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

Hoe interpreteer je een significante BETA coefficient die toch buiten het betrouwbaarheidsinterval ligt?

Is de bijbehorende variabele dan significant van invloed of toch niet?

Thanks

in Experimenteel Onderzoek (OEO, PB04x2) door (550 punten)
Zou je een data-voorbeeld kunnen geven, want het is mij niet duidelijk buiten welk confidence interval een significante parameterschatting zou moeten liggen. De parameter heeft namelijk zelf een confidence interval; het kan nooit buiten zichzelf liggen
Oke, dit de betreffende regel vd output meerv regressie:
 
@VOORBEELD
b=.613 deze is significant, en valt binnen betr.interval, zie onder
ST.ERROR=.098
BETA=.297 maar deze valt buiten (=lager dan) betr. interval, is de BETA dan nog steeds significant? 
t=6.284
SIG..000
LOWER BOUND .421
UPPER BOUND 1.818
 
Thanks!
 
 
 
 
 

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks

Ah, dit komt door een fout in SPSS. Of, fout - nou ja, een uiterst onhandige manier om de resultaten te presenteren :-)

Bij regressie-analyse is het symbool voor regressie-coefficienten $\beta$, beta dus. Die worden vervolgens genummerd; $\beta_0$ voor het intercept, en $\beta_1$ voor de eerste voorspeller, $\beta_2$ voor de tweede voorspeller, etc.

Naast de gewone huis-tuin-en-keuken beta, de ruwe beta, kun je ook de gestandaardiseerde beta uitrekenen. Da's precies hetzelfde, maar dan uit een regressie-analyse waarbij eerst alle variabelen (zowel de afhankelijke als de voorspellers) eerst zijn gestandaardiseerd.

SPSS respecteert deze conventies niet om de een of andere reden, en noemt de ruwe beta "b" en de gestandaardiseerde beta "beta". Erg onhandig en verwarrend, maar het is nu eenmaal zo.

Het betrouwbaarheidsinterval is het betrouwbaarheidsinterval om de ruwe beta heen. De gestandaardiseerde beta is op een hele andere schaal. Het heeft helemaal geen zin om er over na te denken of die in het betrouwbaarheidsinterval van de ruwe beta valt. Je kunt natuurlijk wel z'n eigen betrouwbaarheidsinterval uitrekenen als je wil.

Is dit te volgen?

door (77.4k punten)
Ja GJ prima te volgen; in sommige opdrachten waar gewerkt wordt met gestandaardiseerde variabelen gebruik je de BETA waarvan, begrijp ik nu, je dus niet kunt zien of die betrouwbaar is.

Dus ja, ik ben wel benieuwd hoe je kunt berekenen of die gestandaardiseerde BETA betrouwbaar is, oftewel hoe je die waarde in je onderzoek kunt gebruiken?

Thx
Wel, ik zou gewoon al je variabelen standaardiseren, en dan je regressie uitvoeren :-) Er zijn msch nog andere manieren, maar hierbij blijf je het dichtste betrokken bij het proces als je begrijpt wat ik bedoel. Als je dan je regressie uitvoert, zijn de B's en beta's gelijk, en zijn de CI's de CI's van je gestandaardiseerde beta's IPV van je ruwe beta's.
bedankt, is duidelijk...toch beetje vreemd: als spss standaard een gestandaardiseerde BETA toont, waarom dan niet standaard gestandaardiseerde variabelen :)
...