Samenvatting van het vak Statistiek voor de gedragswetenschappen 2, dat gegeven wordt in 2e Ba psychologie. Ik werk met puntjes en ook alle belangrijke tekeningen zijn er in verwerkt. De samenvatting is een combinatie van het boek en de slides. Ik was geslaagd met deze samenvatting met 13/20.
1. Onderscheidingsvermogen
1.1 Herhaling betrouwbaarheid en significantietoets
Significantietoets in 4 stappen
o Formuleer de nul- en alternatieve hypothesen
o Bepaal de waarde vd toetsingsgrootheid
o Bepaal de overschrijdingskans ‘p’ voor de data
o Formuleer de conclusie in APA-stijl
BI voor x z
Betrouwbaarheidsinterval: 2 n
o Een klein BI impliceert een hoge betrouwbaarheid en een kleine foutmarge
Betrouwbaarheidsniveau interpreteren
o 95% van alle mogelijke steekproeven met een bepaalde omvang getrokken uit
deze populatie zullen interval (BI) opleveren dat onbekende parameter bevat
Waarschuwingen ivm met schatters
o Formules voor schatters gelden enkel onder de voorwaarde dat de gegevens
bekomen zijn uit een EAS
o Bij kleine steekproeven worden BI’s wellicht te klein geschat
o σ moet gekend zijn
1.2 Onderscheidingsvermogen (Power)
Conclusies gebaseerd op een significantietoets kunnen ook foutief zijn: 2 soorten
o Type 1 fout: onterecht een foute H0 verwerpen =
o Type 2 fout: onterecht een juiste H0 niet verwerpen = β
o Juist: H0 terecht niet verwerpen = 1-
o Juist: H0 terecht verwerpen (onderscheidingsvermogen) = 1-β
Significanteiniveau() ve toest met vooraf bepaald significantieniveau
o = kans op een type 1 fout (kan om H0 te verwerpen terwijk die wel juist is)
Onderscheidingsvermogen (power) ve toets voor specifieke waarde vd parameter
o = kans dat de toets H0 zal verwerpen voor een bepaald –niveau als de
alternatieve waarde (in HA) juist zou zijn
Onderscheidingsvermogen berekenen
1. Kritieke waarde bepalen onder H0
2. Z-waarde van kritieke waarde bepalen onder HA
3. Onderscheidinsvermogen = overschrijdingskans vd kritieke waarde onder HA
Onderscheidingsvermogen en ‘HA’
o Als het verschil tussen H0 en HA kleiner wordt, dan wordt 1- β kleiner
o Als het verschil tussen H0 en HA groter wordt, dan wordt 1- β groter
Onderscheidingsvermogen en ‘’
o Als kleiner wordt, dan wordt 1- β kleiner
o Als groter wordt, dan wordt 1- β groter
Onderscheidingvermogen en ‘n’ en ‘σ’
1
, o Als de standaardfout kleiner wordt, dan wordt 1- β groter
o Als de standaardfout groter wordt, dan wordt 1- β kleiner
Standaardfout
x
n
2
, 2. Inferentie voor verdelingen: t-testen
2.1 Inferentie over verwachting van 1 populatie
2.1.1 De t-verdelingen (σ onbekend)
x 0
t : t n1
s
Studenten t-verdelingen n
o De t-verdeling geeft een andere vorm dan de standaard normaal verdeling
Symmetrisch met 1 top op x = 0
Hebben een iets grotere spreiding
Dikkere staarten (opp onder de staarten is groter)
Naarmate aantal df toeneemt, benadert t-verdeling deze steeds meer
o T geeft aan hoeveel standaardfouten x verwijderd is van zijn verwachting µ
o Maar er is een verschillende t-verdeling voor elke steekproefgrootte, die wordt
gespecifieerd door zijn vrijheidsgraden
Vrijheidsgraden (df)
o Bij inferentie over een populatie gemiddelde µ op basis ve t-verdeling, is het
aantal df = n – 1
o Tabel D geeft kritieke waarden t* voor de t-verdeling
2.1.2 1-steekproef t-betrouwbaarheidsinterval
Het 1-steekpoef t-betrouwbaarheidsinterval voor een populatieverwachting µ waarbij
σ onbekend is, volgt dezelfde redering als wanneer σ bekend is
Op basis ve EAS steekproef van ‘n’ waarnemingen is het betrouwbaarheidsinterval vd
s
x t* x
verwachting: n met t* = kritieke waarde vd t(n-1) verdeling
2.1.3 1-steekproef t-toets (One-sample t-test) x
Neem een EAS van grootte ‘n’ uit een grote populatie met onbekende verwachting µ t s
0
x
0m H0: µ = µ0 te toetsen wordt de 1-steekproef t-toetsgrootheid berekend:
n
Bepaal ‘p’ die weergeeft hoe groot de kans, onder H0, is om een t-toetsgrootheid te
bekomen die minstens even groot is als de berekende
o Dit moet in de richting van HA: >, < of ≠
Rapporteren in APA-stijl
o Toetsingsgrootheid afgerond op 2 decimalen
o Overschrijdingskans afgerond op 3 decimalen
Indien kleiner dan 0,001, rapporteer je altijd als ‘p < 0,001
2.1.4 t-toetsen voor gekoppelde paren
Speciaal geval 1-steekproef t-toets
o Analyse vd verandering: di = (xi1 - xi2)
o Deze d-resultaten gebruiken als x in de t-toets
Vereisten
3
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 saskiabruyninckx. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €6,99. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
