Kan iemand mij helpen?
Ik heb 3 verschillende hierarchische multiple regressie-analyses gedaan en heb daar 3 verschillende (voor mij interessante) beta-gewichten uit gekregen. Deze 3 betagewichten komen dus uit verschillende analyses, maar ik wil ze toch graag met elkaar vergelijken, dus of ze significant van elkaar verschillen en of er dus 1 significant groter is dan de ander. Dit moet heel moeilijk zijn, je moet de betagewichten als correlaties beschouwen, maar ik kom er dus echt niet uit. Iemand anders wel?
<opmerking moderator: ik heb reeds twee maal hetzelfde bericht uit het Wiskunde-forum verwijderd, graag bij één topic houden>
Laatste berichten
-
23:25
2013 – Augustus Vraag 3
-
23:07
Rood laserlicht 2
-
23:04
Bruine vlekken op treinaanwijzerbord 5
-
15:28
Vraag 2009 Juli Vraag 5 5
-
12:51
positie 2
-
10:44
Schroefdraad berekening 8
-
24 apr
[scheikunde] Kan chloorgas de geleiding van elektriciteit belemmeren? 9
-
23 apr
Weerfrustratie 9
-
23 apr
geen minkowski-ruimte toch? Doe ik dit nou fout? 15
-
23 apr
do-re-mi-fa-so vliegtuigen 7
-
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
-
21 apr
Reactiviteit silyl enol ethers 1
-
21 apr
Criterium voor vochtretentie
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
(psychologie) statistiek, spss
Moderator: Rhiannon
Re: (psychologie) statistiek, spss
Hoi Eefje,
Het is een hierarchische regressie, dus de beta's uit analyse 1 gaan over een andere variantie dan de beta's uit analyse 2 en 3. Er valt dus niks te vergelijken.
Voorbeeld: stel je wil het pc-bezit in Nederland verklaren door achtergrondkenmerken als geslacht, leeftijd, opleidingsniveau, inkomen, etc. Je vind de beta's van het eerste model. Nu betreft de tweede analyse het verklaren van internettoegang (thuis via de pc). Het betreft hier een hierarchische analyse, want de groep internetters is een subgroep van de totale N bestaand uit wel en niet pc-bezitters. Je vindt wederom de beta's, nu model 2. De derde analyse betreft een analyse van de variabele 'elektronisch winkelen'. Ook dit is hierarschisch: het betreft alleen die N waarvoor geldt pc bezit = 1 en internettoegang = 1.
De totale N per analyse wordt dus kleiner, statistische power neemt af. De beta's uit de eerste analyse zijn per definitie relevante beta's voor model 2 en 3, maar in 'afbakenende' zin.
Stel dat alle hoogopgeleiden internetten en alle laagopgeleiden niet. Elektronisch winkelen (thuis via de pc met internet) kan dan alleen worden gedaan door hoogopgeleiden. In dit derde model hoeft een beta van opleidingsniveau niet alsnog terug te komen in het model (dit is uiteraard een extreme situatie want ook laagopgeleiden zullen elektronisch winkelen, maar het gaat even om het idee).
Vincent
ps. als je een vergelijkbaar iets heb gedaan, dan is de variantie van alleen het eerste model informatief; wil je beta's of verbanden toch vergelijken, dan kun je dit beter direct doen door partiele en semi partiele correlaties (die corrigeert voor multicollinieairiteit, dwz R x1-y gecorrigeerd voor x2-y etc).
Vincent
Het is een hierarchische regressie, dus de beta's uit analyse 1 gaan over een andere variantie dan de beta's uit analyse 2 en 3. Er valt dus niks te vergelijken.
Voorbeeld: stel je wil het pc-bezit in Nederland verklaren door achtergrondkenmerken als geslacht, leeftijd, opleidingsniveau, inkomen, etc. Je vind de beta's van het eerste model. Nu betreft de tweede analyse het verklaren van internettoegang (thuis via de pc). Het betreft hier een hierarchische analyse, want de groep internetters is een subgroep van de totale N bestaand uit wel en niet pc-bezitters. Je vindt wederom de beta's, nu model 2. De derde analyse betreft een analyse van de variabele 'elektronisch winkelen'. Ook dit is hierarschisch: het betreft alleen die N waarvoor geldt pc bezit = 1 en internettoegang = 1.
De totale N per analyse wordt dus kleiner, statistische power neemt af. De beta's uit de eerste analyse zijn per definitie relevante beta's voor model 2 en 3, maar in 'afbakenende' zin.
Stel dat alle hoogopgeleiden internetten en alle laagopgeleiden niet. Elektronisch winkelen (thuis via de pc met internet) kan dan alleen worden gedaan door hoogopgeleiden. In dit derde model hoeft een beta van opleidingsniveau niet alsnog terug te komen in het model (dit is uiteraard een extreme situatie want ook laagopgeleiden zullen elektronisch winkelen, maar het gaat even om het idee).
Vincent
ps. als je een vergelijkbaar iets heb gedaan, dan is de variantie van alleen het eerste model informatief; wil je beta's of verbanden toch vergelijken, dan kun je dit beter direct doen door partiele en semi partiele correlaties (die corrigeert voor multicollinieairiteit, dwz R x1-y gecorrigeerd voor x2-y etc).
Vincent
