Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien
logo-home
Recherché précédemment par vous
Recherché précédemment par vous
logo
Samenvatting Deel 1 van Statische modellen (OM3) - Significatietoetsen voor de 3e Bachelor Handelswetenschappen KUL campus Brussel €4,49
Ajouter au panier
Accédez rapidement à
Aperçu
  2.  
  3. Katholieke Universiteit Brussel (KUB)
  4.  
  5. Handelswetenschappen
  6.  
  7. Onderzoeksmethoden 3 (BKULHBH76E)

Resume

Samenvatting Deel 1 van Statische modellen (OM3) - Significatietoetsen voor de 3e Bachelor Handelswetenschappen KUL campus Brussel

1 vérifier
 3 fois vendu

Dit is een samenvatting uit de slides en (online) lessen van deel 1 - Significatietoetsen voor het examen Statistische modellen (OM3). Het beschrijft het doel, de voorwaarden en zowel manuele als SPSS-uitwerking van alle significatietoetsen.

Dernier document publié: 4 année de cela

Aperçu 3 sur 15  pages

Infos sur le Document

  • 13 janvier 2021
  • 13 janvier 2021
  • 15
  • 2020/2021
  • Resume

Sujets

École, étude et sujet

Tous les documents sur ce sujet (1)

1  vérifier

review-writer-avatar

Par: TEWstudentVUB • 4 année de cela

Vendeur

avatar-seller
jean-louisvervisch1

Avis reçus

Aperçu du contenu

Samenvatting soorten significatietoetsen


Parametrisch Niet-parametrisch Niet-
(normaliteit) (geen norm. of parametrisch
ordinaal) (dichotoom)
één steekproef t-toets μ = μ0 tekentoets binomiaaltest
voor π

twee gepaarde t-toets op de Wilcoxon rang- McNemar’s test
steekproeven verschillen tekentoets

2 t-toets voor Mann-Whitney test of Chikwadraat
onafhankelijke μ1=μ2 Wilcoxon-rangsomtoets of Fisher’s Exact
steekproeven
meerdere ANOVA Kruskal-Wallis Chikwadraat
onafhankelijke μ1=μ2=…=μk
steekproeven
verband tussen Pearson toets Spearman of Kendall’s Phi-correlatie
twee voor ρ tau
variabelen

• Parametrische vs. Niet-parametrische toetsen:
o Parametrische toetsen
▪ veronderstellen dat de gegevens afkomstig zijn van een variabele met een
gekende (bijv. normale) verdeling.
• Dit lijkt een zware eis, maar in de praktijk zijn parametrische toetsen
vaak bij benadering geldig wegens de CLS.
• Voorbeelden : z-toets, t-toetsen, F-toets, …

o Niet-parametrische (=verdelingsvrije) toetsen
▪ Maken (bijna) geen veronderstellingen m.b.t. de verdeling van de populatie
• Daarom breder toepasbaar (bijv. ook voor kwalitatieve variabelen)
• Voorbeelden : tekentoets, chi-kwadraattoets, …

• Universele voorwaarden:
o Alle gegevens komen uit een EAS.
o α is ALTIJD 5%




1

,Hoofdstuk 2.
• T-test Interpretatie en SPSS
o Doel: De T-test bepaalt of de steekproef van 1 variabele representatief is voor het
populatiegemiddelde.

o Voorwaarde(n):
▪ Moedervariabele X normaal verdeeld OF n>30, zodat CLS geldig is en het
steekproefgemiddelde bij benadering normaal verdeeld is. Als X niet normaal
verdeeld is en n<30, dan is de test niet geldig.

o Bv. In de steekproef (473 werknemers) bedraagt de gemiddelde leeftijd 37,67 jaar en
de standaardafwijking 11,8. Kunnen we aantonen dat de gemiddelde leeftijd van alle
werknemers groter is dan 35 jaar?
o Hypothese:
▪ 𝐻0 : 𝜇 = 35
▪ 𝐻𝑎 : 𝜇 > 35
▪ 𝛼 = 5%
𝑥̅ −𝜇0 37.67−35
▪ testgrootheid 𝑡 = 𝑠 = 11.8 = 4.93
⁄ 𝑛 ⁄
√ √473
▪ De p-waarde volgens SPSS (= tcdf(4.93, E99, 472) < 0.001)
▪ Besluit: p < a, dus we verwerpen 𝐻0 .
▪ Conclusie: De gemiddelde leeftijd is significant groter dan 35 jaar.µ

o In SPSS: “ANALYSE → COMPARE MEANS → ONE-SAMPLE T-TEST...”



