Samenvatting

Samenvatting Statistiek II voor sociale wetenschappen (Multivariate data-analyse)

1 keer verkocht

Vak
1015169BNR

Instelling
Vrije Universiteit Brussel (VUB)

Samenvatting Multivariate data-analyse (Statistiek III): notities, slides, ... Examenresultaat = 15/20

[Meer zien]

Voorbeeld 4 van de 71 pagina's

Bekijk voorbeeld

Geupload op 28 maart 2023
Aantal pagina's 71
Geschreven in 2022/2023
Type Samenvatting

multivariate data analyse
statistiek iii
statisitek 3
keuzevak
hoc
wpo
vub
vrije universiteit brussel
statistiek iii voor sociale wetenschappen
statistiek voor sociale wetenschappen

Volgen

VDRI Lid sinds 1 jaar 11 documenten verkocht

€16,63

In winkelwagen

Op verlanglijstje

100% tevredenheidsgarantie
Direct beschikbaar na je betaling
Lees online óf als PDF
Geen vaste maandelijkse kosten

Samenvatting multivariate data-analyse

DEEL 1: probleemstelling (hoc 1)

HOC 1: Inleiding: van probleem naar analyse (hoofdstuk 1)
Wat is multivariate data-analyse?

= Gelijktijdige analyses van data met meer dan 2 variabelen
= Meten, verklaren en voorspellen van de mate van samenhang in gewogen combinaties van
variabelen
= Alle analyses met meer dan 2 variabalen

Multivariate analysetechnieken
= sterk heterogeen qua opzet en finaliteit
= analyse van probleemkenmerk of probleemrelatie
= dependente vs niet-dependente technieken
= meetniveau afhankelijke/onafhankelijke variabelen bepaald groot deel techniek
= nominaal = niet ordenen, classificatie op basis van verschillen en gelijkenissen
= ordinaal = ordenen, classificatie
= ratio = absoluut nulpunt, categorisering mogelijk
= interval = ordening, categorisering in interval, geen absoluut nulpunt
= aantal dimensies
= bv. T-test kan niet bij 2 categorische variabelen
=…

= keuze techniek
= varieert in functie van achterliggende onderzoeksvraag:
= analyse van probleemkenmerk (bv. politiek vertrouwen)
= niet geïnteresseerd in relatie = dependentie
= analyse van probleemrelatie (bv. verschil in objectieve bestaansonzekerheid naar
gewest) = dependentie
= datareductie = veelheid van items/uitspraken: achterliggende concepten/dimensies
worden gemeten = interdependentie

Twee grote groepen technieken (zie voorbeelden slide 23-34)
= dependentie = afhankelijke variabele en meerdere onafhankelijke (y = x-x-x-x)
= Regressietechnieken = ^y = b0 + b1x1 (of ^y= a+bx)
= Onderzoek verband tussen y & x na controle voor verdere variabele x (controle variabelen)
= Sterke multivariate analyse = verbanden tussen meer dan 2 variabelen tegelijkertijd in rekening
brengen = ^y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3
= Logistische regressieanalyse

,= interdependentie = samenhang = geen afhankelijkheid
= geen onderscheid tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen (x-x-x-x-x)
= Schalen creëren en latente (niet direct meetbare) effecten/componenten
= principale componentenanalyse identificeert aantal interpreteerbare componenten
= Nood aan manifeste vragen (clever,..) om latente te meten
= Likert schaal
= Geen x en y = samenhang variabelen zonder asymmetrie
= wel = x1 – x2 – x3 - .. – xp
= Groepen variabelen die uiting zijn van latente factoren

= beide analysetechnieken
= gemeenschappelijk aan beide
= relatie tussen meer dan 2 variabelen tegelijkertijd onderzoeken = multivariate
= verschil tussen beide
= dependentietechnieken = y = x-x-x-x -> asymmetrie
= interdependentietechnieken = x-x-x-x -> symmetrie

Notatie (minder belangrijk)
= de grafische voorstelling van basisformat van probleemstelling in de vorm van een causaal diagram
vergt een eenduidige set van grafische symbolen

= type variabelen
= in het algemeen kan een variabele zowel rol van de verklaren (afhankelijke) variabele als
verklarende (onafhankelijke) variabele opnemen

• continue variabele (interval- of ratiomeetniveau) = kwantitatieve variabele
• manifest opgemeten (bv. leeftijd van respondenten)
• Kunnen zowel rol als afhankelijke als onafhankelijke opnemen
•
• nominale of ordinale variabele met twee categorieën (dichotome variabele)
• manifest opgemeten (bv. geslacht van respondenten)
• Kunnen zowel rol als afhankelijke als onafhankelijke opnemen

• polytome categorische variabele (nominaal of ordinaal) met 3 of meer categorieën
• manifest opgemeten (bv. gewest/woonplaats respondent)
• Kunnen zowel rol als afhankelijke als onafhankelijke opnemen

