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Final

Stats Exam Review.docx

8 Pages
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Department
Psychology
Course
PSYC 2040
Professor
Dan Yarmey
Semester
Fall

Description
Stats Exam Review Single­Sample t­test  • One Sample Statistics, One Sample Test  Independent­Groups t­test • Group Statistics, Independent Samples Test Repeated­Measures t­test • Paired Samples Statistics, Paired Sample Correlations, Paired Samples Test One­way Analysis of Variance (1­way ANOVA) (Single­Factor Analysis of Variance) • Between Subjects Factors, Descriptive Statistics, Levene’s Test of Equality of  Error Variances, Tests of Between Subjects Effects, Tukey’s Completely Randomized Factorial (CRF) Analysis of Variance (2­way ANOVA, Two­ Factor Analysis of Variance) • Between Subjects Factors, Descriptive Statistics, Levene’s Test of Equality of  Error Variance, Tests of Between Subjects Effects, Simple Main Effects (Analysis  of Variance)  Split Plot Analysis of Variance • Descriptive Statistics, Tests of Between­Subjects Effects, Tests of Within­Subjects  Effects, Levene’s Test of Equality of Error Variances  Correlation  • Descriptive Statistics, Correlations Regression • Variables Entered/Removed, Model Summary, ANOVA, Coefficients Multiple Regression • Model Summary, ANOVA, Coefficients Chi Square • Gender*Silliness Crosstabulation, Chi Square Tests, Case Processing Summary  Single Factor Analysis of Variance (One­way analysis of variance) • Whether the mean scores of the groups differ  • Single factor design is the most basic procedure (also known as completely  randomized single factor analysis of variance design, or oneway design)  o There is one independent variable, forming the basis of classification of  subjects into different groups (ex. Academic major or alcochol consumed)  o There are a number of different groups of subjects formed by the  independent variable, referred to as the levels of the factor (ex. Levels of  academic major are arts, social science, and science, levels of amount of  alcohol consumed are 2, 5, 10 and 15 ml  o Subjects are randomly assigned to the levels of the factor of interest or are  random representatives of the group in question o There is only one dependent variable (ex. Intelligence, number of errors  made in the learning task, etc.)  • The assumption of independent random sampling means that the subjects in any  one group or treatment condition are a representative sample of that condition,  normally achieved by randomly assigning subjects to conditions  • The assumption of Normality means that the populations from which the samples  were obtained are normally distributed o Unless this is true, the means and variances are not independent of one  another and this is a necessary precondition underlying the F distribution  • The assumption of homogeneity of variance means that the populations from  which each of the groups are obtained have the same variance • The null hypothesis means that the means of the populations from which the  groups were obtained are the same  • The within groups source is a measure of the variability between subjects in each  group • The sum of squares between groups is a measure of the extent to which the same  means differ from the grand mean, the larger this number of the more the means  differ among themselves  • The sum of squared deviations is multiplied by the sample size • The sum of squares within groups is a measure of how much subjects in a group  differ among themselves and this is summed overall the groups, the more subjects  differ among themselves with any one group, the larger the squared deviations of  their scores from the mean of the group and the larger the sum of these squared  deviations over all groups • Sum of squares total is a measure of how much the individuals differ from the  grand mean  o Sum of squares total will equal the sum of the sum of squares between  plus the sum of squares within • Degrees of freedom refer to the number of values that are free to vary, given any  restrictions imposed • Compute mean squares by dividing each of the sums of squares by their degrees  of freedom • Partial eta squared is the ratio of the sum of squares of the effect to the total sum  of squares, used to define the proportion of variance that it explains  • For Cohen (1988), small effects correspond to w = .01, medium is w = .059 and  large/strong effects is w = .138 • The Levene (1960) test of homogeneity of variance is simply an analysis of  variance of the absolute deviations of each observation from the mean of the  group in which it occurs • Tukey HSD defines Type 1 error in terms of a sampling distribution involving the  difference between the largest and smallest mean in a set of r means  o Tukey HSD c
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