Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

Hoe staan power, effectgrootte, steekproef en ( se) met elkaar in verband?

0 leuk 0 niet-leuks
gevraagd 30 juli 2015 in Methodologie door 83856904 (200 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks

Dit staat uitgelegd in het cursusmateriaal. Ik vermoed dus dat je eigenlijke vraag minder algemeen is, maar dat je een specifieke vraag hebt? Zoja, kun je die in een aparte vraag stellen (volgens de richtlijnen?)? Dan zal ik deze hier kort beantwoorden.

Eerst moet je begrijpen wat het verschil is tussen de populatieverdeling, de verdeling van steekproefscores, en de steekproevenverdeling. Dit staat uitgelegd in deze antwoorden:

Nu weet je dus wat je steekproefgrootte en standaardfout (se) met elkaar te maken hebben. De effectgrootte is vervolgens een 'schaal-loze' maat voor het verband tussen twee variabelen (of soms meer, maar dat soort effectgroottes zijn maar zeer beperkt bruikbaar).

De bekendste effectgrootte (effect size) is de Pearson correlatie: r. Deze loopt altijd van -1 tot 1. Na Pearson's r wordt Cohen's d het meeste gebruikt: deze loopt van $-\infty$ tot $\infty$, waarbij 0 staat voor 'de gemiddelden zijn gelijk'. Dan zijn er nog $\eta^2$ en $\omega^2$ ($\eta^2$ heeft een 'bias', $\omega^2$ niet) voor variantieanalyse en Cramér's V voor $\chi^2$ toetsen, die alle drie van 0 tot 1 lopen (omdat even van de twee variabelen in deze drie effect sizes nominaal kan zijn, is er geen sprake van een richting, dus daarom kunnen ze niet negatief zijn). Elk van deze effectsizes geeft aan hoe sterk de betreffende variabelen samenhangen, en deze effectsizes kunnen worden vergelijken tussen studies (en naar elkaar worden omgerekend).

Zoals je in de twee antwoorden waar ik hierboven naar link zag wordt je standaardfout kleiner naarmate je steekproef groeit. Die standaardfout gebruik je bij het berekenen van de p-waarde die bij je effect size hoort: dus bij een gelijke effect size is de p-waarde lager als je steekproef groter is.

Dit gegeven wordt gebruikt in de berekening van je power: met een power-analyse kun je, voordat je een onderzoek uitvoert, berekenen hoeveel deelnemers je nodig hebt om een gegeven kans te maken een significante uitkomst te hebben, aangenomen dat die effectsize klopt. Er staat meer uitleg over power-analyses in deze antwoorden:

Als het goed is zijn deze verbanden nu helder. Als je hierdoor juist nog meer vragen hebt gekregen, stel die dan in een nieuwe gerelateerde vraag (hieronder staat 'stel een gerelateerde vraag'), en zorg dat je de richtlijnen op http://oupsy.nl/help/ask eerst grondig bestudeert!

beantwoord 31 juli 2015 door gjp (68,790 punten)
bewerkt 31 juli 2015 door gjp
...