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
Ik kan alle data van de vraag niet kopiëren, maar de twee antwoorden luiden:

A. De assumptie van onafhankelijkheid van de experimentele manipulatie en covariaat is niet geschonden.

B. Omdat de leesvaardigheid niet verschilt tussen studenten die het tentamen wel of niet gemakt hebben is een verdere ANCOVA niet meer nodig.

Ik begrijp op basis van de data bij de vraag waarom B onjuist is, maar ik begrijp niet waarom A juist is. Waarom is A juist?

De covariaat leesvaardigheid is significant (p = .0,013) en ook de interactie tussen de covariaat en de onafhankelijke variabele is significant (p = .027), dan is de assumptie van onafhankelijkheid toch geschonden?
geleden in Experimenteel Onderzoek (PB0402 en S05281) door (940 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
 
Beste antwoord
Een covariaat heeft drie onderliggende assumpties

1) de covariaat heeft verband met de afhankelijke variabele. Een covariaat hoort variantie te delen met de afhankelijke variabele, en het opnemen ervan in een model zou daarom onverklaarde variantie moeten verminderen. In dit geval lijkt er een associatie te zijn (p = .013).

2) de kracht van het effect van de covariaat op de afhankelijke variabele moet gelijk zijn in alle condities. De covariaat kan niet goed onverklaarde variantie filteren in de afhankelijke variabele als dit niet in gelijke mate gebeurt voor iedere groep. Er mag dus geen interactie-effect zijn tussen covariaat en manipulatie op de afhankelijke variabele. In dit geval lijkt deze assumptie geschonden door het significante interactie-effect (p = .027).

3) Een covariaat is (theoretisch) pas een covariaat als het alléén verband heeft met de afhankelijke variabele. De covariaat moet eigenlijk onafhankelijk zijn en enkel de afhankelijke variabele beinvloeden. De covariaat moet dus eigenlijk een signaalverstoorder zijn. Door de covariaat in het model op te nemen zou daarom de ruis gefiltert kunnen worden zodat het signaal (de manipulatie) duidelijker doorkomt. Als de manipulatie een effect heeft op de covariaat, dan is de covariaat (theoretisch) geen echte covariaat meer, maar misschien eerder een mediator of een confounder. De manipulatie mag dus geen effect hebben op de covariaat (als afhankelijke variabele).

In de vraag hier zie ik niet zo snel wat er voor info gegeven werd hierover. Maar als het effect X -> C [manipulatie -> covariaat) niet significant was (en/of lage effectgrootte), dan is er aan de  assumptie voldaan.
geleden door (52.0k punten)
geselecteerd geleden door
...