Abonneebundel met online chaptersamenvattingen van Statistical Methods for Psychology - Howell - 8e druk

  Bundel

Sluit je aan bij JoHo om te kunnen inloggen en gebruik te maken van de tools en teksten
 

Aansluiten bij JoHo als abonnee of donateur

The world of JoHo footer met landenkaart

    Aansluiten bij JoHo met een JoHo abonnement

    JoHo abonnement (€20,- p/j)

    • Voor wie online volledig gebruik wil maken van alle JoHo's en boeksamenvattingen voor alle fases van een studie, met toegang tot alle online HBO & WO boeksamenvattingen en andere studiehulp
    • Voor wie gebruik wil maken van de gesponsorde boeksamenvattingen (en er met zijn pinpoints 10 gratis kan afhalen in een JoHo support center of bij een JoHo partner)
    • Voor wie gebruik wil maken van de vacatureservice en bijbehorende keuzehulp & advieswijzers
    • Voor wie gebruik wil maken van keuzehulp en advies bij werk in het buitenland, lange reizen, vrijwilligerswerk, stages en studie in het buitenland
    • Voor wie extra kortingen wil op (reis)artikelen en services (online + in de JoHo support centers)
    • Voor wie extra kortingen wil op de geprinte studiehulp (zoals tentamen tests en study notes) in de JoHo support centers

     of met een JoHo donateurschap

    JoHo donateurschap (€5,- per jaar)

    • Voor wie €10,- korting wil op zijn JoHo abonnement
    • Voor wie JoHo WorldSupporter en Smokey projecten wil steunen
    • Voor wie gebruik wil maken van alle gedeelde materialen op WorldSupporter
    • Voor wie op zoek is naar de organisatie bij een vacature

     

    Aanmelden & Aansluiten bij JoHo 

    De items van deze bundel
    Choice Assistance with summaries of Statistical Methods for Psychology - Howell - 8th edition

    Choice Assistance with summaries of Statistical Methods for Psychology - Howell - 8th edition

    Summaries & ExamTests of Statistical Methods for Psychology - Howell

     

    Booksummaries to be used with the 8th edition of Statistical Methods for Psychology

    Online: summary in chapters

    Online: practice materials to be used with the book

    Print: summary in chapters by post

    Print: summary in chapters in support centers

    Content Prints of summaries with Statistical Methods for Psychology

     Booksummary: list of contents for the printed summaries

    • The English printed booksummary contains the following chapters:
      • What are important concepts of research? - Chapter 1
      • How can data be described and explored? - Chapter 2
      • Why and how is the normal distribution used? - Chapter 3
      • How can you test hypotheses? - Chapter 4
      • What are the important basic concepts of probability? - Chapter 5
      • When and how to use the Chi-square test? - Chapter 6
      • How to test hypotheses about means? - Chapter 7
      • What is the power of a statistical test? - Chapter 8
      • How to calculate the relationship between variables? - Chapter 9
      • Which other correlation techniques can be used? - Chapter 10
      • How to apply the analysis of variance? - Chapter 11
      • How to compare means for different treatment groups? - Chapter 12
      • How to use the ANOVA for two or more independent variables? - Chapter 13
      • How to apply the analysis of variance for repeated-measures designs? - Chapter 14
      • What is the procedure for multiple regression? - Chapter 15
      • How can the analysis of (co)variance be viewed as a special case of multiple regression? - Chapter 16
      • When and how to use log-linear models? - Chapter 17
      • Which techniques are used for resampling and nonparametric approaches to data? - Chapter 18
    • The Dutch printed booksummary contains the following chapters:
      • Welke begrippen zijn belangrijk bij correlationeel en experimenteel onderzoek? - Chapter 1
      • Hoe werkt het beschrijven en verkennen van data? - Chapter 2
      • Wanneer en hoe wordt de normaalverdeling gebruikt? - Chapter 3
      • Hoe werkt het testen van hypothesen? - Chapter 4
      • Welke basisconcepten van kansberekening zijn belangrijk? - Chapter 5
      • Wanneer en hoe wordt de chi-kwadraat test gebruikt? - Chapter 6
      • Welke hypothese testen voor gemiddelden zijn er? - Chapter 7
      • Wat is de power van een statistische test? - Chapter 8
      • Hoe wordt de relatie tussen variabelen berekend? - Chapter 9
      • Welke andere correlatietechnieken zijn er? - Chapter 10
      • Hoe werkt de analyse van variantie? - Chapter 11
      • Hoe kunnen gemiddelden van behandelgroepen vergeleken worden? - Chapter 12
      • Hoe gebruik je de ANOVA bij twee of meer onafhankelijke variabelen? - Chapter 13
      • Hoe werkt de variantieanalyse bij herhaalde metingen designs? - Chapter 14
      • Wat is de procedure bij multipele regressie? - Chapter 15
      • Op welke manier kunnen variantie- en covariantieanalyse gezien worden als General Linear Models? - Chapter 16
      • Wanneer en hoe wordt log-lineaire analyse gebruikt? - Chapter 17
      • Welke technieken worden gebruikt bij resampling en non-parametrische databenaderingen? - Chapter 18
      • Formuleblad bij Statistical Methods for Psychology van Howell

