Methodologie en statistiek
E-learning modules
Module 1
Wat is statistiek?
Statistiek= de wetenschap die zich bezighoudt met het verzamelen, classificeren,
analyseren, interpreteren en presenteren van numerieke gegevens.
Statistiek kan worden onderverdeeld in beschrijvende statistiek en inductieve/inferentiële
statistiek.
Beschrijvende statistiek: behandelt alleen de eigenschappen van waargenomen
gegevens m.b.v. wiskundige grootheden die de gegevens samenvatten. Houdt geen
rekening met het feit dat de gegevens afkomstig zijn van een grotere populatie.
Inductieve/inferentiële statistiek: waargenomen gegevens worden beschouwd als
een steekproef uit een populatie. Wiskundige methoden die gebruik maken van
kansrekening worden gebruikt om eigenschappen van een populatie af te leiden uit
de eigenschappen van de steekproef. Dit omvat het testen en afleiden van
schattingen.
Deze module richt zich alleen op beschrijvende statistiek.
Statistiek
Beschrijvende Inferentiële
statistiek statistiek
Vat een steekproef samen Generaliseert naar de bevolking
Variabelen en meten
In onderzoek meten we variabelen. Een variabele is iets dat kan veranderen of variëren
tussen mensen, locaties of in de tijd. Meten is het bepalen van grootte, hoeveelheid, mate of
waarde van een variabele in standaardeenheden met behulp van een instrument of
apparaat.
Een voorbeeld van een variabele is het uithoudingsvermogen. Het uithoudingsvermogen kan
variëren tussen mensen of in de tijd binnen dezelfde persoon. Het uithoudingsvermogen kan
worden gekwantificeerd als de maximale zuurstofopname (VO2max) in ml/kg/min, gemeten
met een fietsergometer.
We kunnen onderscheid maken tussen onafhankelijke (ook voorspeller genoemd) en
afhankelijke (ook uitkomst genoemd) variabelen
Onafhankelijke variabele= een variabele is die wordt beschouwd als de oorzaak van
een effect.
Bijv. de hoeveelheid duurtraining
Afhankelijke variabele= een variabele die wordt beïnvloed door veranderingen in
een onafhankelijke variabele.
Bijv. VO2max. De hoeveelheid duurtraining beïnvloedt de VO2max
, Variabelen
Onafhankelijke Afhankelijke
variabele variabele
Oorzaak van effect Beïnvloed door onafhankelijke
Meetniveaus
Variabelen kunnen verschillende vormen en meetniveaus hebben. Categorische variabelen
bestaan alleen uit afzonderlijke categorieën en kunnen dichotome (ook binair genoemd),
nominale of ordinale meetniveaus hebben. Continue variabelen kunnen elke waarde op een
schaal hebben en hebben een interval- of ratio-meetniveau.
De meetniveaus:
Dichotoom/binair: de variabele bestaat uit slechts twee verschillende categorieën.
Bijv. geslacht: man of vrouw
Nominaal: de variabele bestaat uit drie of meer verschillende categorieën zonder
specifieke volgorde.
Bijv. merk van voetbalschoenen: Adidas, Nike, Puma etc.
Ordinaal: de variabele bestaat uit verschillende categorieën die geordend zijn.
Bijv. opleidingsniveau: basisonderwijs, middelbare school, bachelorsdiploma,
masterdiploma
Interval: de variabele bevindt zich op een continue schaal en de verschillen zijn
gedefinieerd en constant
Bijv. temperatuur van de omgeving in C: het verschil tussen 19 en 20C is
gedefinieerd en hetzelfde als tussen 20 en 21C. (Merk op dat we 20C niet als
twee keer zo warm kunnen beschouwen als 10C).
Ratio(verhouding): de variabele ligt op een continue schaal en nul is ook nu
gedefinieerd.
Bijv. afstand gelopen op een Coopertest: 3000m is twee keer zo ver als 1500m.
De eigenschappen van de meetniveaus zijn cumulatief. Bijv. ordinaal niveau heeft ook de
eigenschappen van nominaal- en ratiomeetniveau heeft alle eigenschappen (afzonderlijke
categorieën en volgorde, afstand en verhouding zijn gedefinieerd).
Gegevens samenvatten
Bij onderzoek zullen we vaak geen gegevens interpreteren en presenteren voor afzonderlijke
waarnemingen, maar willen we gegevens samenvatten voor een groep waarnemingen.
Daartoe kunnen we kijken naar frequentieverdelingen en kunnen we maten voor centrale
tendens en spreiding berekenen.
We beginnen met frequentieverdelingen. Bij een frequentieverdeling tellen we hoe vaak elke
score voorkomt. We kunnen deze frequenties weergeven in een tabel of we maken een plot
met de scores op de X-as en de frequenties op de Y-as. Hoewel je dit voor elk meetniveau
kunt doen, wordt het meestal gebruikt voor dichotome, nominale en ordinale meetniveaus
(de laatste alleen als het aantal categorieën beperkt is).
