Lecture notes with Multivariate Data Analysis at the Leiden University - 2019/2020
Access options
How do you get full online access and services on JoHo WorldSupporter.org?
- You have online access to all free + all exclusive summaries and study notes on WorldSupporter.org and JoHo.org
- You can use all services on JoHo WorldSupporter.org (EN/NL)
- You can make use of the tools for work abroad, long journeys, voluntary work, internships and study abroad on JoHo.org (Dutch service)
Already an account?
- If you already have a WorldSupporter account than you can change your account status from 'I am not a JoHo WorldSupporter Member' into 'I am a JoHo WorldSupporter Member with full online access
- Please note: here too you must have used the same email address.
Are you having trouble logging in or are you having problems logging in?
Toegangsopties (NL)
Hoe krijg je volledige toegang en online services op JoHo WorldSupporter.org?
2 - Ga terug naar WorldSupporter.org, en maak een account aan met hetzelfde e-mailadres
3 - Geef bij het account aanmaken je JoHo WorldSupporter membership aan, en je kunt je services direct gebruiken
- Je hebt nu online toegang tot alle gratis en alle exclusieve samenvattingen en studiehulp op WorldSupporter.org en JoHo.org
- Je kunt gebruik maken van alle diensten op JoHo WorldSupporter.org (EN/NL)
- Op JoHo.org kun je gebruik maken van de tools voor werken in het buitenland, verre reizen, vrijwilligerswerk, stages en studeren in het buitenland
Heb je al een WorldSupporter account?
- Wanneer je al eerder een WorldSupporter account hebt aangemaakt dan kan je, nadat je bent aangesloten bij JoHo via je 'membership + online access ook je status op WorldSupporter.org aanpassen
- Je kunt je status aanpassen van 'I am not a JoHo WorldSupporter Member' naar 'I am a JoHo WorldSupporter Member with 'full online access'.
- Let op: ook hier moet je dan wel hetzelfde email adres gebruikt hebben
Kom je er niet helemaal uit of heb je problemen met inloggen?
Join JoHo WorldSupporter!
What can you choose from?
- To support the JoHo WorldSupporter and Smokey projects and to contribute to all activities in the field of international cooperation and talent development
- To use the basic features of JoHo WorldSupporter.org
- To support the JoHo WorldSupporter and Smokey projects and to contribute to all activities in the field of international cooperation and talent development
- To use full services on JoHo WorldSupporter.org (EN/NL)
- For access to the online book summaries and study notes on JoHo.org and Worldsupporter.org
- To make use of the tools for work abroad, long journeys, voluntary work, internships and study abroad on JoHo.org (NL service)
Sluit je aan bij JoHo WorldSupporter! (NL)
Waar kan je uit kiezen?
- Voor steun aan de JoHo WorldSupporter en Smokey projecten en een bijdrage aan alle activiteiten op het gebied van internationale samenwerking en talentontwikkeling
- Voor gebruik van de basisfuncties van JoHo WorldSupporter.org
- Voor het gebruik van de kortingen en voordelen bij partners
- Voor gebruik van de voordelen bij verzekeringen en reisverzekeringen zonder assurantiebelasting
- Voor volledige online toegang en gebruik van alle online boeksamenvattingen en studietools op WorldSupporter.org en JoHo.org
- voor online toegang tot de tools en services voor werk in het buitenland, lange reizen, vrijwilligerswerk, stages en studie in het buitenland
- voor online toegang tot de tools en services voor emigratie of lang verblijf in het buitenland
- voor online toegang tot de tools en services voor competentieverbetering en kwaliteitenonderzoek
- Voor extra steun aan JoHo, WorldSupporter en Smokey projecten
Meld je aan, wordt donateur en maak gebruik van de services
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
Study guide with lecture notes for Psychology Bachelor 2 at Leiden University
Study guide with lecture notes
Table of content
- Lecture notes with Group Dynamics
- Lecture notes with Psychodiagnostics
- Workgroup notes with Psychodiagnostics
- Lecture notes with Perspective on Career Planning
- Lecture notes with Multivariate Data Analysis - 2019/2020
Study guide with lecture notes for Multivariate Data Analysis at the Leiden University
Study guide with lecture notes
Lecture notes with Multivariate Data Analysis
- a.o. lecture notes with the course
- see the supporting content of this study guide
Table of content
- Lecture notes 19/20
Related content on WorldSupporter
- Studying the literature: Study guide with Multivariate Data Analysis Text Book by Leiden University - 2023/2024
- Practicing the exams: Study guide with practice exams for Multivariate Data Analysis at the Leiden University
Multivariate Data Analysis: Summaries, Study Notes & Practice Exams - UL
Lecture notes with Multivariate Data Analysis at the Leiden University - 2019/2020
Lecture 1, What is Multiple Regression Analysis (MRA)?
