek is hiervoor het meest geschikt?

  1. MRA.

  2. ANOVA.

  3. ANCOVA.

  4. LRA.

Vraag 10

Een politiek analyst vraagt zich af welke Amerikaanse president het meest charismatisch was in de ogen van de stemmers. Hij vraagt een grote groep om het charisma van de laatste vijf presidenten te meten op een schaal van 11, van 0 ("totaal niet charismatisch") tot 10 ("erg charismatisch").

Welke techniek is hiervoor het meest geschikt?

  1. MRA.

  2. ANCOVA.

  3. MANOVA.

  4. Repeated measures ANOVA (RMA).

Antwoordindicatie

  1. C. Logistic regression analysis.

  2. D. LRA.

  3. A. MRA.

  4. B. ANOVA.

  5. C. ANCOVA.

  6. C. ANCOVA.

  7. D. Mediation analysis.

  8. A. MRA.

  9. D. LRA.

  10. D. Repeated measures ANOVA (RMA).

Hoe werkt de multipele regressieanalyse (MRA)? - TentamenTest 1

 

Vragen

​Vraag 1

Wanneer spreken wij van multicollinearity in multiple regression analysis (MRA)?

  1. Wanneer twee of meer voorspellers sterk gecorreleerd zijn.

  2. Wanneer de meetfouten van verschillende voorspellers sterk gecorreleerd zijn.

  3. Wanneer de residuen van het regressiemodel gecorreleerd zijn.

  4. Wanneer één voorspeller sterk gecorreleerd is met de afhankelijke variabele.

Vraag 2

Met welke statistiek meten we of het toevoegen van een specifieke voorspellende variabele ons model aanzienlijk verbetert?

  1. R2.

  2. R2change.

  3. Std. error.

  4. Adjusted R2.

Vraag 3

Waarom kunnen we Pearson-correlatie (R) niet gebruiken in het geval van een categorische variabele met meer dan twee categorieën?

  1. Omdat deze variabele geen ratio- of intervalvariabele is.

  2. Omdat de variabelen geen negatieve of positieve waarden kunnen hebben.

  3. Omdat classificatie niet willekeurig is.

Vraag 4

Gegeven is de volgende SPSS-tabel. Welke procedure is gebruikt?

Model

R

R square

Change statistics

R square change

f change

1

.624

.389

.389

361.456

.000

2

.652

.425

.036

29.220

.000

3

.673

.453

.028

22.563

.000

4

.458

.458

.005

5.245

.0115

  1. De standaardmethode.

  2. De hiërarchische procedure.

  3. De verwijderingsprocedure.

Vraag 5

Welke variabele in dezelfde tabel verklaarde de afhankelijke variabele het beste?

  1. Variabele 1.

  2. Variabele 2.

  3. Variabele 3.

  4. Variabele 4.

Vraag 6

Is er een variabele die beter niet aan het model kan worden toegevoegd?

  1. Ja, de variabele die bij stap 4 is toegevoegd, verbetert het model niet significant.

  2. Nee, maar alleen omdat het significantieniveau nog steeds lager is dan 0,05.

  3. Nee, omdat de verklaarde variantie en F-waarden bij elke stap zijn toegenomen.

  4. We kunnen het niet zeker weten op basis van de informatie in de tabel.

Vraag 7

Welke criteria zijn belangrijk bij het evalueren van een model?

  1. De hoeveelheid verklaarde variantie en de mate van multicollineariteit.

  2. De mate van multicollineariteit en de statistische significantie.

  3. De statistische significantie en de hoeveelheid verklaarde variantie.

  4. De hoeveelheid verklaarde variantie, statistische significantie en de mate van multicollineariteit.

Vraag 8

In een regressieanalyse met gegevens van 150 deelnemers is het regressiegewicht van X2 niet significant, maar de correlatie is wel hoog: .6. De correlatie tussen X1 en Y is .8 en de correlatie tussen X1 en X2 is .8. Wat is hiervoor de verklaring?

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

  2. De gegevens zijn niet-lineair.

  3. X1 heeft geen unieke bijdrage.

  4. X2 heeft geen unieke bijdrage.

Vraag 9

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

Unstandardized coefficients

Standardized coefficients

 

B

Std. Error

Beta

(Constant)

-18.534

  

X1

7.890

 

0.673

X2

-3.980

 

-0.380

  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 10

Wat betekent B in dezelfde tabel?

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

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

  3. Als X1 met 1 eenheid toeneemt, zal Y met 7.890 * .673 toenemen.

Vraag 11

Wat is niet een factor die Pearson r en de regressiecoëfficiënten sterk kan beïnvloeden?

