100% de satisfacción garantizada Inmediatamente disponible después del pago Tanto en línea como en PDF No estas atado a nada
logo-home
Buscado previamente por ti
Buscado previamente por ti
logo
Hoorcollege 2 2,99 €
Añadir al carrito
Navegar rápidamente a
Vista previa
  2.  
  3. Erasmus Universiteit Rotterdam (EUR)
  4.  
  5. Methoden & Technieken I (RC103)

Notas de lectura

Hoorcollege 2
 0 veces vendidas
  • Grado
  • Methoden & Technieken I (RC103)
  • Institución
  • Erasmus Universiteit Rotterdam (EUR)

Document met aantekeningen van hoorcollege 2

Vista previa 2 fuera de 5  páginas

Información del documento

  • 29 de junio de 2023
  • 5
  • 2022/2023
  • Notas de lectura
  • Gijs custers
  • College 2

Temas

  • hoorcollege 2

Escuela, estudio y materia

  • Erasmus Universiteit Rotterdam (EUR)
  • Criminologie
  • Methoden & Technieken I (RC103)
Todos documentos para esta materia (14)

Vendedor

avatar-seller
evaverkoren0

Comentarios recibidos

Vista previa del contenido

HC 2 – Beschrijvende  toetsende statistiek

Normale verdeling, z-scores en kansen

 Normale verdeling:
 Waarom belangrijk?
 Geeft inzicht in verdeling kenmerk in de populatie.
 De basis voor veel statistische analyses.
 Met weinig info kunnen we best veel doen.
 Normale verdeling heeft twee parameters:
 Een centrummaat: het gemiddelde.
 Een spreidingsmaat: de standaardafwijking.
 Kenmerken:
 Kansverdeling.
 Beschreven door mu en sigma.
 Symmetrisch.
 Mediaan en gemiddelde zijn gelijk.
 Staart is asymptotisch (nadert 0 aan het einde).
 Empirische regel: tussen 1 standaardafwijking onder het gemiddelde en 1 standaardafwijking
boven het gemiddelde zit ongeveer 68,2% van de waardes. Tussen 2 standaardafwijkingen
onder het gemiddelde en 2 standaardafwijkingen boven het gemiddelde zit ongeveer 95,4%
van de waardes. Tussen 3 standaardafwijkingen onder het gemiddelde en 3
standaardafwijkingen boven het gemiddelde zit ongeveer 99,7% van de waardes.
 Cijfers M&T I: bij benadering ‘normaal’ verdeeld.
 Hoogste geobserveerde cijfer (het maximum) was bijvoorbeeld 8,9.
 Lager dan de +2sigma (9,0).
 In de praktijk zijn kenmerken zelden perfect normaal verdeeld.
 Maar over algemeen handig om mee te rekenen.
 Niet-normaal verdeeld: linksscheef en rechtscheef.
 Rechtsscheef: mediaan< gemiddelde.
 Normaal verdeeld (symmetrisch): mediaan = ongeveer het gemiddelde.
 Linksscheef: mediaan> gemiddelde.
 Scheve verdelingen vragen soms om andere benadering (link).
 In deze cursus gaan we uit van normale verdeling.
 Z-score:
 Wat is mijn positie in de normale verdeling? Hoe heb ik het gedaan ten opzichte van anderen?
 Z-scores!  berekenen van gestandaardiseerde score.
 Z-scores hebben altijd dezelfde betekenis.
 (onder assumptie van normale verdeling).
 Gemiddelde = 0.
 Standaardafwijking = 1.
 Standaardiseren: alles op dezelfde schaal/maat, maakt vergelijken tussen verschillende
verdelingen makkelijker.
 Kans berekenen:
 Soms wil je weten wat de kans op een bepaalde uitkomst is.
 De normale verdeling kan ook gebruikt worden om te kijken hoe groter of kleiner de kans op iets
is. De z-tabel!
 Steekproeven en schatten betrouwbaarheidsinterval
 Populatie en steekproef:
 Tot nu toe: beschrijvende statistiek.
 Uitgegaan van populatiedata: alle studenten M&T I 2021.
 In onderzoek: vaak steekproeven.
 Steekproef is per definitie geen perfecte representatie van populatie.
 Steekproeffout: verschil tussen gemiddelde en mediaan.
 Steekproevenverdeling:
 De verdeling van alle mogelijke steekproefgemiddeldes.
 Elke steekproef heeft een gemiddelde (m).
 Neem meerdere steekproeven: de verdeling van al deze gemiddeldes… is een normale verdeling!

