Lees hier de samenvatting en de meest belangrijke oefenvragen van MRM2

• Week 1

  Dit is een preview. Er zijn 10 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 06/12/2015
  Laat hier meer flashcards zien

• Wat is de F statistic?

  De F-statistic berekend hoeveel variatie er wordt verklaard door het model. Het is wenselijk de F-statistic zo hoog mogelijk te krijgen. 
  
  F = MSm / MSr -> Hoge F impliceert hoge verklaarde variantie t.o.v. niet verklaard.

• Wat is het stappenplan na het berekenen van de F-statistic?

  Follow up testen. 
  1. Develop priori hypotheses
  2. Check if data satisfy criteria for conducting ANOVA
  3. Check ANOVA output as such
  4. Check planned contrasts
  5. Run Post hocs

• Welke twee soorten followup testen worden onderscheiden?

  Orthogonal comparisons
  Post hoc tests

• Hoe zie teen orthogonale comparison eruit?

  H1: uNone > u(2 pints, 4 pints)
  H2: u2pints > u4 pints
  
  (1, -0.5, -0.5)
  (0, 1, -1)
  
  Orthogonaal omdat: 1*0 =0, -0.5*1 = -0.5, -0.5*-1=0.5.
  0 + -0.5 + 0.5 = 0

• Wat betekent de Levenes test? Wanneer is deze significant? Wat zegt dit?

  De levenes test berekend in hoeverre de variaties gelijk zijn. Wanneer deze significant is (p < 0,05) dan kan je H0 verwerpen en zijn de variaties niet gelijk.
  
  Wanneer p > 0,05 dan kan je ervan uitgaan dat de variaties gelijk zijn.

• Wat doet ANOVA precies? Welke 2 groepen onderscheidt ANOVA hierin?

  ANOVA bepaald de verklaarde variantie vs de niet verklaarde variantie.
  
  Between groups ( = explained)
  Within group ( = unexplained)

• Week2

  Dit is een preview. Er zijn 6 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 07/12/2015
  Laat hier meer flashcards zien

• Wat kan je doen als de requirements en assumpties van een 2-way ANOVA niet voldoen?

  ANOVA is robust. Collect meer samples of switch naar non parametric tests.

• Week 3

  Dit is een preview. Er zijn 5 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 08/12/2015
  Laat hier meer flashcards zien

• Wat is het verschil tussen R² en Adjusted R²?

  R² gaat bijna altijd omhoog bij het toevoegen van PV's. Adjusted R² gaat alleen omhoog als er ook extra explanatory power wordt toegevoegd. Adj R² corrigeert het toevoegen van PV's zonder toegevoegde waarde.

• Wat is bij de Regression F-Test de H0 en H1 hypothese?

  H0 = B1 = B2 = ... = Bk = 0
  H1 = At least one Beta differs from 0.

• Wat is de overeenkomst van R² en F-testing? En wat is het verschil?

  Ze nemen allebei SSm als startpunt. 
  -> How much variance in OV is explained by Model (PVs)? 
  
  Maar...
  
  Ze hebben allebei een ander "frame of reference"
  -> F looks at MSr (i.e. SSr / df) -> explained vs unexplained variance
  
  -> R² Looks at SSt -> How much total variance is explained