100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
Samenvatting Onderzoeksmethodologie Master IZW: De Beule, Smet en Nauwelaerts €6,99   In winkelwagen

Samenvatting

Samenvatting Onderzoeksmethodologie Master IZW: De Beule, Smet en Nauwelaerts

3 beoordelingen
 280 keer bekeken  5 keer verkocht

Volledige samenvatting van Onderzoeksmethodologie IZW Master Handelswetenschappen. Bevat deel van Mike Smet, Ysabelle Nauwelaerts en Filip De Beule. Behaalde cijfer: 17/20.

Voorbeeld 4 van de 39  pagina's

  • 16 juli 2019
  • 39
  • 2018/2019
  • Samenvatting
Alle documenten voor dit vak (1)

3  beoordelingen

review-writer-avatar

Door: imadelyakhloufi • 3 jaar geleden

reply-writer-avatar

Door: laurensvleugels • 3 jaar geleden

Toch raar, dat andere 4 sterren geven en jij 1 ster geeft op alle samenvattingen. We zullen zien of jij ook met grote onderscheiding zal afstuderen. Als de prof jouw examen even eerlijk beoordeelt als jij deze samenvattingen, dan mag je blij zijn met een zomer vol herexamens.

reply-writer-avatar

Door: imadelyakhloufi • 3 jaar geleden

Ik denk dat jij blij moet zijn met het feit dat de prof niet weet dat dit gewoon diefstal is van zijn intellectueel eigendom. Misschien zal dat veranderen als hij weet dat je geld vraagt door zijn slides gewoon over te nemen.

review-writer-avatar

Door: wouterverelst • 4 jaar geleden

review-writer-avatar

Door: evaweyns • 4 jaar geleden

avatar-seller
laurensvleugels
Onderzoeksmethodologie
Econometrie is vooral interpretatie, geen definities.

Herhaling OLS assumpties
Alle concepten van de schakel worden verondersteld ACTIEF gekend te zijn.
 Dus F-test, T-test, Multicollineariteit moet gekend zijn.

https://stats.idre.ucla.edu/  handige slide: legt elk getal uit van SPSS output.

Deze stappen moet men volgen doorheen een
onderzoek.
De data perfect kennen voor je aan je analyse begint.




Soorten variabelen: meetniveau ’s: (grijze vakken is wat de kenmerken zijn voor bepaalde
meetniveau ‘s.




Meetniveau: aard van de variabele: bepaald wat je mag doen met variabele.

 Niet metrisch: mag je niet alles mee doen.
o Nominaal: Man of Vrouw, 1 of 0: getallen geen metrische betekenis.
o Ordinaal: Likertschaal <7, inkomenscategorieën, ..
 Metrisch: hier mag je mee rekenen
o Interval: Likertschaal van meer dan 6, temperatuur, tijd, ..

, o Ratio: inkomen, uitgaven, prijzen, ..

Kenmerken:

 Opdeling in categorieën
 Natuurlijke ordening: er zit wel een volgorde in, bv likert schaal: akkoord, volledig akkoord, …
als je dit omzet in cijfers (Likertschaal) is 5 wel “meer” dan 1. Bepaalde antwoorden zijn
beter.
 Interpreteerbare categoriebreedte
 Natuurlijk nulpunt: Natuurlijk nulpunt: totale afwezigheid van iets, als temperatuur 0 is, is er
nog altijd een temperatuur, dus geen natuurlijk nulpunt. Natuurlijk nulpunt bv nodig om
dingen te logaritmeren. Voor procentuele veranderingen te berekenen heb je ook een
natuurlijk nulpunt nodig.
Temperatuur: nulpunt is geen natuurlijk nulpunt, dit is gewoon een afspraak, met Fahrenheit
is het bv anders. 10 graden is dus niet het dubbele van 5 graden. Zelfde geldt voor jaartallen.
Ratio’s hebben wel natuurlijk nulpunt: bv inkomen 0  je verdient niks.

Correlatie
 betekent GEEN causaliteit. Ook al is er 95% correlatie, dit betekent niet dat het ene het andere
veroorzaakt. Ook gezond verstand gebruiken: heel hoge correlatie wil nog niet zeggen dat het iets
met elkaar te maken heeft.

Omitted variable bias
Stel dat in werkelijkheid zowel X1 als X2 een impact hebben op Y, maar dat we enkel X 1 opnemen in
het model
 Indien X1 en X2 gecorreleerd zijn, zal een deel van de impact van X 2 op Y in de coëfficiënt van X1
sluipen en zal deze coëfficiënt dus vertekend zijn.

Asbakken veroorzaken geen longkanker, er is een derde
variabele die hier niet inzit.
Omitted: degene die er niet in zit.

Voorbeeld: Coca Cola en Airco verkopen  als het warm is
gaan beide stijgen, dit wil nog niet zeggen dat het iets
verklaard: gezond verstand is nodig.

reversed causality: Bv rijkdom en gezondheid, dit kan in 2
richtingen gaan: ben je gezonder omdat je rijker bent? Of ben je rijker omdat je gezond bent?

