Summary
Samenvatting Onderzoekstechnieken
- Course
- Institution
Uitgebreide samenvatting Onderzoekstechnieken 2e jaar HoGent Toegepaste Informatica. Compleet met uitgebreide inhoudstafel.
[Show more]
Seller
Follow
jakoblierman
Reviews received
Content preview
OnderzoekstechniekenSamenvatting - HoGent
Jakob Lierman
Academiejaar 2018-2019
1
,Inhoudsopgave
1 Het onderzoeksproces 4
1.1 De wetenschappelijke methode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.1 Niet-wetenschappelijk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.2 Wetenschappelijk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.3 Onderzoeksdoelstellingen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.4 Fundamenteel vs. toegepast onderzoek . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Basisconcepten in onderzoek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Meetniveaus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 Onderzoeksproces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2 Analyse op 1 variabele 6
2.1 Centrummaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.1 Gemiddelde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.2 Mediaan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.3 Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2 Spreidingsmaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.1 Range / Bereik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.2 Kwartielen & kwartielafstand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.3 Variantie en standaardafwijking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3 Grafieken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.1 Cirkeldiagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.2 Staafdiagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.3 Boxplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.4 Data-ambiguïteit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.5 Data distortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.6 Anscombe’s Quartet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3 Steekproefonderzoek 11
3.1 Populatie en steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2 Keuze steekproefmethode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2.1 Elementen voor een steekproef kiezen . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2.2 Fouten bij steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2.3 Aanpassing formules standaarddeviatie . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.2.4 Overzicht symbolen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3 Kansverdeling van een steekproef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3.1 Stochastisch experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3.2 Kansverdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.4 De normale verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.4.1 De standaardnormale verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.5 Centrale limietstelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.5.1 Schatten van een parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.5.2 Betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde bij grote steekproef 15
3.5.3 Betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde bij een kleine steek-
proef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2
, 3.5.4 Betrouwbaarheidsinterval voor populatiefractie bij een grote steek-
proef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4 Toetsingsprocedures 18
4.1 Elementen van een hypothesetoets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.2 Toetsingsprocedure voor de z-toets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Kritieke gebied . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.4 Overschrijdingskans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.5 Eenzijdig of tweezijdig toetsen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.6 De t-toets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.7 De t-toets voor twee steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.8 Fouten in hypothesetoetsen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.9 Effectgrootte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.9.1 Cohen’s d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5 Analyse op 2 variabelen 22
5.1 Kruistabellen en Cramér’s V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5.2 χ2 -test voor associatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5.3 (Lineaire) Regressie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5.3.1 Kleinste kwadrantenmethode van Gauss . . . . . . . . . . . . . . 24
5.4 Correlatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.4.1 Co-variantie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.4.2 Pearsons product-momentcorrelatiecoëfficiënt . . . . . . . . . . . 26
5.4.3 Determinatiecoëfficiënt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
6 De χ2 -toets 28
6.1 χ2 -toets voor verdelingen (één variabele) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.1.1 Goodness of fit test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.1.2 Toetsingsprocedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
6.1.3 Voorwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
6.2 χ2 -kruistabeltoets (twee variabelen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
7 Tijdreeksen 30
7.1 Tijdreeksen en voorspellingen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
7.2 Tijdreeksmodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
7.2.1 Wiskundig model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
7.2.2 Algemeen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.3 Schatten van parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.3.1 Voortschrijdend gemiddelde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.3.2 Meten van de nauwkeurigheid van voorspellingen . . . . . . . . . 31
7.4 Exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.4.1 Enkelvoudige exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.4.2 Dubbele exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.4.3 Driedubbele exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . 33
A Notatie 34
3
, 1 Het onderzoeksproces
1.1 De wetenschappelijke methode
1.1.1 Niet-wetenschappelijk
• Autoritair: alles wat een autoritair persoon beweert wordt aanzien als waarheid.
• Deductief: gegeven een set van veronderstellingen gaat men op een welbepaalde
manier conclusies trekken.
1.1.2 Wetenschappelijk
Kenmerk: de empirische validering: gebaseerd op ervaring en directe observatie.
Aan de hand van empirisch onderzoek worden verschillende doelen behaald:
1. Exploratie
2. Beschrijving
3. Voorspelling
4. Controle
1.1.3 Onderzoeksdoelstellingen
• Generalisatie: conclusies voor subgroep gelden ook voor groep
• Specialisatie: toepassen van algemene kennis op een specifiek domein of probleem
1.1.4 Fundamenteel vs. toegepast onderzoek
Fundamenteel onderzoek: meestal bij universiteiten om kennis binnen een bepaald vak-
gebied uit te breiden.
Toegepast onderzoek: meestal in bedrijfscontext om een concreet probleem te onderzoe-
ken en/of op te lossen.
1.2 Basisconcepten in onderzoek
1.2.1 Meetniveaus
Definitie 1 (Variabele). Algemene eigenschap van een object waardoor we objecten van
elkaar kunnen onderscheiden. (Vb. lengte, gewicht, ...)
Definitie 2 (Waarde). Specifieke eigenschap, invulling voor die variabele. (Vb. 1.73m,
60kg, ...)
• Nominaal meetniveau: keuze uit beperkt aantal categorieën zonder volgorde.
(Vb. geslacht, ras, vorm, ...)
• Ordinaal meetniveau: een variabele die is ingedeeld in categorieën met logische
volgorde. (Vb. opleidingsniveau, militaire rang, ...)
4
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 jakoblierman. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $4.71. You're not tied to anything after your purchase.
Can Stuvia be trusted?
4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)
56880 documents were sold in the last 30 days
Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 15 years now