Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Samenvatting Inductieve statistiek voor de gedragswetenschappen, ISBN: 9789463791540 Statistiek €2,99
Ajouter au panier

Resume

Samenvatting Inductieve statistiek voor de gedragswetenschappen, ISBN: 9789463791540 Statistiek

 13 vues  1 fois vendu

Samenvatting van Statistiek 2.

Aperçu 4 sur 50  pages

  • Non
  • Hoofdstuk 1 - 9 en hoofdstuk 11
  • 12 avril 2022
  • 50
  • 2021/2022
  • Resume
book image

Titre de l’ouvrage:

Auteur(s):

  • Édition:
  • ISBN:
  • Édition:
Tous les documents sur ce sujet (11)
avatar-seller
merelbernaerts1
Statistiek 2
Inductieve statistiek voor de gedragswetenschappen
Hoofdstuk 1: Inductieve statistiek in onderzoek
Leerdoel:

 De basisprincipes van de inductieve statistiek in eigen woorden uitleggen

Wat is de bedoeling van statistiek?
We hanteren statistiek namelijk louter als hulpmiddel bij empirisch onderzoek dat erop gericht is
algemeen geldende uitspraken te doen over wetmatigheden in de realiteit.
We willen immers graag vanuit een beperkt aantal observaties uitspraken kunnen doen over mensen
in het algemeen.

De empirische cyclus




1. Elk onderzoek begint met een duidelijk geformuleerde vraagstelling of probleemstelling
waarop het onderzoek een antwoord wil geven.
2. Vervolgens moeten we de variabelen uit de vraagstelling operationaliseren of meetbaar
maken : we moeten beslissen op welke manier we ween specifieke score zullen toekennen
aan een bepaalde persoon voor elke bestudeerde variabele.
3. Nadat we hebben besloten hebben hoe we alle variabelen zullen meten, kunnen we de
nodige respondenten of deelnemers verzamelen door een steekproef te trekken.
In een aselecte steekproef hebben alle leden van de bestudeerde populatie een even grote
kans om in de steekproef terecht te komen. In een niet-aselecte steekproef is dat niet het
geval.
4. Zodra bekend is wie zal meedoen aan het onderzoek kunnen we gegevens verzamelen.



5. Nadat we de nodige gegevens hebben verzameld, zullen we een eerste blik werpen op de
resultaten door de verzamelde gegevens op verschillende manieren te beschrijven. Dit is het

, gebied van de beschrijvende statistiek. We kunnen centrummaten en spreidingsmaten
bekijken, frequentietabellen maken en grafieken tonen om een eerste zicht te krijgen op de
aarde van de gegevens. Maar deze beschrijvingen geven ons nog geen info over verbanden
tussen variabelen of verschillen tussen groepen.
6. Kort samengevat kunnen we zeggen dat we met behulp van de inductieve statistiek nagaan
of de verschillen en verbanden uit onze data betekenisvol genoeg zijn om te veronderstellen
dat ze zich ook in bredere populatie op dezelfde manier voordoen.
7. Op basis van de analyses die we gemaakt hebben, kunnen we uiteindelijk een aantal
conclusies trekken en een duidelijk antwoord geven op de vraagstelling die we in fase 1
geformuleerd hebben.

Het probleem van de inductieve statistiek
Aan de hand van inductieve statistiek zullen we vanuit onze zorgvuldig verzamelde maar beperkte
dataset conclusies trekken over de gehele populatie. Die data, hoe nauwgezet en plichtsbewust we
ze ook verzameld hebben, betreffen immers niet de gehele populatie.

Het is dus duidelijk dat we bijna nooit gegevens kunnen hebben over een complete populatie. En dat
is behoorlijk jammer, want we willen nu net graag algemene wetmatigheden ontdekken over een
populatie.

 Door het trekken van steekproeven : we verzamelen gegeven over een beperkt aantal
onderzoekseenheden (cases) en leiden daaruit algemene conclusies af.
 Maar hier stelt zich het kernprobleem van de inductieve statistiek : welke garantie
hebben we dat onze conclusies ook geldig ook geldig zijn voor de rest van de populatie?
 We zijn nooit 100% zeker over de conclusies die we trekken vanuit steekproeven (toevallige
en foutieve variatie mogelijk).
 Inschatten hoe zeker we zijn van onze conclusie

Statistische significantie
Significatie toont betekenisvolheid van verschillen, helpt om
hypothese toetsing te doen
bv. verschil tussen scores kaartlezen 51/60 en 39/60 is significant, tussen
42/60 en 47/60 is niet significant.

bv. verband tussen lengte en gewicht is significant, verband tussen lengte en hoeveelheid hersenen is niet significant.