• T-test voor gepaarde steekproeven Interpretatie en SPSS
o Doel: De t-test voor gepaarde steekproeven vergelijkt twee populatie-gemiddelden,
meer bepaald de gemiddelden voor twee verschillende variabelen die betrekking
hebben op eenzelfde steekproef. Deze test wordt bijvoorbeeld gebruikt om na te
gaan of een situatie ‘na’ significant verschilt van een situatie ‘voor’.

Deze test voor gepaarde steekproeven is equivalent aan een t-test voor één
gemiddelde uitgevoerd op een nieuwe variabele die het verschil meet tussen de
twee variabelen die men wil vergelijken.

o Voorwaarde(n):
▪ Moedervariabele X normaal verdeeld OF n>30, zodat CLS geldig is en het
steekproefgemiddelde bij benadering normaal verdeeld is. Als X niet normaal
verdeeld is en n<30, dan is de test niet geldig.

o Bv. : Is er een verschil tussen het loon dat werknemers nu verdienen en het loon dat
ze verdienden bij de start van hun loopbaan.
o Hypothese:
▪ 𝐻0 : 𝜇ℎ𝑢𝑖𝑑𝑖𝑔 = 𝜇𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡
▪ 𝐻𝑎 : 𝜇ℎ𝑢𝑖𝑑𝑖𝑔 ≠ 𝜇𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡
▪ 𝛼 = 5%
▪ De p-waarde volgens SPSS

2

, ▪ Besluit: 𝑝 < 𝛼 dus we verwerpen 𝐻0 .
▪ Conclusie: Het gemiddelde startloon en het gemiddelde huidige loon zijn
significant verschillend.

o In SPSS: In SPSS: ANALYSE → COMPARE MEANS → PAIRED SAMPLES T-TEST...



• T-test voor onafhankelijke steekproeven Interpretatie en SPSS
o Doel: De t-test voor onafhankelijke steekproeven vergelijkt twee populatie-
gemiddelden, meer bepaald de gemiddelden voor eenzelfde variabele die betrekking
heeft op twee verschillende groepen.

Deze test wordt gebruikt om na te gaan of het gemiddelde van één groep significant
verschilt van het gemiddelde van een andere groep, of ook om na te gaan of er een
verband is tussen een kwalitatieve variabele (bvb. man versus vrouw) en een
kwantitatieve variabele (bvb. het loon dat zij verdienen).

o Voorwaarde(n):
▪ Moedervariabele X normaal verdeeld OF n>30 IN BEIDE GROEPEN, zodat CLS
geldig is en het steekproefgemiddelde bij benadering normaal verdeeld is.
Als X niet normaal verdeeld is en n<30, dan is de test niet geldig.

o Bv. : Is er een verband tussen de leeftijd en het geslacht van werknemers? In onze
steekproef zijn mannen gemiddeld 37,1 jaar en vrouwen 38,3 jaar. Kunnen we
besluiten dat er in de populatie van alle werknemers een verschil is tussen leeftijd
van mannen en die van vrouwen?

o Hypothese:
▪ 𝐻0 : 𝜇𝑚 = 𝜇𝑣
▪ 𝐻𝑎 : 𝜇𝑚 ≠ 𝜇𝑣
▪ 𝛼 = 5%

• De test van Levene toetst de gelijkheid van varianties: (ANOVA)
• 𝐻0 : 𝜎²1 = 𝜎²2
• 𝐻𝑎 : 𝜎²1 ≠ 𝜎 2 2
• p<a dus we verwerpen 𝐻0 en kiezen dus de t-test uit de 2e rij
• In SPSS

▪ De p-waarde volgens SPSS
▪ Besluit: p > a, dus verwerp 𝐻0 niet
▪ Conclusie: Het gemiddelde startloon en het gemiddelde huidige loon zijn
significant verschillend.

o In SPSS: In SPSS: ANALYSE → COMPARE MEANS → INDEPENDENT SAMPLES T-TEST...




3

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 jean-louisvervisch1. Stuvia facilite les paiements au vendeur.

Est-ce que j'aurai un abonnement?

Non, vous n'achetez ce résumé que pour €4,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.

Peut-on faire confiance à Stuvia ?

4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)

69252 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours

Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 15 ans

Commencez à vendre!
€4,49  3x  vendu
  • (1)
Ajouter au panier
Ajouté