Laatste berichten
-
13:57
do-re-mi-fa-so vliegtuigen 9
-
13:16
geen minkowski-ruimte toch? Doe ik dit nou fout? 17
-
13:12
[natuurkunde] kroon van koning op Syracuse 10
-
12:01
Gravity and gravitation 1
-
10:15
2013 – Augustus Vraag 3 3
-
09:54
Bruine vlekken op treinaanwijzerbord 6
-
23:07
Rood laserlicht 2
-
15:28
Vraag 2009 Juli Vraag 5 5
-
24 apr
positie 2
-
24 apr
Schroefdraad berekening 8
-
24 apr
[scheikunde] Kan chloorgas de geleiding van elektriciteit belemmeren? 9
-
23 apr
Weerfrustratie 9
-
23 apr
Kunnen quantum Zonnecellen 190% quantum efficiënt zijn 3
-
23 apr
De Euro Nederlandse 100 qubit computer komt eraan
-
23 apr
projectiel 8
-
23 apr
Verschil tussen deze 2 vragen 5
-
23 apr
[scheikunde] berekeningen labo vitamine c bepaling 1
-
22 apr
[wiskunde] rode en witte ballen verdelen 8
-
22 apr
Rotatie van het heelal 41
-
22 apr
Muntje opgooien 14
Nieuwsberichten
-
04 mar
Een nieuw soort magnetisme: altermagnetisme
-
31 okt
AI kan via stem diabetes vaststellen 11
-
21 okt
Einstein krijgt wéér gelijk 45
-
07 feb
witter dan wit 20
-
19 jun
irrigatie en de aardas
ancova en post hoc
Moderator: Rhiannon
-
- Berichten: 1
ancova en post hoc
Ik wil verschillende jaren met elkaar vergelijken en heb een covariaat. Omdat ik wil weten tussen welke jaren de verschillen precies zitten wil ik een post hoc test doen. Maar dat kan niet met spss. Weet iemand hoe ik dat op een andere manier toch kan doen???
-
- Berichten: 116
Re: ancova en post hoc
Als je maar een paar jaren met elkaar wilt vergelijken kun je het eventjes handmatig met contrasten doen in de SPSS-syntax (met het /LMATRIX commando). Als je echter veel jaren tegen elkaar wilt afzetten, dan wordt die handmatige optie wat omslachtig en dan kun je beter even op Google zoeken naar de speciale macro's voor SPSS die te downloaden zijn om toch post hoc tests in ANCOVA te kunnen doen.
Als je het via de /LMatrix route wilt doen maar er niet bekend mee bent, kan ik (of iemand anders) wel even een voorbeeld posten.
Als je het via de /LMatrix route wilt doen maar er niet bekend mee bent, kan ik (of iemand anders) wel even een voorbeeld posten.
-
- Berichten: 85
Re: ancova en post hoc
Wat is hier het verband met psychologie en sociologie? Wat is een covariaat?
-
- Berichten: 1.293
Re: ancova en post hoc
Het is onderdeel van de methoden en statistiek die men in de psychologie gebruikt voor het uitvoeren en beoordelen van onderzoeksresultaten.
Een covariaat is een onafhankelijke variabele ookwel predictor (voorspeller) genoemd voor de waarde van de afhankelijke variabelen.
Een covariaat is een onafhankelijke variabele ookwel predictor (voorspeller) genoemd voor de waarde van de afhankelijke variabelen.
keeping an open mind is a virtue, but not so open that your brains fall out.
-
- Berichten: 778
Re: ancova en post hoc
Nou, om correct te zijn
een covariaat is een individuele verschilvariabele die voor een deel de variabiliteit verklaard in de afhankelijke variabele...
bv. IQ van kinderen: Afhankelijke variabele
bv. Stads vs platteland: Covariaat
een covariaat is een individuele verschilvariabele die voor een deel de variabiliteit verklaard in de afhankelijke variabele...
bv. IQ van kinderen: Afhankelijke variabele
bv. Stads vs platteland: Covariaat
An diesem Beispiel sehen Sie, meine Damen und Herren, dass Politiker, die die Nase vorn haben, Intellektuelle ins Schlepptau nehmen können
-
- Berichten: 85
Re: ancova en post hoc
Bedankt Windsurfer, dat noteer ikWindsurfer schreef:Het is onderdeel van de methoden en statistiek die men in de psychologie gebruikt voor het uitvoeren en beoordelen van onderzoeksresultaten.
