Statistiek
L. PAUWELS
Orfee Michels | 2020-2021
, HOOFDSTUK 2
1. INLEIDING
We spreken in een statistisch onderzoek, in kwantitatief criminologisch onderzoek van een
specifiek begrippenkader.
Onderzoekspopulaties, onderzoekseenheden (cases) en steekproeven (samples):
- Onderzoekspopulatie = de totale verzameling onderzoekseenheden waarover je
uitspraak wilt doen
o Bv: de Belgische bevolking
- De onderzoekseenheid maakt deel uit van die verzameling.
o Over wie of wat je uitspraak wilt doen o.b.v. criminologisch onderzoek
o Dat is dan bv 1 individu, maar onderzoekseenheden kunnen ook buurten
zijn, of straatsegmenten, of landen of tekst corpora.
- Steekproef: onderdeel van de totale onderzoekspopulatie (zie inferentiële
statistiek): tijd & middelen zijn beperkt om de totale populatie te observeren!
In kwantitatief onderzoek zullen we steeds met toevalsteekproeven, uit een populatie een
verzameling eenheden gaan selecteren.
- Vaak is het moeilijk om uit een hele populatie alle individuen te ondervragen dus
maken we gebruik va een steekproef.
o De personen die we ondervragen zijn de respondenten en zijn dus een
deelverzameling van de onderzoekspopulatie
- De methode waarmee we de streekproeftrekking doen noemen de
toevalsteekproef: we gaan dat op een willekeurige niet systematische manier doen.
(de random sample, aselecte steekproef, at random).
Afbakening en representativiteit:
- Afbakening: Heel precies omschrijven, aangeven wat je onderzoekspopulatie is, wie
die eenheden zijn uit die onderzoekspopulatie en hoe je ermee aan de slag zal gaan.
o Want kans op overgeneralisatie!
- Conceptualisering
- Representativiteit: heeft te maken met die steekproeftrekking, met het verband
tussen de onderzoekspopulatie enerzijds en de steekproef anderzijds. Het kenmerk
i/d steekproef moet evenveel voorkomen als in de onderzoekspopulatie. En het
komt er op neer dat alle relevante kenmerken ook aanwezig zijn in die steekproef.
o Zo zijn spijbelaars vaker afwezig dan niet-spijbelaars in enquêtes die op
school worden afgenomen.
o Bv Belgische populatie: kunnen we zeggen dat geslacht relevante variabele
is en dan moeten we ervoor zorgen dat er zowel mannen en v in onze
steekproef zitten opdat die relevant kunnen zijn voor biologisch geslacht.
PAGINA 1
,Variabelen: zijn de specifieke kenmerken die eigen zijn aan een individu, die kenmerken
moeten spreiding vertonen.
- Bv: lengte, leeftijd, geslacht, studiekeuze, slachtofferschap, de burgerlijke staat,
aantal voertuigen per minuut…
- Eigenschap van onderzoekseenheden = kenmerk van onderzoekseenheden
- Kenmerken variëren over eenheden variabele
o Voorbeeld: Student1 scoort beter dan student2, student1 heeft
verschillende scores doorheen de tijd (1ste BACCRIM, 2de BACCRIM,…)
- Verzameling van alle mogelijke uitkomsten (waarden) van een variabele:
uitkomstenverzameling
- Meten (‘measurement’): volgens bepaalde (geijkte) meetprocedure vaststellen van
de waarde van een kenmerk bij een eenheid
o Meten: een waarde toekennen, met geijkte procedures (dus niet zomaar
lukraak, maar met procedures waarvan we wetend at ze het goed doen).
- NOTEER: uitgangspunt is OBSERVEERBAARHEID / WAARNEEMBAARHEID!
o nauwkeurigheid: exactheid (precision)
o betrouwbaarheid: consistentie bij herhaalde waarneming (reliability)
o validiteit: geldigheid (validity / adequacy)
als je liegt op een enquête bv. is uw antwoord niet geldig
o resultaat van meten: ‘waarde’ (altijd een benadering van de ‘echte’
waarde!!!!!!)
Analyse-eenheid:
- eenheid waarop de criminoloog de statistische analyses uitvoert en daarna
uitspraken over doet
2. BESCHRIJVEN, SCHATTEN EN VERALGEMENEN ALS STATISTISCHE
BEDRIJVIGHEID
Statistiek = het geheel van regels en procedures om gemeten kenmerken te verwerken.
