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
In het bovenstaande antwoord wordt geschreven dat het ook belangrijk is om naar de grootte van het effect te kijken (Beta), niet alleen naar de significantie. Zijn er vuistregels om de grootte van een effect te beschrijven? Bijvoorbeeld op p.217 van de reader OP Kwantitatieve data-analyse 2e druk 2009 staan vuistregels voor de benaming om de samenhang tussen twee variabelen te kwalificeren. Worden deze daarvoor gebruikt?
in Longitudinaal Onderzoek (PB17x2) door (120 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks

Helaas zijn effectgrootten in multilevel-modellen niet zo makkelijk te gebruiken. In 'normale' regressieanalyses en ANOVA's (allen lineare modellen) neemt R^2 toe wanneer het aantal geschatte parameters toeneemt. Dat maakt R^2 makkelijk te vergelijken tussen modellen, en het maakt de effectgrootte ook absoluut interpreteerbaar. 

Deze luxe is er niet voor multilevelmodellen. R^2 kan zelfs soms afnemen wanneer het aantal parameters dat geschat wordt toeneemt. Dus modellen onderling op fit beoordelen kan nog (-2LL, AIC, etc.), maar een effectgrootte zelf is controversieel.

zie bijvoorbeeld. Peugh, J. L. (2010). A practical guide to multilevel modeling. Journal of school psychology48(1), 85-112.

door (63.5k punten)
...