Repeated Measures ANOVA - Veronderstellingen van ANOVA met herhaalde metingen
10 belangrijke vragen over Repeated Measures ANOVA - Veronderstellingen van ANOVA met herhaalde metingen
De RM-ANOVA is gebaseerd op een aantal belangrijke aannames voor geldige statistische gevolgtrekkingen, welke 5 zijn dit?
Welke aanname wordt met het volgende bedoeld bij RM-ANOVA: fouten of residuen, op elk tijdstip of in elke benaderingsconditie zijn onafhankelijk. Hoewel elke deelnemer meerdere scores bijdraagt, moeten deze scores onafhankelijk van elkaar tussen de deelnemers worden waargenomen; dat wil zeggen dat de antwoorden van de ene deelnemer die van de andere niet mogen beïnvloeden?
Welke aanname wordt met het volgende bedoeld bij RM-ANOVA: residuen zullen naar verwachting een normale verdeling volgen binnen elke groep of meetpunt?
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Welke aanname wordt met het volgende bedoeld bij RM-ANOVA: dat de correlaties tussen scores die op verschillende tijdstippen zijn verzameld positief en redelijk sterk moeten zijn, ten minste van gemiddelde grootte. Een gebrek aan lineariteit kan het vermogen van de test om echte verschillen in de tijd of tussen condities te detecteren verminderen?
Welke aanname wordt met het volgende bedoeld bij RM-ANOVA: behandelingseffecten zijn consistent tussen individuen; de manier waarop een deelnemer reageert op een behandeling moet representatief zijn voor hoe de totale populatie reageert. Als respons van de behandeling significant verschilt tussen deelnemers, komt de geldigheid van de herhaalde maatregelen ANOVA in gevaar?
Welke aanname wordt met het volgende bedoeld bij RM-ANOVA: sphericity (sferisiteit) verwijst naar de voorwaarde dat de varianties van de verschillen tussen alle combinaties van verwante groepen (niveaus van de factor herhaalde maatregelen) gelijk zijn. Eenvoudiger gezegd, de spreiding van de verschillen tussen tijdspinten moet ongeveer uniform zijn?
Waar of niet waar: ANOVA met herhaalde metingen is niet robuust voor schendingen van sphericity. Wanneer de sphericity wordt geschonden, heeft de f-statistiek de neiging opgeblazen te worden, wat leidt tot kleinere, onnauwkeurige p-waarden en een groter risico op het ten onrechte verwerpen van de nulhypothese?
De mate van schending van sphericity wordt gekwantificeerd door de correctiefactor E (epsilon), waard duidt een E (epsilon) van 1 op?
De mate van schending van sphericity wordt gekwantificeerd door de correctiefactor E (epsilon), waar duidt een E (epsilon) die in de buurt komt van 1/(K-1) (waarbij K het aantal tijdstippen of omstandigheden is) op?
Waar of niet waar: een perfecte spericity E (epsilon) van 1 en een ernstige schending van sphericity E (epsilon) van 1/(K-1) zijn twee zeldzame uiterste en in de praktijk worden meestal tussenliggende waarden van E (epsilon) waargenomen.
De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden















