100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting Statistiek deel 2 $10.75
Add to cart

Summary

Samenvatting Statistiek deel 2

 0 purchase
  • Course
  • Institution

Samenvatting van literatuur en college-aantekeningen

Preview 3 out of 16  pages

  • March 27, 2025
  • 16
  • 2024/2025
  • Summary
avatar-seller
Hoorcollege 4 – week 5

Wat is statistische inferentie?

Statistische inferentie is het proces waarbij we op basis van gegevens uit een
steekproef conclusies trekken over een grotere populatie. Omdat we niet de hele
populatie kunnen meten, gebruiken we statistische methoden om schattingen te
maken en hypothesen te testen.



Hoofdmethoden van statistische inferentie

1. Populatieparameters schatten
o Schatting van onbekende waarden zoals het gemiddelde (μ) of de
standaarddeviatie (σ).
2. Populatieparameters testen
o Controleren of een aanname over de populatie waar lijkt te zijn
(hypothesetoetsing).



1. Populatieparameters schatten

Er zijn twee belangrijke technieken:

Puntschatting

Een puntschatting is een enkele waarde die een onbekende populatieparameter zo
goed mogelijk benadert.

 Voorbeeld: Het steekproefgemiddelde ( x ) wordt gebruikt als schatting voor
het populatiegemiddelde (μ).

Intervalschatting (Betrouwbaarheidsinterval)

Een betrouwbaarheidsinterval (BI) geeft een reeks waarden waarin de werkelijke
populatiewaarde waarschijnlijk ligt, met een bepaalde mate van zekerheid.

 Algemene formule: BI= puntschatter ± foutmarge
 Puntschatter: x
 Foutmarge: Kritieke waarde × standaardfout (SE)
 Standaardfout: SE = s/√ n (waarbij s = steekproefstandaarddeviatie, n =
steekproefgrootte)

,Voorbeeld BI Een 95% BI voor de steun aan een politieke partij is 17%-19%, wat
betekent dat we 95% zeker zijn dat de werkelijke steun binnen dit interval ligt.



2. Hypothesetoetsing

Bij een hypothesetoets bepalen we of er genoeg bewijs is om een aanname over de
populatie te verwerpen.




Eenzijdig vs. tweezijdig toetsen

 Eenzijdig: Test of een waarde groter of kleiner is dan een bepaalde waarde.

De kritieke waarde wordt bepaald voor slechts één kant van de verdeling (afhankelijk
van de richting van Hₐ.

De p-waarde is de kans dat de teststatistiek in de uiterste 5% of 1% van de richting
ligt.

 Tweezijdig: Test alleen of er een verschil is.

De kritieke waarden worden bepaald aan beide kanten van de verdeling, omdat je in
beide richtingen een effect onderzoekt.

De p-waarde is de kans dat de teststatistiek in de uiterste 2,5% aan beide kanten ligt
bij α = 0.05 of 0.5% bij α = 0.01.



Stappenplan voor hypothesetoetsing

1. Formuleer de hypothesen:
o Nulhypothese (H₀): Er is geen effect of verschil.
o Alternatieve hypothese (Hₐ): Er is wél een effect of verschil.
2. Bepaal het significantieniveau (α)
o Meestal 5% (0.05), soms 1% (0.01) voor strengere testen.
3. Bereken de absolute t-waarde
o ( x 1 - x 2 ) / (√ ¿ ¿ ¿
4. Bepaal de kritieke waarde uit een t- of z-tabel
o Gebruik een t-verdeling als σ onbekend is of n < 30.
o Gebruik een z-verdeling als σ bekend is of n ≥ 30.
5. Vergelijk de t-waarde met de kritieke waarde

, oAbsolute t-waarde > kritieke t-waarde ⇒ H₀ verwerpen.
6. Bepaal de p-waarde
o Als p ≤ α ⇒ H₀ verwerpen.
o Als p > α ⇒ H₀ niet verwerpen.


Voorbeeld van hypothesetoetsing

 H₀: "Mannen en vrouwen verdienen evenveel."
 Hₐ: "Mannen en vrouwen verdienen verschillend."
 Als de t-waarde groot genoeg is en p ≤ 0.05, verwerpen we H₀.



Vrijheidsgraden (df)

Vrijheidsgraden bepalen hoeveel onafhankelijke waarden in een berekening kunnen
variëren.

 Voor één steekproef: df = n − 1
 Voor een onafhankelijke t-test: df = n1 + n2 − 2
 Hoe groter df, hoe meer de t-verdeling op een normale verdeling gaat lijken.



Effectgrootte: Cohen’s d

Cohen’s d meet hoe groot het verschil/ effect tussen twee groepen is.

 d=0.2 ⇒ klein effect
 d=0.5 ⇒ gemiddeld effect
 d=0.8 ⇒ groot effect



Fouten bij hypothesetoetsing

Fouttype Wat gebeurt er? Gevolg
Type 1 fout (α) H₀ wordt verworpen terwijl die waar is Vals alarm
Type 2 fout (n) H₀ wordt niet verworpen terwijl die onwaar Effect gemist
is

 Type 1 fout wordt beïnvloed door α.
 Type 2 fout wordt beïnvloed door steekproefgrootte n.

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 quintyzeggen. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $10.75. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

72997 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
$10.75
  • (0)
Add to cart
Added