E-learning modules
Module 1
Wat is statistiek?
Statistiek= de wetenschap die zich bezighoudt met het verzamelen, classificeren,
analyseren, interpreteren en presenteren van numerieke gegevens.
Statistiek kan worden onderverdeeld in beschrijvende statistiek en inductieve/inferentiële
statistiek.
Beschrijvende statistiek: behandelt alleen de eigenschappen van waargenomen
gegevens m.b.v. wiskundige grootheden die de gegevens samenvatten. Houdt geen
rekening met het feit dat de gegevens afkomstig zijn van een grotere populatie.
Inductieve/inferentiële statistiek: waargenomen gegevens worden beschouwd als
een steekproef uit een populatie. Wiskundige methoden die gebruik maken van
kansrekening worden gebruikt om eigenschappen van een populatie af te leiden uit
de eigenschappen van de steekproef. Dit omvat het testen en afleiden van
schattingen.
Deze module richt zich alleen op beschrijvende statistiek.
Statistiek
Beschrijvende Inferentiële
statistiek statistiek
Vat een steekproef samen Generaliseert naar de bevolking
Variabelen en meten
In onderzoek meten we variabelen. Een variabele is iets dat kan veranderen of variëren
tussen mensen, locaties of in de tijd. Meten is het bepalen van grootte, hoeveelheid, mate of
waarde van een variabele in standaardeenheden met behulp van een instrument of
apparaat.
Een voorbeeld van een variabele is het uithoudingsvermogen. Het uithoudingsvermogen kan
variëren tussen mensen of in de tijd binnen dezelfde persoon. Het uithoudingsvermogen kan
worden gekwantificeerd als de maximale zuurstofopname (VO2max) in ml/kg/min, gemeten
met een fietsergometer.
We kunnen onderscheid maken tussen onafhankelijke (ook voorspeller genoemd) en
afhankelijke (ook uitkomst genoemd) variabelen
Onafhankelijke variabele= een variabele is die wordt beschouwd als de oorzaak van
een effect.
Bijv. de hoeveelheid duurtraining
Afhankelijke variabele= een variabele die wordt beïnvloed door veranderingen in
een onafhankelijke variabele.
Bijv. VO2max. De hoeveelheid duurtraining beïnvloedt de VO2max
, Variabelen
Onafhankelijke Afhankelijke
variabele variabele
Oorzaak van effect Beïnvloed door onafhankelijke
Meetniveaus
Variabelen kunnen verschillende vormen en meetniveaus hebben. Categorische variabelen
bestaan alleen uit afzonderlijke categorieën en kunnen dichotome (ook binair genoemd),
nominale of ordinale meetniveaus hebben. Continue variabelen kunnen elke waarde op een
schaal hebben en hebben een interval- of ratio-meetniveau.
De meetniveaus:
Dichotoom/binair: de variabele bestaat uit slechts twee verschillende categorieën.
Bijv. geslacht: man of vrouw
Nominaal: de variabele bestaat uit drie of meer verschillende categorieën zonder
specifieke volgorde.
Bijv. merk van voetbalschoenen: Adidas, Nike, Puma etc.
Ordinaal: de variabele bestaat uit verschillende categorieën die geordend zijn.
Bijv. opleidingsniveau: basisonderwijs, middelbare school, bachelorsdiploma,
masterdiploma
Interval: de variabele bevindt zich op een continue schaal en de verschillen zijn
gedefinieerd en constant
Bijv. temperatuur van de omgeving in C: het verschil tussen 19 en 20C is
gedefinieerd en hetzelfde als tussen 20 en 21C. (Merk op dat we 20C niet als
twee keer zo warm kunnen beschouwen als 10C).
Ratio(verhouding): de variabele ligt op een continue schaal en nul is ook nu
gedefinieerd.
Bijv. afstand gelopen op een Coopertest: 3000m is twee keer zo ver als 1500m.
De eigenschappen van de meetniveaus zijn cumulatief. Bijv. ordinaal niveau heeft ook de
eigenschappen van nominaal- en ratiomeetniveau heeft alle eigenschappen (afzonderlijke
categorieën en volgorde, afstand en verhouding zijn gedefinieerd).
Gegevens samenvatten
Bij onderzoek zullen we vaak geen gegevens interpreteren en presenteren voor afzonderlijke
waarnemingen, maar willen we gegevens samenvatten voor een groep waarnemingen.
Daartoe kunnen we kijken naar frequentieverdelingen en kunnen we maten voor centrale
tendens en spreiding berekenen.
We beginnen met frequentieverdelingen. Bij een frequentieverdeling tellen we hoe vaak elke
score voorkomt. We kunnen deze frequenties weergeven in een tabel of we maken een plot
met de scores op de X-as en de frequenties op de Y-as. Hoewel je dit voor elk meetniveau
kunt doen, wordt het meestal gebruikt voor dichotome, nominale en ordinale meetniveaus
(de laatste alleen als het aantal categorieën beperkt is).
