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!

Wanneer is a-normaliteit van data een probleem bij (factoriële) ANOVA?

0 leuk 0 niet-leuks

Als ik het goed begrepen heb, is er bij een (one way en factoriële) ANOVA de assumptie van normaliteit. Betekent dit dat de scores binnen de groepen in je steekproef normaal verdeeld moeten zijn of gaat het over de steekproevenverdeling (dus bij steeds opnieuw nemen van steekproef)?

  • Als het dit laatste is, hoe test je dat dan (want je hebt natuurlijk maar 1 steekproef)? Argumenteer je dan dat als de normaliteit in je eigen steekproef niet te erg geschonden is, dat het dan wel OK zal zijn?
  • Vanaf wanneer moet je in je analyse een probleem maken van anormaliteit? Ik heb gemerkt dat het op basis van de plots soms lijkt dat er geen probleem is, maar als je naar de kurtosis en skewness waarden kijkt, dat die dan soms toch vrij groot zijn (bvb bij kurtosis 1,2 en skewness 0,8)? Vanaf wanneer is het problematisch?

En hoe rapporteer je dat dan? Meld je bij methoden dat je boxplots of QQ plots uitvoert en bij resultaten dat er op basis van een boxplot of QQ plot geen normaliteitsproblemen lijken te zijn of meld je voor elke verschillende conditie en elke variabele de kurtosis en skewness factoren met SD?

We hebben in de cursus, denk ik, ook niet gezien hoe je met je data moet omgaan in geval van schending van de assumptie. In field wordt wel verwezen naar bootstrapping.

gevraagd 6 april 2017 in Psychologisch Experiment (PE) door patriciamenten (750 punten)
Check deze discussie even, als je hem nog niet hebt gezien, hier staat veel in waar je denk ik iets aan hebt: http://oupsy.nl/help/4113/manipulatiecheck-uitvoeren-niet-voldaan-aan-voorwaarden.
Ja, dat had ik gelezen, en dat deed mij vermoeden dat we niet te snel moeten concluderen dat de assumptie van normaliteit geschonden is. Maar is het voldoende om dat op basis van plots te melden of moet je effectief de kurtosis of skewness parameters melden en vanaf welke waarde ongeveer is het een probleem?

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
De kunst is om een criterium te kiezen en hierbij te blijven. Alle methoden om normaliteit te evalueren hebben hun voor- en nadelen. Toetsen zijn al snel significant naarmate N toeneemt (toename type 1 fout), dus zaken zoals skewness en kurtosis worden steeds onhandiger bij groter wordende N, terwijl zaken zoals K-S juist weer wat handiger worden bij zeer hoge N (ondanks dat deze zeer streng blijft). Figuren zijn redelijk onafhankelijk van de steekproefgrootte, maar zijn lastiger overtuigend te evalueren daar het criterium subjectief wordt vastgesteld.

Wat je ook doet; noteer in de analysesubsectie wat je grenscriteria waren en roll with it.
beantwoord 14 april 2017 door Ron Pat-El (39,900 punten)
...