Je zit in het verkeerde topic. Wat jij nodig hebt, is het kansrekeningtopic.quote:Op woensdag 24 juni 2015 14:57 schreef phpmystyle het volgende:
We nemen 3 ballen zonder teruglegging
De kans op 2 zwarte en 1 witte bal is
In totaal zijn er 14 ballen waarvan 8 zwart en 6 wit. Hoe kan ik deze bewerking uitvoeren op mijn TI-83?
Hoe bedoel je dat precies? In de spoiler is mijn factoranalyse te zien.. hierin moeten de eerste 16 items de eerste leiderschapsstijl meten, de volgende 19 items de 2e leiderschapsstijl en de laatste 10 items de 3e leiderschapsstijlquote:Op vrijdag 3 juli 2015 10:12 schreef Anosmos het volgende:
Heb je al de Likertschalen samengevoegd tot één ratiovariabele (mits de cronbachs alpha goed zit natuurlijk)? Dan kan je wel mikken of ze significant van elkaar verschillen.
Wat je zou kunnen doen, maar dat is maar een hersenscheetje, is vaststellen wat 'hoog' is. Bijvoorbeeld, boven de 3,5 gemiddeld. Dan maak je drie nieuwe dichotome variabelen (stijl 1 hoog of laag, etc). Vergelijk dan de gemiddelden van stijl 2 tussen de twee groepen 'stijl 1 hoog' en 'stijl 1 laag'. Als daar significant verschil in zit, heb je een conclusie.
Maar nogmaals, is maar een hersenscheetje.
SPOILEROm spoilers te kunnen lezen moet je zijn ingelogd. Je moet je daarvoor eerst gratis Registreren. Ook kun je spoilers niet lezen als je een ban hebt.De cronbach's alphas zijn allemaal boven de 0.6 dus acceptabel. Alleen hoe moet ik nu precies verder? Het lastige is dus dat een stijl uit meerdere dimensies (=factoren?) bestaat.Fantasie is belangrijker dan kennis, want kennis is begrensd.
Hmm ja dat zou nog wel eens kunnen.. Dan moet ik per respondent zijn gemiddelde score nemen van de eerste 16 items, de volgende items behorende bij de andere leiderschapsstijl en van de laatste itemsquote:Op vrijdag 3 juli 2015 11:29 schreef Anosmos het volgende:
Kan je niet gewoon het gemiddelde nemen van elke stijl? Dus dat je van de eerste zestien items een gemiddelde neemt, waarmee je verder gaat rekenen?
En trouwens, vaak ligt de Cronbach's Alpha-grens op de 0,7 en niet de 0,6, maar dat verschilt nog per studie denk ik.
Dat is volgens mij wel het idee van een Likertschaal, dat je het gemiddelde daarvan als ratiovariabele kan beschouwen. Is het een soort Likertschaal?quote:Op vrijdag 3 juli 2015 13:29 schreef erniee het volgende:
[..]
Hmm ja dat zou nog wel eens kunnen.. Dan moet ik per respondent zijn gemiddelde score nemen van de eerste 16 items, de volgende items behorende bij de andere leiderschapsstijl en van de laatste items
Yes! 7 punts likertschalen inderdaad. Heb via compute nu voor iedere leiderschapsstijl een nieuwe variabele gemaakt met het gemiddelde van alle bijbehorende itemscores. Dus nu drie nieuwe variabelen. Eens kijken wat ik nu moet gaan doen om dit te vergelijkenquote:Op vrijdag 3 juli 2015 16:57 schreef Anosmos het volgende:
[..]
Dat is volgens mij wel het idee van een Likertschaal, dat je het gemiddelde daarvan als ratiovariabele kan beschouwen. Is het een soort Likertschaal?