  1. Beperkte variantie.

  2. Standaard meetfouten.

  3. Uitbijters.

  4. Niet-lineariteit.

Vraag 12

Multicollineariteit leidt tot een hogere/lagere R2 en is niet goed/goed als we de wisselwerking tussen variabelen willen begrijpen.

  1. Hoger/goed.

  2. Hoger/niet goed.

  3. Lager/goed.

  4. Lager/niet goed.

Vraag 13

Met welke van deze methoden worden voorspellers stapsgewijs toegevoegd?

  1. Voorwaartse selectieprocedure.

  2. Achterwaartse selectieprocedure.

  3. Standaard selectieprocedure.

Vraag 14

In een model zijn er twee gedeeltelijke correlaties met de afhankelijke variabele: rx1y = .6 en rx2y = .4. De verklaarde variantie is 60%. Hoeveel variantie wordt verklaard door deze beide variabelen?

  1. 4%.

  2. 6%.

  3. 8%.

  4. We kunnen niet zeker zijn op basis van deze informatie.

Vraag 15

Een gezondheidspsycholoog onderzoekt met een MRA of OCS kan worden voorspeld door de hoeveelheid herkauwen en de hoeveelheid twijfel. Dit levert de volgende output op:

Model

Unstandardized coefficients

Standardized coefficients

  

Correlations

B

Std error

Beta

t

Sig

Zero-order

Partial

Part

1.(Constant)

.076

.023

 

3.304

.005

   

Rumination

.345

.083

.434

4.157

.000

.804

.501

.346

Doubt

.234

.067

.034

3.493

.004

.726

.039

.023

Wat is het totale aandeel van variantie bij OCD?

  1. .120.

  2. .528.

  3. .647.

  4. .766.

Vraag 16

Een hoogleraar onderzoekt met een MRA of het cijfer voor MVDA kan worden voorspeld aan de hand van het aantal studie-uren per week, het aantal reisuren en het cijfer voor psychometrie. Dit levert de volgende output op:

Model

Unstandardized coefficients

Standardized coefficients

  

B

B

Std error

Beta

t

Sig.

1. (Constant)

2.600

.732

 

3.552

.002

Study-hours

.400

.102

.567

3.922

.001

Travel

.300

.055

.343

5.455

.000

Psychometrics grade

.100

.024

.231

4.167

.000

Wat is volgens dit regressiemodel het voorspelde cijfer voor MVDA van een student die 5 uur per week studeert, 4 uur per week reist en een 8 krijgt voor psychometrie?

  1. 3.4.

  2. 4.0.

  3. 6.6.

  4. 7.1.

Antwoordindicatie

  1. A. Wanneer twee of meer voorspellers sterk gecorreleerd zijn.

  2. B. R2change.

  3. C. Omdat classificatie niet willekeurig is.

  4. B. De hiërarchische procedure.

  5. A. Variabele 1.

  6. C. Nee, omdat de verklaarde variantie en F-waarden bij elke stap zijn toegenomen.

  7. C. De statistische significantie en de hoeveelheid verklaarde variantie.

  8. D. X2 heeft geen unieke bijdrage.

  9. D. Y= 0.673*X1 – 0.380*X2.

  10. A. A) Als X1 met 1 eenheid toeneemt, zal Y met 7.890 toenemen.

  11. B. Standaard meetfouten.

  12. B. Hoger/niet goed.

  13. A. Voorwaartse selectieprocedure.

  14. C. 8%.

  15. C. .647.

  16. C. 6.6.

Wat is variantie analyse (ANOVA)? - TentamenTest 2

 

Vragen

Vraag 1

Wanneer spreken we van homogeniteit in variantieanalyse (ANOVA)?

  1. Als alle onafhankelijke variabelen dezelfde variantie hebben.

  2. Als de afhankelijke variabele normaal verdeeld is.

  3. Als de variantie van de afhankelijke variabele in alle groepen hetzelfde is.

  4. Als alle groepen dezelfde grootte hebben.

Vraag 2

Wanneer spreken we van een significant interactie-effect?

  1. Wanneer de onafhankelijke variabelen significant met elkaar gecorreleerd zijn.

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

  3. Als het effect van één onafhankelijke variabele aanzienlijk verschilt voor verschillende categorieën van een andere onafhankelijke variabele.

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

Vraag 3

Uit een ANOVA-tabel hebben we al de volgende waarden: SStussen groepen = 400, SSbinnen groepen = 150, dftussen groepen = 4, dfbinnen groepen = 16. Wat is de F-waarde?

  1. 2.667.

  2. 4.

  3. 10.667.

  4. 25.

Vraag 4

In een ... steekproef wordt een (n) ... correlatie gemakkelijk significant.

  1. Grote, gemiddelde.

  2. Grote, lage.

  3. Kleine, hoge.

  4. Kleine, lage.

Vraag 5

Welke stelling is waar?

