JASP Skills exam General part ARMS 22/23 Universiteit Utrecht

Descriptives →  descriptive statistics
  • selecteer de variabele(n) waar je naar wilt kijken onder variables: in de output zie je zaken als "mean, aantal participanten (valid), etc).
  • Gebruik de optie split als je bijvoorbeeld het verschil tussen man en vrouw wilt zien bij een variabele. Dan zet je dus gender onder het kopje split
  • → statistics: hier kun je extra despritive statistics selecteren zoals variante, S.E. mean etc
  • →  plots: hier kun je descriptive plots selecteren die de variabele(n) visualiseren. zoals correlatie/scatter/box/distribution plots etc
outliers verwijderen (amount of categories -1= amount of dummy variables needed)
ga naar data, dubbel klik op de data. Als je SPSS hebt opent het bestand hier en kan je het aanpassen
main menu →  export data →  sla de data ergens op op je laptop. Open dit bestand via excel en verwijder hier de rij met de outlier
 
MLR (frequentist framework)
  • regression →  classical →  lineair regression. Plaats de juiste variabelen onder dependent en independt variables
  • Hierarchisch maken: model →  add to null model, tik hierbij de variabelen aan die je in het simpelere model wil hebben en dus wilt vergelijken met het model met alle factoren. Klik ook onder statistics R-squared change aan
Assumption check MLR
  • absence of multicollineairity: statistics →  collineairity diagnostics
  • absence of outliers: statistics →  casewise diagnostics --> standard residual of Cook's distance
  • homoscedasticity: plots →  residuals vs predicted
  • normally distributed residuals: plots →  residuals histogram en Q-Q plot standarized residuals
MLR (bayesian approach): je moet eerst een dummy variabele creeren
  • data screen →  + aan de rechterkant van de column namen →  geef de nieuwe variabele een naam vb Gender_dummy →  selecteer scale →  create column
  • boven in verschijnt nu een menu: klik op de variabele waarvan je een dummy maakt (vb gender) en typ = Female of Male →  compute column. Nu verschijnt er een column met 0 en 1 
  • regression →  bayesian →  linear regression. Gebruik nu de dummy variabele (gender_dummy) ipv van de variabele (gender)
  • →  output →  posterior summary
  • →  order →  compare to null model
  • →  plots →  residuals vs plotted en Q-Q plot 
  • →  advanced options →  repeatability →  set seed. Zet de seed op 1
  • De bayesian approach is het ook meteen hierarcisch
categorical variables in regression
  • frequentist: je kunt aanpassen welke categorie je als basis hebt door deze bovenaan te zetten. Klik hiervoor in de data op de variabele naam en verplaats deze categorie naar boven. Bij het runnen van een regressie analyse plaats je de categorische variabele onder factors 
  • Bayesion: maak een dummy variabele aan als je de volgorde van de categorien wilt aanpassen. type in de compute column: variabele (SES) = categorie naar keuze (middle SES) en vervolgens nog eens SES = high SES
assumpties ANOVA
  • independence van respondenten en groepen:
  • categroisch IV continious DV: check dit door de symbolen te bekijken in het data bestand
  • geen outliers
  • homogeniteit van varianties: ANOVA →  voer dependent variable en factor in →  descriptive statistics →  include ook SD. Voer ook in assumption checks →  homogeneity tests (dit is de levene's test). Om de test te passeren moet de test niet significant zijn. De null hypothese wordt dan niet afgewezen, en dus is de variantie gelijk. Als er sprake is van een grote sampel size moet je je niet zorgen maken om kleine violations, ANOVA is namelijk vrij robuust
  • normality of residuals: assumptions check →  Q-Q plot of residuals. refereert naar hoeveel observaties 1SD/2SD/3SD afwijken van de mean. Moeten dus dicht op de lijn liggen. 
frequentist factorial ANOVA
  • ANOVA →  classical ANOVA →  plaats dependent variable en group/fixed variabele in de juiste boxen
  • estimates of effect size →  partial n2
  • assumption checks →  homogeneity test (levene's test)
  • Marginal Means →  plaats de losse fixed variabelen aan de rechterkant
  • descriptive plot →  plaats op seperate lines de categorische variabele
  • post hoc test →  plaats alles naar rechts
bayesian factorial ANOVA
  • ANOVA →  Bayesian ANOVA →  plaats dependent variable en group/fixed variabele in de juiste boxen
  • order →  compare to null model
  • additional options →  repeatibility →  seed aanpassen aan wat word aangegeven
  • model →  hier kun je null hypothese aanpassen naar een alternatieve hypothese
  • post hoc test →  hier kun je post hoc comparisons aanvragen voor een variabele. Je ziet dan het verschil tussen de groepen van deze variabele
frequentist follow up testing ANOVA
  • ANOVA →  classical ANOVA →  plaats dependent variable en group/fixed variabele in de juiste boxen
  • descriptive plots →  factor met meeste levels op horizontale as en factor met minste op seperate lines
  • post hoc tests →  allles naar rechts →  Bonferroni correction
  • Descriptive statistics →  estimates of effect size
  • Marginal Means →  aanvragen voor de factoren
  • Assumption checks --> homogeneity tests
  • contrasts →  verander none naar simple. Als je alle groepen wilt vergelijken doe je het volgende custom →  custom for condition →  add constrast →  voeg de constrasten toe die nog missen
informatieve hypothese: bevat expliciete informatie over de verwachte resultaten. Is dus meer informatief dan H0 of HA
Bain Anova: om informatieve hypotheses te toetsen. Voeg eerst Bain middels het plusje toe aan je werkbalk. 
Bain →  Anova --> plaats variabelen op correcte plaats →  Bayes factor matrix selecteren
→  Model constraints →  noteer hier de hypothese die je wil toetsen
frequentist ANCOVA (ANOVA→ classical-->ANCOVA)
  • continuous DV en covariate. categorical IV
  • homogeneniteit van regression slopes --> controleer dit door een plot te maken met de lijnen en te kijken of het interactie effect wel/niet significant is
  • descriptive statistics →  categorical independent variabelen onder fixed factors, andere variabelen onder variables of split 
  • plots →  scatter plots
  • model →  voeg variabelen toe aan Model terms door ze te selecteren vanuit Components
  • Descriptive statistics →  estimates of effects size →  partial n2
  • assumption checks →  homogeneity tests
  • marginal means →  plaats variabelen van interesse
  • post hoc tests →  plaats variabelen van interesse en selecteer bonferri
Bayesian ANCOVA (ANOVA →  Bayesian →  ANCOVA)
  • order →  compare to null
  • include interaction term: model →  selecteer variabelen en voeg ze vervolgens toe aan Model Terms middels CTRL select. Zorg dat je add to null model aanklikt als dit nodig is
  • tables →  effects →  across matched models
frequentist repeated measures analysis (one factor)
  • ANOVA→  classical →  repeated measures ANOVA
  • specify within subjects factor: plaats onder RM Factor 1 de naam (vb tijd). Specificeer onder Level 1, level 2 en new level je factor (vb pre, post, fol)
  • repeated measures cells: defineer welke variabele correspondeerd met de eerder benoemde levels
  • →  descriptive statistics →  partial n2
  • →  descriptive plots →  aangepaste factor op horizontale as
  • →  post-hoc tests →  vergelijkingen tussen de levels van de factor. met bonferri correctie
  • →  assumption checks →  shpericity tests→  sphericity corrections als jasp aangeeft dat sphericity word geviolate
  • bij meer dan 1 factor:
  • →  bij het specificeren klik je op New Factor
  • →  je kunt geen sphericity test krijgen helaas
  • →  bekijk het interactie effects middels visual inspection en simple main effects analyses. Wanneer het ineractie effect significant is vraag je in descriptive plots een graph aan en onder simple main effects vul je een simple effect factor en moderator factor in 
bayesian repeated measures analysis (one factor)
  • ANOVA →  Bayesian →  Repeated Measures ANOVA
  • specify within subjects factor: zie hierboven bij frequentist approach
  • →  compare to null model
  • →  post hoc tests →  bayesian pairwise comparisons: vergelijkt de levels van de factor
frequentist mixed design RMA
  • ANOVA→  classical→  repeated measures ANOVA
  • →  specificeer de within subjects factor
  • →  plaats de factor in de between subjects facotr
  • →  descriptive statistics
  • →  estimates of effect size
  • →  homogeneity tests
  • →  descriptive plots
  • →  simple main effects test wanner interactie effect significant is
bayesian mixed design RMA
  • →  specificeer within subjects factor en selecteer between subjects factor
  • →  compare to null model
  • →  post hoc tests voor between subject factor
frequentist mediation analysis: voeg SEM module toe aan je werkbalk middels de +
  • SEM →  mediation analysis →  relevante variabelen in correcte boxen
  • →  options →  bootstrap
  • →  plots →  model plot, parameter estimates en legend
  • →  options →  standarized estimates of undstandirized estimates afhankelijk van wat wordt gevraagd

