VOS: Samenvatting Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics;Dit is een samenvatting van alle stof die onderdeel uitmaakt van het tentamen (delen uit hoofdstukken 9, 11 t\/m 15 en 18). Officieel hoort hoofdstuk 16 hier ook bij, maar omdat er specifiek bij werd gezegd door de docenten dat dit niet aangeraden werd om te lezen, heb ik deze niet opgenomen in mijn samenvatting.<\/p>\n\n\n\n
Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics – Field
H.9 The linear model (regression)
9.1 What will this chapter tell me?
9.2 An Introduction To the Linear Model (Regression)
9.2.1 The Linear Model With One Predictor
b1 en b0 zijn de regressie co\u00ebffici\u00ebnten. We kunnen de uitkomsten voorspellen aan de hand van: y =
ax + b (alleen vullen we andere waarden in dan ax en b, maar principe formule blijft hetzelfde).
Predicted value\/Voorspelde waarde = De waarde van een uitkomstvariabele gebaseerd op specifieke
waarden van de voorspellende variabele of variabelen die in een statistisch model worden geplaatst.
9.2.2 The Linear Model With Several Predictors
B0 is de constante. Regressieanalyse is een term voor het aanpassen van een lineair model aan
gegevens en het gebruiken ervan om de waarden van een uitkomstvariabele (afhankelijke variabele)
te voorspellen op basis van een of meer voorspellende variabelen (onafhankelijke variabelen). Met
een voorspellende variabele heet het vaak een eenvoudige regressie, met meerdere variabelen een
meervoudige regressie.
Outcome variable\/Uitkomstvariabele = Een variabele waarvan we de waarden proberen te
voorspellen op basis van een of meer voorspellende variabelen.
Predictor variable\/Voorspellende variabele = Een variabele die wordt gebruikt om te proberen
waarden van een andere variabele, de zogenaamde uitkomstvariabele, te voorspellen.
Simple regression\/Eenvoudige regressie = Een lineair model waarin \u00e9\u00e9n variabele of uitkomst wordt
voorspeld uit \u00e9\u00e9n enkele voorspellende variabele. Het model neemt de vorm aan:
Y1=( b0+b1 X1 i)+\u03b5i
waarin Y de uitkomstvariabele is, X de voorspeller, b1 de regressieco\u00ebffici\u00ebnt die bij de voorspeller
hoort en b0 de waarde van de uitkomst is wanneer de voorspeller nul is. \u03b5 is de error.
Multiple regression\/Meervoudige regressie = Een uitbreiding van enkelvoudige regressie waarbij een
uitkomst wordt voorspeld door een lineaire combinatie van twee of meer voorspellende variabelen.
De vorm van het model is:
Y=(b0+b1X1 i+b2X\u00bf )+\u03b5i
waarin de uitkomst wordt aangeduid met Y, en elke voorspeller wordt aangeduid met X. Aan elke
voorspeller is een regressieco\u00ebffici\u00ebnt b verbonden, en b0 is de waarde van de uitkomst wanneer alle
voorspellers nul zijn.
9.2.3 Estimating the Model
Het lineaire model is een veelzijdig model om de relatie tussen een of meer voorspellende variabelen
en een uitkomstvariabele te beschrijven. Ongeacht het aantal voorspellers kan het model geheel bij
een constante (b0) en bij parameters geassocieerd met elke voorspeller (bs) beschreven worden. De
parameters worden geschat aan de hand van de methode van Least Squares.
Residual\/Residueel = Het verschil tussen de waarde die een model voorspelt en de waarde die is
waargenomen in de gegevens waarop het model is gebaseerd. In feite een fout. Wanneer het residu
wordt berekend voor elke waarneming in een gegevensverzameling, wordt de resulterende
verzameling residuen genoemd.