    Related summaries & other materials with Statistical Methods for Psychology

     Alternatives: booksummaries & related summaries

     Knowledge & Study pages: summaries per field of study

    Welke begrippen zijn belangrijk bij correlationeel en experimenteel onderzoek? - Chapter 1

    Welke begrippen zijn belangrijk bij correlationeel en experimenteel onderzoek? - Chapter 1

    In dit hoofdstuk worden statistische begrippen uitgelegd aan de hand van een praktisch voorbeeld: een groep onderwijzers heeft een cursus samengesteld, die als doel heeft om middelbare scholieren om te leren gaan met stress. Dit zou vervolgens een uitwerking moeten hebben op hun gevoel van eigenwaarde.

    In dit hoofdstuk worden statistische begrippen uitgelegd aan de hand van een praktisch voorbeeld: een groep onderwijzers heeft een cursus samengesteld, die als doel heeft om middelbare scholieren om te leren gaan met stress. Dit zou vervolgens een uitwerking moeten hebben op hun gevoel van eigenwaarde.

    Welke belangrijke termen zijn er?

    Het gaat te ver om de gehele populatie van middelbare scholieren in het land te onderzoeken, dat zijn er teveel en het is niet logisch is om alle scholieren te testen als nog niet duidelijk is of de cursus werkt. Daarom wordt een steekproef getrokken uit de populatie. Het liefst een willekeurige (random) steekproef. Om een willekeurige steekproef te trekken moet een set procedures gevolgd worden, die ervoor zorgen dat elke student in de populatie evenveel kans heeft om geselecteerd te worden. Een puur willekeurige steekproef bestaat eigenlijk niet. Na het trekken van de steekproef moet via willekeurige toewijzing de helft van de proefpersonen aan de cursus worden toegewezen, en de andere helft krijgt geen cursus.

    Een populatie is het geheel aan gebeurtenissen waarin men geïnteresseerd is. Hier zijn dat dus de eigenwaarde scores van alle middelbare scholieren in een bepaald gebied. Populaties kunnen enorm in grootte variëren. Omdat het onmogelijk is om de hele populatie te meten, maken we gebruik van een steekproef, waarna we uitspraken proberen te doen over de gehele populatie. De representativiteit van de uitkomsten van de steekproef voor de populatie zijn afhankelijk van hoe willekeurig de steekproef getrokken was. Als deze weinig willekeurig is, zal het minder betekenisvol zijn, omdat het geen goede reflectie is van de populatie.

