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!

0 leuk 0 niet-leuks

Onderstaande tekst is vrij lastig geschreven vind ik. Wat ik er niet van snap, heb ik in hoofdletters erachter gezet. Kan iemand me uitleggen of ik nu ongeveer snap wat er staat (dat noem ik onderaan)?

'Zoals gezegd is de -waarde meestal de kans op een gegeven puntschatting of (OP) een extremere waarde. Met een extremere waarde wordt hier een waarde bedoeld die verder van de nulhypothesewaarde afligt. (WAT IS DE/EEN NULHYPOTHESEWAARDE?) Bij een nulhypothesewaarde van (WAT DUS BETEKENT: EHM>> DE NULHYPOTHESE IS WAAR NOCH ONWAAR? WAAR STAAT DIT EERDER UIGELEGD?) is dat (VERWIJSt 'DAT' NAAR...EXTREMERE WAARDE?) dus een hogere waarde voor een positieve puntschatting en een lagere waarde voor een negatieve puntschatting. Als een waarde  bovendien zowel positief als negatief kan zijn, zoals het geval is bij correlaties (zie hoofdstuk Correlaties), dan betekent “extremer” niet alleen hoger of lager, maar ook verder van af in de andere richting. (HOGER OF LAGER IS TOCH EEN RICHTING? WAT STAAT HIER NU PRECIES?) Bij een puntschatting van zijn de extremere waarden dus alle correlaties van én alle correlaties van .'

Dus als ik het goed begrijp de p-waarde kan de kans uitdrukken op een puntschatting uit een genomen steekproef OF op een extreme waarde, die dus links of rechts van die puntschatting ligt? En wanneer reken je de p-waarde uit van de extreme waarde?

in Inleiding Onderzoek (OIO, PB02x2; was Inleiding Data Analyse, IDA) door (1.2k punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
De p-waarde is de kans op een puntschatting uit een genomen steekproef of een extremere waarde, terwijl er in de populatie geen effect is. Dat laatste is denk ik een belangrijke toevoeging die in dit stukje ontbreekt. "Geen effect" kan verschillende dingen betekenen, maar in het voorbeeld over correlatie is dat zo als er een correlatie van 0 is.

In dit specifieke voorbeeld is de nulhypothese waarde (de waarde die hoort bij de nulhypothese in dit voorbeeld) dan ook 0. Als je in je onderzoek een bepaalde correlatie vindt, dat kan elke mogelijke correlatie zijn, dan wordt hierbij een p-waarde berekent. Die p-waarde geeft aan wat de kans is dat je in je steekproef die specifieke correlatie vindt of een extremere (dus groter of kleiner in dit geval), terwijl er in de populatie geen correlatie bestaat.

De vertaling naar je onderzoek is dat je voor je steekproef een correlatie analyse uitvoert, daarbij wordt een specifieke correlatie gerekend en een specifieke p-waarde. Die p-waarde kun je dus intepreteren als de kans op jouw correlatie (of een grotere) terwijl er in de populatie geen correlatie is.
door (49.7k punten)

Ok bedankt, ik laat het even bezinken.
Maar ik denk dat ik in je antwoord nog niet lees hoe ik onderstaande zin moet begrijpen

....dan betekent “extremer” niet alleen hoger of lager, maar ook verder van af in de andere richting. (HOGER OF LAGER IS TOCH EEN RICHTING? WAT STAAT HIER NU PRECIES?) Of bedoelen ze hier, dat het ook een negatief OF een positief verband kan zijn?

Ik laat het maar even.
Ik merk dat het wel lastig is te bepalen hoeveel ik nu wel of niet precies moet begrijpen van het boek. Ik ben geneigd te denken dat ik alles moet begrijpen en denk me suf, het is wat teleurstellend als dan blijkt dat het onnodig ingewikkeld gemaakt is. Maar ja, fijn dat je zo snel kunt antwoorden in elk geval.

Misschien helpt een concreet voorbeeld. Als je in je steekproef een correlatie vindt van .30 en je berekent daar een p-waarde bij, dan staat die p-waarde voor de kans op een correlatie van .30 of hoger of de kans op een correlatie van -.30 en lager. Omdat hoger/lager lastig is bij positieve en negatieve getallen wordt er gesproken van "verder van 0 af."

Wat je kunt doen is alvast naar de oefententamens kijken in thema 8, die geven je een goed idee van hoe specifiek je de stof moet kennen.
...