1. Welke analysetechniek heeft de onderzoeker gekozen? Leg uit waarom deze analyse het meest geschikt is.
Er is een (serie meervoudige) regressie-analyse(s) uitgevoerd.
Steeds is er een kwantitatieve afhankelijke variabele en minstens één kwantitatieve onafhankelijke variabele (interval/ratio meetniveau). Dan is een variantieanalyse minder geschikt dan een regressie-analyse.
Steeds zijn er minstens twee onafhankelijke variabelen dus moet er een meervoudige regressie uitgevoerd worden.
2. Wat is de statistische nulhypothese die hoort bij het effect van Online jezelf tonen op het aantal online vrienden?
H0: βonline jezelf tonen = 0.
NB β staat hier voor de waarde van de ongestandaardiseerde regressiecoëfficiënt in de populatie.
Het antwoord mag ook in woorden, mits duidelijk is dat het om de helling (regressiecoëfficiënt) gaat in de populatie.
3. Wat is hier de uitkomst van de toets op het effect van online jezelf tonen op het aantal online vrienden? Geef ook in woorden weer wat het effect is.
Het effect is significant, maar zwak, b = 0,06 of b* = 0,17, t = 3,50, p = 0,001.
Wanneer we controleren voor (constant houden van) de andere onafhankelijke variabelen, heeft het jezelf online tonen een positief (partieel) effect op het aantal online vrienden: hoe meer je jezelf durft te tonen, des te groter het aantal online vrienden.
4. Geef in woorden weer wat de ongestandaardiseerde regressiecoëfficiënt van Sexe betekent in de middelste tabel.
Omdat in deze dichotomie 0 staat voor jongen en 1 voor meisje, geeft deze coëfficiënt hier aan dat meisjes gemiddeld 1,89 hoger scoren op het zichzelf online durven tonen dan jongens wanneer we alle andere onafhankelijke variabelen (introversie en frequentie online communiceren) constant houden.