Kansberekening
Kansberekening gaat ervan uit dat er in de werkelijkheid (g)een verschil is.




Hoe moeten we die kans berekenen?

,  Op basis van kansverdeling (bv. standaardnormale verdeling)
 Met behulp van verschillende toetsen

Wat is dan een “grote” en een “kleine” kans?

 5% of 0,05 meest courant (zie later)

Toetsen
Toetsing situaties zijn heel uitlopend:

• verschil in depressie bij verschillende muziek?

• verschil in depressie vóór en na beluisteren van muziek?

• verschil in depressie bij verschillende muziek en 2 methoden gedragstherapie?

• 500 deelnemers of slechts 20?

Bijgevolg ook uitlopende toetsen!

Misbruik van statistiek
Statistiek is slecht een hulpmiddel bij statistiek. Randvoorwaarden zijn net zo belangrijk:

• juiste methodologie (selectie van juiste toets)

• correct onderzoeksopzet (goede representatieve steekproef)

• correcte formulering in rapport (vermelding van significanties, effectgroottes, …)

• correcte vermelding variabelen (duidelijk onderscheid maken tussen OV en AV)

Intermezzo: causaliteit, wat is dat ook al weer?
Causale verbanden gaan effect/invloed/impact van een onafhankelijke variabele op een afhankelijke
variabele na.




Niet-causale verbanden bekijken het verband/samenhang tussen twee variabelen.




Interne validiteit
Mate waarin we met een onderzoeksontwerp causale conclusies kunnen trekken over effect van OV
op AV

3 voorwaarden:

1. Effect van OV op AV in voorspelde richting

2. Oorzaak moet in tijd voorafgaan aan gevolg

3. Geen andere verklaringen voor gevonden verband

Externe validiteit
mate waarin resultaten van het onderzoek kunnen gegeneraliseerd worden over:

, 1. situaties (lijkt de onderzoekssituatie genoeg op de “dagelijkse” situatie?)

2. methoden (wordt hetzelfde resultaat gevonden met een andere methode?)

3. tijd (zelfde resultaten in een andere periode?)

4. populaties (zelfde resultaten in andere populatie?)



Hoofdstuk 2: Kansverdeling en kansberekening
Leerdoel:

 Eigenschappen van kansverdelingen en frequentieverdelingen toepassen bij data-analyse

Kansverdeling
Wat is een kansverdeling?
Kans : De waarschijnlijkheid om een bepaalde gebeurtenis te observeren (getal tussen 0-1; 0.05 =
5%).
BV. Hoe waarschijnlijk is het om een 3 te gooien met 1 worp van een doppelsteen? P(3)=1/6
Kansverdeling = een vorm van een frequentieverdeling. Terwijl we in een frequentieverdeling de
geobserveerde realiteit weergeven, geven we in een kansverdeling een hypothetische realiteit weer.
Hoewel een kansverdeling er gelijkaardig uitziet, geeft ze niet de frequentie maar wel de kans op het
voorkomen van alle mogelijke waarden van een variabele. Een ‘geobserveerde realiteit’ is een
frequentieverdeling die aangeeft wat de frequentie is van alle geobserveerde waarden van een
variabele.

Waarom kansen nodig in de statistiek?
Belangrijk doel in statistiek: op basis van steekproefgegevens conclusies trekken over populatie.

Vertrekkend vanuit:

1. Interval-estimatie

- Vraag: Wat is het gemiddelde IQ van alle kinderen in het 1e jaar secundair onderwijs die
1 of meerdere jaren blijven zitten zijn in het basisonderwijs?
- Antwoord op basis van gegevens uit steekproef: “Het gemiddelde IQ van alle kinderen in
het 1e jaar SO die 1 of meerdere jaren blijven zitten zijn in het BaO ligt tussen X1 en X2
met 95% zekerheid.”
- Betekenis: Indien je steeds deze bewering aanhoudt, dan weet je dat je in 5% van de
gevallen fout zal zijn OF de kans op een fout is 0.05 -> zegt iets over nauwkeurigheid van
de schatting van de populatieparameter op basis van de steekproefgegevens
- Nodig: Steekproefstatistieken (gemiddelde, standaardafwijking, grootte steekproef) +
Kansverdeling




2. Hypothesetoetsing

Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:

Qualité garantie par les avis des clients

Qualité garantie par les avis des clients

Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.

L’achat facile et rapide

L’achat facile et rapide

Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.

Focus sur l’essentiel

Focus sur l’essentiel

Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.

Foire aux questions

Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?

Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.

Garantie de remboursement : comment ça marche ?

Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.

Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?

Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur merelbernaerts1. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €2,99. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

50064 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans

Commencez à vendre!
€2,99  1x  vendu
  • (0)
Ajouter au panier
Ajouté