Instruktioner till Examinationen Kursen Metoder för Statistisk Analys Karolinska Institutet

Relevanta dokument
Instruktioner till Examinationen Kursen Introduktion till Multivariat Dataanalys Karolinska Institutet

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet

Instuderingsfrågor till avsnittet om statistik, kursen Statistik och Metod, Psykologprogrammet på KI, T8

Användning. Fixed & Random. Centrering. Multilevel Modeling (MLM) Var sak på sin nivå

Användning. Fixed & Random. Centrering. Multilevel Modeling (MLM) Var sak på sin nivå

Regressionsanalys med SPSS Kimmo Sorjonen (2010)

Multilevel Modeling med SPSS Kimmo Sorjonen ( )

Structural Equation Modeling med Amos Kimmo Sorjonen ( )

Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum:

Innehåll: 3.4 Parametriskt eller ej 3.5 Life Table 3.6 Kaplan Meier 4. Cox Regression 4.1 Hazard Function 4.2 Estimering (PL)

Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum:

Regressionsanalys. - en fråga om balans. Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet

Risk Ratio, Odds Ratio, Logistisk Regression och Survival Analys med SPSS Kimmo Sorjonen, 2012

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska

Korrelation kausalitet. ˆ Y =bx +a KAPITEL 6: LINEAR REGRESSION: PREDICTION

Innehåll. Data. Skillnad SEM & Regression. Exogena & Endogena variabler. Latenta & Manifesta variabler

Structural Equation Modeling (SEM) Ingenting är omöjligt

Linjär regressionsanalys. Wieland Wermke

F18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT

Missing data och imputation eller Får man hitta på data? Lars Lindhagen, UCR

Föreläsning 9. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

Upprepade mätningar och tidsberoende analyser. Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

InStat Exempel 4 Korrelation och Regression

2. Finns samband mellan individbundna faktorer och kontextuella faktorer och skolresultat?

MULTIPEL IMPUTATION. Ett sätt att fylla i hålen i ditt datamaterial?

ANOVA Faktoriell (tvåvägs)

Kort manual till SPSS 10.0 för Mac/PC

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Instruktioner till Inlämningsuppgift 1 och Datorövning 1

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

Under denna laboration kommer regression i olika former att tas upp. Laborationen består av fyra större deluppgifter.

Multipel Regressionsmodellen

Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi

STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA

MULTIPEL IMPUTATION - Ett sätt att hantera problemet med missing data

Samhällsvetenskaplig metod, 7,5 hp

Differentiell psykologi

TENTAMEN I REGRESSIONSANALYS OCH TIDSSERIEANALYS

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

Differentiell psykologi

Faktoranalys - Som en god cigarr

OBS! Vi har nya rutiner.

1/23 REGRESSIONSANALYS. Statistiska institutionen, Stockholms universitet

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 11 december, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: )

2. Lära sig skatta en multipel linjär regressionsmodell samt plotta variablerna. 4. Lära sig skatta en linjär regressionsmodell med interaktionstermer

Variansanalys med SPSS Kimmo Sorjonen ( )

ordinalskala kvotskala F65A nominalskala F65B kvotskala nominalskala (motivering krävs för full poäng)

Föreläsning 9. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA

Spridningsdiagram (scatterplot) Fler exempel. Korrelation (forts.) Korrelation. Enkel linjär regression. Enkel linjär regression (forts.

Faktoranalys, Cronbach s Alpha, Risk Ratio, & Odds Ratio

a) Anpassa en trinomial responsmodell med övriga relevanta variabler som (icketransformerade)

OBS! Vi har nya rutiner.

Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA

Residualanalys. Finansiell statistik, vt-05. Normalfördelade? Normalfördelade? För modellen

Kapitel 4: SAMBANDET MELLAN VARIABLER: REGRESSIONSLINJEN

Metodikuppgifter (C), Svarsblankett C

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test.

Statistik och epidemiologi T5

ST-fredag i Biostatistik & Epidemiologi När ska jag använda vilket test?

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2011 Avd. Matematisk statistik GB DATORLABORATION 3: MULTIPEL REGRESSION.

