Vraag jij je ook af welke statistische toets de juiste is voor je onderzoek?
Welke statistische test/analyse voor jouw onderzoek de juiste is, is afhankelijk van een aantal factoren. Dit is ook de reden dat je niet zomaar kunt opzoeken in een artikeltje wat de juiste is.
Om een voorbeeld te geven, dit zijn enkele factoren die samen bepalen of een ANOVA, Chi Squared, een t-toets, regressie, Kruskal Wallis of een van de andere significantie toetsen de meest geschikte voor jouw onderzoek is:
- Hoeveelheid afhankelijke variabelen
- Het type van je afhankelijke variabele(n)
- en indien categorisch, hoeveel categorieen?
- Hoeveelheid onafhankelijke (‘predictor’) variabelen
- Het type van je onafhankelijke variabele(n)
- en indien categorisch, hoeveel categorieen?
- Is je data normaal verdeeld?
- etc
Wij adviseren daarom gebruik te maken van dit google forms tooltje om in minder dan een minuut te achterhalen wat de meeste geschikte statistische toets is voor jouw onderzoek.
* Dit zijn de statistische toetsen die meegenomen worden in deze wizard:
“t-Toets, “Biserial/Point-Biserial Correlation”, “Mann-Whitney Test”, “Wilcoxon Matched-Pairs Test”, “One Way independent ANOVA”, “Kruskal-Wallis Toets”, “One Way Repeated Measures ANOVA”, “Friedman’s ANOVA”, “Pearson Correlatie, “Regressie”, “Spearman Correlation, “Kendall’s Tau”, “Independent Factorial ANOVA, “Multiple Regression”, “Factorial Repeated Measures ANOVA”, “Factorial Mixed ANOVA”, “ANCOVA”, “Pearson Chi-Square, “Likelihood Ratio”, “Logistic Regression, “Loglinear Analysis”, “MANOVA”, “Factorial MANOVA”, “MANCOVA
Bekijk ook onze meest gebruikte scriptie hulp (en uitbesteed) partners:
Nr. 1
ExtraEssay
Nr. 2
GradeMiners.org
Nr. 3
Scriptiemaster.nl
Of lees hier de opties om je scriptie te laten schrijven door een scriptie-ghostwriter.
Werkt bovenstaande tool hier niet?
Zie hieronder de instructies om deze tool direct vanuit de developer’s github te gebruiken.
- Ga naar deze github.com link.
- Zoek naar het blok met de relevante beschrijving (iets met ‘tool for choosing the appropriate statistical test’) en klik bijbehorende link
(de locatie/link kan wijzigen maar is hier op dit moment.) - Beantwoord de (max 7) simpele vragen over je onderzoeksontwerp en een van de 24 meegenomen statistische toetsen rolt er uit als meest geschikte voor jouw research design.
Free en open source, github.com/stevenpeutz
F.A.Q.
Dit is je onafhankelijke variabele. Dat wil zeggen de variable waar je bijvoorbeeld mee manipuleert of verschillende groepen mee creert . Dit is dus juist niet de variabele waarin je in verschil verwacht/hoopt te meten.
Dit is je afhankelijke variabele. Dat wil zeggen de variable waar je nieuwgierig naar bent. De variabele waarin je in verschil verwacht/hoopt te meten.
Hier mee wordt het “data-type”, ook wel “meetlevel” genoemd, bedoeld. Een variabele van “continu” level is het meetlevel dat je zou kunnen vergelijken met en meetlat. Waar het verschil tussen “5” en “6” (e.g. centimeters, seconden, etc) even groot is als het verschil tussen 1 en 2.
(dit is bijvoorbeeld niet geval bij een variabele met “man” of “vrouw”, en zelfs niet bij een likert-schaal variabele (e.g. “helemaal mee eens”, “mee eens” etc).
Hier mee wordt het “data-type”, ook wel “meetlevel” genoemd, bedoeld. Een variabele van “categorisch” level is in veel opzichten het meest simpele type. Dit wordt ook wel het nominale level genoemd en is bijvoorbeeld een de variabele “man” en “vrouw”, “small”, “medium”, “large” of bijvoorbeeld verschillende nationaliteiten.
Veel tests verliezen hun betrouwbaarheid als de data waarop je ze gebruikt niet aan bepaalde eisen voldoet. Dat wil niet zeggen dat je geen goede toetsen tot je beschikking als je data niet aan de eisen voldoet, maar wel dat je voor hetzelfde research design ander toetsen zult moeten gebruiken. Een voorbeeld van een parametric test assumptie is die van normale verdeeldheid. Als je data niet normaal verdeeld is (denk aan de standaard bell curve) moet je hier “nee” antwoorden zodat je enkel non-parametrische test te geadviseerd krijgt.
ThesisHulp is gebouwd op wordpress. De tool is een decision tree met conditionele logica, deze is gebouwd in javascript. Dit is wat lastig goed gecombineerd te krijgen. Vandaar nog even de uitweg naar github..
Ja, deze kan wijzigen en niet meer werken (vandaar bovenstaande beschrijving), maar op dit moment is het deze link: statistische toets kiezen tool.
Deze termen worden door elkaar gebruikt, her is wat slordig, excuses, maar in de praktijk bedoelen we met alle drie simpelweg de methode om een hypothese te toetsen, waarbij het meestal gaat om het berekenen van de significantie van verschillen tussen twee groepen. De toetsen hiervoor zijn altijd statistische methoden vandaar deze drie termen.
De volgende toetsen worden meegenomen:
“t-Toets,
“Biserial/Point-Biserial Correlation”,
“Mann-Whitney Test”,
“Wilcoxon Matched-Pairs Test”,
“One Way independent ANOVA”,
“Kruskal-Wallis Toets”,
“One Way Repeated Measures ANOVA”,
“Friedman’s ANOVA”,
“Pearson Correlatie,
“Regressie”,
“Spearman Correlation,
“Kendall’s Tau”,
“Independent Factorial ANOVA,
“Multiple Regression”,
“Factorial Repeated Measures ANOVA”,
“Factorial Mixed ANOVA”,
“ANCOVA”,
“Pearson Chi-Square,
“Likelihood Ratio”,
“Logistic Regression,
“Loglinear Analysis”,
“MANOVA”,
“Factorial MANOVA”,
“MANCOVA”