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!

Variabele transformeren in slecht 1 groep.

0 leuk 0 niet-leuks
Hallo.

Ik merk aan mijn data dat enkel de afhankelijke variabele Y niet normaal verdeelt is in groep 1 (= groep 0, controle groep; tevens zijn de beide groepen de onafhankelijke variabele: groep met en zonder een licence). Kan ik bijvoorbeeld enkel LN nemen van de waardes in deze groep 0? Hoe mag ik het dan interpreteren? de waardes van groep 1 en 2 zijn namelijk niet normaal verdeelt, enkel deze van groep 2. Of mag je enkel LN toepassen op een volledige reeks waardes van Y.

Mvg
gevraagd 6 april 2014 in Bivariate statistiek door seventh (240 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks

Je mag inderdaad geen transformatie in slechts 1 groep toepassen. Dit moet dan voor je variabele voor alle proefpersonen.

Tegelijkertijd geldt dat, als je voldoende datapunten hebt, het niet erg is als je steekproefscores niet normaal zijn verdeeld: zie http://oupsy.nl/help/112/wanneer-is-mijn-data-te-scheef-niet-normaal-verdeeld. Zoals je daar ziet geldt al met vrij kleine steekproeven dat je steekproevenverdeling normaliteit benadert. Dit hangt er natuurlijk wel vanaf hoe ernstig normaliteit wordt geschonden; die twee zaken (schending normaliteit versus aantal datapunten) moet je dus even tegen elkaar afwegen.

Wat kan helpen is de functie 'normalityAssessment' in het package 'userfriendlyscience' voor R. Dit berekent je steekproevenverdeling, dus dan kun je beoordelen hoe normaal die is. Tegelijkertijd gaat dit wel een stuk verder dan wat je binnen het curriculum van de OU hoeft te kennen, dus ik kan me voorstellen dat je dat wat ver vind gaan :-)

beantwoord 7 april 2014 door gjp (65,600 punten)
...