What will we learn in this course?
All the techniques we will discuss in the upcoming weeks have one thing in common: They explore the relationship among several variables. Up until now, we have always focused on 2 variables; but in this course, we will deal on 3.
We will learn how to choose a method for a specific problem, how to perform data analysis, to understand the output, to understand the theoretical properties, to interpret the parameters of the technique, and to judge if the interpretations are valid (so check for assumptions).
When do we do multiple regression analysis?
When we want to predict Y from Xi variables, in the case of interval variables, then we do multiple regression anaysis.Binary variables are variables with only 2 categories; and they can be included in the analysis both as nominal and interval variables. An example of a multiple regression model; Can depression (Y) be predicted from life events (X1) and/or coping style (X2)?
What is the multiple regression equation?
A multiple regression equation has the following formula:
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk + e
We choose the regression line such that the summed difference between Y and the predicted Y is as small as possible. With two predictors, we make a regression plane instead of a regression line; a three-dimensional space.
What are the hypotheses in multiple regression analysis?
H0: b1 = b2 = ... = bk = 0
Ha; at least one bj ≠ 0
So, the null hypothesis is that there is no relation between Y and the X variables.
How do we test the null hypothesis in multiple regression analysis?
We test H0 with the F test: F = MSregression / MSresidual = (SSregression/dfregression) / (SSresidual / dfresidual). Remember that SStotal = SSregression + SSresidual. If the p-value of F is significant, so <.05; we can reject H0; At least one regression coefficient deviates from zero, so there is a relationship between Y and the X variables.
How good is the prediction?
How good the prediction is can be
.....read moreMultivariate data analysis (MVDA) bundle
Bunndle for the course Multivariate Data Analysis (2019)
MVDA practice questions
Education Category: Math
Ages: 16+
MVDA theory practice questions - Leiden University
- When do we speak of multicollinearity in multiple regression analysis (MRA)?
a. When two or more predictors are highly correlated | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
b. When the measurement errors of several predictors are highly correlated | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
c. When the residuals of the regression model are correlated. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
d. When one predictor is highly correlated with the dependent variable
2. When do we speak of homogeneity in analysis of variance (ANOVA)?
3. A consumer psychologist performs a between-subjects ANOVA to study the effect of personality type (introvert, extrovert, ambivert) and gender (female, male) on consumption. When do we speak of an interaction between personality type and gender?
|
| ||||||||||
Summaries and study services for IBP Bachelor 2 at Leiden University - 2022/2023
On this page study materials for the study IBP Bachelor 2, Leiden University (UL), are bundled.
For a full overview of available study materials for this study, please visit the Summary Shop on JoHo.org.
College- en werkgroepaantekeningen bij Multivariele data analyse - UL
Lecture notes with Multivariate Data Analysis at the Leiden University - 2019/2020
Lecture 1, What is Multiple Regression Analysis (MRA)?
What will we learn in this course?
All the techniques we will discuss in the upcoming weeks have one thing in common: They explore the relationship among several variables. Up until now, we have always focused on 2 variables; but in this course, we will deal on 3.
