Oefententamen 1 voor deeltoets I - Psychologie RUG jaar 2 - Statistiek III

Vragen

Vraag 1

Welke van de volgende losse analysemethoden hoort niet bij General Linear Model?

1. Lowess-lijn
2. ANOVA
3. Poisson-regressie

Vraag 2

Wat gebeurt er al je de formule voor Pearson correlatie zou gebruiken om het verband tussen twee binaire variabelen te bepalen?

1. Dit is onmogelijk, daar is phi-correlatie voor
2. Het kan wel, maar de correlatiewaarde zal niet nauwkeurig zijn
3. Er zijn geen problemen hiermee, de correlatie wordt nauwkeurig berekend

Vraag 3

Welke van de onerstaande uitspraken is waar?

1. De Zero-Order correlatie en de Partial correlatie delen hun p-waarde
2. De vrijheidsgraden van de t-toets voor de helling wordt in zijn geheel bepaald door het aantal variabelen in het model
3. Regression to the mean betekent dat mensen die een extreme score hebben op een bepaalde test, de volgende keer op een vergelijkbare (maar niet exact dezelfde) test gemiddeld een minder extreme score gaan halen. Een extreem hoge score wordt dus lager, een extreem lage score wordt dus hoger

Vraag 4

Welke kan negatief worden?

1. R
2. Adjusted R-Square
3. Geen van beide

Vraag 5

Welke van de volgende omschrijft een partial correlation?

1. r(y.123)(ŷ.123)
2. ry.(1.23)
3. r(y.23)(1.23)

Vraag 6

Welke van de onderstaande uitspraken is juist voor een moel met twee onafhankelijke variabelen?

1. Er is altijd een spurious effect bij full redundancy
2. Er is nooit een verband tussen onafhankelijke variabelen bij een onafhankelijk model
3. Bij suppression is de R² van de twee onafhankelijke variabelen kleiner dan de som van afzonderlijke delen

Vraag 7

Wat is niet waar bij de Lowewss-lijn?

1. Er wordt smoothing toegepast om hem vloeiender te maken
2. Het is een vorm van non-parametische regressie
3. Er van een R² te berekenen op basis van de Lowess-lijn

Vraag 8

Welke is niet geschikt om de assumptie van onafhankelijkheid mee te testen?

1. Autocorrelatie
2. Pearsoncorrelatie
3. Intraclasscorrelatie

Vraag 9

Wat is een oplossing voor een sterk positieve kurtosis in de steekproef?

1. Monotonisch transformeren met een waarde van de ladder
2. Grote steekproef nemen
3. Weighted Leat Squares regression gaan gebruiken

Vraag 10

Wat is het voordel van hiërarchische analyse boven simultane analyse?

1. De p-waarden zijn dan altijd lager
2. Er kan beter gekeken worden of een concept als geheel een significant effect op het model heeft
3. Het model is dan uiteindelijk altijd beter

Vraag 11

Welke automatische procedure levert waarschijnlijk relatief het kleinste model (zo min mogelijk termen) op?

1. Forward
2. Stepwise
3. Backward

Vraag 12

Wat is niet waar over Post-Hoc tests?

1. Behalve bij verandering van steekproefgrootte, gaat een afname van type I fout alijtd gepaard met een toenmae in type II fout
2. Er zijn toetsen die alle mogelijke combinaties testen
3. Hoe meer vergelijkingen uitgevoerd worden, hoe meer power die vergelijkingen stuk voor stuk hebben

Vraag 13

Welk model valt niet onder instrinsiek lineair?

1. Y = b0 + b1*x² + e
2. LN Y = b0 + b1*x + e
3. Y = b0 + b1*x*e

Vraag 14

Wat is waar over Power Polynomials?

1. Bij genoeg machten wordt de R² altijd 1
2. Als het kubische verband significant is, moeten kwadratisch en lineair ook significant zijn
3. Als je een kwadratische en kubische term maakt en deze achteraf centreert, haal je non-essentiële multicollineariteit weg

Vraag 15

Wat is waar over Orthoganoal Polynomials?

1. Bij genoeg machten wordt de R² altijd 1
2. Orthogornal Polynomials kunnen niet gebruikt worden als de n van elke groep niet precies gelijk is
3. Er moet gecentreerd worden om non-essentiële multicollineariteit te verwijderen

Vraag 16

Weke transformatie ontbreekt van de ladder?

1. Hypebolische transformatie
2. Inverse transformatie
3. Expotentiële transformatie

Vraag 17

Welke transformatie is het best geschikt voro het herstellen van normaliteitsproblemen bij rangscores?

1. Arcsine
2. Probit
3. Logit

Vraag 18

Waar staat Deviance van een model voor?

1. Een maat voor hoe slecht de fit is
2. Hoeveelheid onverklaarde variantie van het model
3. Geen van beide

Vraag 19

Wat kan je het beste gebruiken om een ordinale onafhankelijke variabele met ongelijke afstanden?

1. Ordinale Logistische Regressie
2. Nested Logistische Regressie
3. Multinomiale Logistische Regressie

Vraag 20

Wat is waar over Poissoin-regressie?

1. De variantie is gelijk aan het gemiddelde
2. Er is geen assumptie wat betreft de variantie van de score
3. Verachte waarden lager dan 0 zijn mogelijk

Vraag 21

Wat is een assumptie bij Logistische Regressie?

1. Geen verband tussen de onafhankelijke variabelen
2. Onafhankelijkheid van de residuen
3. Lineair verband tussen de variabelen

Vraag 22

Welke transformatie is het meest geschikt bij een ordinale variabele met ongelijke afstanden en even grote groepen?

1. Nonlineair Transformation
2. Power Polynomials
3. Orthogonal Polynomials

Vraag 23

Over een hele reeks variabelen wordt een hiërarchische regressieanalyse uitgevoerd, waarbij na elke stap steeds minder variabelen in het model zitten. Welke vorm wordt hier gebruikt?

1. Handmatig
2. Stepwise
3. Backwards

Vraag 24

In een model met 2 onafhankelijke variabelen, waarbij X2 full redundant is, welke is groter van X1: partial correlatie of zero-order correlatie?

1. Zero-order
2. Even groot
3. Partial

Vraag 25

De R zoals die in de Model Summary-tabellen van SPSS staat is de correlatie tussen...

1. De verwachte waarden en geobserveerde waarden van Y
2. De residuen en de geobserveerde waarden van Y
3. De som van alle onafhankelijke variabelen en Y

Antwoordindicatie

Vraag 1

A.

Vraag 2

C.

Vraag 3

C

Vraag 4

B

Vraag 5

C

Vraag 6

B

Vraag 7

C

Vraag 8

B

Vraag 9

B

Vraag 10

B

Vraag 11

B

Vraag 12

C

Vraag 13

C

Vraag 14

A

Vraag 15

B

Vraag 16

C

Vraag 17

B

Vraag 18

A

Vraag 19

B

Vraag 20

A

Vraag 21

B

Vraag 22

B

Vraag 23

C

Vraag 24

C

Vraag 25

A