100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting Onderzoeksmethodologie Master IZW: De Beule, Smet en Nauwelaerts R137,34   Add to cart

Summary

Samenvatting Onderzoeksmethodologie Master IZW: De Beule, Smet en Nauwelaerts

3 reviews
 280 views  5 purchases
  • Course
  • Institution

Volledige samenvatting van Onderzoeksmethodologie IZW Master Handelswetenschappen. Bevat deel van Mike Smet, Ysabelle Nauwelaerts en Filip De Beule. Behaalde cijfer: 17/20.

Preview 4 out of 39  pages

  • July 16, 2019
  • 39
  • 2018/2019
  • Summary

3  reviews

review-writer-avatar

By: imadelyakhloufi • 3 year ago

reply-writer-avatar

By: laurensvleugels • 3 year ago

Translated by Google

Strange, though, that other four stars give and you give one star on all the summaries. We'll see if you'll graduate with great honors, too. If the pro judges your exam as honestly as you do, then you can be happy with a summer full of reexams.

reply-writer-avatar

By: imadelyakhloufi • 3 year ago

Translated by Google

I think you should be happy with the fact that the pro doesn't know this is just theft of his intellectual property. Maybe that'll change when he knows you're asking for money by just taking over his slides.

review-writer-avatar

By: wouterverelst • 4 year ago

review-writer-avatar

By: evaweyns • 4 year ago

avatar-seller
Onderzoeksmethodologie
Econometrie is vooral interpretatie, geen definities.

Herhaling OLS assumpties
Alle concepten van de schakel worden verondersteld ACTIEF gekend te zijn.
 Dus F-test, T-test, Multicollineariteit moet gekend zijn.

https://stats.idre.ucla.edu/  handige slide: legt elk getal uit van SPSS output.

Deze stappen moet men volgen doorheen een
onderzoek.
De data perfect kennen voor je aan je analyse begint.




Soorten variabelen: meetniveau ’s: (grijze vakken is wat de kenmerken zijn voor bepaalde
meetniveau ‘s.




Meetniveau: aard van de variabele: bepaald wat je mag doen met variabele.

 Niet metrisch: mag je niet alles mee doen.
o Nominaal: Man of Vrouw, 1 of 0: getallen geen metrische betekenis.
o Ordinaal: Likertschaal <7, inkomenscategorieën, ..
 Metrisch: hier mag je mee rekenen
o Interval: Likertschaal van meer dan 6, temperatuur, tijd, ..

, o Ratio: inkomen, uitgaven, prijzen, ..

Kenmerken:

 Opdeling in categorieën
 Natuurlijke ordening: er zit wel een volgorde in, bv likert schaal: akkoord, volledig akkoord, …
als je dit omzet in cijfers (Likertschaal) is 5 wel “meer” dan 1. Bepaalde antwoorden zijn
beter.
 Interpreteerbare categoriebreedte
 Natuurlijk nulpunt: Natuurlijk nulpunt: totale afwezigheid van iets, als temperatuur 0 is, is er
nog altijd een temperatuur, dus geen natuurlijk nulpunt. Natuurlijk nulpunt bv nodig om
dingen te logaritmeren. Voor procentuele veranderingen te berekenen heb je ook een
natuurlijk nulpunt nodig.
Temperatuur: nulpunt is geen natuurlijk nulpunt, dit is gewoon een afspraak, met Fahrenheit
is het bv anders. 10 graden is dus niet het dubbele van 5 graden. Zelfde geldt voor jaartallen.
Ratio’s hebben wel natuurlijk nulpunt: bv inkomen 0  je verdient niks.

Correlatie
 betekent GEEN causaliteit. Ook al is er 95% correlatie, dit betekent niet dat het ene het andere
veroorzaakt. Ook gezond verstand gebruiken: heel hoge correlatie wil nog niet zeggen dat het iets
met elkaar te maken heeft.

Omitted variable bias
Stel dat in werkelijkheid zowel X1 als X2 een impact hebben op Y, maar dat we enkel X 1 opnemen in
het model
 Indien X1 en X2 gecorreleerd zijn, zal een deel van de impact van X 2 op Y in de coëfficiënt van X1
sluipen en zal deze coëfficiënt dus vertekend zijn.

Asbakken veroorzaken geen longkanker, er is een derde
variabele die hier niet inzit.
Omitted: degene die er niet in zit.

Voorbeeld: Coca Cola en Airco verkopen  als het warm is
gaan beide stijgen, dit wil nog niet zeggen dat het iets
verklaard: gezond verstand is nodig.

reversed causality: Bv rijkdom en gezondheid, dit kan in 2
richtingen gaan: ben je gezonder omdat je rijker bent? Of ben je rijker omdat je gezond bent?

Extreme observaties
Extreme observatie kan heel regressielijn scheeftrekken.