We will learn how to choose a method for a specific problem, how to perform data analysis, to understand the output, to understand the theoretical properties, to interpret the parameters of the technique, and to judge if the interpretations are valid (so check for assumptions).
When do we do multiple regression analysis?
When we want to predict Y from Xi variables, in the case of interval variables, then we do multiple regression anaysis.Binary variables are variables with only 2 categories; and they can be included in the analysis both as nominal and interval variables. An example of a multiple regression model; Can depression (Y) be predicted from life events (X1) and/or coping style (X2)?
What is the multiple regression equation?
A multiple regression equation has the following formula:
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk + e
We choose the regression line such that the summed difference between Y and the predicted Y is as small as possible. With two predictors, we make a regression plane instead of a regression line; a three-dimensional space.
What are the hypotheses in multiple regression analysis?
H0: b1 = b2 = ... = bk = 0
Ha; at least one bj ≠ 0
So, the null hypothesis is that there is no relation between Y and the X variables.
How do we test the null hypothesis in multiple regression analysis?
We test H0 with the F test: F = MSregression / MSresidual = (SSregression/dfregression) / (SSresidual / dfresidual). Remember that SStotal = SSregression + SSresidual. If the p-value of F is significant, so <.05; we can reject H0; At least one regression coefficient deviates from zero, so there is a relationship between Y and the X variables.
How good is the prediction?
How good the prediction is can be
.....read moreWerkgroepaantekeningen bij Multivariate data-analyse (MVDA) aan de Universiteit Leiden - 2018/2019
Let op: niet alle vragen worden in de werkgroepen besproken, dus aantekeningen zijn niet compleet met de werkboekstof
Werkgroep 1: Multipele Regressie Analyse
Deze week gaat over MRA, hierbij wordt een Y van interval niveau voorspeld uit meerdere X'en van interval niveau wordt. Binair is tegelijk ook interval, omdat alle intervallen gelijk zijn, gezien er maar één interval is.
Opdracht 1.1 A
Check de assumpties lineariteit, homoscedasticiteit en normaliteit van residuen. Is het regressiemodel geschikt voor de data?
Alle variabelen zijn van interval niveau. In een scatterplot kan er gekeken worden naar of er een patroon aanwezig is dat op non-lineariteit duidt of op heteroscedasticiteit. In dit geval is er sprake van lineairiteit en homoscedasticiteit. De normaliteit van residuen of error wordt gecheckt met standardized residual. De punten moeten dicht bij de lijn liggen en in dit geval klopt dat. Hieruit valt te concluderen dat dit model geschikt is voor de data.
Opdracht 1.1 B
Is er bewijs voor multicollineariteit in de data?
Multicollineariteit geeft een overlap tussen variabelen/predictoren aan. Voor deze vraag kijk je in de tabel bij Collinearity Statistics. In dit geval is de Tolerance niet < 0,1 en de VIF niet > 10. Dus er is geen multicollineariteit in de data.
Opdracht 1.1 C
Zijn er outliers, influential points of outliers op de predictoren aanwezig?
Outliers on dependent variable: niet aanwezig, want Residual < |3|
Influential points: niet aanwezig, want Cook's Distance < 1
Outliers on predictors: niet aanwezig, want Leverage: 0,074 < 3 (2+1)/58 = 0,155
Opdracht 1.1 D
Wat zijn de nulhypothese en de alternatieve hypothese om het regressiemodel te testen?
H0: β1 = β2 = 0.
Ha: minstens 1 βj is niet gelijk aan 0.
Er wordt gebruikt gemaakt van β in plaats van b, omdat het gestandaardiseerd is.
Opdracht 1.1 E
Kan de nulhypothese verworpen worden?
Ja, F(2, 55) = 37.770, p < .001
Opdracht 1.1 F
Wat zijn de nulhypothese en alternatieve hypothese om de individuele coefficienten te testen?
