PS: het is in deze cursus vooral belangrijk om te onthouden dat R^2 (en regressie-coefficienten, en factor-ladingen, en eigenwaarden, en alle andere dingen die je uit je steekproefscores kunt berekenen) dus een betrouwbaarheidsinterval heeft.
Het is belangrijk om te leren om geen conclusies te baseren op puntschattingen of verschillen tussen puntschattingen, omdat je dan geen zicht hebt op hoe groot de invloed van ruis is. Betrouwbaarheidsintervallen zijn een handig 'perspectief' op die ruis; maar je kunt eventueel, als dat past bij je benadering, ook hypothesetoetsing gebruiken en dan bijvoorbeeld naar p-waarden kijken.
Als je maar onthoud dat zo ongeveer alles van steekproef tot steekproef verspringt/verschilt, en dat de exacte waarde van R^2, factorladingen, of de interne consistentie in deze ene steekproef dus niet zo informatief zijn als je niet weet hoeveel ze verspringen, is dat het belangrijkste.
Wat het betrouwbaarheidsinterval precies is, maakt in deze cursus dus minder uit - dat is natuurlijk wel belangrijk als je ooit echt onderzoek doet, e.g. in bachelor- of masterthese. Maar daar heb je msch helemaal geen regressie-analyse nodig, dus daarvoor is het nu niet per se de moeite om naar R te switchen als je R verder niet wil gebruiken.