Detectie
 Ex ante : scatter plot matrix
 Ex post : casewise diagnostics, standardised residuals, partial
plots, (standardised) predicted vs. (standardised) residuals,
histogram van residuals, (standardised) DfBeta(s),
Mahalanobis, …
Oorzaak
 Echte extreme observatie
 Foute functionele vorm, omitted variable bias
Oplossing

,  Verwijderen (enkel bij cross-sectie)
 Dummies

Extreme observaties ontdekken VOOR je begint te schatten.
Ook op examen kan dit er in zitten zonder dat het vermeld wordt  eerst oplossen.
Casewise diagnostics gaat er altijd nieuwe vinden na het verwijderen van de buitenste. Het beste is
op voorhand scatter plot matrix maken!!
 Onechte extreme observaties: wanneer er een foute functionele vorm is. De vorm kan je best op
voorhand ook bekijken met scatterplot matrix.
 Bij tijdreeks nooit observaties verwijderen.

Wat is OLS?
De best mogelijke lijn door de puntenwolk. Deze
minimeert de afstand tussen punten en de lijn.
De afstand tot de lijn is de fout.
Wordt gekwadrateerd zodat de negatieve en positieve
getallen elkaar niet doen verdwijnen. Dit kwadraat
wordt geminimeerd.




Assumpties (+ hoofdstuk Gujarati)

1. Model is linear in parameters  Chapter 14
2. X values are nonstochastic and independent of error term:
Cov(ui, Xi) = 0  Chapter 18-20
No correlation between disturbance term and exogenous variables
3. Zero mean value of disturbance :
E(ui|Xi)= 0  Chapter 13
On average the disturbance is zero
4. Homoscedasticity :
Var(ui|Xi) =σ²= constant  Chapter 11
No heteroscedasticity
5. No autocorrelation (serial correlation) between the disturbances :
Cov(ut,ut-j)=0  Chapter 12
6. Number of observations greater than number of parameters to be estimated
7. Nature of X variables :
a. Not all X values can be the same (variables must vary)
b. No outliers
8. No specification bias : model is correctly specified  Chapter 13
9. Normality assumption for ui :
ui ~N(0, σ²)  Chapter 4
10. No exact linear relationship between different X variables (i.e. no multicollinearity)
→ Chapter 7 & Chapter 10

Storingsterm
Er mag geen patroon in de residuen zitten, deze moeten random zijn. Als er een patroon in zit, dan is

, er waarschijnlijk iets niet in orde.
Patroon kan bv veroorzaakt worden door foute functionele vorm te schatten, door een extreme
observatie, autocorrelatie, niet alle variabelen opgenomen, …

Altijd eerst data binnenstebuiten keren vooraleer je econometrisch gaat schatten:

 Exacte betekenis van de variabelen
 Correct geïmporteerd?
 Meetniveau
 Missing values
 Extreme observaties
 Inconsistenties in data (string vs numeric, komma’s, duizendtallen, eenheden, …)
 Descriptive statistics, frequenties, correlaties, lijngrafieken, scatter plots, histogrammen, …
 …

R² enkel vergelijken als Y-variabele hetzelfde gebleven is.
Altijd eerst inhoudelijk kijken, een model kan heel goed lijken door bv spurious correlation maar dit
kan nog altijd rommel zijn.

F-test

 F test is voor groepen van variabelen. Kijken of groepen samen significant verschillend zijn.
Bv testen of X2, X3 en X4 samen significant verschillend zijn van 0.
 Deze werkt o.b.v. varianties, SSR, ANOVA-tabel
 Restricties op meerdere parameters
 BV CHOW-test of Goldfeld-Quandt (heterosc.)

T-test

 T-test is bv om te testen of 1 veriabele gelijk is aan 0. of B1=B2
 Werkt o.b.v. parameter, std. error
 Testen of 1 variabele significant is
 Testen of parameter bepaalde waarde heeft
 Testen of 2 parameters gelijk zijn

Gestandaardiseerde variabelen
Standardised coefficients: alles is uitgedrukt in standaardafwijkingen. Als X1 stijgt met 1
standaarddeviatie, dan gaat Y stijgen met … standaarddeviaties
 Zo staat alles in dezelfde metriek (namelijk standaarddeviaties). Zo kan de belangrijkheid van de
variabelen ook bekeken worden.
gemiddelde is altijd 0 en standaarddeviatie is altijd 1.

Transformaties: kwadratische vorm, logaritmes, ..
Een kostenfunctie is bv typisch een derde graad.

Via ln kan je lineaire vorm schatten.
Double log: coëfficiënten zijn elasticiteiten.

Keuze functionele vorm:

 Onderliggende economische theorie (bv
kostenfunctie)
 Eerder onderzoek

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 EFT, 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 this summary from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller laurensvleugels. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy this summary for R137,34. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

62555 documents were sold in the last 30 days

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

Start selling
R137,34  5x  sold
  • (3)
  Buy now