I: De sterkte van een bepaald effect in ANOVA wordt aangegeven door R2.
II: De F-waarde in een ANOVA-tabel wordt berekend door het gemiddelde SSmodel te delen door het gemiddelde SSerror.

  1. I is waar.

  2. II is waar.

  3. I en II zijn beide waar.

  4. Geen van beide is waar.

Vraag 6

Een consumentenpsycholoog voert een ANOVA tussen de proefpersonen uit om het effect van persoonlijkheidstype (introvert, extravert, ambivert) en geslacht (vrouwelijk, mannelijk) op consumptie te bestuderen. Wanneer spreken we van een interactie tussen persoonlijkheidstype en geslacht?

  1. Als alle zes de groepen dezelfde grootte hebben.

  2. Als mannen binnen elk persoonlijkheidstype meer kopen dan vrouwen.

  3. Als het effect van geslacht voor elk persoonlijkheidstype hetzelfde is.

  4. Als het effect van persoonlijkheidstype bij mannen anders is dan bij vrouwen.

Vraag 7

Wat voor informatie geeft een belangrijke Levene-test ons?

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

  2. Dat de afwijkingen niet gelijk verdeeld zijn.

  3. Dat één onafhankelijke variabele de categorieën van een andere onafhankelijke variabele beïnvloedt.

Vraag 8

Welke tabel toont ons informatie over de onderliggende effecten tussen variabelen na het uitvoeren van een ANOVA?

  1. De coëfficiëntentabel.

  2. De correlatietabel.

  3. De tabel met paarsgewijze vergelijkingen.

Vraag 9

Wanneer spreken we van homoscedasticiteit in ANOVA?

  1. Als de afhankelijke variabele in alle groepen dezelfde variantie heeft.

  2. Als de onafhankelijke variabelen allemaal dezelfde variantie hebben.

  3. Wanneer de afhankelijke variabele normaal verdeeld is.

  4. Als de groepen hetzelfde aantal deelnemers bevatten.

Vraag 10

Een onderzoeker onderzoekt wat het effect is van een studieboek (Engels voor beginners / ik leer Engels! / Magisch Engels) en geslacht (jongen / meisje) op performance. Dit levert de volgende output op:

 

Gender

Totaal

  

Study book

English for beginners

16

17

33

 

I learn English!

28

16

44

 

Magic English

17

23

40

Totaal

 

61

56

117

De psychologen onderzoeken de hypothese met een ANOVA-ontwerp tussen proefpersonen. Dit levert de volgende twee uitspraken op over de robuustheid van de F-tests:

I. De F-tests zijn robuust tegen schending van normaliteit.
II. De F-tests zijn robuust tegen schending van homogene groepsvarianties.

Welke stelling is waar?

  1. I is waar.

  2. II is waar.

  3. I en II zijn beide waar.

  4. Geen van beide is waar.

Vraag 11

In een uitgebalanceerd onderzoek met 88 deelnemers onderzoekt een sociaal psycholoog het effect van geslacht (vrouwelijk / mannelijk) en leeftijd (4 categorieën) op tabletgebruik met een ANOVA tussen proefpersonen. Dit levert de volgende tabel op, die deels is ingevuld:

Source

Type III Sum of Squares

df

Mean Square

F

Gender

40

...

...

...

Age

30

...

...

...

Gender∗Age

50

...

...

...

Error

...

...

...

...

Corrected Total

280

...

...

...

Maak de tabel compleet. Welk effect heeft de grootste F-waarde?

  1. Gender.

  2. Age.

  3. Gender*Age.

  4. Alle F-waarden zijn even groot.

Antwoordindicatie

  1. C. Als de variantie van de afhankelijke variabele in alle groepen hetzelfde is.

  2. C. Als het effect van één onafhankelijke variabele aanzienlijk verschilt voor verschillende categorieën van een andere onafhankelijke variabele.

  3. C. 10.667.

  4. B. Grote, lage.

  5. B. II is waar.

  6. D. Als het effect van persoonlijkheidstype bij mannen anders is dan bij vrouwen.

  7. B. Dat de afwijkingen niet gelijk verdeeld zijn.

  8. C. De tabel met paarsgewijze vergelijkingen.

  9. A. Als de afhankelijke variabele in alle groepen dezelfde variantie heeft.

  10. B. II is waar.

  11. A. Gender.

Wat is covariantie analyse (ANCOVA)? - TentamenTest 3

 

Vragen

Vraag 1

Stel dat we een analyse van covariantie (ANCOVA) uitvoeren met één factor en één covariabele. Het blijkt dat de groepen niet van elkaar verschillen op het covariabele. Bovendien is de binnen-groepen regressiecoëfficiënt bw significant kleiner dan 0. Welk doel zou het uitvoeren van een ANCOVA in dit geval hebben in vergelijking met een ANOVA zonder de covariabele?