H0: β1 = 0
Ha: β1 is niet gelijk aan 0
H0: β2 = 0
Ha: β2 is niet gelijk aan 0
Opdracht 1.1 G
Welke predictoren zijn significant?
- Language skill
- β1 = .495
- t(55) = 3.849, p < .001
- Motor skill
- β2 = .342
- t(55) = 2.998, p < .001
Opdracht 1.1 H
Geef de ongestandaardiseerde en de gestandaardiseerde regressievergelijking.
Ongestandaardiseerd: Voorspelde RA = -1,596 + 1,049 (Language Skill) + 0,464 (Motor Skill). Dit is opgesteld uit ŷ = b0 +b1X1 + b2X2.
Gestandaardiseerd: (Voorspelde RA)st = 0,495 (LS)st + 0,342(MS)st. Deze is opgesteld.....read more
Werkgroepaantekeningen MVDA 2015-2016 - Universiteit Leiden
Werkgroep 1: Multipele regressie analyse
Deze week gaat over MRA, omdat er meerdere X’en van interval niveau zijn en een Y van interval niveau. Binair is tegelijk ook interval, omdat alle intervallen gelijk zijn, gezien er maar één interval is.
Opdracht 1 A
Alle variabelen zijn van interval niveau. In een scatterplot kan er gekeken worden naar of er een patroon aanwezig is dat op non-lineariteit duidt of op heteroscedasticiteit. In dit geval is er sprake van lineairiteit en homoscedasticiteit. De normaliteit van residuen of error wordt gecheckt met standardized residual. De punten moeten dicht bij de lijn liggen en in dit geval klopt dat. Hieruit valt te concluderen dat dit model geschikt is voor de data.
Opdracht 1 B
H0: β1 = β2 = 0.
Ha: minstens 1 βj is niet gelijk aan 0.
Er wordt gebruikt gemaakt van β in plaats van b, omdat het gestandaardiseerd is. In dit geval kan H0 worden verworpen, omdat het effect significant is (p<0,001).
Opdracht 1 C
Voorspelde RA = -1,5 + 1 (Language Skill) + 0,5 (Motor Skill). Dit is opgesteld uit ŷ = b0 +b1X1 + b2X2.
Interpretatie: als er bij Language Skill 1 punt omhoog gegaan wordt, betekent dit dat er bij RA ook een punt bij komt. Als er bij Motor Skill en punt bij komt, komt er bij RA een halve punt bij.
ŷj = -1,5 + (1x3) + (0,5x4)= 3,5
Opdracht 1 D
Gestandaardiseerd: (Voorspelde RA)st = 0,471 (LS)st + 0,373(MS)st. deze is opgesteld vanuit ŷst = β1X1st + β2X2st. Hier is b0 gelijk aan 0, dus staat deze niet in de formule. Interpretatie: Language Skill + 1 sd, zorgt voor RA + 0,471 sd's. Motor Skill + 1 sd, zorgt voor RA + 0,373 sd's.
Opdracht 1 E
VAF=R squared= 0,583 en dus 58,3%. Dit is af te lezen, maar ook te berekenen met SSregressie / SStotaal. R is de correlatie tussen de voorspelde en de daadwerkelijke waarde. Dit is R squared in model summary.
Opdracht 1 F
De uniek verklaarde variantie door een bepaalde X is de semi partiële correlatie in het kwadraat en is part in het kwadraat in SPSS. Dus 0,365 in het kwadraat = 0,133 en X1 verklaard dus 13,3% van de variantie. 0,289 in het kwadraat = 0,084 en X2 verklaart dus 8,4% van de variantie. De beste predictor heeft de hoogste absolute part of/en de hoogste absolute β (0,365 LS en 0,471 LS).
