Samenvatting Gravetter & Wallnau
H1 Introduction to Statistics
Statistiek: wiskundige procedures om informatie te organiseren, samenvatten en
interpreteren.
Beschrijvende statistiek: samenvatten en organiseren van data
Inductieve statistiek: generaliseren (interpretatie) van steekproefresultaten naar gehele
populatie. Dus een algemene conclusie trekken over de populatie aan de hand van een
steekproef.
Functies van statistiek:
- Organiseren en samenvatten van onderzoeksinformatie. Je ziet dan wat er is gebeurd en
dat kan je door communiceren.
- Antwoorden geven op hoofdvragen door te bepalen welke conclusies rechtvaardig zijn
gebaseerd op de verkregen resultaten.
Variabele: kenmerk dat verschillende waarden aan kan nemen bij verschillende personen
(bijv. gewicht, leeftijd of temperatuur).
- Onafhankelijke variabelen: gemanipuleerde variabele en de niet gemanipuleerde
variabele (temp.)
- Afhankelijke variabelen: observeert en gemeten (memory)
Participanten in de controlegroep krijgen bijvoorbeeld een placebo, dus geen experiment
(onafhankelijke variabele) en participanten in de experimentele groep krijgen wel een
experiment (onafhankelijke variabele).
Populatie (N): collectie mensen/dingen/dieren waarover je iets wilt onderzoeken.
Steekproef (n): subgroep van de populatie die representatief is voor de hele populatie
Sampling error: discrepantie tussen steekproef data en parameter van de populatie.
Raw score: score van 1 persoon, ook wel datum.
Date: collectie van metingen (raw scores)
Parameter: getal dat de populatie beschrijft
Statistiek: getal dat de steekproef beschrijft
Correlatiemethode: relatie tussen 2 variabelen meten, alleen kan geen causale relatie
bewijzen.
Experimentele methode: een causale relatie bewijzen tussen 2 variabelen (manipulatie en
controle).
Manipulatie: 1 variabele veranderen in waarde en de andere variabele observeren om te
bepalen of de manipulatie veranderingen voortbrengt.
Controle: meespelende (environmental) variabelen moeten onder controle zijn. Sommige
variabelen verschillen per persoon. De variabelen van de participant moeten in elke
onderzoeksgroep ongeveer gelijk zijn (IQ). Als er meerdere verklaringen zijn voor een
verband omdat de variabelen verschillen is de studie beschaamd en heb je een
dubbelzinnige conclusie. Technieken om variabelen te controleren:
- Random toewijzing (in welke groep je komt)
- Matching (meten intelligentie en verdelen over groepen)
- Holding them constant (leeftijd constant houden, bijv. bijna 11 jarig als 10 jarige)
,Niet experimentele methoden (quasionafhankelijke variabelen)
- Non equivalente groepen. Zijn al ingedeeld (meisjes-jongens, gescheiden niet
gescheiden).
- Pre post onderzoek (voor en na de onderzoek bekijken, geen invloed op environmental
variabelen).
Verschil pre-post en correlatie:
Bij pre-post verkrijg je 2 scores door dezelfde variabelen onder verschillende condities te
meten op verschillende tijdstippen. Bij correlatie corresponderen de 2 scores met 2
verschillende variabelen.
Hypothetische construct: variabelen, immateriële karaktereigenschappen, niet direct te
observeren
Operationele handeling: beschrijft handeling van meting en definieert construct in gemeten
resultaten
- Discrete variabelen: beperkt aantal waarden. Dus niet waarden tussen de categorieën.
Telbaar.
- Continue variabelen: oneindig aantal waarden en tussenwaarden, gelijke intervallen (real
limits).
Meetniveaus:
- Nominaal: categorieën zonder logische volgorde, niet numeriek (bijv. kleur, sekse)
- Ordinaal: categorieën op bepaalde volgorde, niet numeriek (bijv. opleiding, mening)
- Interval: zelfde grootte intervallen, geen 0 punt, numeriek (bijv. temperatuur of IQ)
- Ratio: zelfde grootte intervallen, wel 0 punt, numeriek (bijv. aantal schoenen, leeftijd)
∑X = som alle scores voor X
∑(X-1)² (X-1²+X-1² etc)
X= variabele
Y = score voor variabele
H2 Frequence Distributions
f = frequentie
p = proportie (percentage)
∑f = N
p = f/N
Gegroepeerde frequentietabel aantal rijen: hoogste score-laagste score + 1
Regels gegroepeerde frequentietabel
- Ongeveer 10 klassen
- Simpele intervalwijdte, hetzelfde voor alle intervallen
- Laagste score elke klasse meervoud van intervalwijdte
Grafieken voor interval en ratio
- Histogram (frequentie op Y-as en scores op X-as)
- Polygoon (punten waartussen je een lijn trekt, klassenmidden bij gegroepeerde tabel)
Grafieken voor nominaal en ordinaal
- Staafdiagram (ruimte tussen staven om verschillende categorieën aan te duiden)
, Grafieken voor populatie
- Relatieve frequenties, geen exacte nummers maar typen (bijv. vis)
- Smooth curves (relatieve frequentie Y –as. Verdeling in globale vorm en dan lijn trekken).
Vorm normale verdeling
- Symmetrisch (verticale lijn in het midden dan is het een spiegel)
- Scheef (linkse staart is negatief, rechtse staart is positief)
- Bimodaal (2 toppen)
- Uitschieters (zijn niet de hoge frequenties maar de waarden die ver weg liggen)
Verdeling beschrijft een set scores, maar kan ook gebruikt worden om de positie van een
individuele score binnen de set te bepalen. Individuele score (raw scores) bevatten zelf niet
veel informatie.
Percentiel score: percentage individuen kleiner of gelijk aan deze waarde
Percentiel: de percentiel score, het 60e percentiel
Bijv.: X=43. 60% minder of gelijk dan 43. Dan is 43 het 60e percentiel. Percentiel score van
43 is 60%.
Cumulatieve frequentie (cf)
Cumulatieve percentage (c%)
c% = cf/N
Cumulatief percentage gaat over de upper real limit van het interval. Uit het cumulatieve
percentage kun je de percentielen afleiden.
H3 Central Tendency
Centrummaten: midden van een verdeling bepalen met als doel: score vinden die het meest
representatief is voor de groep. Bijvoorbeeld gemiddelde, mediaan, modus.
Gemiddelde definitie: de balans én wat je krijgt bij een eerlijke verdeling
Gemiddelde van de populatie(µ) µ=∑X/N
Gemiddelde van de steekproef (M) M=∑X/n
Gewogen gemiddelde: M=∑X1 + ∑X2/n1 + n2 in freq tab n=∑f
∑X=fX ∑fX/Ef
- Is niet het gemiddelde van gemiddelde
- Als 1 toegevoegde (dus niet veranderde) score hetzelfde is als gem. blijft gem. gelijk
Mediaan: verdeelt de scores in 50% individuen (50e percentiel).
Modus: grootste frequentie
Mediaan gebruiken bij extreme scores, onbepaalde waarden, verdeling zonder grens,
ordinale data
Modus gebruiken bij nominale data, discrete variabelen en vorm
H4 Variability
Veranderlijkheid (variabiliteit): kwantitatieve methode om te spreiding of clustering van de
verdeling te meten.
- Beschrijft verdeling
- In hoeverre is een individuele score representatief voor de hele verdeling
Factoren die veranderlijkheid beïnvloeden
- Extreme scores, sample size, stabiliteit bij steekproef en open ended verdeling (geen
bereik)
