Gepubliceerd op
3 oktober 2022
door
Rebecca Bevans.
Bijgewerkt op
9 maart 2023.
Een two-way ANOVA schat hoe het gemiddelde van een kwantitatieve variabele verandert voor verschillende niveaus van twee categorische variabelen.
ANOVA (analysis of variance) is een statistische toets die wordt gebruikt om het verschil tussen de gemiddelden van meer dan twee groepen te analyseren.
Voorbeeld: Two-way ANOVA (tweeweg ANOVA)Je onderzoekt welk type kunstmest en plantdichtheid de grootste gewasopbrengst opleveren in een experiment.
Je wijst verschillende percelen in een veld toe aan een combinatie van een type kunstmest (1, 2 of 3) en plantdichtheid (1 = lage dichtheid, 2 = hoge dichtheid). Bij de oogst meet je de uiteindelijke gewasopbrengst in kilogram per hectare.
Je kunt een two-way ANOVA gebruiken om te berekenen of het type kunstmest en de plantdichtheid een effect hebben op de gemiddelde gewasopbrengst.
Gepubliceerd op
2 september 2022
door
Rebecca Bevans.
Bijgewerkt op
28 oktober 2022.
Een one-way ANOVA toetst of de groepsgemiddelden van twee of meer groepen significant van elkaar verschillen. Hierbij wordt gebruikgemaakt van één onafhankelijke variabele.
ANOVA, wat staat voor Analysis of Variance, is een overkoepelende term voor alle soorten ANOVAs. De meest bekende ANOVAs zijn de one-way ANOVA en de two-way ANOVA.
Een two-way ANOVA gebruikt twee onafhankelijke variabelen.
Voorbeeld: One-way ANOVAAls onderzoeker van gewassen wil je het effect van drie verschillende soorten kunstmest op de gewasopbrengst testen. Je kunt een one-way ANOVA gebruiken om na te gaan of er een verschil is in gewasopbrengst tussen de drie groepen.
Je onafhankelijke variabele is het type kunstmest en je afhankelijke variabele is de gewasopbrengst.
Gepubliceerd op
13 juli 2022
door
Rebecca Bevans.
Bijgewerkt op
8 maart 2023.
Het betrouwbaarheidsinterval (confidence interval) is het waardebereik waarbinnen je geschatte waarde naar verwachting een bepaald percentage van de keren ligt als je het experiment of de steekproef hetzelfde zou herhalen.
Als je een schatting maakt in de statistiek (bijvoorbeeld voor een samenvattende of teststatistiek), is er altijd onzekerheid over die schatting omdat het getal gebaseerd is op een steekproef van de populatie die je bestudeert.
Let opHet betrouwbaarheidsniveau (confidence level) is het percentage van de keren dat je verwacht een schatting te reproduceren tussen de boven- en ondergrens van het betrouwbaarheidsinterval. Dit wordt bepaald door de alfawaarde (ook wel het significantieniveau).
Gepubliceerd op
5 november 2021
door
Rebecca Bevans.
Bijgewerkt op
8 augustus 2022.
Hypothesetoetsing is een gestructureerde procedure om onze ideeën over de wereld te onderzoeken met behulp van statistiek. Het proces wordt meestal uitgevoerd door wetenschappers die specifieke voorspellingen willen toetsen met behulp van een kwantitatief onderzoek. Deze hypothesen zijn over het algemeen gebaseerd op literatuur over eerder onderzoek.
Het stappenplan om hypothesen te toetsen bestaat uit 5 stappen:
Formuleer je verwachting in de vorm van een nulhypothese (H0) en een alternatieve hypothese (H1).
Verzamel data op een valide, betrouwbare manier die past bij de hypothese.
Voer een geschikte statistische toets uit.
Bepaal of je je nulhypothese wel of niet kunt verwerpen.
Gepubliceerd op
6 juli 2021
door
Rebecca Bevans.
Bijgewerkt op
28 oktober 2022.
In een experiment manipuleer je een of meerdere onafhankelijke variabelen, waarna je het effect op een of meerdere afhankelijke variabelen meet. Bij een experimenteel design bedenk je een procedure om hypothesen te toetsen.
Een goed experimenteel design vraagt om een goed begrip van dat wat je wilt onderzoeken. Zo moet je eerst bepalen welke variabelen van belang zijn en hoe ze gerelateerd zijn (stap 1) voordat je toetsbare voorspellingen kunt doen (stap 2).
De mate waarin je je onafhankelijke variabelen manipuleert (stap 3), bepaalt de gedetailleerdheid en externe validiteit van je resultaten. Je keuzes met betrekking tot randomisatie, controlevariabelen en een between-subjects of within-subjects design (stap 4) bepalen de interne validiteit van je experiment.
