Nulhypothese en effectgrootte ANOVA

Question

Wordt nu in het hoofdstuk over ANOVA de stappen om tot de NHPT te komen overgeslagen of zie ik iets over het hoofd?

Ik zou graag even checken of het zo werkt:

Je rekent een f-waarde uit, variantie between groups/variantie within groups: de verhouding variantie ‘in het model’ en de ruis.
Vervolgens zoek je de p-waarde op die hoort bij die f waarde, bijvoorbeeld met https://www.statdistributions.com/f/ waarbij je dus goed op moet letten dat je vrijheidsgraden voor de noemer (n-k)en de teller (k-1) goed hebt.

 Is de p-waarde voor de f-waarde kleiner dan alpha van bijvoorbeeld 0,05, dan is de kans dat je datapunt uit een steekproevenverdeling komt waarin de subgroepsgemiddelden gelijk zijn aan elkaar en aan de populatiegemiddelde, zo klein, dat we veronderstellen dat ie komt uit de steekproevenverdeling waarin die subgroepsgemiddelden níet gelijk zijn aan elkaar en aan het populatiegemiddelden en er dus een verschil is en dus een effect van de groepsvariabele op de afhankelijke v.

Is dit inclusief de onderstreepte tekst correct?

Ik zag op https://www.statdistributions.com/f/  dat het dan ook nog uitmaakt of je je richt op de waarde op de rechter of linkerstaart, maar dat valt buiten de stof, neem ik aan.

Dus, dan weet je: er is waarschijnlijk een ‘effect’ van de groepsvariabele op de afhankelijke variabele want de gemiddelden van de groepen wijken af van het groepsgemiddelde.

Dan wil je nog weten: hoe groot is dat effect? Daarvoor hebben we eerder vaak een BI uitgerekend, maar dat doen we nu niet (of kan het wel?).
Maar om te beoordelen hoe groot het is op een manier waarbij de schaal niet meer belangrijk is en we dus onderzoeksresultaten kunnen vergelijken, gebruiken we een effectmaat. Bij effectmaten r of Cohen's D zagen we steeds dat gedeeld werd door spreiding, nl sd (of pooled sd), zien we bij eta-kwadraat ook dat gedeeld wordt door spreiding in de hele groep in je steekproef en bij  omega delen we door totale spreiding in de groep in de steekproef = de variantie binnen de groepen oftewel de error, om het net wat correcter uit te drukken dan in eta kwadraat die gebaseerd is op de steekproef. Omega verschilt daarnaast ook in wat er in de teller staat, wat ook neer komt op rekening houden met de error die altijd een rol speelt in een steekproef.

De formule voor omega wordt gevraagd in You Learn, maar hoef je niet te weten, toch?

Answer 1

Je redenatie klopt. Het enige wat niet klopt is dat het BI gebruikt wordt om te bepalen hoe groot een effect is. Het BI wordt gebruikt om iets te zeggen over het effect in de populatie. Een effect size wordt gebruikt om iets te zeggen over de grootte van een effecti in een steekproef.

Formules hoef je nooit te weten op het tentamen, die dienen puur ter uitleg.

Comments

Oh ja, natuurlijk, verkeerde formulering BI.
Bedankt!