Opdracht 1 G
De Venn diagram is in te vullen met: de totaal verklaarde variantie = R squared = 0,583. De uniek verklaarde varianties zijn: 0,133+0,084=0,217......read more
College-aantekeningen bij Multivariate data-analyse (MVDA) aan de Universiteit Leiden - 2015/2016
College 1: Multipele regressie analyse
MVDA gaat over onderzoeksvragen. Bijvoorbeeld: kun je depressie voorspellen uit life events en coping? En: heeft een lesmethode effect op het rekenvermogen van middle class kinderen? Onderzoeksvragen hebben twee aspecten: de relatie tussen constructen en de populatie (steekproef = sample van de populatie). Geteste constructen noemen we variabelen. Om de data te analyseren moeten de juiste statistische technieken gebruikt worden bij de juiste onderzoeksvraag.
Er zijn 7 technieken verdeeld over 7 weken. Elke techniek kijkt naar 3 of meer variabelen. We gaan kijken welke methode we voor welk probleem kunnen gebruiken, we gaan data analyseren, we gaan naar de output kijken en we dieper naar de theorieën en of de interpretaties kloppend zijn.
We beginnen met MRA, dit is multipele regressie analyse. De technieken van de eerste vier weken hebben gemeen dat er één afhankelijke variabele is. Dit is de variabele die we willen voorspellen (Y). De onafhankelijke variabelen zijn de voorspellers, bij ANOVA worden ze factoren genoemd. Bij deze vier technieken is de vraag ‘kan ik Y voorspellen uit de onafhankelijke variabelen?’
Welke techniek je gebruikt hangt af van het meetniveau van de variabelen. Tijdens deze cursus zijn er drie meetniveaus die er toe doen:
Categorisch/nominaal: mensen worden in groepen ingedeeld
Interval: intervallen tussen scores hebben betekenis - afstand tussen de meetpunten heeft betekenis; vb.) depressiescore
Binair: Een categorische variabele die 2 categorieën heeft en interval eigenschappen heeft – er zijn twee niveaus en twee categorieën; vb.) man/vrouw, geslaagd/gezakt
De eerste week staat in het teken van Multipele Regressie Analyse (MRA). Bij multipele regressie analyse proberen we op basis van een aantal onafhankelijke variabelen (X1, X2….Xp) de afhankelijke variabele (Ypred) te voorspellen.
Belangrijk bij MRA:
Er zijn meerdere onafhankelijke variabelen en er is steeds slechts één afhankelijke variabele.
Zowel de onafhankelijke variabelen als de afhankelijke variabelen zijn van interval niveau.
Hieronder staat een overzicht van welke techniek je moet gebruiken bij verschillende niveaus van de variabelen (deze technieken worden in week 1 tot en met 4 behandeld).
X1, X2 … Xp | Y | Techniek |
Interval | Interval | Multipele regressie analyse (MRA) |
Nominaal | Interval | Variantie analyse (ANOVA) |
Nominaal + interval | Interval | Covariantie analyse (ANCOVA) |
Interval | Binair | Logistische regressie analyse (LRA) |
Let.....read more
Multivariate Data Analyse: Samenvattingen, uittreksels, aantekeningen en oefenvragen - UL
- In deze bundel worden oefententamens en collegeaantekeningen gedeeld voor het vak Multivariate Data Analyse voor de opleiding Psychologie, jaar 2, aan de Universiteit Leiden.
- Voor een compleet overzicht van de door JoHo aangeboden samenvattingen & studiehulp en de beschikbare geprinte samenvattingen voor dit vak ga je naar de Samenvattingen Shop Psychologie - B2/3 - UL op JoHo.org.
Multivariate Data Analysis: Summaries, Study Notes and Practice Exams - UL
Lecture notes with Multivariate Data Analysis at the Leiden University - 2019/2020
Lecture 1, What is Multiple Regression Analysis (MRA)?
What will we learn in this course?
All the techniques we will discuss in the upcoming weeks have one thing in common: They explore the relationship among several variables. Up until now, we have always focused on 2 variables; but in this course, we will deal on 3.
We will learn how to choose a method for a specific problem, how to perform data analysis, to understand the output, to understand the theoretical properties, to interpret the parameters of the technique, and to judge if the interpretations are valid (so check for assumptions).
