Statistics Homework
Tylr00
1. When should you use a factorial ANOVA rather than a simple ANOVA to test the significance of the difference between the average of two or more groups?
2. Create a drawing or plan for a 2 x3 experimental design that would lend itself to a factorial ANOVA. Be sure to identify the independent and dependent variables.
3. #4 Use Chapter 14 Data set 3 (below) and answer the following questions in an analysis of whether level of stress and gender has an impact on caffeine consumption (measured as cups of coffee per day).
a. Is there as difference between the levels of caffeine consumption for the high-stress, low-stress, and no-stress groups?
b. Is there a difference between males and females, regardless of stress group?
c. Any interactions?
Chapter 14 Data set 3
severeity | treatment | Pain Score | severity | Treatment | Pain Score | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 5 | 2 | Placebo | 5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 4 | 2 | Placebo | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 5 | 2 | Placebo | 5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 4 | 2 | Placebo | 4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 3 | 2 | Placebo | 4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 3 | 2 | Placebo | 6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 3 | 2 | Placebo | 5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 4 | 2 | Placebo | 4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 5 | 2 | Placebo | 2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 5 | 2 | Placebo | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 5 | 2 | Placebo | 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 6 | 2 | Placebo | 2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 6 | 2 | Placebo | 2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 7 | 2 | Placebo | 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 6 | 2 | Placebo | 4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 5 | 2 | Placebo | 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 7 | 2 | Placebo | 2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 6 | 2 | Placebo | 2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Drug #2 | 8 | 2 | Placebo | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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1. Given the following information, Use Table B.4 in Appendix B to determine whether the correlations are significant and how you would interpret the results.
a. The correlation between speed and strength for 20 women is 567. Test these results at the .01 level using a one-tailed test.
b. The correlation between the number correct on a math test and the time it takes to complete the test is -.45. Test where the correlation is significant for 80 children at the .05 level of significance.
Choose either a one –or a two –tailed test and justify your choice.
c. The correlation between number of friends and grade point average (GPA) for 50 adolescents is 37. Is this significant at the .05 level for a two-tailed test?
One Tailed Test( DF) | 0.05 | 0.01 | Two-Tailed (df) | 0.05 | 0.01 | |
1 | 0.9877 | 0.9995 | 1 | 0.9969 | 0.9999 | |
2 | 0.9 | 9800 | 2 | 0.95 | 9900 | |
3 | 0.8054 | 0.9343 | 3 | 0.8783 | 0.9587 | |
4 | 0.7293 | 0.8822 | 4 | 0.8114 | 0.9172 | |
5 | 0.6694 | 0.832 | 5 | 0.7545 | 0.8745 | |
6 | 0.6215 | 0.78887 | 6 | 0.7067 | 0.8343 | |
7 | 0.5822 | 0.7498 | 7 | 0.6664 | 0.7977 | |
8 | 0.5494 | 0.7155 | 8 | 0.6319 | 0.7646 | |
9 | 0.5214 | 0.6851 | 9 | 0.021 | 0.7348 | |
10 | 0.4973 | 0.6581 | 10 | 0.576 | 0.7079 | |
11 | 0.4762 | 0.6339 | 11 | 0.5529 | 0.6835 | |
12 | 0.4575 | 0.612 | 12 | 0.5324 | 0.6614 | |
13 | 0.4409 | 0.5923 | 13 | 0.5339 | 0.6411 | |
14 | 0.4259 | 0.5742 | 14 | 0.4973 | 0.6226 | |
15 | 0.412 | 0.5577 | 15 | 0.4821 | 0.6055 | |
16 | 4000 | 0.5425 | 16 | 0.4683 | 0.5897 | |
17 | 0.3887 | 0.5285 | 17 | 0.4555 | 0.5751 | |
18 | 0.3783 | 0.5155 | 18 | 0.4438 | 0.5614 | |
19 | 0.3687 | 0.5034 | 19 | 0.4329 | 0.5487 | |
20 | 0.3598 | 0.4921 | 20 | 0.4227 | 0.5368 | |
25 | 0.3233 | 0.4451 | 25 | 0.3809 | 0.4869 | |
30 | 0.296 | 0.4093 | 30 | 0.3494 | 0.4487 | |
35 | 0.2746 | 0.381 | 35 | 0.3246 | 0.4182 | |
40 | 0.2573 | 0.3578 | 40 | 0.3044 | 0.3932 | |
45 | 0.2428 | 0.3384 | 45 | 0.2875 | 0.3721 | |
50 | 0.2306 | 0.3218 | 50 | 0.2732 | 0.3541 | |
60 | 0.2108 | 0.2948 | 60 | 0.25 | 0.3248 | |
70 | 0.1954 | 0.2737 | 70 | 0.2319 | 0.3017 | |
80 | 0.1829 | 0.2565 | 80 | 0.2172 | 0.283 | |
90 | 0.1726 | 0.2422 | 90 | 0.205 | 0.2673 | |
100 | 0.1638 | 0.2301 | 100 | 0.1946 | 0.254 |
4. (Use Data Set info from above again) Answer the following questions below. Compute the correlation coefficient manually .
A. Test for the significance of the correlation coefficient at the .05 level using a two-tailed test between hours of studying and grade.
B. Interpret the correlation. What do you conclude about the relationship between the number of hours spent studying and the grade received on a test?
C. How much variance is shared between the two variables?
D. How do you interpret the results?
5. A study was completed that examined the relationship between coffee consumption and the level of stress for a group of 50 undergraduates. The correlation was .373, and it was a two-tailed test, done at the .01 level of significance. First, is the correlation significant? Second, what’s wrong with the following statement? “As a result of the data collected in this study and out rigorous analyses, we have concluded that if you drink less coffee, you will experience less stress.”
6. Use the following set of data to answer the questions, Do this one manually.
Age in Months | Number of Words known |
12 | 6 |
15 | 8 |
9 | 4 |
7 | 5 |
18 | 14 |
24 | 18 |
15 | 7 |
16 | 6 |
21 | 12 |
15 | 17 |
A. Compute the correlation between age in months and number of words known.
B. Test for the significance of the correlation at the .05 level of significance.
C. Recall what was learned about correlation and coeffecients and interpret this correlation.
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