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 moet ik figuur 1 van bron De overschrijdingskans en het onderscheidingsvermogen van de t-toets lezen?

0 leuk 0 niet-leuks

Beste,

Vragen over figuur 1 van de bron De overschrijdingskans en het onderscheidingsvermogen van de t-toets, opdracht 2.3.1

1. Hoe moet ik dit figuur lezen? Wat is de precieze verhouding tussen de t-waarde en de standaardfout in dit figuur?

2. Hoe lees ik p-waarde = 0,07 in dit figuur?

3. Is er een formule voor verhouding t-waarde / p-waarde?

Bij voorbaat dank!!

gevraagd 5 februari 2014 in Kwantitatieve Data Analyse (KDA) door ezra.niessink (510 punten)
bewerkt 5 februari 2014 door ezra.niessink
Zou je de instructie voor het stellen van vragen nog eens kunnen bekijken en je vraag kunnen aanpassen? Een vraag als vraag helpt al :-) Probeer een overkoepelende vraag te bedenken, en noem de naam van de bron (er gaan er meerdere over p-waarden), en de taak / subtaak waar deze onder valt.
okay excuus, heb het aangepast
Wat goed, je hebt zelfs een link toegevoegd, heel handig! :-)
(Voor anderen: je moet ingelogged zijn in Moodle om de link te kunnen raadplegen!)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
Je moet dit figuur lezen als een soort histogram. Op de X-as staan t-waarden, en op de Y-as staan het aantal steekproeven waar die t-waarden uitkomen. Omdat de grafiek als proporties van het totale aantal steekproeven is uitgedrukt, is de totale oppervlakte van die grafiek 1. Dit correspondeert met 100% van alle mogelijke t-waarden die uit je steekproef kunnen komen. Zoals je ziet is de kans op een t-waarde van 0 het grootste - dit komt omdat deze grafiek van t-waarden is opgesteld onder aanname dat de nulhypothese waar is, en volgende de nulhypothese is t = 0.

De standaardfout staat niet in deze grafiek, omdat de t-waarden het verschil tussen gemiddelden, gedeeld door de standaardfout, is (zie de formule op pagina 2). Dit betekent tegelijkertijd dat bij een gelijk verschil tussen gemiddelden, de t-waarde groter wordt naarmate de standaardfout kleiner wordt. Je deelt immers door een kleiner getal.

Je tweede vraag: in dit geval is deze p-waarde de proportie van de oppervlakte onder de grafiek die rechts ligt van de gevonden t-waarde. In dit geval ligt dus .07, oftewel 7%, van de oppervlakte onder de grafiek rechts van t=2.50.

En tot slot: ja, die formule is er. Hij is uitermate complex, en daarom gebruik we software om de exacte p-waarde te berekenen. Als je dit graag wil, kan ik je vertellen hoe je dit kunt doen in verschillende pakketten (R, SPSS, Excel), maar je hebt dit nooit nodig - je statistische software berekent de juiste p-waarde gewoon voor je.
beantwoord 5 februari 2014 door gjp (69,620 punten)
1. Okay, omdat de SE in de opdracht 0.4 is en in de figuur x as 0 en y as 0.4 staat dacht ik dat er een verband was. Te meer gezien de sd van de hypothetische 0 situatie ofwel de standaardfout is 0.4.

De 0.4 op de y-as heeft dus niets te maken met de SE uit opdracht 1 van bovengenoemde bron?

2. Je zegt .07 maar de bron zegt op pagina 4 P(t ≥ 2.50) = .007 mis ik iets?

3. Als de formule voor p-waarde is grote lijnen te beschrijven is ben ik wel geinteresseerd. Echter, als u van mening bent dat dit niets toevoegd, neem ik dit van u aan.

(omdat dit moment begrijp ik dat T een verhouding is tussen verschil variabelen en de standaardafwijking van de 0 hypothese ofwel standaardfout. En dat P de kans weergeeft dat deze verhouding aan toeval kan worden toegeschreven.)

1. Klopt! De Y-as is de proportie.

2. Sorry, typo, daar hoort een extra 0 tussen inderdaad!

3. Wel, de formule staat op http://en.wikipedia.org/wiki/Student%27s_t-distribution . . . Dus, enjoy :-)

De p-waarde is de kans op de gevonden uitkomst gegeven dat de nulhypothese waar is. Die aannamen (dat H0 waar is) heb je nodig om de t-verdeling te 'ankeren' (op 0 dus). Anders weten we wel hoe breed die verdeling is (namelijk, de standaard-error, daarom delen we door de standaard-error; een t van 1 betekent dus een afwijking van 1 SE), maar kunnen we de verdeling nog niet tekenen omdat het middelpunt overal op de X-as kan liggen.

helder, bedankt!
...