    Hoe goed een steekproef de populatie representeert, wordt uitgedrukt in externe validiteit. Dit heeft te maken met hoe goed je conclusies kan trekken over de populatie vanuit de steekproef. Hoe representatief een steekproef is, ligt aan het type onderzoek. Een steekproef kan tegelijkertijd ook een populatie zijn: de scores van een klas kunnen als steekproef gebruikt worden voor de scores van alle leerlingen op een school, maar wanneer men alleen geïnteresseerd is in de scores van die klas, is dit de gehele populatie. Het willekeurig selecteren van participanten is belangrijk voor het generaliseren van de resultaten van de steekproef naar de populatie. Dit generaliseren is minder geloofwaardig wanneer een steekproef niet representatief is voor de populatie. Wanneer dit wel het geval is, hebben de schattingen validiteit.

    Naast externe validiteit is er ook interne validiteit. Dit heeft te maken met het willekeurig toewijzen van participanten aan een conditie. We willen zeker weten dat de resultaten uit het onderzoek voortkomen uit de verschillen tussen de groepen door de verschillende behandeling (het volgen van de cursus of niet) en niet door bestaande verschillen tussen de groepen, zoals dat één groep vooral uit verlegen scholieren bestaat en de andere uit assertieve scholieren. Dit zou bijvoorbeeld kunnen gebeuren als studenten zichzelf kunnen opgeven voor de cursus.

    Wat zijn variabelen en welke soorten zijn er?

    Na het selecteren van participanten en het toewijzen aan een van de groepen, moet bekeken worden hoe elke groep behandeld wordt en welke variabelen worden gemeten. Een variabele is een eigenschap van een object of gebeurtenis die verschillende waarden kan hebben, zoals haarkleur. In het voorbeeldonderzoek zijn variabelen bijvoorbeeld eigenwaarde, geslacht, sociale steun en de behandelconditie.

    Variabelen kunnen afhankelijk of onafhankelijk zijn. De onafhankelijke variabele is de variabele die gecontroleerd wordt. In dit geval is het groepslidmaatschap (wel of geen cursus). Wij bepalen wie welke behandeling krijgt, maar ook wat die behandelingen inhouden. Geslacht kunnen we niet controleren, maar we kunnen wel kiezen welk geslacht we onderzoeken en dat we mannen en vrouwen willen vergelijken. Het resultaat van het onderzoek zijn de afhankelijke variabelen, zoals de eigenwaarde scores of gevoelens van persoonlijke controle. Afhankelijke variabelen zijn meestal kwantitatief en continu. Onafhankelijke variabelen kunnen zowel kwantitatief als kwalitatief en discreet als continu zijn.

    Discrete variabelen zijn variabelen met een beperkt aantal mogelijke waarden, zoals geslacht of de klas waarin een middelbare scholier zit. Continue variabelen kunnen, in theorie, elke waarde tussen het laagste en hoogste punt op de schaal aannemen. Dit zijn variabelen zoals leeftijd en de score op eigenwaarde.

    Kwantitatief versus kwalitatief

    Kwantitatieve data (ook wel meet-data) is het resultaat van een bepaalde meting, zoals een cijfer voor een toets, het gewicht, of scores op een eigenwaarde schaal. Er is gebruik gemaakt van een meetinstrument om te kijken hoeveel van een bepaalde eigenschap een object bezit.

    Kwalitatieve data wordt ook wel frequentie data of categorische data genoemd. Hierbij worden dingen gecategoriseerd (ingedeeld), zoals ‘15 mensen werden geclassificeerd als ‘zeer angstig’, 33 als ‘neutraal’, en 12 als ‘weinig angstig’. De data bestaat uit frequenties voor elke categorie.

    Welke velden in de statistiek zijn belangrijk?

    Als de variabelen gekozen zijn en het onderzoek is afgenomen, houden we ruwe data over: de scores. Twee velden in de statistiek houden zich bezig met deze data.