,  Wat leren we hier uit?
 Gemiddelde van de steekproevenverdeling is gelijk aan populatiegemiddelde.
 De steekproevenverdeling heeft een eigen standaardafwijking.
 De standaardfout.
 Gemiddelde afstand van willekeurig steekproefgemiddelde tot algemeen gemiddelde.
 De steekproevenverdeling is normaal verdeeld.
 Centrale limietstelling:
 Als de willekeurige steekproeven bestaan uit ongeveer 30 observaties (n) of meer per steekproef,
dan…
 Is het gemiddelde van de steekproevenverdeling gelijk aan het populatiegemiddelde.
 Is de steekproevenverdeling normaal verdeeld.
 Kunnen nagaan hoe vaak bepaalde waardes voorkomen (de empirische regel!).
 Met behulp van de standaardfout.
 Zelfs als variabelen oorspronkelijk niet normaal verdeeld zijn!
 Onderzoek in de praktijk:
 Kunnen we altijd 10.000 steekproeven trekken?
 Nee! Meestal zijn we afhankelijk van één steekproef.
 Maar… we kunnen de standaardfout van de steekproevenverdeling schatten op basis van één
steekproef.
 Hoe dan?
 Statistisch, voor een steekproef, geldt dat:
 S = standaardafwijking v.d. steekproef.
 N = grootte steekproef.
 In het algemeen: hoe groter de steekproef (n), hoe kleiner de standaardfout (S.E.).
 Betrouwbaarheidsinterval:
 Kunnen we met enige zekerheid zeggen hoe ver we er naast zitten?
 ja! Met behulp van de standaardfout.
 Betrouwbaarheidsinterval.
 Bereik waarin een geschatte parameter ligt (het populatiegemiddelde).
1. Bereken steekproefgemiddelde en standaardfout.
2. Bepaal z-waarde.
 Meest gebruikte betrouwbaarheidsintervallen:
 90% (z=1.65).
 95% (z= 1.96).
 99% (z= 2.58).
 Let op:
 Standaardafwijking:
 ‘Gemiddelde’ afstand van individuele observatie ten opzichte van het gemiddelde.
 Notatie: sigma of s.
 Standaardfout:
 ‘Gemiddelde’ afstand van willekeurig steekproefgemiddelde ten opzichte van het algemeen
gemiddelde.
 Belangrijkste lessen:
 Op basis van één steekproef kunnen we:
 Redelijk zeker schatten wat de mediaan is.
 Mits… de steekproef willekeurig is getrokken (random) en n>30.
 Meer data is meer beter…
 Schaalconstructie (Cronbach’s alpha)
 Ter attentie:
 Validiteit: meten wat je wilt meten.
 Betrouwbaarheid: meet ik steeds hetzelfde?
 Schaalconstructie gaat om beiden!
 Schaalconstructie:
 Schaalconstructie: het maken van een schaal (variabele) bestaande uit meerdere items of
(onderliggende) variabelen.
 Betrouwbaarheidsanalyse: hoe intern consistent is een schaal van verschillende variabelen of
items? Antwoorden mensen consistent op de vragen?

Los beneficios de comprar resúmenes en Stuvia estan en línea:

Garantiza la calidad de los comentarios

Garantiza la calidad de los comentarios

Compradores de Stuvia evaluaron más de 700.000 resúmenes. Así estas seguro que compras los mejores documentos!

Compra fácil y rápido

Compra fácil y rápido

Puedes pagar rápidamente y en una vez con iDeal, tarjeta de crédito o con tu crédito de Stuvia. Sin tener que hacerte miembro.

Enfócate en lo más importante

Enfócate en lo más importante

Tus compañeros escriben los resúmenes. Por eso tienes la seguridad que tienes un resumen actual y confiable. Así llegas a la conclusión rapidamente!

Preguntas frecuentes

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.

100% de satisfacción garantizada: ¿Cómo funciona?

Nuestra garantía de satisfacción le asegura que siempre encontrará un documento de estudio a tu medida. Tu rellenas un formulario y nuestro equipo de atención al cliente se encarga del resto.

Who am I buying this summary from?

Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller evaverkoren0. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy this summary for 2,99 €. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

45,681 summaries were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy summaries for 15 years now

Empieza a vender

Vistos recientemente

Notas de lectura ·

(0)

Hoorcollege 1

Lote ·

(0)

Macro economie

2,99 €
  • (0)
Añadir al carrito
Añadido