• latente variabele (interval- of ratiomeetniveau)
• niet rechtstreeks opgemeten bij respondenten (bv. complexe schaal berekend op
basis van opgemeten items)

,types samenhang = = Verandering in x altijd zelfde verandering in y (richtingscoef) = lineair effect
= Niet lineair = relatie tussen x en y is niet constant

• Symmetrische samenhang tussen twee kenmerken: er wordt geen onderscheid
gemaakt tussen te verklaren (afhankelijke) en verklarende (onafhankelijke) variabelen
• j
• Asymmetrische samenhang waarbij verklarende (onafhankelijke) variabele een lineair
effect uitoefent op een te verklaren (afhankelijke) variabele
• Bij een lineair effect heeft eenzelfde verandering in de onafhankelijke variabele steeds
eenzelfde verandering in de afhankelijke variabele tot gevolg
• j
• Asymmetrische samenhang waarbij onafhankelijke variabele niet-lineair effect
uitoefent op afhankelijke variabele
• Bij niet-lineair effect wordt verandering in afhankelijke variabele ten gevolge van eenzelfde
verandering
in onafhankelijke variabele gradueel groter of kleiner

• Interactie-effect: asymmetrische samenhang waarbij de combinatie van twee of
meer onafhankelijke variabelen een effect uitoefent op de
afhankelijke variabele

= variabelen en samenhang = wordt niet gevraag op het examen -> complexe diagrammen

, Sociaal wetenschappelijke probleemstellingen
= statistiek = causaliteit moeilijk aan te tonen, wel aantonen of x en y samen variëren,…
= Samen variëren, tijdsaspect,…
= Of bepaalde relatie stond houdt als je een 3 de toevoegt

= centrale vraag is kwantitatief onderzoek
= bestaat er een causale samenhang tussen x en y?
= hoe beïnvloed x de uitkomst y?
= causale samenhang verschilt van statistische samenhang
= bij een statistisch verband tussen 2 kenmerken weten we alleen dat ze samen veranderen
= theoretische redenen zijn belangrijk om te bepalen of er sprake is van causale samenhang

= 5 types (zie voorbeelden slide 46-71) (pagina 6-23)
= Schijnbare causaliteit = wordt verklaard door andere variabelen? Mag geen mediërende
variabelen zijn
= Indirecte = relatie verloopt via mediërende (andere) variabelen
= Suppressie = enkel effect bij toevoeging andere variabele
= Interactieve = interactie effect = relatie varieert door 3de = varieert door bv. hoe ouder iemand
is
= Convergente = meeste sociologische ond vragen = combinatie van soorten
Onafhankelijke variabelen hangen altijd samen
Niet overal interactie en lineaire effecten zoeken
Lineaire = assumpties = homescedacticiteit,…
= Latente = interdependentie technieken = PCA en PFA (les 7 & 8)

DEEL 2: basis (zelfstudie)
DEEL 3: analyse (hoc 2-8)

HOC 2-5: dependentietechnieken (hoofdstuk 8-11)
HOC 6-8: interdependentietechnieken (hoofdstuk 12)

HOC 2: opstap naar multivariate regressie (hoofdstuk 6 & 7)
Analyse van kruistabellen
= het begrip samenhang
= uitspraken over samenhang behoren tot de kern van theorievorming in sociale
wetenschappen
= empirisch nagaan van de samenhangen die theoretisch worden voorgesteld behoort tot de
kern van (kwantitatief) sociaalwetenschappelijk ond.

= univariate statistische parameters informeren over verdeling van een variabele
= laten niet toe het verband met andere variabele na te gaan, i.e. de analyse van
afhankelijkheid of samenhang tussen variabele
= kruistabellen laten dit wel toe

= Voorbeelden:
= Gemiddeld inkomen neemt toe naar mate scholingsgraad hoger is
= De gemiddelde kijkduur per weekdag neemt af met opleidingsniveau
= De werkloosheidsgraad ligt hoger bij minderheden

= wanneer is er sprake van onafhankelijkheid tussen 2 gebeurtenissen variabelen A en B?
= verdeling van B is dezelfde voor alle categorieën van A

Dit zijn jouw voordelen als je samenvattingen koopt bij Stuvia:

Bewezen kwaliteit door reviews

Studenten hebben al meer dan 850.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet jij zeker dat je de beste keuze maakt!

In een paar klikken geregeld

Geen gedoe — betaal gewoon eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Focus op de essentie

Studenten maken samenvattingen voor studenten. Dat betekent: actuele inhoud waar jij écht wat aan hebt. Geen overbodige details!

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 VDRI. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €16,63. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 69052 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 15 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen

Samenvatting

Samenvatting Statistiek II voor sociale wetenschappen (Multivariate data-analyse)

Document informatie

Onderwerpen

Geschreven voor

Verkoper

Ontvangen beoordelingen

Voorbeeld van de inhoud