Residual sum of squares (SSR) \/Residuele som van de kwadraten = Een maat voor de variabiliteit die
niet kan worden verklaard door het model dat op de gegevens past. Het is de totale gekwadrateerde
1<\/p>\n\n\n\n
Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics – Field
afwijking tussen de waarnemingen en de waarde van die waarnemingen die wordt voorspeld door
het model dat op de gegevens past.
Ordinary least squares (OLS) = Een regressiemethode waarbij de parameters van het model worden
geschat met behulp van de methode van de kleinste kwadraten.
9.2.4 Assessing the Goodness of Fit, Sums of Squares, R and R2
Het gemiddelde van de uitkomst is een model waarin geen relatie is tussen de variabelen: als een
variabele verandert, blijft de voorspelling voor de andere constant. Als er een gemiddelde van een
model genomen wordt, kunnen de verschillen uitgerekend worden tussen de data en het gemiddelde
\uf0e0 sum of squares R2
uitrekenen, representeert hoe goed het gemiddelde is as een model van de
geobserveerde uitkomsten. Dan kan een lineair model gemaakt worden en vergeleken worden met
het basismodel van \u2018geen relatie\u2019. Daarnaast is een tweede gebruik van de sum of squares bij het
beoordelen van het model de F-toets.
Goodness of fit = Een index van hoe goed een model past bij de gegevens waaruit het werd
gegenereerd. De fit is gewoonlijk gebaseerd op de mate waarin de door het model voorspelde
gegevens overeenkomen met de werkelijk verzamelde gegevens.
Total sum of squares\/Totale som van kwadraten = Een maat voor de totale variabiliteit binnen een
reeks waarnemingen. Het is de totale gekwadrateerde afwijking tussen elke waarneming en het
totale gemiddelde van alle waarnemingen.
Model sum of squares = Een maatstaf voor de totale variabiliteit waarmee een model rekening kan
houden. Het is het verschil tussen de totale som van de kwadraten en de residuele som van de
kwadraten.
Mean Squares\/Gemiddelde kwadraten = Een maat voor de gemiddelde variabiliteit. Voor elke som
van kwadraten (die de totale variabiliteit meet) is het mogelijk gemiddelde kwadraten te cre\u00ebren
door te delen door het aantal dingen dat wordt gebruikt om de som van kwadraten (of een functie
daarvan) te berekenen.
F-statistic\/F-statistiek = Een toetsstatistiek met een bekende waarschijnlijkheidsverdeling (de Fdistributie). Het is de verhouding tussen de gemiddelde variabiliteit in de gegevens die door een
bepaald model kan worden verklaard en de gemiddelde variabiliteit die door datzelfde model niet
wordt verklaard. Zij wordt gebruikt om de algemene geschiktheid van het model te toetsen bij
eenvoudige regressie en meervoudige regressie, en om te toetsen op algemene verschillen tussen
groepsgemiddelden bij experimenten.
9.2.5 Assessing individual predictors
Een regressieco\u00ebffici\u00ebnt van 0 betekent:
\uf0b7 Een eenheidsverandering in de voorspellende variabele resulteert in geen verandering in de
voorspelde waarde van de uitkomst (de voorspelde waarde van de uitkomst is constant)
\uf0b7 Het lineaire model is \u2018plat\u2019(lijn devieert niet van de horizontale lijn)
Dus als een variabele significant een uitkomst voorspelt moet het een b-waarde hebben dat groter is
dan 0.
Berekeing t-toets:
t=
bgeobserveerd\u2212bverwacht<\/p>\n\n\n\n
bgeobserveerd
SEb
De bverwacht is de waarde van b die we verwachten als de nulhypothese waar is \uf0e0 aka 0 \uf0e0 uit de
formule.
T-statistic\/T-statistiek = Een toetsstatistiek met een bekende waarschijnlijkheidsverdeling (de tverdeling). In de context van het lineaire model wordt deze gebruikt om te toetsen of een b-waarde
significant verschilt van nul; in de context van experimenteel werk vertegenwoordigt deze b-waarde
het verschil tussen twee gemiddelden en dus is t een toets of het verschil tussen deze gemiddelden
significant verschilt van nul.
