{"id":3041,"date":"2023-07-19T12:23:46","date_gmt":"2023-07-19T12:23:46","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/"},"modified":"2023-07-19T12:23:46","modified_gmt":"2023-07-19T12:23:46","slug":"lineaire-regressie-p-waarde","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/","title":{"rendered":"Hoe p-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In de statistiek worden lineaire regressiemodellen gebruikt om de relatie tussen een of meer voorspellende variabelen en een<a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/variabelen-verklarende-reacties\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">responsvariabele<\/a> te kwantificeren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Elke keer dat u een regressieanalyse uitvoert met behulp van statistische software, ontvangt u een regressietabel die de resultaten van het model samenvat.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Twee van de belangrijkste waarden in een regressietabel zijn de regressieco\u00ebffici\u00ebnten en de bijbehorende <strong>p-waarden<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De p-waarden vertellen je of er wel of niet een statistisch significante relatie bestaat tussen elke voorspellende variabele en de responsvariabele.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het volgende voorbeeld laat zien hoe u de p-waarden van een <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/meerdere-lineaire-regressie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">meervoudig lineair regressiemodel<\/a> in de praktijk kunt interpreteren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Voorbeeld: P-waarden interpreteren in een regressiemodel<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we een regressiemodel willen fitten<\/span> <span style=\"color: #000000;\">met behulp van de volgende variabelen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Voorspellende variabelen<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Totaal aantal bestudeerde uren (tussen 0 en 20)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Of de leerling wel of niet gebruik heeft gemaakt van een bijlesdocent (ja of nee)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Responsvariabele<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Examenscore (tussen 0 en 100)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We willen de relatie tussen de voorspellende variabelen en de responsvariabele onderzoeken om erachter te komen of studie- en bijlesuren daadwerkelijk een significante invloed hebben op examenscores.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat we een regressieanalyse uitvoeren en het volgende resultaat verkrijgen:<\/span><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<th style=\"text-align: left;\"> <span style=\"color: #000000;\">Termijn<\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: left;\"> <span style=\"color: #000000;\">Co\u00ebffici\u00ebnt<\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: left;\"> <span style=\"color: #000000;\">Standaardfout<\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: left;\"> <span style=\"color: #000000;\">t Statistieken<\/span><\/th>\n<th style=\"text-align: left;\"> <span style=\"color: #000000;\">P-waarde<\/span><\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <strong><span style=\"color: #000000;\">Onderscheppen<\/span><\/strong><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">48.56<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">14:32 uur<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">3.39<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">0,002<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Uren gestudeerd<\/strong><\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">2.03<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">0,67<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">3.03<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">0,009<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <strong><span style=\"color: #000000;\">Docent<\/span><\/strong><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">8.34<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">5,68<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">1.47<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">0,138<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zo interpreteert u het resultaat van elke term in het model:<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interpretatie van P-waarde voor onderschepping<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De <strong>oorspronkelijke<\/strong> term in een regressietabel vertelt ons de verwachte gemiddelde waarde voor de responsvariabele wanneer alle voorspellende variabelen gelijk zijn aan nul.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In dit voorbeeld is de regressieco\u00ebffici\u00ebnt voor de oorsprong gelijk aan <strong>48,56<\/strong> . Dit betekent dat voor een student die nul uur heeft gestudeerd <em>,<\/em> de gemiddelde verwachte examenscore 48,56 bedraagt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De p-waarde is <strong>0,002<\/strong> , wat ons vertelt dat de oorspronkelijke term statistisch verschillend is van nul.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In de praktijk interesseert het ons over het algemeen niet wat de p-waarde voor de oorspronkelijke term is. Zelfs als de p-waarde niet onder een bepaald significantieniveau ligt (bijvoorbeeld 0,05), zouden we nog steeds de oorspronkelijke term in het model behouden.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interpretatie van de P-waarde voor een continue voorspellende variabele<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In dit voorbeeld zijn <strong>de bestudeerde uren<\/strong> een continue voorspellende variabele die varieert van 0 tot 20 uur.<\/span><\/p>\n<p class=\"main\"> <span style=\"color: #000000;\">Uit het regressieresultaat kunnen we zien dat de regressieco\u00ebffici\u00ebnt voor de bestudeerde uren <strong>2,03<\/strong> bedraagt. Dit betekent dat elk extra uur dat je studeerde gemiddeld gepaard gaat met een stijging van 2,03 punten op het eindexamen, ervan uitgaande dat de voorspellende variabele <strong>Tutor<\/strong> constant wordt gehouden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Neem bijvoorbeeld student A die 10 uur studeert en gebruik maakt van een tutor. Denk ook eens aan Student B die 11 uur studeert en ook gebruik maakt van een tutor. Volgens onze regressieresultaten zal leerling B naar verwachting <strong>2,03<\/strong> punten hoger scoren op het examen dan leerling A.<\/span><\/p>\n<p class=\"main\"> <span style=\"color: #000000;\">De overeenkomstige p-waarde is <strong>0,009<\/strong> , wat statistisch significant is bij een alfaniveau van 0,05.