Summary and study notes

Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?

Moderation = the effect of predictor X1 on outcome Y is different for different level of a second predictor X2. This is the same as an interaction effect. There are two ways you can plot a moderation. The theoretical relation, where a second predictor influence the relationship between X and Y. And a statistical model, where three variables influence Y: the first predictor, the second predictor and the interaction effect.

Mediation = the effect of the independent variable on a dependent variable is explained by a third intermediate variable. There are two types of mediation: complete or partial mediation. When there is still a relationship between the two current variables (X and Y), there is partial mediation. When all the effect is through the intermediate variable (M), there is complete mediation. 

Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?

In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur.  

Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken? 

Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. 

Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?

Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. 

Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen? 

Er worden geen tentamenvragen behandeld. 

Hoorcollege aantekeningen 

Multiple predictors in a regression model can have different types of relations with the outcome. Linear additive model = two predictors for each of them they have a linear relationship with the outcome variable and these effects add up. 

Moderation = the effect of predictor X1 on outcome Y is different for different level of a second predictor X2. This is the same as an interaction effect. There are two ways you can plot a moderation. The theoretical relation, where a second predictor influence the relationship between X and Y. And a statistical model, where three variables influence Y: the first predictor, the second predictor and the interaction effect. From the statistical model it is not sure which variable is the moderator, you can see this clearly in the theoretical model. In the equation is there the intercept, the two main effects and the interaction effect (which is the product of the two variables). 

In the analysis you do a hierarchical regression, whereby you have a model with just the main effects and a model where you include the interaction effect. When the interaction model is significant, there is a moderation effect. But further investigation of interaction is needed and called. You can do this with simple slope analysis = where you can look at the slope of the two different groups of the moderator. The scores are -1 SD and + 1 SD of the average. The steeper the slope, the larger the effect. 

 Inflated type I error = there is no effect in the population, but your analysis will say there is an effect. This error will be

Summary and study notes

Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?

ANOVA. ANOVA is about comparing groups means on a continuous variable. It is called analysis of variance because the analysis separated between groups variation (variance explained by group) and within group variation (unexplained/residual variance). There is a difference when the between group variation is large compared to the within group variation. If the difference is significant is dependent on the unexplained variation, which is the within group variance. ANOVA test if the between group is big compared to the within group variation. If the within group variance is small, then the difference could be significant. 

ANCOVA = comparing groups means while controlling for a covariate. In an ANCOVA there is always a categorical predictor (factor) and a covariate, which is a continuous variable.

Assumptions of ANCOVA are:

• Homogeneity of regression slopes = the regression lines must be parallel. 
• Independence of the covariate and the factor = ANCOVA can be used when groups are randomized. This implies that any differences between the groups on control variables (covariates) are chance differences.

Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?

In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur.  

Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken? 

Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. 

Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?

Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. 

Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen? 

Er worden geen tentamenvragen behandeld. 

Hoorcollege aantekeningen

ANCOVA = comparing groups means while controlling for a covariate. ANOVA is about comparing groups means on a continuous variable. It is called analysis of variance because the analysis separated between groups variation (variance explained by group) and within group variation (unexplained/residual variance). There is a difference when the between group variation is large compared to the within group variation. If the difference is significant is dependent on the unexplained variation, which is the within group variance. ANOVA test if the between group is big compared to the within group variation. If the within group variance is small, then the difference could be significant. 

Two groups: teen moms and adult moms, question do the babies differ in their cognitive abilities. The variables are age of mother, which is categorized in teen and adult and the variable cognitive ability. But there are other things that influence cognitive ability of the babies, for example IQ. You don’t know exactly which caused the difference (if it’s IQ or the age of the moms). To tangle this problem, you can control by IQ through add it as a variable. This is analysis of covariance (ANCOVA) = there is another predictor that may can influence the outcome. 

In an ANCOVA there is always a categorical predictor (factor) and a covariate, which is a continuous variable. If you want to include IQ, what we have

Summary and study notes

Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?

Pre-registration = stating as clearly and specifically as possible what you plan to do, and how, before doing it, in a manner that is verifiable by others. 

Publication bias = scientists publish only the significant results, because journals mostly publish only the significant studies. 

Harking (hypotheses after results known) = changing or creating the hypotheses after seeing the results.

P-hacking = researchers collect or select data or statistical analyses until nonsignificant results become significant. 

Selective reporting = when you only report the significant results. 

Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?

In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur.  

Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken? 

Vanwege de toename in Registered Reports zijn er steeds meer journals en wetenschappers die ook non-significante resultaten publiceren, waardoor publicatie bias wordt verminderd. Daarnaast helpt pre-registratie mee aan het reproduceren en repliceren van studies. 

Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?

Er worden geen opmerkingen gedaan die betrekking hebben tot het tentamen. 

Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen? 

Er worden geen tentamenvragen behandeld. 