Uppgift 1. Deskripitiv statistik. Lön

Intro till SPSS Kimmo Sorjonen (0811)

Skrivning i ekonometri torsdagen den 8 februari 2007

Bygga linjära modeller! Didrik Vanhoenacker 2007

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 7. Multipel regression. (LLL Kap 15) Multipel Regressionsmodellen

Kapitel 15: INTERAKTIONER, STANDARDISERADE SKALOR OCH ICKE-LINJÄRA EFFEKTER

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är28 poäng. För Godkänt krävs minst 17 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 22,5 poäng.

Att välja statistisk metod

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.

Resursfördelningsmodellen

Föreläsning 7. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Tentamen för kursen. Linjära statistiska modeller. 22 augusti

Statistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning 1

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 10: Multipel linjär regression 1

En rät linje ett enkelt samband. En rät linje + slumpbrus. Observationspar (X i,y i ) MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1.

Målet för D2 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Studentens namn: Studentens personnummer: Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta.

Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA001, 15 hp. Exempeltenta 4

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

Omtentamen i Metod C-kurs

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Onsdag den 20 oktober, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: )

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 7 maj, 2011

Statistik , Stansens PC-klass ASA-huset. Schema: mån ti ons to fre

Medicinsk statistik II

Tillvägaghångssätt för skattning av körkortsmodell

Gör uppgift 6.10 i arbetsmaterialet (ingår på övningen 16 maj). För 10 torskar har vi värden på variablerna Längd (cm) och Ålder (år).

Sambandsmått. Centralmått. Det mest frekventa värdet. Det mittersta värdet i en rangordnad fördelning. Aritmetiska medelvärdet.

Sänkningen av parasitnivåerna i blodet

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Linda Wänström. Omtentamen i Regressionsanalys

7,5 högskolepoäng. Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning. TentamensKod: Tentamensdatum: 30 oktober 2015 Tid: 9-13:00

Transkript:

1 Instruktioner till Examinationen Kursen Metoder för Statistisk Analys Karolinska Institutet Uppdaterad: 140518 För att bli godkänd skall man utföra alla sex uppgifter som beskrivs nedan. OBS: Undervisningen håller sig till SPSS och AMOS, men det är tillåtet att göra sina beräkningar med vilket statistikprogram som helst (ange dock vilket program ni använt er av). Vill man göra sina beräkningar för hand så är detta också OK. De olika dataseten finns utlagda på kurshemsidan (under Examination ) både som SPSS-filer och som tabbavgränsade textfiler. 1. Uppgiften om Variansanalys (ANOVA) Uppgiften går ut på att i viss mån replikera analysen i följande artikel (finns på kurshemsidan): St.Lawrence, J. S., Brasfield, T. L., Shirley, A., Jefferson, K. W., Alleyne, E., O Bannon, R. E. III. (1995). Cognitive-behavioral intervention to reduce African American adolescents risk for HIV infection. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 63, 221-237. Analysen utförs på ett dataset som delvis simulerar det som St.Lawrence et al. använt sig av ( ANOVA_Condom_use ; finns på kurshemsidan; det handlar inte om originaldata). Undersökningens beroende variabel, mätt vid fyra olika tillfällen, är procentuell andel av samlagen under de senaste åtta veckorna då man använt kondom. Eftersom data är simulerade förekommer orimliga värden (< 0 och > 100) men strunta i detta. Mer specifikt skall man utföra följande moment/besvara följande frågor: 1. Ange undersökningens syfte (låtsas, s.a.s., att du är St.Lawrence och att detta är din undersökning). 2. Skapa ett linjediagram som visar de fyra gruppernas (BST female; BST male; EC female; EC male) genomsnittliga värde på den beroende variabeln vid de fyra mättillfällena. 3. Utför en ANOVA för upprepade mätningar (fyra mättillfällen) och med två oberoende variabler mellan individer. Presentera och tolka resultaten. Kan vi anta att kravet på sfäriskhet är uppfyllt? Motivera dina svar. 4. Eftersom analysen ovan påvisar en signifikant trevägs interaktion utförs följande: Testa effekten av tid på kondomanvändningen separat för de fyra olika grupperna (BST female; BST male; EC female; EC male). I varje grupp testas om kravet på sfäriskhet är uppfyllt samt den specifika förändringen över tid (detta görs genom att sätta Contrasts = Repeated). Presentera och tolka resultaten. 5. Utför även följande analys: Fyra separata tvåvägs ANOVOR (en för varje mätning av kondomanvändning, OV = Group och Gender). Om någon interaktion är signifikant går du vidare och analyserar enkla effekter (med hjälp av Split file ). Presentera och tolka resultaten.