    1. Beschrijvende statistieken worden gebruikt om de data te beschrijven. We kunnen gemiddelden berekenen, de scores in een grafiek uitbeelden en op zoek gaan naar extreme scores. Dit veld werd lang als een oninteressant deel in de statistiek gezien. John Tukey liet echter met explorerende data-analyse zien dat het bestuderen van ruwe data nodig is voordat verdere analyses gedaan kunnen worden.
    2. Inferentiële (‘gevolgtrekkende’) statistieken gaat over het maken van inferenties over de populatie op basis van een bepaalde steekproef. Door middel van inferentiële statistieken proberen we hier antwoord op te geven. Wanneer een meting betrekking heeft op de gehele populatie, heet het een parameter. Wanneer het alleen betrekking heeft op de steekproef, is het een statistiek. Statistieken zijn dus schattingen van wat de parameter zal zijn.

    Welke soorten meetschalen zijn er?

    Halverwege de jaren ’50 zijn schalen gemaakt waarin variabelen konden worden ingedeeld. Tegenwoordig hecht men hier niet veel waarde meer aan, maar de termen blijven vaak voorkomen. Bij de volgende schalen geldt, dat elke schaal de eigenschappen overneemt van de schalen die daar vóór kwamen.

    Nominale schalen zijn eigenlijk geen schalen: ze delen items niet in op een bepaalde dimensie, maar labelen ze alleen. Sekse is bijvoorbeeld een nominale variabele: een participant is een man of een vrouw, maar geen van beide opties is beter/hoger/meer waard dan de ander. Categorische data wordt meestal gemeten op een nominale schaal.

    Ordinale schalen zijn de simpelste schalen: ze ordenen mensen, objecten of gebeurtenissen langs een continuüm. We kunnen niets zeggen over de intervallen tussen de schaalpunten. Zo is een commandant lager in rang dan een kapitein, maar hoger dan een soldaat. Maar het verschil tussen commandant en kapitein hoeft niet gelijk te zijn aan het verschil tussen soldaat en commandant.

    Interval schalen bevatten gelijke intervallen tussen de schaalpunten, zoals graden Celsius. Een verschil van tien graden op de thermometer betekent altijd hetzelfde. Wat de interval schaal niet kan zeggen, is iets over verhoudingen. We kunnen niet zeggen dat 20°C de helft zo heet is als 40°C, of twee keer zo heet als 10°C.

    Ratio schalen hebben een waar nulpunt (0°C is bijvoorbeeld geen waar nulpunt, want temperatuur houdt bij deze waarde niet op). Voorbeelden zijn lengte, volume of tijd. We kunnen nu ook zeggen dat tien seconden twee keer zo lang is als vijf seconden.

    Om de schaal van een variabele te definiëren moet je kijken naar de onderliggende variabele die gemeten wordt. Bijvoorbeeld: als we temperatuur gebruiken om iemands comfort te meten, dan is de schaal niet meer interval, want comfortintervallen zijn niet van gelijke grootte.

    Hoe werkt het beschrijven en verkennen van data? - Chapter 2

    Hoe werkt het beschrijven en verkennen van data? - Chapter 2

    In dit hoofdstuk wordt getoond hoe data gestructureerd kan worden zodat het beter te interpreteren is. Ruwe data is namelijk slechts een verzameling getallen. Structuur kan worden aangebracht door de data in een grafiek weer te geven. Een voorbeeld: om te kijken hoe mensen gegevens uit hun geheugen terughalen, wordt een experiment gedaan waarbij één, drie of vijf getallen worden getoond op een scherm. Daarna wordt één getal getoond, waarna op de positieve knop gedrukt wordt als het getal in de eerdere reeks voorkwam, of op de negatieve als die er niet in voorkwam. Reactietijden worden hierbij gemeten. Dit resulteert in een reeks reactietijden die we in een tabel kunnen zetten. Een frequentie distributie kan de data ordenen, door aan te geven hoe vaak een bepaalde reactietijd voorkwam. De proefpersoon reageert bijvoorbeeld 5 keer binnen 50/100 van een seconde. Zo wordt zichtbaar welke reactietijd het meest voorkomt.