Hoorcollege aantekeningen

Pre-registration

• The results have to be beyond the control of a scientist, but at the same time the results are the most important thing for a scientist to make a good reputation. That’s why scientists often publish only the significant results = publication bias. 
• Harking (hypotheses after results known) = changing or creating the hypotheses after seeing the results. If you look at one hypothesis, your type I error rate will be equal to your alpha value. If you pick your hypothesis after you look at the results, your type I error rate will be more than your alpha. It is only harking when scientist have a hypothesis beforehand and change that hypothesis after the results, and then only publish the results that support their new hypothesis. The problem of the Brunell and Fisher experiment is that the finding could be the one that is incorrect (since there is a high experiment wise error rate). 
• P-hacking = researchers collect or select data or statistical analyses until nonsignificant results become significant. 
• Selective reporting = when you only report the significant results. 

Solution is to make results a dead currency in quality evaluation. The results shouldn’t have so much influence. You can make this happen by pre-registration. Researchers decide already what their hypotheses, procedures and analyses are before data collection. It doesn’t matter what the results are, if you do what you planned, you will get published. Pre-registration = stating as clearly and specifically as possible what you plan to do, and how, before doing it, in a manner that is verifiable by others. In your introduction you state your research question and your hypothesis. In your method

Summary and study notes

Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?

In dit hoorcollege worden de verschillende analyses in SPSS uitgelegd en voor gedaan die je moet kunnen voor het SPSS tentamen. 

Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?

In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur.  

Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken? 

Dit is niet van toepassing.

Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?

Je hoeft geen simple effects analyse te kunnen maken, maar je moet wel de output kunnen lezen. 

Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen? 

De voorbeeldvragen in dit college zijn een goede representatie van de vragen die in het tentamen gesteld kunnen worden. 

Hoorcollege aantekeningen

Descriptive statistics 

What is the mean age of the participants? Analyze --> descriptive statistics --> descriptives --> mean. 

What is the maximum observed age? Analyze --> descriptive statistics --> descriptives --> maximum.

What is the number of participants with an age of 20? Analyze --> descriptive statistics --> frequencies. 

How many women have a low income? Analyze --> descriptive statistics --> crosstabs.

What is the Pearson correlation coefficient between age and depression? Analyze --> correlation --> bivariate.

Multiple regression

• Predicting the depressive symptoms of students, based on gender and age. Multiple regression. 
• Does income (use dummies, low is the reference category) add anything to the prediction of depression? You don’t need a dummy for the reference group. This is a hierarchical regression. 

Regression --> linear --> dependent and independent variables --> next --> add new independent variables --> statistics: R² change --> statistics: check for multicollinearity (collinearity diagnostics) --> save: standardized (2x), Mahalanobis and Cook’s. With mahalanobis and cook’s you get new variables to check the assumption with histograms. Cook distance below 1 is good. For homoscedasticity you have to check the residuals of the standardized values with a scatter plot. Homoscedasticity = variation must be the same around the zero-line for every score. 

Moderation

• Is IQ a moderator for the effect of age on reading ability? X = age, Y = reading abiity, M = IQ. 

Regression --> PROCESS --> Y, X and Moderation --> Moderation = model 1 --> Options: mean center, -1SD, Mean, + 1SD and p < .05.

When interaction is not significant, there is no moderation.

Mediation

• Is the effect of age on reading ability mediated by short term memory span? 

Regression --> PROCESS --> Y, X and Mediator --> Mediation = model 4 --> Options: total effect model. 

Look at the total, direct and indirect effect and if they are significant (for indirect effect look at CI and if the 0 is included). If there is a significant direct and indirect effect, there is partial mediation. If there is only indirect effect, there is complete mediation.  

Summary and study notes

Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?

Logistische regressie. Kan een predictor/set van predictoren de kan op gebeurtenis Y voorspellen. Als voorbeeld: kunnen het aantal lessen, geslacht en leeftijd voorspellen of iemand wel/niet slaagt voor het rijexamen? Het doel van een lineaire regressie is het voorspellen van een interval of ratio variabele op basis van één of meerdere predictoren. 

Odds. De verhouding tussen het deel dat wel gaat stemmen en wat niet gaat stemmen. De odds is het aantal keer 1 gedeeld door het aantal keer 0.  

Odds ratio. Odds van sekse 1 (vrouw) gedeeld door odds van sekse 0 (man).

Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?

In dit college worden geen andere onderwerpen besproken dit niet worden behandeld in de literatuur.  

Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken? 

Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. 

Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?

Op het tentamen moet je de output van een logistische regressie kunnen lezen en je moet zelf de kans, odds en odds ratio kunnen berekenen. 

Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen? 

Er worden geen tentamenvragen behandeld. 

Hoorcollege aantekeningen

Logistische regressie lijkt het meest op een lineaire regressie. Het heeft 1 afhankelijke variabele (dichotoom) en 1 of meer onafhankelijke variabele (minimaal interval of dummies). Het verschil met lineaire regressie is dat daar de afhankelijke variabele minimaal interval niveau moet hebben, maar bij logistische regressie moet het de variabele dichotoom is. Kan een predictor/set van predictoren de kan op gebeurtenis Y voorspellen. Als voorbeeld: kunnen het aantal lessen, geslacht en leeftijd voorspellen of iemand wel/niet slaagt voor het rijexamen? Het doel van een lineaire regressie is het voorspellen van een interval of ratio variabele op basis van één of meerdere predictoren. 