Er wordt geen hypothese getest en wordt slechts om een betrouwbaarheidsinterval gevraagdquote:Op zondag 5 juli 2015 16:04 schreef Super-B het volgende:
Goedemiddag! Ik zit met een kleine vraag waar ik momenteel geen antwoord op weet, vandaar dat ik het hier kom vragen:
Bij het antwoord op het volgende vraagstuk wordt een z-score gebruikt van 1.960 (bijbehorend bij een betrouwbaarheidsinterval van 95% en een one-sided P van 0,025). Waarom wordt daarentegen geen z-score van 1.645 gebruikt (bijbehorend bij een one-sided P van 0,05 en een betrouwbaarheidsinterval van 90%). Het is immers een eenzijdige hypothese test?:
[ afbeelding ]
[ afbeelding ]
Bij deze vraag, ook een eenzijdige hypothese test, wordt wel een z-score van 1.645 genomen (one-sided p van 0,05 en een betrouwbaarheidsinterval van 90%).
Zo ver ik weet kijk je naar de rij van betrouwbaarheidsintervallen bij tweezijdige hypothese testen, waartegen je kijkt naar de rij van one-sided p bij eenzijdige hypothese testen (?).
Heeft iemand enig idee?
Dat is een beetje een vreemde vraag want de nulhypothese wordt wel of niet verworpen, daar zit geen "kans" in. Met de informatie die je hebt kun je een t-value uitrekenen (verschil in means gedeeld door standaard-deviatie gedeeld door wortel n). Om van de t-value naar een p-waarde te gaan of om op tezoeken of dat extremer dan de alpha is heb je een tabel of grafische rekenmachine of internet / spss nodig. Als de alphas overal hetzelfde waren geweest had je het op t-waarde kunnen rangschikken.quote:Op zondag 19 juli 2015 11:37 schreef -Strawberry- het volgende:
Hoi!
Stel ik krijg de vraag op een tentamen om onderstaand te ordenen op basis van de kans waarop de nulhypothese wordt verworpen (van klein naar groot).
[ afbeelding ]
Je zou dan met tabel B.11 en de niet-centraliteitsparameter voor elke apart kunnen berekenen wat het onderscheidend vermorgen is en het op die manier ordenen, maar volgens mij moet je deze vraag ook zonder kunnen beantwoorden. Weet iemand een handige manier om dat te kunnen doen/benaderen? De vorige keer hadden ze die tabel en formule er nml niet bij gegeven.
Klopt, maar het onderscheidend vermogen is natuurlijk niet overal even hoog.quote:Op zondag 19 juli 2015 17:01 schreef oompaloompa het volgende:
[..]
Dat is een beetje een vreemde vraag want de nulhypothese wordt wel of niet verworpen, daar zit geen "kans" in. Met de informatie die je hebt kun je een t-value uitrekenen (verschil in means gedeeld door standaard-deviatie gedeeld door wortel n). Om van de t-value naar een p-waarde te gaan of om op tezoeken of dat extremer dan de alpha is heb je een tabel of grafische rekenmachine of internet / spss nodig. Als de alphas overal hetzelfde waren geweest had je het op t-waarde kunnen rangschikken.
Ik gok dat je statistiekdocent wil dat je inzicht hebt in hoe statistische toetsen werken. Als je dan eerst kijkt naar de gemiddelden, dan zie je dat in twee gevallen de drie gemiddeldes hetzelfde zijn. Daarnaast zie je dat bij A-D de verschillen in principe hetzelfde zijn. A-D zullen dan een hogere "kans" op significantie hebben (tussen aanhalingstekens wegens oompa's terechte post). Vervolgens kun je bij die verschillende varianten gaan kijken naar de andere gegevens en op basis van de formules die doorgaans gebruikt worden schatten wat het meeste de "kans" beïnvloed etc.quote:Op zondag 19 juli 2015 17:12 schreef -Strawberry- het volgende:
[..]
Klopt, maar het onderscheidend vermogen is natuurlijk niet overal even hoog.
