100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Previously searched by you
Previously searched by you
logo
Statistische modellen 1 een uitgebreide samenvatting van alle hoorcolleges inclusief delen boek $5.40
Add to cart
Quickly navigate to
Preview
  2.  
  3. Rijksuniversiteit Groningen (RuG)
  4.  
  5. Statistische Modellen 1 (PABAP036)

Class notes

Statistische modellen 1 een uitgebreide samenvatting van alle hoorcolleges inclusief delen boek

1 review
 6 purchases
  • Course
  • Statistische Modellen 1 (PABAP036)
  • Institution
  • Rijksuniversiteit Groningen (RuG)
  • Book
  • Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition

Dit document bevat een uitgebreide samenvatting van alle hoorcolleges van statistische modellen 1. Daarnaast zijn er duidelijke voorbeelden ingevoegd met duidelijke beschrijven zodat de stof makkelijker te begrijpen valt. Ook zitten er een aantal oefenvragen in het document. Daarnaast de voorbeeld ...

[Show more]

Preview 4 out of 70  pages

Document information

  • August 12, 2022
  • 70
  • 2021/2022
  • Class notes
  • Dr. r. hoekstra
  • All classes

Subjects

  • statistiek
  • statistische modellen
  • modellen
  • pw jaar 1
  • rink
  • hoekstra
  • rink hoekstra
  • jaar 1
  • periode 2a
  • rekenen
  • hoorcollege
  • hoorcolleges
  • pw
  • pedagogische wetenschappen
  • pedagogische wetenschappen jaar 1
  • hc
  • co

Connected book

book image

Book Title:

Author(s):

  • Edition:
  • ISBN:
  • Edition:

Written for

  • Rijksuniversiteit Groningen (RuG)
  • Bachelor Pedagogische Wetenschappen
  • Statistische Modellen 1 (PABAP036)
All documents for this subject (6)

1  review

review-writer-avatar

By: LV2023 • 2 year ago

Seller

avatar-seller
ndlw3

Reviews received

Content preview

Statistische modellen

Inhoud
College 1A...............................................................................................................................................2
Paragraaf 4.4 blz 92............................................................................................................................2
Hoorcollege........................................................................................................................................2
College 1B betrouwbaarheidsintervallen...............................................................................................8
College 2A afronden t-verdeling significantietoetsen (begin................................................................18
College 2B.............................................................................................................................................25
College 3A.............................................................................................................................................29
College 3B soorten fouten en power, gebruik tabel B, vergelijken van twee groepen.........................36
Power filmpje...................................................................................................................................38
College 4A.............................................................................................................................................44
College 4B kruistabellen.......................................................................................................................51
College 5B hst 9 regressie en correlatie................................................................................................59
College 6B herhaling/samenvatting......................................................................................................68




1

,College 1A
Paragraaf 4.4 blz 92
Probability distribution = kansverdeling
Het voorspellen van een verkiezing vanuit een exit-poll. Tv wil verkiezing voorspellen, de exit poll is
1824 mensen groot, daarvan stemt 60.5% voor Brown. De kansverdeling van wat iemand kiest is de
kans dat een random kiezer voor Brown kiest. Dit staat gelijk aan de proportie van de populatie van
kiezers die voor Brown kozen. Toen de exit-poll werd genomen, was dit een onbekende populatie
parameter.

Hoorcollege
Waarover gaat statische modellen 1 eigenlijk?
bij inleiding onderzoek keken we naar
-wat is onderzoek?--> hoe ziet wetenschappelijk onderzoek eruit, wat voor problemen hebben we er
allemaal mee. Wat voor soort kennis hebben we allemaal en wat moet we serieus nemen en wat
moeten we minder serieus nemen
-beschrijvende statistiek  vervolgens hebben we gezegd als je een onderzoeksvraag hebt dan heb
je ook bepaalde variabelen. Sommige variabelen zijn kwantitatief dat betekent je het uitdrukt in
getallen en je hebt kwalitatief. Beide kun je beschrijven door plaatjes of samenvattingsmaten, je
beschrijft je data door plaatjes  normale verdeling. O.a. ook samenhang tussen 2 variabelen
beschrijven. Kansrekening met dobbelstenen maar kansrekening was vooral nodig voor normale
verdeling.  plaatjes maken, normale verdeling, kansrekening, generaliseren

Bij dit vak ga je ervan uit dat je allerlei soorten onderzoekswaarden hebt. Als je op internet zoekt
vindt je direct al allerlei onderzoekjes. Allemaal beweringen gemaakt woorden die niet per se
beschrijvend van aard dus bijvoorbeeld we hebben 100 mensen gevraagd en daarvoor gold dat
geblondeerde vrouwen zelfverzekerder waren. Er worden vaak conclusies getrokken in o.a.
krantenkoppen die verder gaan dan alleen het beschrijven van data. Er wordt een soort generalisatie
toegepast, de conclusie wordt toegepast op een grotere groep. Dus je zegt niet bij steekproef is het
zo maar je generaliseert het over de hele groep. Bij dit vak leer je hoe je die generalisatie kunt
maken. Je hebt steekproef van 100 mensen en wat zegt de uitkomst van die 100 mensen nou voor de
rest van de bevolking.

Aan grotere steekproeven kun je betere generalisaties hangen dan aan kleinere steekproeven.