2 soorten statistiek:
1. Beschrijvende statistiek:
- = het op een overzichtelijke en samenvattende of synthetische wijze weergeven van
kenmerken die voorkomen in een onderzoekspopulatie of in een steekproef,
wanneer we niet alle eenheden kunnen bevragen.
- Hier doen we aan datareductie: we reduceren de data die we verzameld hebben tot
een minimum en we trachten die adhv een aantal specifieke maten te gaan
beschrijven.
o 2 beperkingen:
1: de resultaten kunnen niet veralgemeend w naar andere personen
of eenheden, ander tijden
2: laat niet toe om causaliteit vast te stellen
o Wel: we kunnen wel hypothesen opschrijven en die via de inductieve
statistiek toetsen, d.w.z. het waarheidsgehalte ervan nagaan
- We werken steeds in de steekproef
o We doen uitsluitend uitspraak over de steekproef.
- We doen aan een kwantitatieve beschrijving van de kenmerken van de steekproef
adhv de maten van centraliteit en spreiding.
PAGINA 2
, o Maat van centraliteit: bv. een centrummaat is bv. het rekenkundig
gemiddelde
o Maat van spreiding, maat van variabiliteit: verschil tussen de hoogste en de
kleinste waarde in jouw steekproef en drukt uit in hoeverre er variabiliteit in
jouw steekproef aanwezig is.
Beschrijvende statistiek: beschrijft zo accuraat mogelijk de werkelijkheid in ‘kengetallen’:
Bv: Het gemiddelde brutoloon bedraagt voor een voltijds werkende Belg 3.401 euro.
Wetmatigheden vaststellen?
- Sociale wetmatigheden (“social laws” = empirische generalisaties)
- D.w.z. ze zijn absoluut niet fatalistisch, ook niet deterministisch maar wel
probabilistisch (maw kansverhogend of verlagend!!!)
- Statistiek kan nooit een (definitief) ‘bewijs’ leveren voor een oorzaak-gevolg relatie.
o Maar, hoewel statistiek geen causaliteit kan bewijzen, veronderstellen
oorzaak-gevolg relaties wel statistische samenhang!
Statistiek kan nooit causaliteit bewijzen, maar omgekeerd als er een
oorzaak-gevolg is moet je dat kunnen terugvinden in de cijfers
o Dit is de justificatie voor statistisch onderzoek!
2. Inductieve of inferentiële statistiek:
- = het veralgemenen van de gegevens verzameld voor een steekproef naar de
onderzoekspopulatie waaruit ze getrokken werden.
o Tracht bevindingen te veralgemenen naar de onderzoekspopulatie dus
- We hebben interesse om uitspraak te doen over de populatie: veronderstellingen
die noemen we ook wel toetsbare stellingen
o We trachten adhv het bestuderen van bep. statistische maten uitspraak te
doen over de populatie
- Gaat over veralgemening
- Hypothesetoetsing: nulhypothese en alternatieve hypothese HA: hypothese kan je
niet bewijzen maar enkel verwerpen
o Hypothese = specifieke stellingen betreffende de (causale) relatie tussen 2
of meer concepten, die afgeleid zijn uit de theorie.
Onderzoekshypothese: formuleert de betrokken stelling in een
positieve zin, d.w.z. in de richting v.d. verwachtingen v.d.
onderzoeker
Nulhypothese: de aanname dat er geen verband is (Ho)
Alternatieve hypothese: indien we vaststellen dat de nulhypothese
mag verworpen w, concluderen we (voorlopig) dat onze
onderzoekshypothese, nu alternatieve hypothese genoemd, opgaat
(Ha)
Bv: er is mss wel een verband tussen laten we zeggen
geslacht enerzijds en de mate waarin je slachtoffer w van
seksueel geweld anderzijds
Rechts: populatie
Links: als we het adhv van beschrijvende statistiek doen,
beperken we ons tot de steekproef
Bovenaan: Sample steekproeftrekking
PAGINA 3
,Onderaan: de inferentietrekking
3. STATISTIEK EN DE BEANTWOORDING VAN BESCHRIJVENDE EN VERKLARENDE
ONDERZOEKSVRAGEN
Probleemstelling (centrale onderzoeksvraag of vraagstelling)
3 soorten onderzoeksvragen:
1. Beschrijvende
- Betreft de kwantitatieve beschrijving van een fenomeen onder studie
- Het geeft een opsomming v/h voorkomen van bep. verschijnselen, zonder een
verklaring te geven voor het fenomeen
- Voorbeelden:
o Wat is de genderratio (m/v) bij het slachtofferschap van seksueel geweld?
o Hoeveel studenten werden al eens slachtoffer van diefstal / geweld /
steaming?
o Wat is het gemiddeld aantal joints dat cannabisgebruikers roken per week?
o Wat zijn de opvattingen van studenten tegenover het gebruik van geweld
om politieke of religieuze redenen ?