     

    Wanneer en hoe wordt de normaalverdeling gebruikt? - Chapter 3

    Wanneer en hoe wordt de normaalverdeling gebruikt? - Chapter 3

    Het concept van de normale verdeling wordt uitgelegd, en we bespreken hoe we de normaliteit van een steekproef kunnen beoordelen. Als er iets bekend is over de verdeling van gebeurtenissen, weet je ook wat over de kansen van deze gebeurtenissen.

    Hoe werkt het testen van hypothesen? - Chapter 4

    Hoe werkt het testen van hypothesen? - Chapter 4

    In dit hoofdstuk worden de procedures besproken om hypotheses te testen. In een typisch experiment willen we een groep mensen, die een bepaalde behandeling ondergaan, vergelijken met normale of algemene scores van mensen (die geen behandeling of experiment hebben ondergaan). Alleen beschrijvende statistieken zijn dan niet genoeg: die kunnen niet vertellen of het verschil dat we vinden tussen twee groepen door toeval komt of door het effect van de experimentele behandeling.

     

    Welke basisconcepten van kansberekening zijn belangrijk? - Chapter 5
    Wanneer en hoe wordt de chi-kwadraat test gebruikt? - Chapter 6

    Wanneer en hoe wordt de chi-kwadraat test gebruikt? - Chapter 6

    Wanneer we te maken krijgen met categorische data, bestaat deze data uit frequenties van observaties die in twee of meer categorieën vallen. In het vorige hoofdstuk keken we naar gebeurtenissen die slechts twee mogelijke uitkomsten hadden. In dit hoofdstuk kijken we naar gebeurtenissen die twee of meer uitkomsten kunnen hebben. Daarnaast komen situaties aan bod die twee onafhankelijke variabelen hebben, en waarbij we willen onderzoeken of ze echt onafhankelijk zijn. Voor beide situaties is de juiste test de chi-kwadraat test.

    Welke hypothese testen voor gemiddelden zijn er? - Chapter 7

    Welke hypothese testen voor gemiddelden zijn er? - Chapter 7

    In dit hoofdstuk introduceren we de t test als een procedure voor hypothese testen, in het geval van kwantitatieve data (in plaats van categorische data). Bij kwantitatieve data onderzoeken we verschillen tussen groepen of personen, of de relatie tussen variabelen. We willen bijvoorbeeld onderzoeken of een behandeling effect heeft gehad, door de gemiddelde score van de behandelde groep en de controlegroep te vergelijken.

    Wat is de power van een statistische test? - Chapter 8

    Wat is de power van een statistische test? - Chapter 8

    In dit hoofdstuk wordt het concept power van een statistische test besproken. Veel experimenten houden zich vooral bezig met het zo klein mogelijk maken van de kans op een Type I fout: het vinden van een verschil, dat er eigenlijk niet is. Power heeft betrekking op een ander type fout, namelijk de Type II: het niet vinden van een verschil, dat er wel is. De kans hierop wordt ook wel β genoemd, en power = 1- β. Power is de kans van het correct verwerpen van de nulhypothese, oftewel het correct concluderen dat er een verschil is.

    Hoe wordt de relatie tussen variabelen berekend? - Chapter 9

    Hoe wordt de relatie tussen variabelen berekend? - Chapter 9

    De voorgaande hoofdstukken gingen over de verschillen tussen steekproefgemiddelden. Dit hoofdstuk begint met onderzoek naar relaties tussen variabelen. Het verschil is dat er bij verschillen tussen gemiddelden vaak maar weinig kwantitatieve of kwalitatieve niveaus van de onafhankelijke variabele gebruikt worden, terwijl bij relaties tussen variabelen er meestal veel kwantitatieve niveaus zijn. Vaak gaat het hierbij om het aantonen dat de afhankelijke variabele een bepaalde functie is van de onafhankelijke variabele.

