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 voormeting als covariaat?

0 leuk 0 niet-leuks
Dank je wel! als ik het goed begrijp voegt men dan een covariaat, niet om het effect van de covariaat op de afhankelijke variabele te bekijken, maar om het effect van de covariaat "af te zonderen" van het effect van de onhafhankelijke variabelen. Je weet toch al dat de covariaat een effect heeft maar dat is niet het doel van het onderzoek.

Waarom is het dan zinvol om in de oefencasus (sanctiezwaarte en rechtvaardigheid) de voormeting als covariaat te gebruiken?
gevraagd 30 maart in Experimenteel Onderzoek (PB0402 en S05281) door Lara Romero-Giron (240 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
In een eenvoudig design met enkel een voor- en een nameting, en het liefst ook maar 1 afhankelijke variabele, kan een ancova soms een eenvoudigere output opleveren. Maar centraal staat de hypothese:

Als van groot belang is dat een af- of toename plaatsvindt op de afhankelijke variabele, bijvoorbeeld bij een interventiestudie, dan is een RM-ANOVA, (of multilevel, etc.) een betere keus. Denk aan studies zoals; helpt een behandeling in het doen afnemen van depressie klachten, of verbeteren de leerresultaten na het invoeren van formatieve toetsing. Met deze technieken wordt namelijk expliciet op verandering getoetst.

Als de voormeting slechts een baseline-meting is om te controleren voor intitiele verschillen. Dus de manipulatie is geen interventie, maar een construct waarvan je wilt weten of deze causale invloed heeft op een afhankelijke variabele, dan kun je met een covariantieanalyse een eenvoudiger model toetsen. Je wilt namelijk alleen weten of Y verschilt door X, gecontroleerd voor eventueel verstorende individuele baselineverschillen.

Dus: RM-ANOVA toest verandering, ANCOVA reduceert ruis in een verschiltoets. Naar gelang de hypothese kan de ene techniek tot een makkelijkere interpretatie ervan leiden
beantwoord 2 april door Ron Pat-El (45,240 punten)
...