2 Texten kan antingen skrivas i samma form som en vetenskaplig artikel (se St.Lawrence et al.s artikel för exempel), men då inkluderas SPSS-output som appendix. Texten kan också skrivas i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS output-tabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 2. Uppgiften om Regressionsanalys Uppgiften går ut på att i viss mån replikera analysen i följande artikel (finns på kurshemsidan): Caspi, A., Sugden, K., Moffitt, T. E., Taylor, A., Craig, I. W., Harrington, H., et al. (2003). Influence of life stress on depression: Moderation by a polymorphism in the 5-HTT gene. Science, 301, 386-389. Analysen utförs på ett dataset ( Regression_Genes_and_depression ; finns på kurshemsidan) som simulerar det som Caspi et al. använt sig av (det handlar alltså inte om originaldata). Följande variabler ingår: (1) IdNum; (2) Allele = kombinationen av 5-HTT gen alleler, med värdena s/s (dubbel uppsättning av korta alleler) s/l (en kort och en lång allele) samt l/l (dubbel uppsättning långa alleler); (3) Number_long = antalet långa alleler i 5-HTT genen, där s/s = 0, s/l = 1 och l/l = 2; (4) Stress_LE = antalet upplevda stressfulla livshändelser, med värdena 0, 1, 2, 3 och 4, där det sista värdet står för fyra eller fler händelser; (5) Dep_Symp = graden av depressiva symptom, variabeln har blivit simulerad och innehåller därmed en del orimliga värdena (t.ex. < 0) men strunta i detta. Mer specifikt skall man utföra följande moment/besvara följande frågor: 1. Estimera den enkla effekten av antalet långa 5-HTT alleler (Number_long) på depressiva symptom (Dep_Symp). Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienten? Vad blir beta-koefficienten? Är koefficienten signifikant? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. 2. Estimera den enkla effekten av antalet upplevda stressfulla livshändelser (Stress_LE) på depressiva symptom (Dep_Symp). Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienten? Vad blir beta-koefficienten? Är koefficienten signifikant? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. 3. Utför en multipel regressionsanalys där du predicerar antalet depressiva symptom utifrån antalet långa 5-HTT alleler OCH antalet upplevda stressfulla livshändelser. Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienterna? Vad blir beta-koefficienterna? Är koefficienterna signifikanta? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. Finns det något problem med kollinaritet? Motivera ditt svar. 4. Standardisera Number_long samt Stress_LE och skapa sedan en interaktionsterm för Number_long * Stress_LE. Utför en analys där depressiva symptom prediceras utifrån antalet långa alleler (standardiserat), antalet upplevda stressfulla livshändelser (standardiserat) samt deras interaktion. Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienterna? Vad blir beta-koefficienterna? Är koefficienterna signifikanta? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. Finns det något problem med kollinaritet? Motivera ditt svar.