    Welke andere correlatietechnieken zijn er? - Chapter 10

    Welke andere correlatietechnieken zijn er? - Chapter 10

    De Pearson correlatiecoëfficiënt r wordt gebruikt bij lineaire relaties tussen twee variabelen, waarbij die variabelen continu zijn. Daarnaast zijn er assumpties van normaliteit en homogeniteit van variantie. Bij andere soorten data is een andere vorm van r nodig. Waar alle testen van correlatie in gelijk zijn, is dat ze proberen de relatie tussen twee variabelen te meten. Er is altijd een bepaalde volgorde in de variabelen, zodanig dat een hogere score meer van die variabele representeert.

    In sommige gevallen is er wel een relatie tussen variabelen, die echter geen bepaalde volgorde aanneemt. Stel dat we mensen indelen op basis van hun politieke partij, en dan de relatie tussen partij en bepaalde overtuigingen onderzoeken. Er zal misschien een associatie zijn, maar er is geen volgorde of orde in deze associatie. In dat geval meten we niet de correlatie, maar de associatie.

    We berekenen een correlatiecoëfficiënt om een schatting te maken van de correlatie in de populatie. Daarnaast wordt het vaak gebruik in berekeningen van andere statistieken. Als de correlatiecoëfficiënt gekwadrateerd wordt geeft dit aan hoeveel variatie in een variabele verklaard wordt door de variatie in een andere variabele. Dit geeft een effectgrootte weer.

    Hoe werkt de analyse van variantie? - Chapter 11

    Hoe werkt de analyse van variantie? - Chapter 11

    In dit hoofdstuk wordt ingegaan op de variantieanalyse, als procedure voor het testen van verschillen tussen twee of meer gemiddelden.

    De analyse van variantie (ANOVA) is al lange tijd de meest gebruikte statistische test in psychologisch onderzoek. Het stelt ons namelijk in staat om, zoals de t test, verschillen tussen steekproefgemiddelden te onderzoeken, maar dan voor een k aantal gemiddelden. Ook kan de ANOVA het effect van twee of meer onafhankelijke variabelen, inclusief het interactie-effect, op een afhankelijke variabele onderzoeken.

    Hoe kunnen gemiddelden van behandelgroepen vergeleken worden? - Chapter 12

    Hoe kunnen gemiddelden van behandelgroepen vergeleken worden? - Chapter 12

    Dit hoofdstuk gaat verder in op de ANOVA, hoe de gemiddelden van de behandelgroepen met elkaar vergeleken kunnen worden.

    Wanneer de ANOVA uitgevoerd is, en een significante F is gevonden, weten we alleen dat niet alle populatiegemiddelden gelijk zijn. De significantie vertelt ons niet welke gemiddelden van elkaar verschillen (bijvoorbeeld bij het vergelijken van cognitieve therapie, medicatie of geen behandeling – welke werkt en welke niet).

    Een kanttekening hierbij is, dat onderzoekers tegenwoordig steeds minder waarde hechten aan deze omnibus F over alle groepen tegelijk. Zelfs wanneer deze F niet significant is, kan het waardevol zijn om groepen afzonderlijk met elkaar te vergelijken.

     

    Hoe gebruik je de ANOVA bij twee of meer onafhankelijke variabelen? - Chapter 13

    Hoe gebruik je de ANOVA bij twee of meer onafhankelijke variabelen? - Chapter 13

    In dit hoofdstuk wordt de ANOVA besproken bij twee of meer onafhankelijke variabelen, ook wel factoren. Stel dat we een onderzoek doen naar het terughalen van informatie uit het geheugen. We laten mensen een lijst woorden leren op verschillende manieren van het tellen van het aantal letters in het woord tot het verbeelden van het woord. De eerste onafhankelijke variabele is dus de Onthoud Conditie. Daarnaast willen we weten of leeftijd invloed heeft op het terughalen van informatie, dit maakt de tweede variabele. Het experiment heeft nu een two-way factoriaal design (‘two’ voor het aantal onafhankelijke variabelen).