Dichotome afhankelijke variabelen

Voorbeeld Y is stemmen (dichotoom), 0 = niet stemmen en 1 = wel stemmen. X is intelligentie (interval). In plaats van dat bij een lineaire regressie de residuen rondom de gehele regressielijn lopen, is er bij een logistische regressie maar een keuze uit 2 opties dus heb je maar op 2 punten residuen. We voorspellen niet de kans dat iemand 1 scoort maar een link-functie op die kans. Deze link-functie noemen we de logit link-functie. Deze functie is de log van de kans gedeeld door 1 minus de kans van de regressiefunctie. 

Als er geen relatie is tussen X en de kans op Y, ziet de regressielijn eruit als een horizontale lijn. 

Als er wel een relatie is, ziet de regressielijn eruit als een S-curve met twee asymptoten. 
Hoe sterk de relatie is, kan worden afgelezen aan hoe steil de regressielijn omhooggaat. 

• Kans ligt tussen 0 en 1. Het aantal keer 1 gedeeld door het totaal aantal stemmers. 
• Odds (kansverhouding) = de verhouding tussen het deel dat wel gaat stemmen en wat niet gaat

Summary and study notes

Welke onderwerpen worden behandeld in het hoorcollege?

Manipulatiecheck. Controleren van de aanname of participanten uit verschillende condities inderdaad verschillen op de veronderstelde onafhankelijke variabele.

Intructionele manipulatiecheck. Dit zijn subtiele manipulaties die alleen in de instructie worden benoemd, bijvoorbeeld het veranderen van de naam van de test/spel/sollicitant. Hierbij moet gecontroleerd worden of de participanten wel worden gemanipuleerd. 

Welke onderwerpen worden besproken die niet worden behandeld in de literatuur?

In dit college wordt extra informatie besproken waaraan geen literatuur is gekoppeld. 

Welke recente ontwikkelingen in het vakgebied worden besproken? 

Er worden geen recente ontwikkelingen besproken. 

Welke opmerkingen worden er tijdens het college gedaan door de docent met betrekking tot het tentamen?

Er worden geen opmerkingen gemaakt over het tentamen. 

Welke vragen worden behandeld die gesteld kunnen worden op het tentamen? 

Er worden geen tentamenvragen behandeld. 

Hoorcollege aantekeningen

Interne validiteit = de mate waarop de onderzoeksmethode een goed antwoord kan geven op de onderzoeksvraag.

Experimenteel onderzoek

Causaliteit heeft een aantal voorwaarden:

• Variabele X en variabele Y hangen samen
• Variabele X gaat vooraf aan variabele Y
• Er zijn geen alternatieve verklaringen voor de samenhang tussen variabele X en variabele Y

Voor causaliteit heb een je experiment nodig, omdat je dan alles kan controleren behalve die ene variabele die je gaat meten. Het doel van een experimenteel onderzoek is het vaststellen van causale relaties. Alleen variabele X is oorzaak van verandering in variabele Y. Variabele X wordt niet gemeten, maar gemanipuleerd. We moeten controleren of de manipulatie van variabele X gelukt is.

Manipulatiecheck

Manipulatiecheck = controleren van de aanname of participanten uit verschillende condities inderdaad verschillen op de veronderstelde onafhankelijke variabele. Onafhankelijke variabele = experimentele conditie. Veronderstelde onafhankelijke variabele = psychologisch construct. Manipulatiecheck is extra test om te kijken of de participanten wel verschillen op de veronderstelde onafhankelijke variabele. Een manipulatiecheck geeft een indicatie van de interne validiteit (validiteit van onderzoek) en de begripsvaliditeit (validiteit van test/meting) = de mate waarin een meting aan zijn doel beantwoordt: meet de test het bedoelde begrip of (ook) iets anders? Beoordeling door de te kijken naar verbanden tussen jouw meting en andere metingen van hetzelfde begrip – relatie onafhankelijke variabele en veronderstelde onafhankelijke variabele. Een manipulatiecheck is belangrijk om causale conclusies te trekken over de relatie tussen de (veronderstelde) onafhankelijke en afhankelijke variabele. Een manipulatiecheck geeft een indicatie van de validiteit van het onderzoek en de meting. Maar de validiteit is nog steeds beperkt. Bij gebruik van één manipulatiecheck blijft het lastig om álle alternatieve verklaringen uit te sluiten.

Instructionele manipulatiecheck

Dit zijn subtiele manipulaties die alleen in de instructie worden benoemd, bijvoorbeeld het veranderen van de naam van de test/spel/sollicitant. Een woord verschil kan een grote invloed hebben op wat je meet. Hoe ontdek je of participanten de instructies goed lezen? Hoe ga je