Vragen

Vraag 1

Wat wordt bedoeld met effect grootte?

Vraag 2

Op welke drie manieren kan de effect grootte berekend worden?

Vraag 3

Wat wordt bedoeld met de Cohen's d en wat is de formule hiervan?

Vraag 4

Wat is het verschil tussen de nulhypothese en de alternatieve hypothese?

Vraag 5

Wat is het stappenplan bij een nulhypothese significantie toets?

Vraag 6

Wat moet je doen om te kijken of de hypothese een goede verklaring is voor de gegevens?

Vraag 7

Wat zijn de drie voorwaarden voor causaliteit?

Vraag 8

Wat wordt bedoeld met een meta analysis?

Vraag 9

Wat wordt bedoeld met Bayes theorie?

Vraag 10

Wat wordt bedoeld met de Bayes factor?

Antwoordindicatie

Vraag 1

De effectgrootte is een objectieve en gestandaardiseerde maat voor de grootte van een waargenomen effect.

Vraag 2

De manieren om dit te berekenen zijn: de Cohen's d, de odds ratio en de correlatiecoëfficiënt van Pearson, r.

Vraag 3

De Cohen's d is het verschil tussen twee gemiddelden gedeeld door ofwel de standaarddeviatie van de controlegroep. Dit kan berekend worden door de formule: d = (X1 – X2) / s.

Vraag 4

Het verschil tussen de nulhypothese en de alternatieve hypothese is dat de nulhypothese uitgaat van geen effect, terwijl de alternatieve hypothese uitgaat van wel een effect.

Vraag 5

Het stappenplan bij een nulhypothese significantie toets is dat je kijkt hoeveel variantie de data in het model verklaart. Vervolgens bereken je de p-waarde, kijk je hoe klein die kans is en bepaal je of de nulhypothese wordt verworpen.

Vraag 6

Om te kijken of de hypothese een goede verklaring is voor de gegevens, deel je de variantie verklaard door het model door de variantie niet verklaard door het model, oftewel effect door de error.

Vraag 7

De drie manieren zijn: 1) De variabelen moeten samen covariëren. 2) De oorzaak moet vooraf gaan aan het gevolg en 3) De invloed van andere variabelen moet worden uitgesloten.

Vraag 8

Een meta analyse is het schatten van de grootte van een effect in de populatie door het combineren van effectgrootten uit verschillende onderzoeken die dezelfde hypothese testen.

Vraag 9

De Bayes theorem kan gebruikt worden om de ontwikkeling van een eerdere hypothese op nieuw te bekijken op basis van de waargenomen gegevens en deze up te daten.

Vraag 10

Een Bayes-factor is de verhouding tussen de waarschijnlijkheid van twee concurrerende hypotheses. Meestal zijn dit de alternatieve hypothese en de nulhypothese. Een Bayes-factor groter dan 1 houdt in dat de waargenomen gegevens waarschijnlijker zijn gezien de alternatieve. Waarden kleiner dan 1 suggereren het tegenovergestelde. Waarden tussen 1 en 3 reflecteren bewijs voor de alternatieve hypothese die 'nauwelijks de moeite waard is om te vermelden', waarden tussen 1 en 3 zijn bewijs dat 'substantie heeft', en waarden tussen 3 en 10 zijn 'sterk' bewijs.