  1. Geen vermindering van foutvariantie en geen verwijdering van systematische bias.

  2. Alleen verwijdering van systematische bias.

  3. Alleen vermindering van foutvariantie.

  4. Zowel vermindering van foutvariantie als verwijdering van systematische bias.

Vraag 2

Waarom moet men spaarzaam met covariaten omgaan in ANCOVA?

  1. Het statistische vermogen van de F-test neemt af als de covariabele nauwelijks correleert met de afhankelijke variabele.

  2. De F-test wordt minder robuust tegen schendingen van homoscedasticiteit als er te veel covariaten worden gebruikt.

  3. De F-waarde neemt toe als de covariabele nauwelijks correleert met de afhankelijke variabele.

  4. De verklaarde variantie kan afnemen als er te veel covariaten worden gebruikt.

Vraag 3

Welke stelling is waar?

I: Covariantie geeft aan hoe de verschillen op één variabele zich verhouden tot verschillen op een andere variabele.
II: In het geval van een perfect positieve relatie, tonen de punten van een spreidingsdiagram een rechte lijn naar beneden.

  1. I is waar.

  2. II is waar.

  3. I en II zijn beide waar.

  4. Geen van beide is waar.

Vraag 4

Wat is in ANCOVA een reden waarom het niet gebruikt wordt om veel covariaten in een model te gebruiken?

  1. Het statistische vermogen van de F-test zal afnemen als een toegevoegde covariabele niet of nauwelijks correleert met de afhankelijke variabele.

  2. De F-waarde zal toenemen wanneer een toegevoegde covariabele niet of nauwelijks correleert met de afhankelijke variabele.

  3. Bij te veel covariaten is de F-test minder robuust tegen schending van homoscedasticiteit.

  4. Bij te veel covarianten neemt de verklaarde variantie af.

Vraag 5

In een ANCOVA met één factor en één covariabele lijken de groepen niet te verschillen op het covariabele. Ook is het regressiegewicht bw binnen de groep significant kleiner dan 0. Wat is in dit geval het doel van ANCOVA, vergeleken met ANOVA zonder de covariabele?

  1. Vermindering van foutvariantie en eliminatie van systematische bias.

  2. Alleen reductie van foutvariantie.

  3. Alleen eliminatie van systematische bias.

  4. Geen van beide.

Vraag 6

Een gezondheidspsycholoog onderzoekt het effect van drie verschillende interventies gericht op stoppen met roken. De drie interventies worden "Doe het niet!", "Stop met hoesten" en "Wees vrij" genoemd. Voor elk van de interventies worden 50 deelnemers gerekruteerd. De psycholoog meet het aantal gerookte sigaretten een dag na de ingreep.

Er lijkt een verschil te zijn tussen de interventies in het gemiddelde aantal kCAL dat de deelnemers dagelijks consumeren. Het verbruik van calorieën hangt negatief samen met roken. De psycholoog besluit een ANCOVA uit te voeren met de interventie als factor, consumptie als covariabele en roken als afhankelijke variabele. Het samengevoegde regressiegewicht tussen roken en consumptie (bw) is -.10.

De drie interventies hebben de volgende middelen voor de covariabele en de afhankelijke variabele:

Interventie

Roken (sigaretten per dag)

Consumptie (Kcal)

Doe het niet!

34

2480

Stop met hoesten

28

2540

Wees vrij

31

2510

Na welke interventie roken de deelnemers na correctie voor consumptie het minste aantal sigaretten?

  1. Doe het niet!

  2. Stop met hoesten.

  3. Wees vrij.

  4. Na correctie voor consumptie hebben alle interventies hetzelfde gemiddelde.

Antwoordindicatie

  1. C. Alleen vermindering van foutvariantie.

  2. C. De F-waarde neemt toe als de covariabele nauwelijks correleert met de afhankelijke variabele.

  3. A. I is waar.

  4. A. Het statistische vermogen van de F-test zal afnemen als een toegevoegde covariabele niet of nauwelijks correleert met de afhankelijke variabele.

  5. A. Vermindering van foutvariantie en eliminatie van systematische bias.

  6. B. Stop met hoesten.

Hoe en wat kan er getest worden met MANOVA? - TentamenTest 4

 

Vragen

Vraag 1

Waar wordt Box's M voor gebruikt in MANOVA?

  1. Om de aanname van homogeniteit van de variantie-covariantiematrices te testen.

  2. Om te testen of de groepen significant van elkaar verschillen.

  3. Om de aanname van onafhankelijke fouten te testen.

  4. Om de betekenis van de discriminerende functies te testen.

Vraag 2

Wanneer is het geen goed idee om een ​​MANOVA uit te voeren?

