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Samenvatting Statistiek deel 1 (Alonso) €8,49
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Samenvatting Statistiek deel 1 (Alonso)

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Aantal pagina's: 11 Examenresultaat: 16/20 Samenvatting van alle theorie uit de hoofdstukken Vak uit het schakeljaar -> verpleegkunde, vroedkunde, seksuologie

Aperçu 2 sur 11  pages

  • 4 janvier 2022
  • 11
  • 2020/2021
  • Resume
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saravilain
Statistiek
H2: Samenvatten en beschrijven
Empirisch

 Werkelijkheid: natuur, mens, maatschappij
 Theorie getoetst aan feiten/data

Objectief – Openbaar – Toetsbaar

Exploratief = Beschrijvend Inferentieel

Toetsen en concluderen
Inductieve methode
(zie hypothetisch-deductief model)

Data
- Toetsen van wetensch hypothesen en
- verzamelen
theorieën
- classificeren
- Conclusies trekken
- presenteren
Doel: inzicht krijgen, patronen ontdekken Doel: veralgemenen op populatieniveau

Nominaal en ordinaal:
- Frequentietabel
- Staafdiagram
Interval en ratio:
- Histogram
- Klassenindeling
- Tak-blad-grafiek
 Beiden vullen elkaar aan

Data

 Onderzoekseenheden
 Variabelen
o Meting = waarde/getal of code

Meting van variabelen

 Kwali
o Nominaal
o Ordinaal
 Kwanti
o Interval -> geen absoluut nulpunt -> vb: T°, IQ
 Berekeningen
o Ratio -> absoluut nulpunt -> vb: lengte, gewicht, BD
 Berekeningen én verhoudingen (bvb dubbel/2xhoger/2xlanger)

Frequentietabel

 Centrummaten: centrum en spreiding
 Scores, frequenties, %, cumulatieve %

, Staafdiagram

 Horizontale as: waarden vd variabelen
 Hoogte as: frequentie/proportie/%
 Staven raken elkaar NIET -> tussen 2 discrete waarden geen andere waarden mog
 Staven niet in dwingende volgorde dus drm ook nominaal mog

Histogram

 Categorieën creëren (want veel versch uitkomsten)
 Horizontale as: klassen
 Hoogte as: frequentie/proportie/%
 Kolommen grenzen aan elkaar -> variabele continu
 #klassen:
o √ n (n = #waarnemingen)
o Minimum 4, max 20
 Klassenbreedte
o = range / #klassen (range = verschil tss grootste en kleinste waarde)
o Gelijke klassenbreedte: klassen/intervallen even breed
o Frequentiedichtheid gebruiken als de intervallen niet even breed zijn
 Klassen moeten exclusief en uitputtend zijn
o Exclusief: elke uitkomst in slechts 1 klasse
o Uitputtend: elke uitkomst kan in een klasse w ingedeeld

Klassenindeling

Verschil tss frequentieverdeling en kansverdeling?
-> Frequentieverdeling is gwn een representatie vd data, geen theoretisch model. Histogram idem.
-> Kansverdeling: Als we de klassenbreedte steeds kleiner maken en het #waarnemingen onbeperkt
laten toenemen, ° in de limiet een vloeiende curve -> bell shape
 Theoretische modellen om dit soort data te knn beschrijven: normaalverdeling, student’s t-
verdeling, …

Tak-blad-grafiek

 Stambreedte: deel getallen door 1 (als alle getallen te groot: delen door 10 of 1000 om mooier op
grafiek te knn zetten)
 Takken: cijfers voor de komma
 Bladeren: cijfers na de komma (elk blad is 1 meting)

Centrummaten

 Modus (bimodale verdeling = verdeling met 2 modi)
 Mediaan
 Gemiddelde

Spreidingsmaten

 Variantie / Standaarddeviatie
o SD geeft idee over hoe ver observaties liggen vh gemiddelde
o Deviatie (d²) = (observatie min gemiddelde)²
 ² want een observatie kan kleiner dan het gemidd zijn -> hetgeen tss haakjes zou dan
negatief knn zijn, maar je wil de afstand kwantificeren en afstand is altijd positief.

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