Beschrijvende En Inferentiële Statistiek (S_PMBIS)
Institution
Vrije Universiteit Amsterdam (VU)
Book
Statistics
Samenvatting van het vak Beschrijvende en inferentiële statistiek deeltoets 1 + een uitleg hoe het toe te passen in SPSS!! Zelf het vak afgerond met een 8,2 en voor deze toets had ik een 9
Beschrijvende En Inferentiële Statistiek (S_PMBIS)
All documents for this subject (7)
1
review
By: benthesneeuw • 9 months ago
Seller
Follow
Carlijnro
Reviews received
Content preview
Beschrijvende en inferentiële statistiek deel 1
Statistiek ➔ Gaat over de methoden om gegevens te verzamelen, bewerken, interpreteren en
presenteren. Die gegevens noemen we data. Ultieme doel: door middel van data kennis vergaren
over de wereld om ons heen.
Beschrijvende = Hoe zien de data eruit ➔ Samenvatting van de verkregen data
Inferentiële = Wat zeggen de data van de steekproef over de gehele populatie ➔ Uitspraken en
voorspellingen doen over hele populatie op basis van de vergregen data (steekproef)
To infer = conluderen uit/opmaken uit
Terminologie: het boek heeft het over ‘sample statistic’ en ‘population parameter’
Variabelen = Wat je wil onderzoeken, zoals kleur, stad
Cases = Hetgeen wat je gaat onderzoeken, 1 persoon of 1 team
Constante = wanneer er geen variatie is, het blijft hetzelfde
Meetniveau’s:
Categorische variabelen:
- Nominaal: Verschillende categorieën, geen rangorde (kleur, nationaliteit)
- Ordinaal: Verschillende categorieën, rangorde, je weet niets over de verschillende
categorieën dus met hoeveel het van elkaar verschilt (slecht, neutraal, goed of eerste,
tweede)
Kwantitatieve variabelen:
- Interval: Verschillende categorieën, rangorde, je weet iets over de intervallen tussen de
verschillende categorieën (geslacht, temperatuur)
- Ratio: Verschillende categorieën, rangorde, je weet iets over de verschillende categorieën, 0-
punt met betekenis (lengte)
Kwantitatieve variabelen kunnen ook nog discreet of continu zijn.
- Discreet: set van aparte nummers (doelpunten, 1 of 2 niet 1,21)
- Continue: eindeloos aan getal (lengte, bijvoorbeeld 1,75)
Een nominale variabele met 2 categorieën (ja/nee – goed/fout) ➔ Dichotoom
Module 1
Data beschrijven
Bij een studie kijk je naar de data, die valt op te delen in de variabelen en cases
- Cases ➔ Persoon of iets dat je bestudeert
- Variabele ➔ Kenmerken waar je geïnteresseerd bent
De data kan je het beste plaatsen in een datamatrix. Van iedere studie is de datamatrix het
kernelement.
Datamatrix ➔ Het is een overzicht van al je cases en variabelen. De cases staan in de rijen en de
variabelen in de kolommen.
Observaties ➔ De gegevens in de datamatrix
In een datamatrix geef je met ‘…’ aan dat de rijen doorgaan, de allerlaatste van de rij schrijf je wel op.
1
, De datamatrix is nodig voor alle statistische analyses. Samenvattingen van de datamatrix gebruiken
we om de data aan andere te laten zien. De samenvattingen kunnen worden gegeven in tabellen en
grafieken.
Frequentietabel ➔ Laat zien hoe vaak een variabel voorkomt. Hoe de waarden van een variabele dus
verdeeld zijn over de cases.
Relatieve frequentie ➔ Wordt uitgedrukt in percentages
Cumulatieve percentage ➔ De percentages van categorieën worden bij elkaar opgeteld.
Hercoderen ➔ Het veranderen van meetniveau. Bijvoorbeeld van kwantitatief naar ordinaal (gewicht
nu neerzetten in intervallen met bijvoorbeeld 60-70 kg, 70-80kg)
Kan niet van ordinaal naar kwantitatief.
De informatie van een frequentietabel kan je laten zien in een grafiek. Dat kan op 2 manieren voor
nominale gegevens:
- Taartdiagram (nominale gegevens)
- Staafdiagram
Je kan meteen zien hoeveel het is, maar het exacte nummer is niet makkelijk uit een taartdiagram te
halen. Dat is makkelijker bij een staafdiagram. Een staafdiagram is handiger als de categorieën in een
variabel toenemen.
Voor kwantitatieve gegevens:
- Dotplot ➔ Weinig observaties
- Histogram ➔ Veel observaties. Vergelijkbaar met een staafdiagram waarin de (relatieve)
frequentie wordt aangegeven van de mogelijk waarden van een variabel. Wel een belangrijk
verschil. De balken zijn wel verbonden aan elkaar. Dit komt doordat de waarden van een
interval ratio variabel een onderliggende continue schaal representeert.
Maten van centraliteit
Categorische gegevens:
- Modus (mode) ➔ Waarde die het vaakst voorkomt
Kwantitatieve gegevens:
- Mediaan (median) ➔ Middelste waarde van de dataset, gegevens moeten wel gesorteerd
worden
- Gemiddelde (mean) ➔ De som van alle waarden, gedeeld door het totale aantal waarden
Kies voor de mediaan als je outliers (disproportionele getal) of een scheve verdeling hebt, ga anders
voor het gemiddelde.
Mate van variantie
2
The benefits of buying summaries with Stuvia:
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
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
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 Carlijnro. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $5.91. You're not tied to anything after your purchase.