  1. Wanneer de onafhankelijke variabelen sterk gecorreleerd zijn.

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

  3. Wanneer de afhankelijke variabelen gemiddeld gecorreleerd zijn.

  4. Als u wilt bepalen welke afhankelijke variabele de meeste variantie veroorzaakt.

Vraag 3

In een onderzoek worden drie afhankelijke variabelen in twee groepen bestudeerd. Groep 1 bevat 20 personen en groep 2 bevat 30 personen. De T2-waarde van de Hotelling is 3,7249. Wat is de F-waarde?

  1. 1.024.

  2. 1.189.

  3. 11.024.

  4. 11.661.

Vraag 4

Wat is het maximale aantal discriminerende functievarianten voor een MANOVA met drie groepen en vier afhankelijke variabelen?

  1. 1.

  2. 2.

  3. 3.

  4. 4.

Vraag 5

We hebben de volgende gegeven statistieken van een model: rxiy = .34, meervoudige correlatie R = .56 en VAF = .31. Wat is de structuurcoëfficiënt?

  1. .912.

  2. 1.097.

  3. 1.647.

  4. .607.

Vraag 6

Welke bewering is waar over het evalueren van individuele voorspellers?

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

  2. Zowel b-gewichten als bèta-gewichten kunnen worden gebruikt om individuele voorspellers te evalueren.

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

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

Vraag 7

Welke stelling is waar?

I. Een voordeel van een multivariate factorontwerp is dat het laat zien hoe de onafhankelijke variabelen interageren om een ​​invloed te hebben op de afhankelijke variabele.
II. De waarde van Wilk's lambda toont ons het aandeel onverklaarde variantie.

  1. I is waar.

  2. II is waar.

  3. I en II zijn beide waar.

  4. Geen van beide is waar.

Vraag 8

Wat is een vector?

  1. Een variabele die invloed heeft op meerdere dimensies.

  2. Een variabele die niet kan worden gemanipuleerd.

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

Vraag 9

Een gezondheidspsycholoog onderzoekt met een discriminantanalyse of drie groepen te onderscheiden zijn op basis van vier soorten fysieke kenmerken. Dit levert de volgende output op:

 

Function

1

2

x3

.706

.168

x2

-.119

.864

x4

.633

.737

x1

.223

.311

Functies bij Group Centroids

Group

Function

1

2

A

-7.608

.215

B

1.825

-.728

C

5.783

.513

Welke stelling is waar?

I. De eerste discriminante functievariant wordt voornamelijk bepaald door x3 en x4. Deze functie onderscheidt voornamelijk groep A van C.
II. De tweede discriminante functievariant wordt voornamelijk bepaald door x2 en x4. Deze functie onderscheidde voornamelijk groep B van C.

  1. I is waar.

  2. II is waar.

  3. I en II zijn beide waar.

  4. Geen van beide is waar.

Antwoordindicatie

  1. A. Om de aanname van homogeniteit van de variantie-covariantiematrices te testen.

  2. A. Wanneer de onafhankelijke variabelen sterk gecorreleerd zijn.

  3. B. 1.189.

  4. B. 2.

  5. D. 1.097.

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

  7. C. I en II zijn beide waar.

  8. C. Een gewogen som van afhankelijke variabelen die samen een fenomeen verklaren.

  9. C. I en II zijn beide waar.

Wat houden herhaalde ANOVA metingen in? - TentamenTest 5

 

Vragen

Vraag 1

Evalueer de volgende twee uitspraken over de rol van contrasten in de multivariate benadering van herhaalde metingen ANOVA met p-variabelen.

I. De multivariate tests zijn gebaseerd op een set van (p-1) lineaire onafhankelijke contrasten.
II. De contrasten maken het mogelijk om specifieke hypothesen over gemiddelde verschillen tussen groepen te testen.

  1. I en II zijn beide waar.

  2. I is waar.

  3. II is waar.

  4. Geen van beide is waar.

Vraag 2

Met welk deelnemersontwerp is er een behandelingseffect?

  1. Een 2x2 ontwerp.

  2. Een eenrichtingsverkeer tussen onderwerpen.

  3. Een ontwerp met herhaalde metingen.

  4. Een eenvoudig gemengd ontwerp in twee richtingen.

Vraag 3

Beoordeel de volgende uitspraken over de rol van contrasten in de multivariate benadering van ANOVA met herhaalde metingen met p-variabelen.

I. De multivariate tests zijn gebaseerd op een set van p-1 onafhankelijke contrasten.
II. De contrasten maken het mogelijk om specifieke hypothesen te testen over de verschillen in groepsgemiddelden.