Vinden ze dat ‘moreel aanvaardbaar’, ‘noch aanvaardbaar, noch
onaanvaardbaar’, ‘moreel onaanvaardbaar’?
2. Verklarende
- Is erop gericht geobserveerde verschillen of veranderingen in uitkomstvariabelen te
verklaren vanuit de kenmerken die eigen zijn aan een theoretisch paradigma.
- Gaat over de kwantitatieve verklaring van de geobserveerde verschillen: de
variabiliteit
o Variabiliteit: verschil tussen hoogste en kleinste waarde in jouw steekproef
- Verklaren: centraal in TOETSEND onderzoek
- Wetenschappelijke verklaring geven (‘explanation’), vaak causale verklaring:
ontrafelen van de rol van specifieke mechanismen
- Voorbeelden:
o Kan de woongeschiedenis van een inbreker zijn doelwitkeuze verklaren?
o Kunnen ‘genetische factoren’ het chronisch gebruik van geweld verklaren?
o Kunnen we de verschillen in criminaliteit tussen mannen en vrouwen
verklaren vanuit verschillen in opvoeding? Of genetische factoren? Of de
combinatie tussen de beide?
o Is religieus dogmatisme een verklarende factor voor de morele goedkeuring
van geweld door zelfmoordterroristen
3. Exploratieve/ verkennende
- Soort verkenning v.h. fenomeen
- Heeft betrekking op het aftasten van (nieuwe) veronderstellingen
PAGINA 4
, o Je gaat buikgevoel volgen, maar je bent nog niet zeker, je kan nog niet in
wiskundige termen uitdrukken welk verband er zou zijn tussen versch
variabelen.
- Voorbeelden:
o Is er een verband tssn het onderschrijven van traditionele visies op gender
en slachtofferschap van seksueel geweld?
o Is er een verband tussen het bevolkingsaantal en het criminaliteitsniveau in
een gemeente?
o Zijn er (stabiele) verschillen in daderschap naar geslacht? (‘Male Warrior
hypothese’ of ‘The Young Male Syndrome’)?
o Zijn er verschillen in risicovolle leefstijlen en regelovertredend gedrag naar
leeftijd?
4. STATISTISCHE EENHEDEN
Statistische eenheden = Onderzoekseenheden waar men een uitspraak over wilt doen
- Deze eenheden kan men beschrijven adhv een aantal kenmerken waarin de
onderzoeker geïnteresseerd is. = variabelen
Variabelen: kenmerken van statistische eenheden die variëren en die verschillende scores
hebben op een bepaald kenmerk.
- Noot: als een kenmerk niet varieert, spreken we van een ‘constante’: elke eenheid
heeft eenzelfde waarde
Elke onderzoekseenheden waarover men uitspraak wilt maken, moeten variabiliteit
(spreiding, verschillen) vertonen op criminologische relevante kenmerken (die variabelen).
- Bv: niet alle Belgen w in dezelfde mate slachtoffer van seksueel geweld -> als dat
niet het geval zou zijn, maw als alle Belgen in dezelfde mate slachtoffer w van
seksueel geweld is er geen sprake van variabiliteit, maar sprak van een constante.
Variabiliteit of spreiding (diversiteit, verschillen). Hoe groot zijn verschillen in
slachtofferschap van seksueel geweld?
Centraliteit of de grote tendensen (grote gemeenschappelijke deler, de gemiddelde
student, het typische slachtoffer van pestgedrag, …)
Zonder variabiliteit geen kwantitatief onderzoek
- Kenmerk vervalt tot een constante c zonder onzekerheid ∆
Wanneer is er dan voldoende spreiding?
- Als er per kenmerk tenminste 2 verschillende waarden zijn én dat de eenheden
verspreid zijn over deze categorieën of waarden van die kenmerken.
o NOG EENS ANDERS GEZEGD: Een kenmerk dient minstens 2 verschillende
waarden te hebben. Als we het hebben over biologisch geslacht moet er
minstens 1 M en 1 V zijn.
o Elke waarde moet minstens 1 onderzoekseenheid bevatten.
5. UNIVARIATE, BIVARIATE EN MULTIVARIATE BESCHRIJVENDE ANALYSE
PAGINA 5
