Werkboek MVDA

Multivariate Data Analysis — theorie en R, met eigen beesten

Auteur

Benjamin Telkamp

Publicatiedatum

juli 2026

Laatst bijgewerkt: 16 juli 2026 — het werkboek is één samenhangende website geworden in plaats van acht losse hoofdstukken. Zoekfunctie, doorklikken naar vorige en volgende, en één zijbalk over alle thema’s. De inhoud is ongewijzigd meegegaan.

Wat dit werkboek is

Dit is het R-werkboek bij de cursus MVDA — Multivariate Data Analysis, tweede jaar Psychologie, Universiteit Leiden. Acht thema’s, van een opfris-hoofdstuk enkelvoudige regressie tot mediation-analyse. Het vervangt niks: geen colleges, geen opdrachten. Het legt uit. Uitgebreider dan een cursus dat kan, want een cursus heeft haast en dit werkboek niet.

Theorie en R zitten hier in elkaar gevlochten, en dat is expres. In mijn andere werkboek is SPSS de knoppendoos: klikken, output, klaar. Hier wordt R écht onderwezen. De code staat open, je ziet elke regel en je draait ’m zelf. Waarom zo? Omdat je een model pas snapt als je ’m zelf gedraaid hebt. Zolang een programma de analyse vóór je doet, blijft het toveren. Zodra jij de regel typt die het model schat, is het van jou.

De data zijn van mij. Eigen, geanonimiseerde dier-datasets, losgekoppeld van de universiteit: eigen getallen, eigen beesten. De variabelen blijven psychologisch herkenbaar — zelfgevoel, tobberigheid, denkkunst, bouwwoede — want jij wordt psycholoog, geen natuurkundige.

En je hoeft niet vooraan te beginnen. Elk thema staat op zichzelf: zit je vast op ANCOVA, dan stap je in bij thema 3. Maar weet wel dat de stof oploopt — wie de regressie uit de eerste thema’s in de vingers heeft, heeft het verderop makkelijker.

Hoe het werkt

Elk thema heeft dezelfde opbouw, zodat je aandacht naar de stof gaat en niet naar de navigatie:

  • Een korte dier-opening — geen aanloopje om het aanloopje, maar een anker: het beest en zijn probleem zijn straks je houvast bij de getallen.
  • “Drie vragen aan je gegevens” — de vaste kapstok waar elk thema aan hangt.
  • Een function box — welke R-functies bij dit thema horen, op één plek.
  • Een notatie-kader — wat \(b^*\) is, wat \(b\) is, wat \(\beta\) is, en waarom dat verschillende dingen zijn.
  • Hoofdvragen met theorie-vragen (T) ertussendoor — de antwoorden klap je pas open ná je eigen poging.
  • Een R-spiekblad — aan het eind, alles bij elkaar.
  • Voorbeeld-tentamenvragen — vier meerkeuze en één R-practical.
  • “Wat blijft liggen” — wat een uitgebreidere behandeling wél zou doen. Eerlijkheid over de randen van het verhaal.

Niet moeilijker, wel uitgebreider. De hand- en R-opdrachten van de universiteit zijn de inhoudelijke bovengrens van dit werkboek: wat het vak niet van je vraagt, vraag ik ook niet. Ik neem alleen meer ruimte voor de uitleg — zoals in de bijles, waar we bij een som blijven staan tot je ’m zelf kunt.

TipDe bron om mee te werken

Wil je de hoofdstukken zélf draaien in plaats van ze te lezen? Download het werkboek (zip) — alle acht thema’s, alle datasets, alle helper-functies en de generatie-scripts van de data.

Pak uit, open mvda_werkboek.Rproj, en render het thema dat je nodig hebt. Wat je downloadt is exact wat er achter deze website zit; er is geen aparte studentenversie die stiekem achterloopt.

De thema’s

# Thema Kern Beesten
0 Opfris — enkelvoudige regressie \(b_0\) en \(b_1\) met de hand, kwadratensommen, \(R^2\), \(F = t^2\) sjacherijnen
1 Multipele Regressieanalyse (MRA) meerdere voorspellers tegelijk, partial en semipartial, multicollineariteit, diagnostiek eekhoorn, kraai, schildpad
2 Variantieanalyse (ANOVA) groepsverschillen, \(SS\)-decompositie, post-hoc, geplande contrasten, two-way mol, das
3 Covariantieanalyse (ANCOVA) factor plus covariaat, adjusted means, parallellisme, Lord’s paradox bever, otter
4 Logistische regressieanalyse (LRA) kans → odds → odds ratio, logit, deviance, pseudo-\(R^2\), classificatie pad, kerkuil
5 Multivariate Variantieanalyse (MANOVA) meerdere uitkomsten tegelijk, Wilks en Pillai, Box’s M, discriminant-analyse leeuw, zeehond
6 Repeated Measures ANOVA (RMA) hetzelfde beest meerdere keren gemeten, contrasten, sphericity, de multivariate route kameleon, muis
7 Mediation-analyse \(a\)-, \(b\)-, \(c\)- en \(c'\)-paden, direct en indirect effect, Sobel slak, pissebed

De dieren

De beesten in dit werkboek zijn van mij. Geen aangeklede universiteitsdata, geen brave voorbeelddieren. En lief zijn ze ook niet: ze pochen, ze tobben, ze vergelijken zich kapot met de buren en durven op het beslissende moment net niet — narcisme, jaloezie, perfectionisme en faalangst, maar dan met vacht of veren erop. Dat is geen versiering. Een menselijke neiging herken je sneller in een dier dan in een tabel, en je vergeet ’m minder snel — zeker als het beest brutaal genoeg is om je aan iemand te doen denken.

Wie mijn andere CountCamp-werkboeken kent, komt hier bekenden tegen: dezelfde cast loopt daar ook rond. Ze zijn in de tussentijd niet in therapie geweest.

Terug naar boven