     

    Hoe werkt de variantieanalyse bij herhaalde metingen designs? - Chapter 14

    Hoe werkt de variantieanalyse bij herhaalde metingen designs? - Chapter 14

    Dit hoofdstuk behandelt de variantieanalyse bij experimenten waar dezelfde participant bij alle niveaus van de onafhankelijke variabele(n) wordt gemeten.

    In voorgaande hoofdstukken hadden de verschillende cellen in de studie verschillende participanten, waardoor de cellen onafhankelijk waren. In designs waarbij dezelfde participant meerdere keren wordt gemeten, geldt dit niet meer. Dit leidt tot ingewikkelder formules. Vrijwel iedereen zal zulke analyses dan ook uitvoeren door middel van de computer. Het doel van het hoofdstuk is om de achterliggende berekeningen aan het licht te brengen voor een beter begrip van de analyse.

    Wat is de procedure bij multipele regressie? - Chapter 15

    Wat is de procedure bij multipele regressie? - Chapter 15

    In dit hoofdstuk hebben we de situatie waarbij we één criterium variabele Y hebben, en meerdere predictors (voorspellers) X1, X2, etc., en we willen Y voorspellen op basis van alle predictors. Vanwege de uitgebreide berekeningen wordt in het hoofdstuk vooral ingegaan op de computer-analyses.

    Op welke manier kunnen variantie- en covariantieanalyse gezien worden als General Linear Models? - Chapter 16
    Wanneer en hoe wordt log-lineaire analyse gebruikt? - Chapter 17

    Wanneer en hoe wordt log-lineaire analyse gebruikt? - Chapter 17

    Log-lineaire modellen zijn modellen die kunnen worden gebruikt om afzonderlijke gegevens van experimenten met meerdere onafhankelijke variabelen te onderzoeken. Met meerdere bedoelen we meer dan twee onafhankelijke variabelen. In het geval van twee onafhankelijke variabelen heeft het log-lineaire model niet veel meer te bieden dan de standaardbenadering (bijvoorbeeld een Chi-kwadraat-test). Voor gevallen met een hogere dimensie, bijvoorbeeld drie-, vier- of vijf-dimensionale situaties, hebben log-lineaire modellen de voorkeur. Om log-lineaire modellen echter beter te begrijpen, zullen we beginnen met eenvoudige contingentietabellen met twee dimensies (variabelen) omdat deze veel gemakkelijker te begrijpen zijn.

     

    Welke technieken worden gebruikt bij resampling en non-parametrische databenaderingen? - Chapter 18

    Welke technieken worden gebruikt bij resampling en non-parametrische databenaderingen? - Chapter 18

    De meeste statistische procedures in de voorgaande hoofdstukken waren parametrische testen: testen zoals de t test met aannames of schattingen van parameters (in de populatie). Een klasse testen, die niet afhangt van parameterschattingen zijn de non-parametrische testen of distributie-vrije testen (er is geen verdeling/distributie te maken). De meeste testen onder deze noemer zijn resampling testen. Deze testen baseren hun conclusies op een groot aantal steekproeven uit de populatie onder de aanname dat de nulhypothese juist is en vergelijken dit met de ‘resampled’ resultaten.