3 5. För analysen ovan (punkt 4): Ser sambandet mellan predicerade värden och residualer OK ut? Har någon av försökspersonerna otillbörligt stark påverkan på framräknade parametrar? Motivera dina svar. Texten kan antingen skrivas i samma form som en vetenskaplig artikel (se Caspi et al.s artikel för exempel), men då inkluderas SPSS-output som appendix. Texten kan också skrivas i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS output-tabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 3. Uppgiften om RR, OR, Logistisk- och Cox regression Analyserna utförs på datasetet Ratio_Log_Cox_Illness_Death (finns på kurshemsidan). Här har vi data (jag känner inte till graden av autenticitet) från vad jag tror vara fiktiva cancerpatienter. Följande variabler ingår: (a) patientens id-nummer; (b) kön, med värdet 0 för kvinnor och 1 för män; (c) ålder; (d) histologi, som jag antar handlar vilken typ av cancer patienten har, med värdena 1 = nodular sclerosis; 2 = mixed cellular; 3 = lymphocyte depletion; (e) stadium av sjukdomen med 0 = early och 1 = advanced; (f) om patienten dött under uppföljningsperioden med 0 = nej och 1 = ja; (g) tid fram till död alternativt uppföljningsperiodens slut. Uppgiften går ut på att göra följande: 1. Beräkna Risk Ratio samt Odds Ratio för sambandet mellan stadium av sjukdomen (stage) och om man dött under uppföljningsperioden (dead). Ange kvoterna, deras konfidensintervall samt beskriv i ord hur de skall tolkas. 2. Utför en hierarkisk binär logistisk regressionsanalys med stadium av sjukdomen (stage) som beroende variabel och med följande inkluderingsordning av de oberoende variablerna: (a) patientens kön; (b) patientens ålder; (c) interaktionen mellan kön och ålder. Beskriv vad som händer med modellens prediktiva förmåga i de olika stegen (blir den signifikant bättre). På vilket sätt påverkar de oberoende variablerna oddsen för att patienten skall ha uppnått ett framskridet stadium av sjukdomen? Är effekterna signifikanta? Beskriv och tolka resultaten. 3. Eftersom analysen ovan påvisade en signifikant interaktion mellan kön och ålder vad gäller oddsen för att ha uppnått ett framskridet stadium av sjukdomen går du vidare och tittar på den enkla effekten av ålder separat för kvinnliga och manliga patienter. Hur ser effekten av ålder ut i respektive grupp? 4. Nu till Cox regression. Den beroende variabeln är en kombination av dead (om patienten dött eller inte) samt hur lång tid det tog fram till döden alternativt till uppföljningsperiodens slut (survivaltime). Börja med att titta på om histologi påverkar hazard för att patienten skall ha dött (tänk på att histologi är en kategori-variabel). Beskriv och tolka resultaten. 5. Testa om hazard för att ha dött påverkas av patientens ålder. Beskriv och tolka resultaten. 6. Testa om hazard för att ha dött påverkas av om patienten uppnått ett framskridet stadium av sjukdomen eller inte (stage). Beskriv och tolka resultaten. 7. Testa om hazard för att ha dött påverkas av patientens kön. Beskriv och tolka resultaten.

4 8. Utför en hierarkisk analys där prediktorerna inkluderas i följande ordning: (a) histologi (tänk på att det är en kategori-variabel); (b) kön; (c) interaktionen mellan histologi och kön. Beskriv vad som händer med modellens prediktiva förmåga i de olika stegen (blir den signifikant bättre). På vilket sätt påverkar de oberoende variablerna hazard för att patienten skall ha avlidit? Är effekterna signifikanta? Beskriv och tolka resultaten. 9. Eftersom analysen ovan påvisade en signifikant interaktion mellan kön och histologi vad gäller hazard för att ha avlidit går du vidare och tittar på den enkla effekten av histologi separat för kvinnliga och manliga patienter. Hur ser effekten av histologi ut i respektive grupp? Texten skrivs i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS outputtabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 4. Uppgiften om Faktoranalys Uppgiften går ut på att utföra en faktoranalys av vissa av frågorna i datasetet Factor_analysis_success (finns på kurshemsidan). Data är från 1819 personer som skattat hur pass viktiga olika faktorer är för att man skall bli framgångsrik här i livet. Skattningen är gjord på en skala från 1 (= inte alls viktigt) till 5 (= helt avgörande). De skattade faktorerna är: (1) Att man är från en rik familj (2) Att man har välutbildade föräldrar (3) Att man själv har en bra utbildning (4) Att man har talang (5) Att man arbetar hårt (6) Att man har rätt kontakter (7) Att man har politiska kontakter (8) Att man har rätt hudfärg (9) Att man har rätt religiös tillhörighet (10) Att man är från rätt region i landet (11) Att man har rätt kön (12) Att man har de rätta åsikterna Dessutom innehåller datasetet information om respondenternas kön och utbildningsgrad. Utför följande steg och svara på frågor: 1. Utför en faktoranalys (PCA) på de tolv skattade faktorerna, med varimax-rotation. Lämpar sig data för faktoranalys? Varför? Ett item har låg KMO/MSA, vilket? Vad innebär detta? (ta ändå med detta item i analysen). 2. Vad har item för kommunaliteter? Vad innebär detta? 3. Hur många faktorer plockar analysen fram? Varför? Tycker du att detta verkar vara ett lämpligt antal faktorer? Motivera ditt svar. 4. Ange faktorladdningarna. Vilka item hör till respektive faktor? 5. Döp de tre faktorerna och beskriv vad de mäter (vad står ett högt värde för). 6. Beräkna Cronbachs alpha för de tre faktorerna. Ser det bra ut? Texten skrivs i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS outputtabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni