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit vertelt ons dat de gemiddelde verandering in examenscores voor elk extra bestudeerd uur <strong>statistisch significant verschilt van nul<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Met andere woorden: <strong>de bestudeerde uren<\/strong> hebben een statistisch significante relatie met de responsvariabele van de <strong>examenscore<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Interpretatie van de P-waarde voor een categorische voorspellende variabele<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In dit voorbeeld is <strong>Tutor<\/strong> een categorische voorspellende variabele die twee verschillende waarden kan aannemen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 = de student heeft een tutor gebruikt om zich voor te bereiden op het examen<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 = de student heeft geen tutor gebruikt om zich voor te bereiden op het examen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p class=\"main\"> <span style=\"color: #000000;\">Uit het regressieresultaat kunnen we zien dat de regressieco\u00ebffici\u00ebnt voor Tutor <strong>8,34<\/strong> is. Dit betekent dat een student die gebruik heeft gemaakt van een tutor gemiddeld 8,34 punten hoger scoort op het examen dan een student die geen gebruik heeft gemaakt van een tutor, ervan uitgaande dat de voorspellende variabele Gestudeerde uren constant blijft.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Neem bijvoorbeeld student A die 10 uur studeert en gebruik maakt van een tutor. Denk ook eens aan student B die 10 uur studeert en geen gebruik maakt van een tutor. Volgens onze regressieresultaten wordt verwacht dat student A een examenscore heeft die 8,34 punten hoger is dan student B.<\/span><\/p>\n<p class=\"main\"> <span style=\"color: #000000;\">De overeenkomstige p-waarde is <strong>0,138<\/strong> , wat niet statistisch significant is bij een alfaniveau van 0,05.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dit vertelt ons dat de gemiddelde verandering in de examenscores voor elk extra uur dat we studeren <strong>niet statistisch significant verschilt van nul<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een andere manier om het te zeggen: de voorspellende variabele <strong>Tutor<\/strong> heeft geen statistisch significante relatie met de responsvariabele voor de <strong>examenscore<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p class=\"main\"> <span style=\"color: #000000;\">Dit geeft aan dat hoewel studenten die een bijlesdocent gebruikten beter presteerden op het examen, dit verschil te wijten zou kunnen zijn aan geluk.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De volgende zelfstudies bieden aanvullende informatie over lineaire regressie:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/een-eenvoudige-gids-voor-het-begrijpen-van-de-f-toets-voor-de-algehele-significantie-bij-regressie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hoe de F-test te interpreteren voor de algehele significantie in regressie<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/meerdere-lineaire-regressiehypothesen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">De vijf aannames van meervoudige lineaire regressie<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/t-lineaire-regressie-testen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">De t-test begrijpen bij lineaire regressie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In de statistiek worden lineaire regressiemodellen gebruikt om de relatie tussen een of meer voorspellende variabelen en eenresponsvariabele te kwantificeren. Elke keer dat u een regressieanalyse uitvoert met behulp van statistische software, ontvangt u een regressietabel die de resultaten van het model samenvat. Twee van de belangrijkste waarden in een regressietabel zijn de regressieco\u00ebffici\u00ebnten en [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3041","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Hoe P-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld) - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In deze tutorial wordt met een voorbeeld uitgelegd hoe u p-waarden in lineaire regressiemodellen interpreteert.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Hoe P-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld) - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In deze tutorial wordt met een voorbeeld uitgelegd hoe u p-waarden in lineaire regressiemodellen interpreteert.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-19T12:23:46+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/\",\"name\":\"Hoe P-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld) - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-19T12:23:46+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-19T12:23:46+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"In deze tutorial wordt met een voorbeeld uitgelegd hoe u p-waarden in lineaire regressiemodellen interpreteert.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Hoe p-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Hoe P-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld) - Statorials","description":"In deze tutorial wordt met een voorbeeld uitgelegd hoe u p-waarden in lineaire regressiemodellen interpreteert.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Hoe P-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld) - Statorials","og_description":"In deze tutorial wordt met een voorbeeld uitgelegd hoe u p-waarden in lineaire regressiemodellen interpreteert.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-19T12:23:46+00:00","author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"4\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/","name":"Hoe P-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld) - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-19T12:23:46+00:00","dateModified":"2023-07-19T12:23:46+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"In deze tutorial wordt met een voorbeeld uitgelegd hoe u p-waarden in lineaire regressiemodellen interpreteert.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/lineaire-regressie-p-waarde\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Hoe p-waarden in lineaire regressie te interpreteren (met voorbeeld)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3041","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3041"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3041\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3041"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3041"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3041"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}