Week09-10-B- Oefencollege-oneway anova en kruskal-wallis PDF

Preview

Summary

TS2...

Description

WEEK 09: START COMPONENT B Analyse van Varianties ANOVA - one-way ANOVA en een non-parametrisch alternatief (kruskal-wallis)

In ons college : one-way anova en two-way anova als een :

dwz: alle experimentele eenheden (alle te meten objecten) worden verloot over alle k behandelingen, waardoor we k onafhankelijke steekproeven hebben.

Voorbeeld van een one-way anova (één factor) met 3 levels (niveaus) in de factor en 3 exper. units per behandeling.

Stel dat we met de F-toets H0 hebben verworpen, dan moeten we daarna nog kijken: 1. Wat is de effectgrootte (etasquared) , dwz hoe groot is het effect van mijn factor op de responsvariabele (y) ? 2. Wie verschilt van wie en welk verschil is significant ? Hiervoor twee bij twee t-toetsen uitvoeren, met correctie voor de 𝜶-waarde

De kruskal Wallis H-test wordt verderop behandeld.

p-value is heel klein en dus zeker kleiner dan 0,05 en daarom H0 verwerpen

De p-value bij F=11,6 is 0,0028 en dat is kleiner dan 0,05. H0 verwerpen

Stel dat we met de Ftoets H0 hebben verworpen, dan moeten we daarna nog kijken: a. Wat is de effectgrootte (etasquared) , dwz hoe groot is het effect van mijn factor op de responsvariabele (y) ?

Als post-hoc toetsen in SPSS kunnen we gebruiken: - de Tukey methode voor gelijke n in de steekproeven - de Bonferroni methode voor ongelijke n i/d steekpr. - de Scheffé methode kan algemeen toegepast worden.

b. Wie verschilt van wie en welk verschil is significant ? Hiervoor twee bij twee t-toetsen uitvoeren, met correctie voor de 𝜶-waarde Spss kan dat voor ons doen: het zijn de post-hoc toetsen

Als één of meer van de onafh. steekproeven niet normaal verdeeld is en de populatie waaruit de steekprf komt is ook niet normaal verdeeld en de aantallen per steekpr zijn kleiner dan 30 (geen CLS), dan gaan we over op het verdelingsvrije (non-parametrische) alternatief: de Kruskal-Wallis H-toets. Met chi-kwadraat verdeling

Beide formules voor H zijn goed; Het is precies hetzelfde 

Dit hoort bij de vorige bladzijde

H0 wordt verworpen

Twee bij twee post hoc testen met Wilcoxon rank sum toetsen en 𝛼/k

De collegesom over de drie dorpen waarbij men heeft gekeken naar de afstand tussen huis en werk kan hieronder uitgevoerd worden met kruskal-Wallis H-toets. (spss)

Met Kruskal-Wallis H: kritieke waarde is 5,99 (df=2) Ranks groepen

N

Mean Rank

1

10

9.15

2

10

16.45

3

10

20.90

Total

30

allemaal

Met anova gevonden:

a,b

Test Statistics

allemaal Chi-Square

9.257

df Asymp. Sig.

2 .010

a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: groepen . H0 verwerpen

6,85 was groter dan F-kritiek=3,4 ; H0 verwerpen, want je zit in het kritieke gebied. (met ANOVA)

Op de hand : H=9,056 spss heeft gecorrigeerd voor te veel knopen...