5 skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 5. Uppgiften om Structural Equation Modeling (SEM) Uppgiften går ut på att i viss mån replikera analysen i följande artikel (finns på kurshemsidan): Cantazaro, A., & Wei, M. (2010). Adult attachment, dependence, self-criticism, and depressive symptoms: A test of a mediational model. Journal of Personality, 78, 1135-1162. Analysen utförs på ett dataset som simulerar det som Cantazaro och Wei använt sig av ( SEM_Depressive_symptoms_and_attachment ; finns på kurshemsidan; det handlar alltså inte om originaldata). Följande modell skall analyseras (Figur 2 i artikeln, endast strukturmodellen visas men modellen måst givetvis även innehålla en mätdel, glöm inte att lägga till erforderliga feltermer). Dependence Attachment Anxiety Attachment Avoidance Depressive Symptoms Self-Criticism Följande latenta variabler ingår i modellen: (1) Attachment Anxiety: Högt värde = hög rädsla för att bli övergiven; tre indikatorer: Anxiety_1 Anxiety_3; (2) Attachment Avoidance: Högt värde = ogillande av intimitet och av att vara beroende av andra; tre indikatorer: Avoid_1 Avoid_3; (3) Dependence: Högt värde = man är väldigt fokuserad på interpersonella relationer och är orolig för att inte bli omtyckt av andra; två indikatorer: DEQ_D och PSI_D; (4) Self-Criticism: Högt värde = man ställer höga krav på sig själv, vill bli respekterad av andra samtidigt som man är orolig för att tappa kontroll och autonomi; två indikatorer: DEQ_SC och PSI_SC; (5) Depressive Symptoms: Högt värde = hög grad av depressiva symptom; tre indikatorer: SDS, CES_D och DASS_D. Följande moment skall utföras och frågor besvaras: 1. Presentera hela modellen (både mät- och struktur-delen) med infogade parameter-värden (standardiserade koefficienter). 2. Hur ser värdena i modellens mätdel ut (bra/dåligt/några konstigheter?). Motivera ditt svar.

6 3. Ange vilken standardiserad direkt samt total effekt Attachment Anxiety har på Depressive Symptoms samt beskriv i ord vad dessa siffror säger oss. Ange hur stor andel (i procent) av den totala effekten av Attachment Anxiety på Depressive Symptoms som medieras via Dependence respektive Self-Criticism. Visa hur dessa medierade (indirekta) effekter kan beräknas utifrån direkta effekter. 4. Ange vilken standardiserad direkt samt total effekt Attachment Avoidance har på Depressive Symptoms samt beskriv i ord vad dessa siffror säger oss. Visa hur den medierade (indirekta) effekten av Attachment Avoidance på Depressive Symptoms via Dependence respektive Self-Criticism kan beräknas utifrån direkta effekter. Vad skulle hända med den totala effekten av Attachment Avoidance på Depressive Symptoms om Attachment Avoidance inte hade någon effekt på Dependence? 5. Ange de standardiserade direkta effekterna av Dependence respektive Self-Criticism på Depressive Symptoms samt beskriv i ord vad dessa siffror säger oss. 6. Ange hur mycket av variansen i de latenta endogena variablerna som kan förklaras av de exogena variablerna (ange också vilka de exogena variablerna är). 7. Ange ett urval av modellens anpassningsmått och beskriv i ord hur pass nöjda vi är. 8. Ta en titt på modification indices och beskriv i ord vad någon (välj en parameter) av värdena där säger oss. Vilka för- respektive nackdelar skulle det innebära att göra så (lägg dock inte till någon parameter i detta skede)? 9. I sin första modell hade Cantazaro och Wei en direkt effekt från Attachment Anxiety på Depressive Symptoms. Lägg till denna effekt och visa (med beräkning) att detta inte leder till någon signifikant förbättring av modellen. Skriv texten i form av en SPSS-undervisning-handout (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. 6. Uppgiften om Multilevel Modeling (MLM) Uppgiften går ut på analysera datasetet som heter MLM_socioeconomic_position. Detta dataset simulerar ett riktigt dataset, men det är alltså inte originaldata. Följande variabler ingår (du får gärna beskriva dessa i din text): 1. Intelligens ju högre värde desto högre uppmätt intelligens i tonåren. 2. Utbildning ju högre värde desto högre uppnådd utbildningsnivå vid 25 års ålder. 3. SEB socioekonomisk bakgrund, ju högre värde desto bättre ställt hade man det i barndomen. 4. USEP25, USEP30, USEP35, och USEP40 uppnådd socioekonomisk position vid 25-40 års ålder, ju högre värde desto bättre ställt har man det. Mer specifikt skall man utföra följande moment/besvara följande frågor: i. Börja med att grand mean centrera variablerna Intelligens, Utbildning och SEB. ii. Omstrukturera data så att varje person får fyra rader (en för varje mätning av USEP). Skapa en tidvariabel som står för antalet år sedan man fyllde 25 (varje person får alltså fyra värden, nämligen 0, 5, 10 och 15). 1. Analysera Modell 1: Fixed intercept, inga prediktorer, USEP som beroende variabel. Presentera och tolka resultaten. 2. Analysera Modell 2: Random (och fixed) intercept, inga prediktorer, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 1? Vad händer med