     

    Abonneebundel met online TentamenTests van Statistical Methods for Psychology - Howell - 8e druk

    Abonneebundel met online TentamenTests van Statistical Methods for Psychology - Howell - 8e druk

    Geprinte samenvatting van Statistical Methods For Psychology - Howell - 8e druk
    De crossroads van deze bundel
    Studiebundel Inleiding in de methoden en technieken van de psychologie - UL
    Advies & Assortimentswijzer Inleiding in de Methoden en Technieken van de Psychologie - UL
    Choice Assistance with summaries of Introduction to Behavioral Research Methods - Leary - 6th edition
    Choice Assistance with summaries of Statistical Methods for Psychology - Howell - 8th edition
    Choice assistance with summaries of SPSS Survival Manual - Pallant - 7th edition
    Abonneebundel met online chaptersamenvattingen bij Introduction to Behavioral Research Methods - Leary - 6e druk
    Abonneebundel met online chaptersamenvattingen van Statistical Methods for Psychology - Howell - 8e druk
    Abonneebundel met online TentamenTests van Statistical Methods for Psychology - Howell - 8e druk
    Abonneebundel met online chaptersamenvattingen van SPSS Survival Manual - Pallant - 7e druk
    Shopbundel met geprinte samenvattingen voor Inleiding in de methoden en technieken van de psychologie - UL
    Samenvattingen Shop Psychologie Bachelor 1 - UL
    Studiebundel Toetsende Statistiek - UL
    Advies & Assortimentswijzer Toetsende Statistiek - UL
    Choice Assistance with summaries of Statistical Methods for Psychology - Howell - 8th edition
    Choice assistance with summaries of SPSS Survival Manual - Pallant - 7th edition
    Abonneebundel met online chaptersamenvattingen van Statistical Methods for Psychology - Howell - 8e druk
    Abonneebundel met online chaptersamenvattingen van SPSS Survival Manual - Pallant - 7e druk
    Shopbundel met geprinte samenvattingen voor Toetsende Statistiek - UL
    Samenvattingen Shop Psychologie Bachelor 1 - UL
    Studiebundel Experimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO) - UL
    Advies & Assortimentswijzer Experimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO) - UL
    Choice Assistance with summaries of Statistical Methods for Psychology - Howell - 8th edition
    Choice assistance with summaries of SPSS Survival Manual - Pallant - 7th edition
    Abonneebundel met online chaptersamenvattingen van Statistical Methods for Psychology - Howell - 8e druk
    Abonneebundel met online chaptersamenvattingen van SPSS Survival Manual - Pallant - 7e druk
    Shopbundel met geprinte samenvattingen voor ECO - UL
    Samenvattingen Shop Psychologie Bachelor 1 - UL
    JoHo: bundel begrijpen

      Hoe werkt een JoHo Bundel (pagina)

    • Bundels zijn verzamelingen (vaak links) van pagina's rond een specifieke vraag of onderwerp
    • Bundels werken als navigatietool

    Welke soorten bundels zijn er?

    Productbundels

    • Verzekeringsbundels: verzameling van content rond verzekeringsadvies of verzekeringsaanbod
    • Abonnementsbundels: verzameling van content rond advies of services voor JoHo abonnees en donateurs
    • Shopbundels: verzameling van artikelen die besteld kunnen worden

    Persoonlijke bundels

    • op vrijwel elke pagina kun je onder de 'Footprints' de 'Add to my pages' optie vinden. Daar kun je pagina's toevoegen aan je eigen verzamelingen en bundels. Deze bundels met jouw bewaarde pagina's kun je vervolgens onderaan vrijwel elke pagina terugvinden als je bent ingelogd als JoHo donateur of abonnee.

    Studiehulpbundels

    • Boekbundels: verzameling van chapters die tezamen de samenvatting van een boek vormen
    • Studiebundel: verzameling van content die hoort bij een specifiek vak of een studiefase

    Themabundel

    • Verzameling van content die behoort bij een topic en themapagina

    Toolbundel

    • Verzameling van content gericht op een specifiek proces of actie (bijvoorbeeld een vacature zoeken of een vak bestuderen)

    Toolbundel voor abonnees

    • Verzameling van content met toegang of services voor JoHo abonees
    Footprint: achterlaten
    Pagina bewaren in je bundels:

    (Service voor ingelogde JoHo donateurs)