Samenvatting van het vak Statistiek voor de gedragswetenschappen 2, dat gegeven wordt in 2e Ba psychologie. Ik werk met puntjes en ook alle belangrijke tekeningen zijn er in verwerkt. De samenvatting is een combinatie van het boek en de slides. Ik was geslaagd met deze samenvatting met 13/20.
1. Onderscheidingsvermogen
1.1 Herhaling betrouwbaarheid en significantietoets
Significantietoets in 4 stappen
o Formuleer de nul- en alternatieve hypothesen
o Bepaal de waarde vd toetsingsgrootheid
o Bepaal de overschrijdingskans ‘p’ voor de data
o Formuleer de conclusie in APA-stijl
BI voor x z
Betrouwbaarheidsinterval: 2 n
o Een klein BI impliceert een hoge betrouwbaarheid en een kleine foutmarge
Betrouwbaarheidsniveau interpreteren
o 95% van alle mogelijke steekproeven met een bepaalde omvang getrokken uit
deze populatie zullen interval (BI) opleveren dat onbekende parameter bevat
Waarschuwingen ivm met schatters
o Formules voor schatters gelden enkel onder de voorwaarde dat de gegevens
bekomen zijn uit een EAS
o Bij kleine steekproeven worden BI’s wellicht te klein geschat
o σ moet gekend zijn
1.2 Onderscheidingsvermogen (Power)
Conclusies gebaseerd op een significantietoets kunnen ook foutief zijn: 2 soorten
o Type 1 fout: onterecht een foute H0 verwerpen =
o Type 2 fout: onterecht een juiste H0 niet verwerpen = β
o Juist: H0 terecht niet verwerpen = 1-
o Juist: H0 terecht verwerpen (onderscheidingsvermogen) = 1-β
Significanteiniveau() ve toest met vooraf bepaald significantieniveau
o = kans op een type 1 fout (kan om H0 te verwerpen terwijk die wel juist is)
Onderscheidingsvermogen (power) ve toets voor specifieke waarde vd parameter
o = kans dat de toets H0 zal verwerpen voor een bepaald –niveau als de
alternatieve waarde (in HA) juist zou zijn
Onderscheidingsvermogen berekenen
1. Kritieke waarde bepalen onder H0
2. Z-waarde van kritieke waarde bepalen onder HA
3. Onderscheidinsvermogen = overschrijdingskans vd kritieke waarde onder HA
Onderscheidingsvermogen en ‘HA’
o Als het verschil tussen H0 en HA kleiner wordt, dan wordt 1- β kleiner
o Als het verschil tussen H0 en HA groter wordt, dan wordt 1- β groter
Onderscheidingsvermogen en ‘’
o Als kleiner wordt, dan wordt 1- β kleiner
o Als groter wordt, dan wordt 1- β groter
Onderscheidingvermogen en ‘n’ en ‘σ’
1
, o Als de standaardfout kleiner wordt, dan wordt 1- β groter
o Als de standaardfout groter wordt, dan wordt 1- β kleiner
Standaardfout
x
n
2
, 2. Inferentie voor verdelingen: t-testen
2.1 Inferentie over verwachting van 1 populatie
2.1.1 De t-verdelingen (σ onbekend)
x 0
t : t n1
s
Studenten t-verdelingen n
o De t-verdeling geeft een andere vorm dan de standaard normaal verdeling
Symmetrisch met 1 top op x = 0
Hebben een iets grotere spreiding
Dikkere staarten (opp onder de staarten is groter)
Naarmate aantal df toeneemt, benadert t-verdeling deze steeds meer
o T geeft aan hoeveel standaardfouten x verwijderd is van zijn verwachting µ
o Maar er is een verschillende t-verdeling voor elke steekproefgrootte, die wordt
gespecifieerd door zijn vrijheidsgraden
Vrijheidsgraden (df)
o Bij inferentie over een populatie gemiddelde µ op basis ve t-verdeling, is het
aantal df = n – 1
o Tabel D geeft kritieke waarden t* voor de t-verdeling
2.1.2 1-steekproef t-betrouwbaarheidsinterval
Het 1-steekpoef t-betrouwbaarheidsinterval voor een populatieverwachting µ waarbij
σ onbekend is, volgt dezelfde redering als wanneer σ bekend is
Op basis ve EAS steekproef van ‘n’ waarnemingen is het betrouwbaarheidsinterval vd
s
x t* x
verwachting: n met t* = kritieke waarde vd t(n-1) verdeling
2.1.3 1-steekproef t-toets (One-sample t-test) x
Neem een EAS van grootte ‘n’ uit een grote populatie met onbekende verwachting µ t s
0
x
0m H0: µ = µ0 te toetsen wordt de 1-steekproef t-toetsgrootheid berekend:
n
Bepaal ‘p’ die weergeeft hoe groot de kans, onder H0, is om een t-toetsgrootheid te
bekomen die minstens even groot is als de berekende
o Dit moet in de richting van HA: >, < of ≠
Rapporteren in APA-stijl
o Toetsingsgrootheid afgerond op 2 decimalen
o Overschrijdingskans afgerond op 3 decimalen
Indien kleiner dan 0,001, rapporteer je altijd als ‘p < 0,001
2.1.4 t-toetsen voor gekoppelde paren
Speciaal geval 1-steekproef t-toets
o Analyse vd verandering: di = (xi1 - xi2)
o Deze d-resultaten gebruiken als x in de t-toets
Vereisten
3
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 saskiabruyninckx. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $7.62. You're not tied to anything after your purchase.
