- Hoofdstuk 1: De rol van statistiek in onderzoek
o 1.6.1. (On)afhankelijke variabelen
o 1.6.2. Meetniveaus
o 1.7.5. Random
o 1.8. Normaalverdeling
o 1.8.4. Gemiddelde
o 1.8.5. Standaardafwijking
- Hoofdstuk 2: Basisconcepten
o 2.9.2. Nulhypothese
o 2.4. Populatie en steekproef
o 2.9. Significantietoets
o 2.9.5. Eenzijdig/tweezijdig toetsen
- Hoofdstuk 4: Werken met SPSS
Onafhankelijke – afhankelijke variabelen
- Onafhankelijke variabele: de variabele die je manipuleert, waar je controle over hebt
- Afhankelijke variabele: de variabele die afhankelijk is van de onafhankelijke variabele,
alles wat je meet, verandert door de onafhankelijke variabele
- Onderzoek doen = vragen beantwoorden met data
- Niet suggereren, maar bewijzen
- Theorie > vraag/hypothese > data > antwoord
- Beantwoording = het toetsen van een model (vaak impliciet)
- Bijvoorbeeld:
o Betrokkenheid van parttime en fulltime medewerkers
Contract betrokkenheid
Onafhankelijke variabele: contract
Afhankelijke variabele: betrokkenheid
Meetniveau
- Meetniveau (on)afhankelijke variabelen bepaalt de juiste toets!
o Nominaal (man, vrouw)
o Ordinaal (onderwijs)
o Interval (temperatuur in Celsius)
o Ratio (leeftijd)
- Tip: zorg voor een informatief meetniveau (interval of ratio indien mogelijk)
o Interval of ratio is het makkelijkst
Random
- Proefpersonen toewijzen aan condities (niveaus van de onafhankelijke variabele) om
verschillen of verbanden te zien op de afhankelijke variabelen
- Toewijzing liefst at random
1
, - Random proefpersonen aan je condities toewijzen maakt het analyseren makkelijker
- Keuze tussen tussen- en binnenproefpersoon variabele(n) bepaalt ook mede de juiste
toets
o Tussen proefpersoon design: proefpersoon krijgt een conditie te zien
o Binnen proefpersoon design: proefpersoon krijgt beide condities te zien
Gemiddelde en standaardafwijking
- Gemiddelde M: som van de scores gedeeld door het aantal observaties
- Gemiddelde van 6, 8, 10, 12, 14 = 10
- In analyses gaat het vaak om de gemiddelden van groepen die worden vergeleken
(bv. Met argument: M = 3.67, zonder: M = 2.68)
o De vraag is dan of er een significant verschil zit tussen 3.67 en 2.68
- Een gemiddelde zegt niet alles; van belang is ook de standaardafwijking SD
- SD = gemiddelde afwijking ten opzichte van het gemiddelde
- √ (som van de gekwadrateerde afwijking / N - 1)
- 2, 5, 8, > M = 5 > √ [(9+-0+9)/2] = 3
Gemiddelde en standaardafwijking
- 6, 8, 10, 12, 14
- 2, 3, 5, 19, 21
- Gemiddelde is telkens 10
- In de eerste rij is de SD kleiner dan bij de tweede rij, omdat de scores minder van
elkaar verschillen
- Kleine SD: scores liggen dichtbij gemiddelde
- Grote SD: scores liggen ver van gemiddelde af
- Kleine SD is beter, want veel scores dichtbij gemiddelde, weinig variatie, het
gemiddelde doet recht aan de data
o De bovenste reeks is dus het beste
Normaalverdeling
- In de werkelijkheid zijn scores meestal normaalverdeeld: de meeste scores zitten
rondom het gemiddelde en erg lage/hoge scores komen veel minder vaak voor
- Tentamencijfers, voetbaluitslagen, alcoholconsumptie
- “Bergje”: in het middel bevinden zich de meeste scores
van de data
- Grote SD: brede normaalverdeling, “bergje” is breder
- Kleine SD: smalle normaalverdeling, “bergje” is smaller
- 68% van de scores zit tussen 1 SD en M heen
- 95% van de scores zit tussen 2 SD om M heen
- Dit gegeven is belangrijk voor de testtheorie
- Bij een normaalverdeling is M = 0 en SD = 1
- Verdeling van data kan worden omgezet naar zo’n
verdeling als we M en SD weten
- De scores zijn nu z-scores
- Met deze score kunnen we voorspellen hoe groot de kans is dat een bepaalde score
voorkomt
2
, o Bijvoorbeeld: hoe groot is de kans dat iemand meer dan een 9.0 voor het
DVA-tentamen haalt als M = 6.00?
- Normaalverdeling met eigenschappen hebben we nodig om uitspraken te kunnen
doen of een bepaalde M afwijkt van een andere M, bijvoorbeeld 3.50 (groep A) en
4.50 (groep B)
- Een vraag kan dan zijn:
o Hoe groot is de kans dat 4.50 een score is die afkomstig is uit groep A
o Als het gaat om een “kleine” kans, dan zijn het twee verschillende groepen!
Nulhypothese – alternatieve hypothese
- Verwachting wordt de alternatieve hypothese genoemd, H1 (groep A scoort beter
dan groep B, er is een verband tussen variabele A en variabele B)
- H1 kan niet worden bewezen met data: we kunnen wel het tegenovergestelde
ontkrachten: de H0
- H0 = nulhypothese (altijd status quo, dus groep A scoort gelijk aan groep B)
- Als H0 wordt verworpen, dan is er ondersteuning voor H1
Populatie – steekproef
- Uitspraken over verbanden of verschillen gaan over algemene verbanden of
verschillen
- Verbanden of verschillen in de werkelijkheid
- Omdat we niet alles kunnen onderzoeken, nemen we genoegen met een deel: de
steekproef
- Door toetsen te doen met de steekproef willen we uitspraken doen over de populatie
- (NB voor uitspraken over de steekproef is geen toets nodig: naar de gemiddelden
kijken is voldoende!)
- Als de steekproef groter is, is de kans dat je over de algehele populatie iets kan
zeggen groter
- We maken een model van de werkelijkheid
- Kernvraag is: in hoeverre wijkt dat model af van de werkelijkheid?
- Om de werkelijkheid goed te benaderen, is een voldoende grote steekproef nodig
- Een beter model is een model met een kleine SD (weinig spreiding, scores doen recht
aan M)
- Probleem: elke steekproef is anders!
o Verschillende steekproeven hebben verschillende Ms
o Ook deze steekproefverdeling is een normaalverdeling
o Op basis van de M en SD uit de steekproef schatten we de M en SD in de
populatie
Significantie(niveau)
- Op die manier vergelijken we de scores (data uit steekproef) met het model
(hypothese)
o H1: studenten halen meer dan een 6.0 voor het tentamen
o H0: studenten halen niet meer dan een 6.0 voor het tentamen
o Data: M uit de steekproef is 6.8
- Vraag is dan: wijkt 6.8 significant af van 6.0?
3
, - Bij een significant resultaat is de score zo afwijkend in de normaalverdeling, dat die
niet hoort bij de verdeling waarbij de score minder dan een 6.0 is
Eenzijdig/tweezijdig toetsen
- Eenzijdig = een richting
o A is groter dan B
o B is groter dan A
- Tweezijdig = geen richting
o A is niet B (dus ‘A is groter dan B’ of ‘B is groter dan A’)
4
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
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
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
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 irisbruurs. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €6,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.