Een covariaat is een onafhankelijke variabele ookwel predictor (voorspeller) genoemd voor de waarde van de afhankelijke variabelen.
-
- Berichten: 1.293
Re: ancova en post hoc
Als het om het begrip 'covariaat' gaat, is ND een stuk vollediger...
keeping an open mind is a virtue, but not so open that your brains fall out.
-
- Berichten: 778
Re: ancova en post hoc
Nee, ik zeg eigenlijk net hetzelfde als jij hoor, dacht het nog te corrigeren maar dat lukte me niet meer. Covariaat is veel ingewikkelder dan dat wij het voorstellen. Want in beide definities kan je het ook als een "ordinaire" onafhankelijke variabele zien..Afhankelijk van welk soort onderzoek heeft de covariaat dan ook nog een verschillende functie..
Het komt er gewoon op neer: je controleert op voorhand voor eventuele verschillen en die verschillen ga je uitvlakken om het effect van je onafhankelijke variabele te toetsen of je kan een covariaat gebruiken om de power, het onderscheidingsvermogen van je onafhankelijke variabele te vergroten..
En om op jouw "predictor" terug te komen: de covariaat verondersteld inderdaad een lineaire relatie met de afhankelijke variabele..
Het komt er gewoon op neer: je controleert op voorhand voor eventuele verschillen en die verschillen ga je uitvlakken om het effect van je onafhankelijke variabele te toetsen of je kan een covariaat gebruiken om de power, het onderscheidingsvermogen van je onafhankelijke variabele te vergroten..
En om op jouw "predictor" terug te komen: de covariaat verondersteld inderdaad een lineaire relatie met de afhankelijke variabele..
An diesem Beispiel sehen Sie, meine Damen und Herren, dass Politiker, die die Nase vorn haben, Intellektuelle ins Schlepptau nehmen können
-
- Berichten: 1
Re: ancova en post hoc
beetje laat maar voor het algemeen: post hoc test zijn niet ontworpen voor sitatuaties met een covariate (SPSS laat het niet meer toe): Sommige vergelijkingen kunnen wel gedaan worden met behulp van contrasts.
Waarom kijken naar covariate:
COVARIATEN:
CONTINUE VARIABELEN DIE GEEN ONDERDEEL ZIJN VAN HOOFDZAKELIJKE EXPERMENTELE MANIPULATIE MAAR WEL INVLOED HEBBEN OP DE AFHANKELIJKE VARIABELE
EN ZIJ KUNNEN WORDEN GEINCLUDEERD IN EEN ANOVA ANALYSE → ANCOVA
Waarom dus kijken naar covariaten: kunnen verband vertroebelen indien we ons hier niet van bewust zijn (effect op afhankelijke variabele wordt niet veroorzaakt door je manipulatie maar een confound variabele (vertroebelende variabele)). + inclusie maakt dat we meer variantie kunnen verklaren. Normaal gebruik je anova en t-test altijd om te kijken hoeveel van de variantie je wel en niet kunt verklaren met een bepaalde variabele, nu kun je dus met behulp van de (geidentificeerde) covariate nog meer verklaren, hierdoor zijn we in staat accurater een effect te verklaren
Waarom kijken naar covariate:
COVARIATEN:
CONTINUE VARIABELEN DIE GEEN ONDERDEEL ZIJN VAN HOOFDZAKELIJKE EXPERMENTELE MANIPULATIE MAAR WEL INVLOED HEBBEN OP DE AFHANKELIJKE VARIABELE
EN ZIJ KUNNEN WORDEN GEINCLUDEERD IN EEN ANOVA ANALYSE → ANCOVA
Waarom dus kijken naar covariaten: kunnen verband vertroebelen indien we ons hier niet van bewust zijn (effect op afhankelijke variabele wordt niet veroorzaakt door je manipulatie maar een confound variabele (vertroebelende variabele)). + inclusie maakt dat we meer variantie kunnen verklaren. Normaal gebruik je anova en t-test altijd om te kijken hoeveel van de variantie je wel en niet kunt verklaren met een bepaalde variabele, nu kun je dus met behulp van de (geidentificeerde) covariate nog meer verklaren, hierdoor zijn we in staat accurater een effect te verklaren