Het generaliseren (dus dit vak) gaat over inferentiële statistiek
inference (in het engels) betekent datgene wat je kunt concluderen of zelf misschien generaliseren.
Wat voor conclusies kun je verbinden aan statistische steekproef uitkomsten.

 Houdt zich bezig met generaliseren van steekproef uitkomsten  veel steekproeven zijn te
klein en moeten dus gegeneraliseerd worden
 Veel onderzoeken gebaseerd op steekproeven Toch vaak uitspraken over grotere groep

Thema’s in statistische modellen 1

 Hoe moet dat generaliseren?

2

,  Welke technieken zijn er (en wanneer gebruik je welke?)?
 Hoe kan SPSS helpen bij dit generaliseren?
 Doen onderzoekers het zelf wel altijd goed?
 Wat zijn valkuilen?

 Dus:
-technische vaardigheden voor eigen onderzoek  zorgen dat je weet hoe de technieken
werken
-kritische houding ten opzichte van bestaand onderzoek

Daadwerkelijke thema’s in statistische modellen 1
 Steekproevenverdeling  wat eruit komt als je heel vaak steekproef neemt  inleiding
onderzoek. Geeft aan hoe specifiek jou steekproef. Wanneer steekproeven veel van elkaar
verschillen is steekproef minder nauwkeurig
steekproevenverdeling is de basis voor 2 belangrijke technieken namelijk bhi en
significiantietoetsen.
 Betrouwbaarheidsintervallen
 Significantietoetsen
 T-toetsen
-voor gemiddelden
-voor proporties
 Samenhang tussen twee categorische variabelen
 Regressieanalyse  kwantitatieve variabelen

Boek hst 4.4 tot en met hst 9 agresti

Structuur college vandaag

 Steekproevenverdeling (hst 4.4 en 4.5)
 Betrouwbaarheidsintervallen

Terminologie (herhaling)
populatie: groep waarvan onderzoeker eigenschappen wil weten  is niet per direct altijd de hele
Nederlandse bevolking maar kan bijvoorbeeld ook zo zijn dat je alleen kinderen onderzoekt.
Populatie verschilt per onderzoek, dit komt omdat hele groep onderzoek je daarvoor de middelen
niet hebt.
parameter: numerieke samenvatting van eigenschap in populatie  hoe scoren adhd kinderen op
een schaal van 1 tot 10 op concentratie. De parameter is dan het gemiddelde van die schaal. In de
praktijk ken je populatie en parameter niet dus neem je een steekproef en daar kun je de statistic van
nemen. Parameter is samenvattingsmaat van iets dat je wil weten in dit geval gemiddelde van scores.

steekproef: subgroep uit populatie die onderzocht wordt
statistic: numerieke samenvatting van eigenschap in steekproef

Wat hebben we gedaan bij inleiding onderzoek?

3

,  Beschrijven van 1 variabele
-centrum, spreiding en verdeling
 Beschrijving samenhang 2 variabelen
-bijvoorbeeld correlatie, spearman’s rho, gemiddelde absolute verschil enz.
 kansrekening

Waarom is kansrekening relevant voor ons?
 Gaat uit van random gebeurtenissen  gebeurtenis kun je niet voorspellen. Je kunt alleen
wat over zeggen als je het heel vaak zou doen.
 Voorspelt regelmaat op lange termijn random gebeurtenissen  wat gebeurd er op langer
termijn

voorbeeld
 4 kinderen: hoeveel meisjes in gezin  random  als je uitgaat van 50 % van de kinderen is
een meisje dan krijg je een verdeling zoals hieronder is aangegeven.
 Heel vaak 4 kinderen kansverdeling




Kansverdeling
 geeft aan wat er op de lange duur gebeurd
 steekproeftrekking ook een random gebeurtenis  kansverdeling geeft aan wat gebeurd er
op de lange termijn. Op basis van statistic wat zegt dat over onze para meter.
 Kansrekening gebruiken om hierover kansuitspraken te doen  dus wat zegt onze statistic
over onze parameter. Dus op basis van statistic maak je een schatting over parameter.
 ‘wat als ik heel vaak een steekproef zou trekken?’

4.4 sampling distributions  steekproevenverdeling
 Steekproevenverdeling (sampling distribution)  gaat over als je heel veel steekproeven zou
nemen hoe die verdeeld zijn. In praktijk neem je maar een steekproef maar in theorie kun je
wel zeggen wat er gebeurd was als je heel veel steekproeven had genomen. Door de
steekproevenverdeling kun je iets zeggen over die ene steekproef die je hebt genomen in de
praktijk.
 Kansverdeling voor steekproeven  kleine steekproeven varieren meer dan grote
steekproeven. Want in grote steekproeven vallen extremen eer weg
 Oftewel: wat is de verdeling als ik heel vaak een steekproef zou trekkken? Wat voor waardes
kunnen er allemaal uitkomen

4

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

Guaranteed quality through customer reviews

Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.

Quick and easy check-out

Quick and easy check-out

You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.

Focus on what matters

Focus on what matters

Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!

Frequently asked questions

What do I get when I buy this document?

You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.

Satisfaction guarantee: how does it work?

Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.

Who am I buying these notes from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller ndlw3. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $5.40. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

68175 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 15 years now

Start selling
$5.40  6x  sold
  • (1)
Add to cart
Added