7 residualerna jämfört med Modell 1? Finns det någon signifikant variation i USEPinterceptet mellan individer? Vad innebär detta? Presentera och tolka resultaten. 3. Analysera Modell 3: Random (och fixed) intercept, fixed effekt av tid, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 2? Vad händer med residualerna jämfört med Modell 2? Hur ser effekten av tid på USEP ut? Presentera och tolka resultaten. 4. Analysera Modell 4: Random (och fixed) intercept, random (och fixed) effekt av tid, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 3? Vad händer med residualerna jämfört med Modell 3? Varierar effekten av tid på USEP signifikant mellan individer? Presentera och tolka resultaten. 5. Analysera Modell 5: Random (och fixed) intercept, random (och fixed) effekt av tid, fixed effekt av intelligens (centrerat) samt interaktionen mellan intelligens (centrerat) och tid, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 4? Hur ser huvudeffekterna av tid och intelligens (centrerat) samt deras interaktion ut? Hur tolkas dessa resultat? Vad händer med residualerna samt med variansen i interceptet och i effekten av tid mellan individer jämfört med Modell 4? Presentera och tolka resultaten. 6. Analysera Modell 6: Upprepa Modell 5 men byt ut intelligens mot utbildning (centrerat). Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 4? Hur ser huvudeffekterna av tid och utbildning (centrerat) samt deras interaktion ut? Hur tolkas dessa resultat? Vad händer med residualerna samt med variansen i interceptet och i effekten av tid mellan individer jämfört med Modell 4? Presentera och tolka resultaten. 7. Analysera Modell 7: Upprepa Modell 5 men byt ut intelligens mot socioekonomisk bakgrund (SEB) (centrerat). Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 4? Hur ser huvudeffekterna av tid och SEB (centrerat) samt deras interaktion ut? Hur tolkas dessa resultat? Vad händer med residualerna samt med variansen i interceptet och i effekten av tid mellan individer jämfört med Modell 4? Presentera och tolka resultaten. Skriv texten i form av en SPSS-undervisning-handout (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Inlämning Inkludera alla sex uppgifter i samma dokument (jag vill INTE få flera dokument från samma person). Inlämningsuppgiften mejlas till följande två adresser (båda två): 1) kimmo.sorjonen@ki.se 2) kimmo.sorjonen.ki@analys.urkund.se I urkund görs en plagieringskontroll och om texten är plagierad så riskerar man att bli avstängd från sin utbildning. DET ÄR ALLTSÅ FÖRBJUDET ATT PLAGIERA REDAN EXISTERANDE TEXTER. Bedömning & Betygsättning Inlämningsuppgiften bedöms och betygsätts utifrån följande kriterier: A. Uppfylls instruktionerna? (helt = 2; hyfsat = 1; nej = 0)

8 B. Verkar beräkningarna vara korrekt utförda? (helt = 2; hyfsat = 1; nej = 0) C. Innehåller texten felaktiga påståenden? (nej = 2; mindre allvarliga = 1; flera/grova = 0) För betyget Godkänd krävs minst en poäng på VARDERA kriteriet A-C ovan.