  1. I en II zijn beide waar.

  2. I is waar.

  3. II is waar.

  4. Geen van beide is waar.

Vraag 4

Gegeven zijn de volgende vier contrasten voor vijf variabelen:

Y1

Y2

Y3

Y4

Y5

L1

0

0

1

-1/2

-1/2

L2

0

0

0

1

-1

L3

1

-1/4

-1/4

-1/4

-1/4

L4

1/2

1/2

-1/3

-1/3

-1/3

Welke van de volgende contrasten is niet orthogonaal?

  1. L1, L2.

  2. L2, L3.

  3. L1, L4.

  4. L3, L4.

Vraag 5

Y1

Y2

Y3

Y4

L1

-3/4

-1/4

1/4

3/4

L2

-1/2

1/2

1/2

-1/2

L3

-1/4

3/4

-3/4

1/4

Means

2

1

3

1

Wat is het relatieve belang van de drie contrasten voor deze groep, van de belangrijkste tot de minst belangrijke?

  1. L1 - L2 - L3.

  2. L1 - L3 - L2.

  3. L3 - L2 - L1.

  4. L3 - L1 - L2.

Antwoordindicatie

  1. A. I en II zijn beide waar.

  2. C. Een ontwerp met herhaalde metingen.

  3. A. I en II zijn beide waar.

  4. D. L3, L4.

  5. D. L3 - L1 - L2.

Hoe wordt logistische regressie analyse (LRA) ingezet? - TentamenTest 6

 

Vragen

Vraag 1

Een onderwijspsycholoog voert een logistische regressie analyse (LRA) uit om te onderzoeken of het slagen voor een examen kan worden voorspeld uit het aantal plenaire lezingen dat werd bijgewoond. De odds ratio van de voorspeller (aantal bijgewoonde hoorcolleges) is gelijk aan 5. Wat betekent dit?

  1. Voor elke examenscore is de slaagkans vijf keer zo groot als de slaagkans.

  2. Voor elke examenscore is de slaagkans vijf keer zo groot als de kans op een onvoldoende.

  3. De slaagkans wordt vijf keer zo groot als je nog een college bijwoont.

  4. De slaagkans wordt vijf keer zo groot als je nog een college bijwoont.

Vraag 2

X1 heeft een regressiecoëfficiënt van .568. Het model heeft een constante van -3.734. Hoe groot is de kans dat een individu tot de doelgroep behoort?

  1. .08.

  2. .25.

  3. .40.

  4. .04.

Vraag 3

Gegeven is de classificatietabel van een onderzoek naar de vraag of een behandeling al dan niet succesvol was. Welke percentages moeten worden ingevuld bij A en B?

  

Predicted

  

No succces (0)

Succesful (1)

Percentage correct

Observed

No succces (0)

60

30

A

Succesful(1)

50

90

B

  1. A: 66, B: 45.

  2. A: 45, B: 55.

  3. A: 30, B: 45.

  4. A: 66, B: 64.3.

Vraag 4

Een onderzoeker wil een LRA uitvoeren op zijn gegevens van een steekproef van 100 deelnemers. De voorspellende variabelen bevinden zich op intervalniveau en de afhankelijke variabele is dichotoom. De onderzoekers vinden dat sommige van zijn voorspellende variabelen sterk gecorreleerd zijn, dat de voorspellers lineair gerelateerd zijn aan de log-odds en dat de fouten onafhankelijk zijn. Is het oké om de LRA te runnen?

  1. Ja, omdat geen van de aannames wordt geschonden en de steekproefomvang niet belangrijk is.

  2. Ja, omdat het monster groot genoeg is.

  3. Nee, omdat er sprake is van multicollineariteit.

  4. Nee, omdat de afhankelijke variabele zich op het intervalniveau moet bevinden.

Vraag 5

In een onderzoek met 80 proefpersonen (40 vrouwen, 40 mannen) is de kans dat een proefpersoon psychologische hulp zoekt 0,5. Wat betekent dit?

  1. De kans dat een proefpersoon hulp zoekt, is twee keer zo groot als de kans dat een proefpersoon geen hulp zoekt.

  2. De kans dat een proefpersoon hulp zoekt, is hetzelfde voor vrouwen en mannen.

  3. De kans dat een proefpersoon geen hulp zoekt, is twee keer zo groot als de kans dat een proefpersoon hulp zoekt.

  4. De kans dat een proefpersoon hulp zoekt, is gelijk aan de kans dat een proefpersoon geen hulp zoekt.

Vraag 6

Bij logistische regressie is er alleen een relatie tussen X en ...

  1. De kansen.

  2. De kans om tot groep 1 te behoren.

  3. Het logboek (kansen).

  4. De odds ratio.

Vraag 7

Welke stelling is waar?