Extreme observaties
Extreme observatie kan heel regressielijn scheeftrekken.

Detectie
 Ex ante : scatter plot matrix
 Ex post : casewise diagnostics, standardised residuals, partial
plots, (standardised) predicted vs. (standardised) residuals,
histogram van residuals, (standardised) DfBeta(s),
Mahalanobis, …
Oorzaak
 Echte extreme observatie
 Foute functionele vorm, omitted variable bias
Oplossing

,  Verwijderen (enkel bij cross-sectie)
 Dummies

Extreme observaties ontdekken VOOR je begint te schatten.
Ook op examen kan dit er in zitten zonder dat het vermeld wordt  eerst oplossen.
Casewise diagnostics gaat er altijd nieuwe vinden na het verwijderen van de buitenste. Het beste is
op voorhand scatter plot matrix maken!!
 Onechte extreme observaties: wanneer er een foute functionele vorm is. De vorm kan je best op
voorhand ook bekijken met scatterplot matrix.
 Bij tijdreeks nooit observaties verwijderen.

Wat is OLS?
De best mogelijke lijn door de puntenwolk. Deze
minimeert de afstand tussen punten en de lijn.
De afstand tot de lijn is de fout.
Wordt gekwadrateerd zodat de negatieve en positieve
getallen elkaar niet doen verdwijnen. Dit kwadraat
wordt geminimeerd.




Assumpties (+ hoofdstuk Gujarati)

1. Model is linear in parameters  Chapter 14
2. X values are nonstochastic and independent of error term:
Cov(ui, Xi) = 0  Chapter 18-20
No correlation between disturbance term and exogenous variables
3. Zero mean value of disturbance :
E(ui|Xi)= 0  Chapter 13
On average the disturbance is zero
4. Homoscedasticity :
Var(ui|Xi) =σ²= constant  Chapter 11
No heteroscedasticity
5. No autocorrelation (serial correlation) between the disturbances :
Cov(ut,ut-j)=0  Chapter 12
6. Number of observations greater than number of parameters to be estimated
7. Nature of X variables :
a. Not all X values can be the same (variables must vary)
b. No outliers
8. No specification bias : model is correctly specified  Chapter 13
9. Normality assumption for ui :
ui ~N(0, σ²)  Chapter 4
10. No exact linear relationship between different X variables (i.e. no multicollinearity)
→ Chapter 7 & Chapter 10

Storingsterm
Er mag geen patroon in de residuen zitten, deze moeten random zijn. Als er een patroon in zit, dan is

, er waarschijnlijk iets niet in orde.
Patroon kan bv veroorzaakt worden door foute functionele vorm te schatten, door een extreme
observatie, autocorrelatie, niet alle variabelen opgenomen, …

Altijd eerst data binnenstebuiten keren vooraleer je econometrisch gaat schatten:

 Exacte betekenis van de variabelen
 Correct geïmporteerd?
 Meetniveau
 Missing values
 Extreme observaties
 Inconsistenties in data (string vs numeric, komma’s, duizendtallen, eenheden, …)
 Descriptive statistics, frequenties, correlaties, lijngrafieken, scatter plots, histogrammen, …
 …

R² enkel vergelijken als Y-variabele hetzelfde gebleven is.
Altijd eerst inhoudelijk kijken, een model kan heel goed lijken door bv spurious correlation maar dit
kan nog altijd rommel zijn.

F-test

 F test is voor groepen van variabelen. Kijken of groepen samen significant verschillend zijn.
Bv testen of X2, X3 en X4 samen significant verschillend zijn van 0.
 Deze werkt o.b.v. varianties, SSR, ANOVA-tabel
 Restricties op meerdere parameters
 BV CHOW-test of Goldfeld-Quandt (heterosc.)

T-test

 T-test is bv om te testen of 1 veriabele gelijk is aan 0. of B1=B2
 Werkt o.b.v. parameter, std. error
 Testen of 1 variabele significant is
 Testen of parameter bepaalde waarde heeft
 Testen of 2 parameters gelijk zijn

Gestandaardiseerde variabelen
Standardised coefficients: alles is uitgedrukt in standaardafwijkingen. Als X1 stijgt met 1
standaarddeviatie, dan gaat Y stijgen met … standaarddeviaties
 Zo staat alles in dezelfde metriek (namelijk standaarddeviaties). Zo kan de belangrijkheid van de
variabelen ook bekeken worden.
gemiddelde is altijd 0 en standaarddeviatie is altijd 1.

Transformaties: kwadratische vorm, logaritmes, ..
Een kostenfunctie is bv typisch een derde graad.

Via ln kan je lineaire vorm schatten.
Double log: coëfficiënten zijn elasticiteiten.

Keuze functionele vorm:

 Onderliggende economische theorie (bv
kostenfunctie)
 Eerder onderzoek

Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:

√  	Verzekerd van kwaliteit door reviews

√ 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

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

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 laurensvleugels. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €6,99. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

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

Afgelopen 30 dagen zijn er 83637 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€6,99  5x  verkocht
  • (3)
  Kopen