When do we do multiple regression analysis?
When we want to predict Y from Xi variables, in the case of interval variables, then we do multiple regression anaysis.Binary variables are variables with only 2 categories; and they can be included in the analysis both as nominal and interval variables. An example of a multiple regression model; Can depression (Y) be predicted from life events (X1) and/or coping style (X2)?
What is the multiple regression equation?
A multiple regression equation has the following formula:
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk + e
We choose the regression line such that the summed difference between Y and the predicted Y is as small as possible. With two predictors, we make a regression plane instead of a regression line; a three-dimensional space.
What are the hypotheses in multiple regression analysis?
H0: b1 = b2 = ... = bk = 0
Ha; at least one bj ≠ 0
So, the null hypothesis is that there is no relation between Y and the X variables.
How do we test the null hypothesis in multiple regression analysis?
We test H0 with the F test: F = MSregression / MSresidual = (SSregression/dfregression) / (SSresidual / dfresidual). Remember that SStotal = SSregression + SSresidual. If the p-value of F is significant, so <.05; we can reject H0; At least one regression coefficient deviates from zero, so there is a relationship between Y and the X variables.
How good is the prediction?
How good the prediction is can be
.....read moreSummaries and study services for Psychology Bachelor 2/3 at Leiden University - Specialisation courses & Electives - Year 2022/2023
This bundle contains relevent study materials with the second and third year of the Psychology Bachelor programme, in Dutch and English for Leiden University. Do you have your own lecture notes or summaries to share? Make your fellow students happy and upload them to your own WorldSupporter profile.
Online access to all summaries, study notes en practice exams
- Check out: Register with JoHo WorldSupporter: starting page (EN)
- Check out: Aanmelden bij JoHo WorldSupporter - startpagina (NL)
Using and finding summaries, study notes en practice exams on JoHo WorldSupporter
There are several ways to navigate the large amount of summaries, study notes en practice exams on JoHo WorldSupporter.
- Starting Pages: for some fields of study and some university curricula editors have created (start) magazines where customised selections of summaries are put together to smoothen navigation. When you have found a magazine of your likings, add that page to your favorites so you can easily go to that starting point directly from your profile during future visits. Below you will find some start magazines per field of study
- Use the menu above every page to go to one of the main starting pages
- Tags & Taxonomy: gives you insight in the amount of summaries that are tagged by authors on specific subjects. This type of navigation can help find summaries that you could have missed when just using the search tools. Tags are organised per field of study and per study institution. Note: not all content is tagged thoroughly, so when this approach doesn't give the results you were looking for, please check the search tool as back up
- Follow authors or (study) organizations: by following individual users, authors and your study organizations you are likely to discover more relevant study materials.
- Search tool : 'quick & dirty'- not very elegant but the fastest way to find a specific summary of a book or study assistance with a specific course or subject. The search tool is also available at the bottom of most pages
Do you want to share your summaries with JoHo WorldSupporter and its visitors?
- Check out: Why and how to add a WorldSupporter contributions
- JoHo members: JoHo WorldSupporter members can share content directly and have access to all content: Join JoHo and become a JoHo member
- Non-members: When you are not a member you do not have full access, but if you want to share your own content with others you can fill out the contact form
Quicklinks to fields of study (main tags and taxonomy terms)
Field of study
- Communication & Media sciences
- Corporate & Organizational Sciences
- Cultural Studies & Humanities
- Economy & Economical sciences
- Education & Pedagogic Sciences
- Health & Medical Sciences
- IT & Exact sciences
- Law & Justice
- Nature & Environmental Sciences
- Psychology & Behavioral Sciences
- Public Administration & Social Sciences
- Science & Research
- Technical Sciences
Very nice of you to post all Roos Heeringa contributed on 14-01-2021 13:11
Very nice of you to post all the lectures online and link them!! This has helped a lot!!
Add new contribution