100% de satisfacción garantizada Inmediatamente disponible después del pago Tanto en línea como en PDF No estas atado a nada
logo-home
Samenvatting hoorcolleges Statistiek 3 $7.35   Añadir al carrito

Notas de lectura

Samenvatting hoorcolleges Statistiek 3

 72 vistas  10 veces vendidas
  • Grado
  • Institución

Dit is een uitgebreide samenvatting van alle hoorcolleges van Statistiek 3 uit jaar 3 Pedagogische Wetenschappen/Psychologie aan de Vrije Universiteit Amsterdam. Er is veel extra uitleg en voorbeelden zodat alles duidelijk is.

Vista previa 4 fuera de 58  páginas

  • 2 de febrero de 2024
  • 58
  • 2022/2023
  • Notas de lectura
  • Melvin vooren
  • Todas las clases
avatar-seller
Anne Fleur Duvekot - 2648775


Hoorcolleges Statistiek 3 Anne Fleur Duvekot


WEEK 1 Herhaling

Hoorcollege 1a– Herhaling statistiek 1 en 2
Kenniscollege
03-04-23

Tentamen 31/05
10 vragen over Statistiek 1 & 2
20 vragen over de statistische analyses uit Statistiek 3

‘’Statistics is the science of collecting, organizing and interpreting numerical facts, which we call data.’’

Stappen in de toegepaste statistiek:
1. Steekproef trekken uit de populatie
2. Controleren of de steekproef representatief is
3. Kiezen tussen beschrijvende (=datagegevens zoals gemiddelde en sd) of inferentiële (=testen van
hypothesen) statistiek
4. Meetniveaus (NOIR) en typen variabelen (categorisch/kwantitatief)
5. Het kiezen van de juiste statistische analyse (!)
6. Experimenteel vs. niet-experimentele onderzoeksdesigns

Methodes (design) (methodologie) & Statistiek (gereedschap)
Voor verschillende onderzoeksvragen gebruik je verschillende statistische methoden; hier draait het om bij
Statistiek 3

Stappenplan volgen om uit te komen bij de juiste statistische analyse:




Doelstellingen Statistiek 3:
 Herhaling Statistiek 1 & 2 (met name de methoden en assumpties) + nieuwe toevoegingen en het
toepassen van deze methoden in de praktijk (SPSS)
 Ontdek de samenhang tussen de verschillende methoden in het raamwerk van het Generalized Linear
Model (GLM)

Statistiek is noodzakelijk voor het uitvoeren van goed empirisch onderzoek




1

, Anne Fleur Duvekot - 2648775


Samenhang tussen ANOVA en regressie: in beide methoden analyseer je variantie  je hebt variantie in
verschillende variabelen, variantie tussen en binnen groepen; dat ga je toewijzen aan de verschillende
groepen/effecten

Focus op empirische analyses:
De 3 hoofdmethoden om 2 groepen te vergelijken met 1 kwantitatieve uitkomst 
T-test: vergelijking van 2 groepen op 1 kwantitatieve uitkomstvariabele
ANOVA: vergelijking van 2 of meer groepen op 1 kwantitatieve uitkomstvariabele (1 factor met 2 niveaus)
Regressieanalyse: relatie tussen 2 kwantitatieve variabelen bepalen (m.b.v. dummy-variabele)
 3 verschillende methoden die allemaal tot hetzelfde resultaat leiden (bv verschil tussen mannen/vrouwen
en scores op tentamen)

1. Beschrijvende vs. Inferentiële statistiek

Statistiek bestaat uit een aantal methoden voor het verkrijgen en analyseren van data in verschillende stappen:
1. Design (methodologie)
2. Beschrijven van de data (beschrijvende statistiek)
3. Gevolgtrekkingen maken (testen van hypothesen) (inferentiële statistiek)

Beschrijvende statistiek: samenvatten van de steekproef/populatie data met getallen, tabellen en grafieken
Inferentiële statistiek: schattingen maken en uitspraken doen over de populatie(parameters) gebaseerd op de
(random) steekproef

2. Data, populatie & steekproef

Populatie: de totale set aan deelnemers, relevant voor de onderzoeksvraag
- Populatie parameters: bv gemiddeld aantal zelfstudie uren per week voor alle studenten
Steekproef (sample): een subset/willekeurige steekproef uit de populatie waarvan de data is verzameld
- Steekproef statistiek: bv gemiddeld aantal uren zelfstudie per week van een willekeurig getrokken
steekproef van 800 studenten

3. Betrouwbaarheid en validiteit

Goede data en dus een goede steekproef is noodzakelijk om de onderzoeksvraag
te kunnen beantwoorden:
1. Betrouwbaarheid: precisie, consistentie  meet je elke keer hetzelfde
2. Validiteit: bias, storing  meet je wat je wilt meten

De beschrijvende statistiek

4. Variabelen, meetniveaus en bereik (range)

Variabelen: meet karakteristieken die kunnen verschillen per persoon

Verschillende meetniveaus:
Categorisch/kwalitatief
1. Nominaal: ongeordende categorieën (oogkleur, geslacht)
2. Ordinaal: geordende categorieën (mee eens-neutraal-mee oneens)
Numeriek/kwantitatief:
3. Interval: gelijke afstand tussen de waardes (°C, cijfers op toets)
4. Ratio: gelijke afstanden én absoluut nulpunt (K)

Bereik/range:
- Discreet: meetwaarde die je niet kan delen (bv het aantal broers of zussen)
- Continu: oneindig deelbare meetwaarde (bv lichaamslengte)




2

, Anne Fleur Duvekot - 2648775




5. Gemiddelde, modus, mediaan, spreiding en positiematen

In de beschrijvende statistiek zijn er 3 verschillende dimensies van belang:
1. De centrale tendens= de typische observatie (als je naar de data kijkt en je kiest er 1 observatie uit die
het meest zegt over je data)
- bv. gemiddelde, modus, mediaan
2. Spreiding/variantie: variabiliteit in observaties
- bv. standaarddeviatie, variantie, interkwartiel afstand
3. Positie: relatieve observatie tussen observaties
- Geeft informatie over de relatieve positie van observaties: percentiel, lwartiel

Voorbeeld. Op welke manieren kan je (verschillen tussen) deze twee verdelingen beschrijven?