I. Bij dichotome variabelen wordt de aanwezigheid van een kenmerk / variabele aangegeven met 1 en de afwezigheid ervan met 0.
II. LRA probeert te voorspellen tot welke groep een individu behoort door de kans te berekenen dat het individu tot de doelgroep behoort.

  1. I is waar.

  2. II is waar.

  3. I en II zijn beide waar.

  4. Geen van beide is waar.

Vraag 8

Wat is niet de reden dat de methode met de kleinste kwadraten niet geschikt is voor LRA?

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

  2. Er wordt bijna nooit voldaan aan de aanname van gelijke varianties.

  3. De methode met de kleinste kwadraten genereert waarden groter dan 1 en kleiner dan 0.

Vraag 9

Welke bewering is waar?

  1. Transformatie vindt plaats bij gebruik van natuurlijke log, zodat de gegevens op de S-curve passen.

  2. Als de voorspelde kans groter is dan 0,5, dan behoort het individu tot de doelgroep (en krijgt de code 1).

  3. De odds ratio is de kans om tot de referentiegroep te behoren gedeeld door de kans om tot de doelgroep te behoren.

Vraag 10

Waarom heet de kleinste-kwadraten methode zo?

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

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

  3. Omdat de laagste fout van de sommen van vierkanten aangeeft dat er een betere pasvorm in het model is.

Vraag 11

Met welke evaluatietest testen we de nulhypothese dat alle coëfficiënten 0 zijn?

  1. 2LL-test.

  2. Omnibustest.

  3. Pseudo R2-test.

  4. Hosmer en Lemeshow-test.

  5. Wald-test.

Vraag 12

Hoe interpreteren we een significante Omnibustest?

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

  2. De reeks variabelen voorspelt de uitkomstvariabele significant.

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

Vraag 13

Een onderwijspsycholoog onderzoekt of het slagen voor een examen kan worden voorspeld aan de hand van het aantal studie-uren met een LRA. Dit levert de volgende output op:

  

B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)

Stap 1

Studie uren

.250

0.080

9.766

1

.001

1.284

 

Constant

-11.500

3.743

9.439

1

.001

.001

Voor welk aantal studie-uren is de slaagkans voor het examen even groot als de slaagkans?

  1. 11.5.

  2. 46.

  3. 48.

  4. 50.

Antwoordindicatie

  1. C. De slaagkans wordt vijf keer zo groot als je nog een college bijwoont.

  2. D. .04.

  3. D. A: 66, B: 64.3.

  4. C. Nee, omdat er sprake is van multicollineariteit.

  5. C. De kans dat een proefpersoon geen hulp zoekt, is twee keer zo groot als de kans dat een proefpersoon hulp zoekt.

  6. C. Het logboek (kansen).

  7. C. I en II zijn beide waar.

  8. A. De afhankelijke variabele is dichotoom, maar moet minimaal van het intervalniveau zijn.

  9. B. Als de voorspelde kans groter is dan 0,5, dan behoort het individu tot de doelgroep (en krijgt de code 1).

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

  11. B. Omnibustest.

  12. C. Afhankelijk van de waarde kan een uitspraak worden gedaan over de verklaarde variantie.

  13. B. 46.

Wat is mediatie analyse? - TentamenTest 7

 

Vragen

Vraag 1

Wat is er waar aan (semi-)partiële correlaties?

  1. Gedeeltelijke correlaties geven het percentage unieke variantie aan dat wordt verklaard door de variabele.

  2. De gekwadrateerde semi-gedeeltelijke correlatie van X1 wordt berekend door de unieke variantie te delen die wordt verklaard door de totale variantie van de afhankelijke variabele.

  3. De gekwadrateerde partiële correlatie van X1 geeft het variantiepercentage aan dat de afhankelijke variabele gedeeltelijk verklaart.

  4. De gekwadrateerde meervoudige correlatie (R2) is gelijk aan alle unieke variantie die in totaal wordt uitgelegd.

Vraag 2

Een regressiecoëfficiënt die de relatie tussen onafhankelijke variabele X en afhankelijke variabele Y verklaart, wordt versterkt wanneer we de mediërende variabele M optellen. Welke situatie hebben we?

  1. Een perfecte/volledige mediatie.

  2. Een gedeeltelijke mediatie.

  3. Het ontbreken van een mediatie.

  4. Een onderdrukkend effect.

Vraag 3

Wat is geen aanname waaraan moet worden voldaan bij mediatie analyse?

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

  2. De fout van de onafhankelijke variabele moet verdwijnen wanneer de mediërende variabele aan het model wordt toegevoegd.

