![Image](https://www.worldsupporter.org/sites/default/files/styles/medium/public/bundle/wereldbol_summaries_joho_single_boek_1_150x190px_0.png?itok=PgQm9J5z)
Je vertrek voorbereiden of je verzekering afsluiten bij studie, stage of onderzoek in het buitenland
Study or work abroad? check your insurance options with The JoHo Foundation
MlR:
Simple ANOVA
Factorial ANOVA:
ANOVA
Residuals is hoever een individuele meting weg ligt van het groepsgemiddelde
We kijken hoe ver ligt elk groep gemiddelde van de grand gemiddelde af. Dit is between-group variance.
Within-group variance:
Een ANOVA assumption:
Dan gaan we nu naar Factorial ANOVA:
Alleen naar de plots kijken is niet genoeg.
Twee factoren met elk 2 levels. Dit is een 2x2 design.
Dit is afkomstig uit het artikel dat hoort bij dit college:
We hebben een significant interactie effect. Nu willen we meer specifiek weten. Dit doen we met simple main effects analysis.
H0 = all means equal
Post hoc test / follow up test.
H inf = informatieve hypothese
We hoeven niet de omnibus ANOVA te doen, we definiëren 3 contrasten:
Als we post hoc toetsen doen, hadden we veel meer moeten vergelijken. Dat is een voordeel van contrast testing.
Dan hebben we nog de bayesian approach to Hinf.
Lineair contrast is: we zijn geïnteresseerd in een lineaire increase. De tweede groep is groter dan de eerste en de derde is groter dan de tweede. We vinden een significant effect bij de lineaire increase. Nu is het opeens wel significant. Dit is een krachtigere analyse. We hebben meer power bij deze. Quadratic term is dat JASP de mogelijkheid dat er kwadratische mogelijkheden zijn. De middelste groep is de hoogste gemiddelde en de eerste en de derde zijn lager.
Tot slot kunnen we dit doen met bayesian informative hypotheses.
Hypothesen vergelijken kan in de Bayes Factor Matrix.
Frequentist approach, daar zie je niet welke hypothese beter past bij de situatie. Hier wel. Dat kan wel bij de bayesian evaluation of informative hypotheses.
JoHo can really use your help! Check out the various student jobs here that match your studies, improve your competencies, strengthen your CV and contribute to a more tolerant world
Frequentist vs bayesian statistics
Frequentist framework:
Bayesian framework:
Likelihood function: wat is de meest likeable gemiddelde waarde.
Je hebt een normaalverdeling:
Bayesian approach
Priors in de data
95-betrouwbaarheidsinterval
The same data can give different results! Ligt aan je sampling plan
Frequentic statistics:
Bayesian probability:
Bayesian probability:
Frequentist probability:
PMP is the probability of the hypothesis after observing the data. Dit is afhankelijk van de data en the prior.
Bayesian:
MlR:
Simple ANOVA
Factorial ANOVA:
ANOVA
Residuals is hoever een individuele meting weg ligt van het groepsgemiddelde
We kijken hoe ver ligt elk groep gemiddelde van de grand gemiddelde af. Dit is between-group variance.
Within-group variance:
Een ANOVA assumption:
Dan gaan we nu naar Factorial ANOVA:
Alleen naar de plots kijken is niet genoeg.
Twee factoren met elk 2 levels. Dit is een 2x2 design.
Dit is afkomstig uit het artikel dat hoort bij dit college:
We hebben een significant interactie effect. Nu willen we meer specifiek weten. Dit doen we met simple main effects analysis.
H0
.....read morePreregistratie en Registerd Reports
Questionable research practices
Planned test: van tevoren hebben we een hypothese. alfa is 0.05, dus dat is de type I fout ook.
Publication bias: Je ziet in de literatuur alleen de significante resultaten.
Oplossingen
Registered reports zijn een goede andere manier:
Registered Reports:
De replicatiecrisis: 67% kon niet gerepliceerd worden.
Open Data Analyses should be FAIR:
JASP zorgt voor accessibility. Het is gratis, dus iedereen kan erin.
Interoperable
Reusable
Hoofdboodschap is dus: wees transparant over wat je doet.
ARMS Seminar 3
Closed vs open
Als we het hebben over een informatieve hypothese, dan is het in populatie parameters. Dus in griekse letters: mu. Na een analyse, dan moet je post hoc testing doen. Kan tot nu toe niet in 1 test. Bij een inconsistent resultaat, kan je geen bonferroni test doen. Bonferroni is explanatory, je gaat alle mogelijkheden af. Je kan ook contrasts toepassen, dan onderzoek je specifieke hypothesen.
Contrasts
Dan krijg je model selection.
BFc = 59
Hier heb je weer dit:
Het selecteert ook de beste informatieve hypothese uit de set
GORICA weights zijn soort PMPs.
Je gebruikt in de software, de naam van de parameter.
Twee failsafe opties.
Je vertrek voorbereiden of je verzekering afsluiten bij studie, stage of onderzoek in het buitenland
Study or work abroad? check your insurance options with The JoHo Foundation
There are several ways to navigate the large amount of summaries, study notes en practice exams on JoHo WorldSupporter.
Do you want to share your summaries with JoHo WorldSupporter and its visitors?
Field of study
Add new contribution