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

Bij verwerkingsopdracht 5.4.8 is de conclusie op Youlearn: "Het lijkt inderdaad dat naarmate iemand ouder is, de toename in arbeidstevredenheid minder is."

Maar de R2 is gelijk aan 0.07. Dat betekent toch dat je maar in 7% van de gevallen de waarde van dif_worksat kunt verklaren door de waarde van Age? In dat geval zou ik denken dat dat niet erg helpt. Of begrijp ik het nu verkeerd?

r = [-.44; -.09], -.27, p = .004
Multiple R-squared: [.01; .19] (point estimate = 0.07, adjusted = 0.07)
Test for significance: F[1, 108] = 8.61, p = .004

in Inleiding Onderzoek (OIO, PB02x2; was Inleiding Data Analyse, IDA) door (3.7k punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
 
Beste antwoord
Bij regressie-analyse kijk je naar verschillende dingen. Je wilt de vraag beantwoorden of het waarschijnlijk is dat wat je in je steekproef vindt ook in de populatie terug te zien is. Ten tweede wil je iets zeggen over hoe relevant het is (hoe groot het effect is). Deze toetststatistieken vertellen je dat de kans groot is dat leeftijd ook in de populatie een voorspeller is van arbeidstevredenheid. Uit de hellingscoefficient maken we op dat het om een negatief effect gaat (dus hoe ouder, hoe minder tevreden). Vervolgens zien we aan R kwadraat en het betrouwbaarheidsinterval dat er maar een klein deel van variantie in arbeidstevredenheid verklaard wordt. Dus het is waarschijnlijk dat leeftijd een voorspeller is, het is alleen niet een hele sterke.
door (38.4k punten)
geselecteerd door
...