Verwerkingsopdracht 4.2

Question

Ik begrijp de output bij verwerkingsopdracht 4.2 niet goed. 

In de uitwerking staat: Uit de analyses blijkt dat voorkennis geen invloed heeft op het aantal correcte antwoorden met betrekking tot de schatting van het energieverbruik (F(2, 304) = 2.22, p = .11, partial η2 = .014) Ze halen dit uit de tabel: tests within subjects effects, kijken bij tijd*kennis. 

Ik zie dat de uitkomst niet significant is. Maar hoe kan je hieruit concluderen dat de covariaat voorkennis dus geen invloed heeft gehad? 

En waarom wordt hier niet gekeken bij de tabel between subjects effect, kijken bij covariaat kennis (zoals uitgelegd in Field en ook gedaan in opdracht 4.1). Als ik in deze rij kijk, zie ik een significante waarde p<0.001. hieruit concludeer ik: er is een significant effect van covariaat kennis op aantal correcte schattingen energieverbruik, F(1,152) = 14,998, p<0.001, partial η2 = .09. 

Kortom: ik begrijp de interactieterm tijd*kennis in de tabel within-subjects effect niet en weet niet hoe ik deze moet interpreteren. Hierbij aansluitend begrijp ik ook niet hoe de within-subjects contrasts voor deze interactieterm geinterpreteerd moeten worden. 

Answer 1

covariaten in een RM-design zijn stiekem lastig. De interactie tijd*covariaat toetst of de covariaat een 'verschil' maakt over tijd, dus dat de verandering van afhankelijke variabele anders is, wanneer de covariaat lager of hoger is

Het between subject effect toetst of de covariaat een effect heeft het gemiddelde van de afhankelijke variabele over tijd. Dus het gemiddelde van voor- en nameting.

Welke van de twee doorslaggevend is kan niet zondermeer gesteld worden. In veel opzichten zijn beide bronnen van informatie waardevol.