Meerdere verschillende t-tests, dat lijkt me niet een echt goed idee, gezien de kans op een type-I fout stijgt naarmate je meer toetsen achter elkaar gebruikt. Dat betekent dus een Repeated Measures ANOVA.
Overigens zou ik het gezin als uitgangspunt nemen, en vervolgens het gemiddeld IQ als afhankelijke var. nemen. Dat scheelt een hoop variantie, hoewel voornamelijk bij grote gezinnen.
Migh
11-5-2003
Zoals je ziet was het ook mijn bedoeling om uiteindelijk hele gezinnen als uitgangspunt te nemen. Verder zijn er twee onderzoeksvragen namelijk wat doet gemiddeld IQ en is het IQ dalend (stijgend) bij opvolgende kinderen.
Bij de eerste onderzoeksvraag zijn we het wat mij betreft volledig eens.
Natuurlijk heb je gelijk als je zegt dat het beter is om de tweede vraag met één toets af te vangen (repeated Anova) dan met verschillende toetsen na elkaar. Vanzelfsprekend heb ik daar wel aan gedacht. Mijn reden om dat in dit geval niet aan te raden is dat de meeste gezinnen 2 kinderen hebben, gezinnen met 3 kinderen komt al veel minder voor en gezinnen met 4 kinderen is al redelijk uitzonderlijk. Zou je de repeated Anova uitvoeren (t/m 4 kinderen) dan lijkt het mij dat SPSS bij gezinnen met twee of drie kinderen tegen missings aanloopt. Dat betekent dat, als ergens een missing is, deze gegevens dan niet in de analyse worden meegenomen. Niet alleen wordt daardoor de steekproef waarin eerste en tweede kind (en ook tweede en derde kind) vergeleken wordt veel kleiner met alle gevolgen van dien. Er wordt ook nog eens heel selectief data weggelaten (van de gezinnen met twee en drie kinderen), hetgeen onherroepelijk zal leiden tot vertekening.
Ik heb zelf geen charmante manier kunnnen vinden om het probleem van die missings (zonder automatisch laten schatten) te omzeilen. Vandaar de suggestie van die t-toetsen. Misschien is het probleem van die missings wel op te lossen. Voor een suggesties op dat gebied houd ik me uiteraard aanbevolen.
Met vriendelijke groet
JaDeX
jadex
11-5-2003
#10859 - Statistiek - Student universiteit