2<\/p>\n\n\n\n
Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics – Field
9.3 Bias In Linear Models?
Generalization\/Generalisatie = Het vermogen van een statistisch model om iets te zeggen dat verder
gaat dan de reeks waarnemingen die het heeft voortgebracht. Als een model generaliseert, wordt
aangenomen dat voorspellingen uit dat model niet alleen kunnen worden toegepast op de
steekproef waarop het is gebaseerd, maar op een bredere populatie waaruit de steekproef afkomstig
is.
9.3.1 Outliers
Een uitschieter is een geval dat sterk afwijkt van de hoofdtrend in de gegevens en kunnen de
schattingen van de regressieco\u00ebffici\u00ebnten be\u00efnvloeden (lijn minder stijl en hogere constante).
Unstandardized residuals\/Niet-gestandaardiseerde residuen = De residuen van een model uitgedrukt
in de eenheden waarin de oorspronkelijke uitkomstvariabele is gemeten.
Standardized residuals\/Gestandaardiseerde residuen = De residuen van een model uitgedrukt in
standaardafwijkingseenheden (bv z-scores). Gestandaardiseerde residuen met een absolute waarde
groter dan 3,29 (gewoonlijk zeggen wij 3) zijn reden tot bezorgdheid omdat in een gemiddelde
steekproef zo’n hoge waarde waarschijnlijk niet toevallig voorkomt; indien meer dan 1% van onze
waarnemingen gestandaardiseerde residuen heeft met een absolute waarde groter dan 2,58
(gewoonlijk zeggen wij 2.5) dan is er bewijs dat het foutenniveau in ons model onaanvaardbaar is
(het model past vrij slecht bij de steekproefgegevens); en als meer dan 5% van de waarnemingen
gestandaardiseerde residuen heeft met een absolute waarde groter dan 1,96 (of 2 voor het gemak)
dan is er ook bewijs dat het model een slechte weergave is van de werkelijke gegevens.
Studentized residuals\/Gestudentiseerde residuen = Een variatie op gestandaardiseerde residuen.
Gestudentiseerde residuen zijn het niet-gestandaardiseerde residu gedeeld door een schatting van
zijn standaardafwijking die van punt tot punt varieert. Deze residuen hebben dezelfde
eigenschappen als de gestandaardiseerde residuen, maar geven gewoonlijk een nauwkeuriger
schatting van de foutvariantie van een specifiek geval.
9.3.2 Influential Cases
Je kan ook kijken of bepaalde gevallen een te grote invloed uitoefenen op de parameters van het
model (aka als we een bepaald geval zouden schrappen, hoe anders zouden de
regressieco\u00ebffici\u00ebnten dan zijn)? Er zijn meerdere statistieken om de invloed van een bepaald geval
(variabele) te meten:<\/p>\n\n\n\n
Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics – Field
werd opgenomen en de voorspelde waarde uit het model wanneer het niet werd opgenomen, is de
DFFit.
Deleted residual\/Verwijderd residu = een maatstaf voor de invloed van een bepaald geval van
gegevens. Het is het verschil tussen de aangepaste voorspelde waarde voor een bepaald geval en de
oorspronkelijke waargenomen waarde voor dat geval.
Studentized deleted residual = Een maatstaf voor de invloed van een bepaald geval van gegevens. Dit
is een gestandaardiseerde versie van het geschrapte residu.
Cook’s distance\/Cook’s afstand = Een maatstaf voor de algemene invloed van een geval op een
model. Cook en Weisberg (1982) hebben gesuggereerd dat waarden groter dan 1 reden tot
bezorgdheid kunnen zijn.
