Samenvatting Alle theorie voor het derde tentamen van Methode van onderzoek en statistiek.
5 keer bekeken 0 keer verkocht
Vak
Methoden Van Onderzoek En Statistiek
Instelling
Universiteit Van Amsterdam (UvA)
Boek
The Analysis of Biological Data
Hier is een samenvatting te vinden van alle theorie die nodig is voor het derde tentamen van methode van onderzoek en statistiek uit jaar 1. De hoofdstukken 10 t/m 14 van het boek "The analysis of biological data" zijn samengevat met extra college stof. Hier vind je onder andere uitleg over de Gaus...
Samenvatting boek MOS blok 4: The Analysis of Biological Data - Methoden van Onderzoek en Statistiek
Theorie voor deeltentamen 3 van Methode van onderzoek en statistiek
Samenvatting Colleges Experiment En Statistiek (B-B1EXST13), The Analysis of Biological Data, ISBN: 9781319154219
Alles voor dit studieboek (5)
Geschreven voor
Universiteit van Amsterdam (UvA)
Psychobiologie
Methoden Van Onderzoek En Statistiek
Alle documenten voor dit vak (15)
Verkoper
Volgen
evasteultjens
Ontvangen beoordelingen
Voorbeeld van de inhoud
Deeltoets 3
H10
Normaal verdeling (Gaussische verdeling): een continue kansverdeling die een klokvormige
curve beschrijft. Het is een goede benadering van de frequentieverdeling van veel
biologische variabelen.
- Bij een variabele met een normale verdeling ligt ongeveer twee/derde van de
individuelen binnen één standaard deviation van het gemiddelde en ongeveer 95%
binnen twee standaard deviations van het gemiddelde.
- Als een variabele een normale verdeling heeft in de populatie dan is de verdeling van de
sample mean ook normaal verdeeld.
- Eigenschappen:
o symmetrisch om μ ;
o modus, mediaan en gemiddelde liggen op zelfde punt ;
o continue verdeling -> kans kan berekend worden door opp. bepalen
Standaard normaal verdeling, Z-verdeling: normaal verdeling waarbij de mean=0 en
standaard deviation= 1.
- Standaard normaal afwijking, Z-waarde= verteld hoeveel standaard deviations een
waarde afwijkt van het gemiddelde.
Y −μ
- Z=
SE
- Y= de sample mean/ de genomen mean
- μ= de populatie mean/ de echte mean
- Als de σ van de populatie kent
- Kansen berekenen:
o P(x>27) = P(Z> Z bij Y=27)
o P(Z < -nummer) = P(Z > nummer) Want Z verdeling is symmetrisch om de mean
Standaard deviatie van de steekproevenverdeling van het gemiddelde = SE
Centrale limiet theorie= de som of het gemiddelde van een groot getal of meting random
gesampled van een niet normaal verdeelde populatie is ongeveer normaal verdeeld.
Normal approximation to the binomial distribution
- Als N groot is dan kan de binominale kans verdeling voor het aantal successen berekend
worden met een normaal verdeling met mean np en standaard deviatie √ np(1− p)
1
observed− −np
- 2
P ( X ≥ observed )=P (Z > )
√np ( 1−np )
1
observed− −np
- 2
P ( X ≤ observed )=P(Z < )
√np ( 1−np )
- n=trials , p=kans van succes van elke trial , observed=aantal successen∈data
H11/12
Betrouwbaarheidsinterval
, - ( 95 % )=μ−t 0.05 ,df ∗SE en μ+t 0.05 ,df ∗SE
- ( 99 % )=μ−t 0.01, df ∗SE en μ+t 0.01 ,df ∗SE
- ( 95 % )=μ−1.96∗SE en μ+1.96∗SE
x−μ0
Student’s t-toets; t=
SE
- df= n-1
s
- SE=
√n
- De σ van de populatie is niet bekend.
- Random samples
- t.test(x, …)
One-sample t-test:
- Vergelijkt gemiddelde van willekeurige steekproef uit een normaalverdeling met de
populatie gemiddelde
- H 0=echte meanis μ 0 Ha=echte mean isniet μ0
- Assumptie: score is normaal verdeeld -> shapiro.test(x)
Two-sample t-test
- Gepaard (afhankelijk)
o Onderzoek bij proefpersonen/dieren die gelinked zijn. (broer en zus, groep voor en
na tentame etc.)
o Assumptie: verschilscore normaal verdeeld -> shapiro.test(x)
o H 0 :μ=0 Ha: μ ≠ 0
o Gebruikt verschil scores dus zelfde berekenen als one-sample
- onafhankelijk
o twee onafhankelijke groepen met elkaar vergelijken
o assumpties: scores normaal verdeeld -> shapiro.test(x)
o gelijke variantie (σ1= σ2) -> leveneTest(y, groep)
eenzijdig -> als je een hele sterke hypothese hebt over richting van effect
tweezijdig-> meestal doen
2
pooled sample variance ( S p ) = het gemiddelde van de variantie van de samples rekening
houdend met de vrijheidsgraden (df).
2 df 1∗s 21+ df 2∗s22
- s p=
df 1+ df 2
2 2
- s1=sd (sd van sample)
- T berekenen
( Y 1−Y 2 ) −( μ1−μ 2)
o t=
SEY −Y
1 2
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
√ Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper evasteultjens. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,49. Je zit daarna nergens aan vast.