  3. De onafhankelijke variabele moet de mediërende variabele significant voorspellen.

  4. De mediërende variabele moet de afhankelijke variabele significant voorspellen.

Vraag 4

Om een ​​mediatie te analyseren gebruiken we drie regressies. Hieronder ziet je daar een tabel van. Zelfbeheersing wordt voorspeld door positief affect als onafhankelijke variabele en zelfvertrouwen als mediërende variabele. Welke bewering is niet waar?

Path

Relationships

b

SE van b

Bèta

r

t

p

R2

c

Positive affect <> Self-controle

0.071

0.008

.402

.402

9.002

.000

.162

d

Positive affect <> Self-confidence

4.000

0.293

.554

.554

13.655

.000

-

e

Self-confidence <> Self-control

0.009

0.001

.343

.461

6.717

.000

-

f

Positive affect <> Self-control

0.037

0.009

.212

.402

4.151

.000

.243

  1. Door zelfvertrouwen toe te voegen, verklaart het model meer variantie.

  2. Omdat alle relaties significant zijn, kunnen we aannemen dat er een mediatie-effect is.

  3. Zelfvertrouwen toevoegen was nutteloos, omdat de t-waarde hoger was in pad c; het ongemedieerde scenario.

  4. Positief affect en zelfvertrouwen voorspellen significante zelfcontrole.

Vraag 5

Wat is de situatie in dezelfde analyse?

  1. Een perfecte/volledige mediatie.

  2. Een gedeeltelijke mediatie.

  3. Het ontbreken van een mediatie.

  4. Een onderdrukkend effect.

Vraag 6

Wat is de relatieve sterkte van het effect?

  1. .554.

  2. .402.

  3. .527.

  4. .473.

Vraag 7

Een consumentenpsycholoog onderzoekt of het aantal gelezen boeken kan worden voorspeld op basis van leesplezier. De psycholoog vermoedt dat deze relatie wordt gemedieerd door het aantal boeken dat iemand gemiddeld per maand koopt. De psycholoog voert een mediatie analyse uit. Dit levert de volgende output op:

Coëfficiënten

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

1

Sig.

B

Std Error

Beta

1 (Constant)

24.153

3.105

 

7.780

.000

Reading pleasure

1.414

.188

.453

7.536

.000

Afhankelijke variabele: Gelezen boeken

Coëfficiënten

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

1

Sig.

B

Std Error

Beta

1 (Constant)

6.070

.483

 

12.568

.000

Reading pleasure

.356

0.029

.636

12.208

.000

Afhankelijke variabele: Boeken gekocht

Coëfficiënten

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

1

Sig.

 

B

Std Error

Beta

1 (Constant)

20.704

4.063

 

5.096

.000

Reading pleasure

1.212

.243

.388

4.993

.000

Books bought

.568

.433

.102

1.313

.190

Is er, volgens deze causale stappenbenadering van Baron & Kenny, een kwestie van geen, een gedeeltelijke of een volledige mediatie, of van onderdrukking?

  1. Het ontbreken van een mediatie.

  2. Een gedeeltelijke mediatie.

  3. Een perfecte/volledige mediatie.

  4. Een onderdrukkend effect.

Antwoordindicatie

  1. B. De gekwadrateerde semi-gedeeltelijke correlatie van X1 wordt berekend door de unieke variantie te delen die wordt verklaard door de totale variantie van de afhankelijke variabele.

  2. D. Een onderdrukkend effect.

  3. B. De fout van de onafhankelijke variabele moet verdwijnen wanneer de mediërende variabele aan het model wordt toegevoegd.

  4. C. Zelfvertrouwen toevoegen was nutteloos, omdat de t-waarde hoger was in pad c; het ongemedieerde scenario.

  5. B. Een gedeeltelijke mediatie.

  6. D. .473.

  7. A. Het ontbreken van een mediatie.

 

Log in or create your free account

Why create an account?

  • Your WorldSupporter account gives you access to all functionalities of the platform
  • Once you are logged in, you can:
    • Save pages to your favorites
    • Give feedback or share contributions
    • participate in discussions
    • share your own contributions through the 7 WorldSupporter tools
Join World Supporter
Join World Supporter
Follow the author: Vintage Supporter
Comments, Compliments & Kudos

Add new contribution

CAPTCHA
This question is for testing whether or not you are a human visitor and to prevent automated spam submissions.
Image CAPTCHA
Enter the characters shown in the image.
Promotions
Image

Op zoek naar een uitdagende job die past bij je studie? Word studentmanager bij JoHo !

Werkzaamheden: o.a.

  • Het werven, aansturen en contact onderhouden met auteurs, studie-assistenten en het lokale studentennetwerk.
  • Het helpen bij samenstellen van de studiematerialen
  • PR & communicatie werkzaamheden

Interesse? Reageer of informeer