Leverage – hat value\/Hefboom – hoedwaarde = Hefboomstatistieken (of hoedwaarden) meten de
invloed van de waargenomen waarde van de uitkomstvariabele op de voorspelde waarden. De
gemiddelde hefboomwaarde is (k+1)\/n, waarbij k het aantal voorspellers in het model is en n het
aantal deelnemers. De leverage-waarden kunnen liggen tussen 0 en (het geval heeft geen enkele
invloed) en 1 (het geval heeft volledige invloed op de voorspelling). Indien geen enkel geval een
buitensporige invloed op het model uitoefent, zouden we verwachten dat alle hefboomwaarden
dicht bij de gemiddelde waarde liggen. Hoaglin en Welsch (1978) bevelen aan gevallen te
onderzoeken met waarden groter dan tweemaal het gemiddelde (2(k+1)\/n) en Stevens (2002)
beveelt aan driemaal het gemiddelde (3(k+1)\/n) te gebruiken als een grenswaarde voor het
identificeren van gevallen die een ongepaste invloed hebben.
Mahalanobis distances\/Mahalanobis-afstanden = Deze meten de invloed van een geval door te kijken
naar de afstand van de gevallen tot het (de) gemiddelde(n) van de voorspellende variabele(n). Men
moet op zoek gaan naar de gevallen met de hoogste waarden. Het is niet gemakkelijk om een
grenswaarde vast te stellen waarop men zich zorgen moet maken, hoewel Barnett en Lewis (1978)
een tabel hebben opgesteld met kritische waarden die afhankelijk zijn van het aantal voorspellers en
de steekproefgrootte. Uit hun werk blijkt duidelijk dat zelfs bij grote steekproeven (N = 500) en vijf
voorspellers waarden boven 25 reden tot bezorgdheid geven. In kleinere steekproeven (N = 100) en
met minder voorspellers (namelijk drie) zijn waarden hoger dan 15 problematisch, en in zeer kleine
steekproeven (N = 30) met slechts twee voorspellers moeten waarden hoger dan 11 worden
onderzocht.
DFBeta = Een maat voor de invloed van een geval op de waarden van bi in een regressiemodel. Indien
wij een regressieparameter bi schatten en dan een bepaald geval schrappen en dezelfde
regressieparameter bi opnieuw schatten, dan zou het verschil tussen deze twee schattingen DFBeta
zijn voor het geval dat werd geschrapt. Door te kijken naar de waarden van de DFBeta’s is het
mogelijk gevallen te identificeren die een grote invloed hebben op de parameters van het
regressiemodel; de grootte van DFBeta’s zal echter afhangen van de meeteenheden van de
regressieparameter.
Standardized DFBeta = Een gestandaardiseerde versie van DFBeta. Deze gestandaardiseerde
waarden zijn makkelijker te gebruiken dan DFBeta omdat universele afkappunten kunnen worden
toegepast. Stevens (2002) stelt voor om te kijken naar gevallen met absolute waarden van meer dan
2.
DFFit = Een maat voor de invloed van een zaak. Het is het verschil tussen de aangepaste voorspelde
waarde en de oorspronkelijke voorspelde waarde van een bepaald geval. Als een geval niet
invloedrijk is, moet zijn DFFit nul zijn – wij verwachten dus dat niet-invloedrijke gevallen kleine DFFitwaarden hebben. Wij hebben echter het probleem dat deze statistiek afhangt van de meeteenheden
van de uitkomst, en dus zal een DFFit van 0,5 zeer klein zijn als de uitkomst varieert van 1 tot 100,
maar zeer groot als de uitkomst varieert van 0 tot 1.
Standardized DFFit = Een gestandaardiseerde versie van DFFit.
Covariance Ratio (CVR)\/Covariantieverhouding = Een maatstaf voor de invloed van een geval op de
variantie van de parameters in een regressiemodel. Als deze ratio dicht bij 1 ligt, heeft het geval zeer
weinig invloed op de varianties van de modelparameters. Belsey et al. (1980) bevelen het volgende
aan: als de CVR van een geval groter is dan 1 + [3(k + 1)\/n] dan zal het schrappen van dat geval de
4
Powered by https:\/\/learnexams.com\/search\/study?query=aqa<\/a><\/p>\n\n\n\n