Image

Access: 
Public

Image

Image

 

 

Contributions: posts

Help other WorldSupporters with additions, improvements and tips

Add new contribution

CAPTCHA
This question is for testing whether or not you are a human visitor and to prevent automated spam submissions.
Image CAPTCHA
Enter the characters shown in the image.

Image

Spotlight: topics

Check the related and most recent topics and summaries:

Image

Check how to use summaries on WorldSupporter.org

Online access to all summaries, study notes en practice exams

How and why use WorldSupporter.org for your summaries and study assistance?

  • For free use of many of the summaries and study aids provided or collected by your fellow students.
  • For free use of many of the lecture and study group notes, exam questions and practice questions.
  • For use of all exclusive summaries and study assistance for those who are member with JoHo WorldSupporter with online access
  • For compiling your own materials and contributions with relevant study help
  • For sharing and finding relevant and interesting summaries, documents, notes, blogs, tips, videos, discussions, activities, recipes, side jobs and more.

Using and finding summaries, notes and practice exams on JoHo WorldSupporter

There are several ways to navigate the large amount of summaries, study notes en practice exams on JoHo WorldSupporter.

  1. Use the summaries home pages for your study or field of study
  2. Use the check and search pages for summaries and study aids by field of study, subject or faculty
  3. Use and follow your (study) organization
    • by using your own student organization as a starting point, and continuing to follow it, easily discover which study materials are relevant to you
    • this option is only available through partner organizations
  4. Check or follow authors or other WorldSupporters
  5. Use the menu above each page to go to the main theme pages for summaries
    • Theme pages can be found for international studies as well as Dutch studies

Do you want to share your summaries with JoHo WorldSupporter and its visitors?

Quicklinks to fields of study for summaries and study assistance

Main summaries home pages:

Main study fields:

Main study fields NL:

Follow the author: Yara Claassen
Work for WorldSupporter

Image

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

Working for JoHo as a student in Leyden

Parttime werken voor JoHo

Statistics
1835 1