Land A en B hebben hetzelfde gemiddelde

Bij land A is de spreiding veel groter (0-50) dan bij land B
(20-30); dus verschil in varianties en standaarddeviaties




De inferentiële statistiek

De problemen die we hebben met inferentiële statistiek hebben vooral te maken met de steekproeven die we
gaan gebruiken om te gaan testen.

Het doel: betrouwbare en valide uitspraken doen over de populatie, gebaseerd op de steekproef
- Dus de steekproef parameters moeten niet te veel afwijken van de populatie parameter

Mogelijke problemen:
Sampling error: fout in de steekproef (standaardfout)  natuurlijke variatie omdat je een willekeurige
steekproef trekt
Sampling bias: een storing in het trekken van je steekproef  selectief een steekproef trekken (alleen een
bepaalde groep mensen, niet representatief voor de hele populatie)
Response bias: een storing in de mensen die je vragenlijst invullen  alleen maar mensen uit een bepaalde
groep of fout antwoord geven (bv zeggen de je op partij a stemt maar je stemt op partij b)
Non-response bias: selectieve participatie (bv jongeren zijn minder geneigd je vragenlijst in te vullen)

Belangrijk verschil tussen problemen met betrekking tot betrouwbaarheid (error) en validiteit (bias)
- Betrouwbaarheid gaat meer om de standaardfout; verspreiding rondom hetgeen je probeert te
schatten  heeft meer te maken met power (en bv grootte van je steekproef)
- Validiteit gaat om bias; je meet niet wat je wilt meten  hier moet je echt wat aan doen

Oplossing/samenvatting:
Je wilt een willekeurige steekproef doen die groot genoeg is (belangrijk voor error/onderscheidend vermogen)
en je wil data generen voor iedereen die je hebt benaderd, met correcte antwoorden op alle items voor alle
deelnemers

3

, Anne Fleur Duvekot - 2648775



6. Populatie verdeling, steekproef verdeling & steekproevenverdeling

Dimensies van de verdelingen
Er zijn 3 soorten verdelingen:
1. Populatie verdeling: populatiegemiddelde µ is (vaak onbekende) parameter
- bv. proportie studenten die extra hulp voor wiskunde nodig hebben
2. Steekproef verdeling: steekproefgemiddelde y is steekproefgrootheid (sample statistic)  dit is een
benadering voor het populatiegemiddelde waarin we zijn geïnteresseerd
- bv. proportie studenten in de steekproef (n=1000) die extra hulp voor wiskunde nodig hebben
3. Steekproevenverdeling: verdeling van steekproefgrootheid over steekproeven heen  heel veel
gemiddeldes schatten van verschillende steekproeven; hierdoor is de uitkomst betrouwbaarder en lijkt
meer op de populatieverdeling
 de verdeling voor de steekproefgrootheid na meerdere steekproeven te nemen van n grootte
- De standaarddeviatie van de steekproevenverdeling noem je de standaardfout; zegt iets over de
betrouwbaarheid van je schatting


7. Centrale limietstelling en hypothesen testen

De empirische regel
Aannames normaalverdeling:
De afwijking van het gemiddelde wordt uitgedrukt in standaarddeviaties:


68.2% van testscores X ligt max 1 SDe boven of onder
µ
 95.4% van testscores X ligt max 2 SDe boven of onder
µ
 99.7% van testscores X ligt max 3 SDe boven of onder
µ
De meetfout is normaal verdeeld
µ= 0
Scores binnen 1 SDe van het gemiddelde, oftewel de binnenste 68.2% noemen we gemiddeld.

Centrale limietstelling en de normale verdeling: ongeacht de verdeling van een variabele in de populatie, ligt
bij toenemende N de steekproevenverdeling van y steeds dichter bij µ en lijkt de verdeling steeds meer op de
normaalverdeling; daarom gebruiken we de normaalverdeling zo vaak

Dus: de centrale limietstelling stelt dat de gemiddelden van steekproeven altijd normaal verdeeld zullen zijn als
je steekproeven van voldoende omvang neemt uit een populatie, zelfs als die populatie niet normaal verdeeld
is

De steekproefverdeling hoeft niet per se een normaalverdeling te worden, maar de steekproevenverdeling
wordt wel een normaalverdeling naarmate N toeneemt.

Typen kansverdelingen
Standaard normale verdeling  z-score
= de steekproevenverdeling voor proporties onder H 0
= de steekproevenverdeling voor het gemiddelde onder H 0 en wanneer de populatie standaarddeviatie bekend
is

De t-verdeling  t-score
= de steekproevenverdeling voor het gemiddelde onder H 0 en wanneer de populatie standaarddeviatie niet
bekend is
= de steekproevenverdeling voor de regressie coëfficiënt(en) onder H 0
 lijkt om de normale verdeling, alleen heeft dikkere staarten  dus meer observaties rechts en links
(afhankelijk van het aantal observaties)

4

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 annefleur_duvekot. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy this summary for $7.35. 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 14 years now

Empieza a vender
$7.35  10x  vendido
  • (0)
  Añadir