[ afbeelding ]
Grafische rekenmachine en SPSS/internet zijn geen optie helaas. Het moet echt uit het hoofd door de steekproefgroottes, standaardafwijkingen en significanties te vergelijken. Dat de kans bij C bijvoorbeeld kleiner is dan D is logisch, aangezien de nulhypothese bij een significantie van 0.05 eerder zal worden verworpen dan bij een significantie van 0.02. Als ik zo het antwoord zie 'snap' ik het wel. Maar om dat onderling allemaal te ordenen bij verschillende steekproefgroottes en dergelijke vind ik op een tentamen niet te doen.
Het beroerde is dat ik gewoon vrij zeker weet dat die vraag gaat komen en dat ik hem niet precies goed ga ordenen.
Ik hoop niet dat de vraag gaat komen, want de vraag klopt nietquote:Op zondag 19 juli 2015 17:12 schreef -Strawberry- het volgende:
[..]
Klopt, maar het onderscheidend vermogen is natuurlijk niet overal even hoog.
[ afbeelding ]
Grafische rekenmachine en SPSS/internet zijn geen optie helaas. Het moet echt uit het hoofd door de steekproefgroottes, standaardafwijkingen en significanties te vergelijken. Dat de kans bij C bijvoorbeeld kleiner is dan D is logisch, aangezien de nulhypothese bij een significantie van 0.05 eerder zal worden verworpen dan bij een significantie van 0.02. Als ik zo het antwoord zie 'snap' ik het wel. Maar om dat onderling allemaal te ordenen bij verschillende steekproefgroottes en dergelijke vind ik op een tentamen niet te doen.
Het beroerde is dat ik gewoon vrij zeker weet dat die vraag gaat komen en dat ik hem niet precies goed ga ordenen.
Klopt wel, tussen de gemiddeldes van E en F zit namelijk geen verschil (alle drie 100). De nulhypothese dat de gemiddeldes van elkaar verschillen zal dus niet verworpen worden bij een hoog onderscheidend vermogen. Gezien de steekproeven van n=500 en n=1000 zal het onderscheidend vermogen hoog zijn, waardoor de kans van E & F om verworpen te worden kleiner is dan bij de rest.quote:Op zondag 19 juli 2015 18:17 schreef oompaloompa het volgende:
[..]
Ik hoop niet dat de vraag gaat komen, want de vraag klopt niet
Bij welke opleiding hoort dit?
Je kunt met berederen redelijk ver komen. Bv E en F hebben identieke gemiddeldes, daar zit dus zeker geen verschil tussen.
G en A zijn in essentie hetzelfde, de ene heeft een verschil van 10 met een sd van 10, de andere een verschil van 20 met een sd van 20. Als je die in de formule zou stoppen zou er (aangezien de n bij allebei 100 is) exact dezelfde t waarde uit moeten komen, etc.
B is hetzelfde als A maar met een grotere sd, dus B zal minder sig zijn dan A.
D is hetzelfde als B, maar met een lagere n, als je dat in de formule zou stoppen zou er dus een lagere t uitkomen dus is nog minder sig.
C is als D maar met een strengere alfa die is dus nog minder significant.
Kom je uit op:
E&F, C, D, B, A&G
Het antwoord dat gegeven wordt klopt niet, E&F zouden de laagste plaats moeten delen.
Dat is niet waar, de formule is:quote:Op zondag 19 juli 2015 18:42 schreef -Strawberry- het volgende:
[..]
Klopt wel, tussen de gemiddeldes van E en F zit namelijk geen verschil (alle drie 100). De nulhypothese dat de gemiddeldes van elkaar verschillen zal dus niet verworpen worden bij een hoog onderscheidend vermogen. Gezien de steekproeven van n=500 en n=1000 zal het onderscheidend vermogen hoog zijn, waardoor de kans van E & F om verworpen te worden kleiner is dan bij de rest.
Bedankt voor je reactie iig.Ik zie het morgen wel.
Forum Opties | |
---|---|
Forumhop: | |
Hop naar: |