Statistische toetsing – keuzestress

[amarins03hotmail-com]

Hi!

Ik doe onderzoek naar de kijkrichting van mensen terwijl ze een roltrap gebruiken, hierbij heb ik veel verschillende condities en ben ik de weg kwijt welke statistische toetsing ik nodig heb. Ik heb de volgende variabelen:

• Richting roltrap (dalend/stijgend)
• Lengte roltrap (lang/kort)
• Kijkrichting (9 verschillende punten waar ze naar kunnen kijken)

Tevens heb ik de deelnemers verdeeld in twee leeftijdsgroepen, jongere en oudere volwassenen. En drie verschillende momenten: opstappen, afstappen en het daartussen staan op de roltrap. Deze drie wil ik gaan splitsen. Ik twijfel nog of ik geslacht ook mee moet nemen. De kijkrichting ga ik uitdrukken in percentage van het gehele gemeten moment.

Advies is erg welkom!

[Begeleider Vince]

Het lijkt erop dat je onderzoek meerdere onafhankelijke variabelen heeft, waaronder richting van de roltrap, lengte van de roltrap, kijkrichting, leeftijdsgroep en moment. Het is ook mogelijk dat geslacht een andere onafhankelijke variabele is.

Afhankelijk van je onderzoeksvraag en hypothesen, zijn er verschillende statistische toetsen die je kunt gebruiken om de gegevens te analyseren. Een mogelijke benadering is om een ​​multifactoriële ANOVA (Analysis of Variance) uit te voeren, waarbij je verschillende effecten kunt onderzoeken en kijken of er significante interacties zijn tussen de factoren. Je kunt bijvoorbeeld kijken of er een significant verschil is in de kijkrichting tussen de richting van de roltrap (dalend/stijgend), lengte van de roltrap (lang/kort), leeftijdsgroep en moment, en of deze effecten elkaar beïnvloeden.

Als je een significant effect vindt in de ANOVA, kun je post-hoc-analyses uitvoeren om specifieke verschillen tussen groepen te onderzoeken. Je zou bijvoorbeeld kunnen onderzoeken welke kijkrichtingen vaker voorkomen bij jongere volwassenen in vergelijking met oudere volwassenen, en of er verschillen zijn tussen de verschillende momenten waarop mensen zich op de roltrap bevinden.

Als geslacht een onafhankelijke variabele is, kun je dit meenemen in de ANOVA als een extra factor en kijken of er significante verschillen zijn tussen mannen en vrouwen.

Het is belangrijk om de analyseplan te maken voordat je de gegevens verzamelt, omdat dit ervoor zorgt dat je de juiste gegevens verzamelt en zorgt dat je de gegevens op de juiste manier kunt analyseren. Succes met je onderzoek!