100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting ozt hoofdstuk 1-8 $5.96   Add to cart

Summary

Samenvatting ozt hoofdstuk 1-8

 115 views  2 purchases
  • Course
  • Institution

Samenvatting onderzoekstechnieken hoofdstuk 1-8, gemaakt in Rstudio, zwart-wit

Preview 4 out of 40  pages

  • May 1, 2019
  • 40
  • 2018/2019
  • Summary
avatar-seller
Samenvatting OZT
Lincy De Groote
April 28, 2019


Contents
1 Hoofdstuk 1: Aan de slag 3
1.1 Gebruik van R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Data types in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2 Hoofdstuk 2: Het onderzoekproces 4
2.1 De wetenschappelijke methode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.1 Niet wetenschappelijke methode . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.2 Wetenschappelijke methode . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.3 Onderzoekdoelstellingen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.4 Fundamenteel vs. toegepast onderzoek . . . . . . . . . . . 5
2.2 Basisconcepten in onderzoek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2.1 Meetniveaus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.2.2 Onderzoeksproces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

3 Hoofdstuk 3: Analyse op 1 variabele 6
3.1 Voorbeeld met superhelden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.2 Gemiddelde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.3 Mediaan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.4 Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.5 Range/ Bereik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.6 Kwartielen en kwartielafstand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.6.1 Formules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.7 Variantie en standaardafwijking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.8 Toepassingen spreidingsmaten en maten centraliteit op verschil-
lende soorten variabelen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.9 Grafieken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
3.9.1 Boxplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

4 Hoofdstuk 4: Steekproefonderzoek 8
4.1 Populatie en steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
4.2 Kiezen van steekproefmethode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.2.1 Fouten bij steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.2.2 Aanpassing formules standaarddeviatie . . . . . . . . . . . 9


1

, 4.3 Kansverdeling van een steekproef . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.3.1 Stochastisch experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.3.2 Kansverdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
4.4 De Normale verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
4.4.1 De Standaardnormale verdeling . . . . . . . . . . . . . . . 11
4.4.2 Testen op normaliteit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4.4.3 χ2 verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.5 Centrale limietstelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4.5.1 Toepassing van de centrale limietstelling . . . . . . . . . . 14
4.5.2 Schatten van een parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.5.3 Betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde bij grote
(n is groter dan 30) steekproef . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.5.4 Betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde bij een kleine
steekproef (n kleiner dan 30) . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.5.5 Betrouwbaarheidsinterval voor populatiefractie bij een grote
steekproef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.6 R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4.6.1 De normale verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

5 Hoofdstuk 5: Toetsingsprocedures 18
5.1 Elementen van een hypothesetoets . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
5.2 Toetsingsprocedure voor de z-toets . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.3 kritieke gebied . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5.4 Overschrijdingskans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
5.5 Eenzijdig of tweezijdig toetsen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
5.6 De z-toets in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.6.1 Methode 1: overschrijdingskans . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.6.2 Methode 2: Grensgebied . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.7 Voorbeelden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.8 De t-toets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.8.1 t-toets in R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5.9 De t-toets voor twee steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5.10 Fouten in hypothesetoetsen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

6 Hoofdstuk 6: Analyse op 2 variabelen 23
6.1 Kruistabellen en Cramér’s V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
6.2 X 2 test voor associatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
6.3 Regressie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.4 Correlatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.4.1 Pearsons product-momentcorrelatiecoëfficiënt . . . . . . . 28
6.4.2 Determinatiecoëfficiënt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.4.3 R2 interpretatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29




2

,7 Hoofdstuk 7: De chi-kwadraat toets 30
7.1 Voorbeeld superhelden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
7.2 Toetsingsprocedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.3 Voorwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

8 Hoofdstuk 8: Tijdreeksen 32
8.1 Tijdreeksmodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
8.1.1 Wiskundig model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
8.2 Schatten van de parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
8.2.1 Voortschrijdend gemiddelde . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
8.2.2 Meten van de nauwkeurigheid van voorspellingen . . . . . 34
8.3 Exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
8.3.1 Enkelvoudige exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . 35
8.3.2 Dubbele exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . 38
8.3.3 Driedubbele exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . 39


1 Hoofdstuk 1: Aan de slag
1.1 Gebruik van R
help(COMMAND) uitleg geven over bepaald commando
?COMMAND uitleg geven over bepaald commando
objects weergeven objecten
rm(OBJECTEN) verwijderen van objecten
c(OBJECTEN) toewijzen van waarde
x[PLAATS] weergeven waarde op bepaalde plaats van object
dir() mappen weergeven
getwd() huidige werkmap weergeven
names(TABEL) geeft namen weer van de kolommen
attributes(TABEL) geeft alle attributen weer van de tabel

1.2 Data types in R
1. numbers
2. strings

3. factors
4. Data frames
5. logische variabelen
6. tables

7. matrix




3

, 2 Hoofdstuk 2: Het onderzoekproces
2.1 De wetenschappelijke methode
Er zijn 2 verschillende methodes om aan kennis te komen

1. Wetenschappelijke methode
2. Niet-wetenschappelijke methode

2.1.1 Niet wetenschappelijke methode
Er zijn twee verschillende versies van de niet-wetenschappelijke methode

1. Autoritair: hier geld iemand als autoriteit in een bepaald gebied en wordt
als betrouwbaar bestempel. Alles wat deze persoon beweert wordt aanzien
als waarheid.
2. Deductief: gegeven een set van veronderstellingen gaat men op een wel-
bepaalde manier conclusies trekken. De conclusies hangen af van de
waarheid van de veronderstellingen.

2.1.2 Wetenschappelijke methode
Remark. Empirische validering is gebaseerd op ervaring en directe observatie.
Een uitspraak is dus geldig indien het overeen komt met wat geobserveerd wordt.
Door een EMPERISCH onderzoek kunnen we verschillende doelen behalen:
1. Exploratie: bestaat iets of gebeurt er iets?

2. Beschrijving: Wat zijn de eigenschappen van deze gebeurtenis?
3. Voorspelling: is een bepaalde gebeurtenis gerelateerd aan een andere en
kan ik deze zo voorspellen?
4. Controle: kan ik een gebeurtenis volledig voorspellen aan de hand van
andere zaken?

2.1.3 Onderzoekdoelstellingen
Er zijn 2 grote onderzoeksdoelen
1. Generalisatie: we doen vaak onderzoek op een beperkte groep van de totale
groep (populatie). Indien we correcte conclusies kunnen trekken voor de
subgroep, dan gelden deze ook voor de totale groep.
2. Specialisatie: Toepassen van algemene kennis op een specifiek domein of
probleem.
Er zijn 3 redenen waarom verbanden belangrijk zijn:


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 lincydegroote. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $5.96. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

75632 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 14 years now

Start selling
$5.96  2x  sold
  • (0)
  Add to cart