Unit�19:�Road�Map�(VERBAL) ������������������������������������������������������������������������� !����"#��������������������������� $��%����&����'�����(��)���������&����'��"*���������������������� ������� ����%���������������'����������%����������+�,�������������������������+�� -����%����&����'������(��.�����������&����'���"*���������������� /��������-����%���0 ���� ��������%�������� �����'������+�1������2�+�!�������3�+�4��%(�����,�+�5����������� 6�������-����%����0 �������� ������������7��(����%���������������'���������+�8#�������������� ����������+�,#���������������������� ��������� �������9������� �������%��������������'�������+� ��:�'�������;��������%���!��%��������+���� ��� �� �:������������%�������:��:�������%��������������'������+� �!� ��+������������(������ �:���� � �������*�5��������������������������������7�������������%��������������< � ������2*�5����������%���7�������������%��������������������������#:#�� �������� "<� � ������3*�=�7����7�������7���������������������� ��������� ���� ��������� �����������<� � ������,*�=�7����7�������7���������������������� ������� ����!��� ����������< � ������>*�5������������%����������������:�������:����%��� �!����� ����7��(��%���������:������ �< � ������8*�.�����������������������'��7����������:�������%���%���������:������ ��� �!���������7��(< � �������*�)���������������������'��7����������:�������%�������'������������� ��� �!��������7��(< � �������*�5�������������'���������:��������'������:�%�����9���������%����������������%���%�< � �������*�=�7����7�������7���������������������� �� �"�� ��!� ����������< ? �����-��(������������������������������������������������������ ���������%�#$�: ���������������
Unit�19:�Road�Map�(Schematic) Single�Predictor Continuous Polychotomous Dichotomous Continuous Regression Regression Regression Outcome ANOVA ANOVA T'tests Polychotomous Chi�Squares Chi�Squares Logistic� Regression Dichotomous Chi�Squares Chi�Squares Units�11'14,�19:� Dealing�with� Multiple�Predictors Assumption� Violations Continuous Polychotomous Dichotomous Continuous Multiple Regression Regression Outcome Regression ANOVA ANOVA Polychotomous Chi�Squares Chi�Squares Logistic� Regression Dichotomous Chi�Squares Chi�Squares ? �����-��(������������������������������������������������������ ���������%�#$�: ��������������2
In'Class�Project Repeated�Measures�Outcomes:� �������##$�������%&$�������%' Predictor:� ���� (ASIAN,�BLACK,�LATINO,�WHITE) Fit�and�interpret�a�repeated�measure�ANOVA�model: @ We�will�do�this�step'by'step�together�in�class. Fit�and�interpret�this�multilevel�regression�model: = β + β + β + β + β + β READINGL WAVE WAVE ASIAN BLACK LATINO 1 2 ij ij ij i i i 0 1 1 1 1 1 + β + β + β ASIANxWAVE BLACKxWAVE LATINOxWAV E 1 1 1 ij ij ij 1 1 1 + β + β + β + ε + ASIANxWAVE BLACKxWAVE LATINOxWAV E u 2 2 2 ij ij ij ij i 1 1 1 @ We�will�restructure�the�data�set�together�step'by'step�in�class. @ You�will�dummy�code�the�variables�by�yourself�but�with�as�much�help�as�you�need.� @ You�will�fit�the�model�by�yourself�but�with�as�much�help�as�you need. @ We�will�interpret�the�results�together�step'by'step�in�class. ? �����-��(������������������������������������������������������ ���������%�#$�: ��������������3
Unit�19:�Funky�Research�Question� A�����*�$���:�����������'���������������������'�%����B ������%��/�������*�$�������:�����������������������������������%������:����������� ������:������������������<�� )�������*�� !������������ ��%������!��:��������������"����+����>8" &����'���*������������������������������������������������������ $��%���*�� �������� "�.�A��%������%������������������C���������:�A��� /��������-����%���*�� ����()����*�� "�1���%��������������'�������%����:����'������� �����������7��:���������������� ����()����*��$ +��"��� ��������� ����()����*��$ +��" D����* = β + β + ε READINGL FUNKYVARIA BLE 0 1 We�are�going�to�answer�this�funkily abstract� research�question�using�the�tools�that�we� know�and�love.�There�is�nothing�new�in�this� section.�What�makes�this�research�question� funky�is�my�withholding�of�the�meaning�of� ����()����*�� .�If�you�get�confused,�you� can�replace�in�your�mind� ����()����*�� with� ������ .�So,�instead�of�thinking�about� Group�1�and�Group�0,�you�can�think�about� females�and�males. ? �����-��(������������������������������������������������������ ���������%�#$�: ��������������,
Exploratory�Data�Analysis ��������������>
Recommend
More recommend