Samenvatting

Samenvatting hoorcolleges Statistiek 2 Premaster Pedagogische Wetenschappen

0 keer verkocht

Vak
Statistiek 2

Instelling
Vrije Universiteit Amsterdam (VU)

Deze samenvatting omvat de hoorcolleges van de eerste vier weken van het vak Statistiek 2. De laatste drie weken zijn niet meegenomen in de samenvatting.

[Meer zien]

Voorbeeld 4 van de 31 pagina's

Bekijk voorbeeld

Heel boek samengevat? Nee
Wat is er van het boek samengevat? Hoofdstuk 1 t/m 12
Geupload op 22 januari 2022
Aantal pagina's 31
Geschreven in 2020/2021
Type Samenvatting

agresti
hoorcollege
statistiek
toetsen
spss
meervoudige regressie
anova
ancova
correlatie
assumpties
variantieanalyse
samenvatting

Volgen

amberbt Lid sinds 9 jaar 336 documenten verkocht

€3,99

In winkelwagen

Opslaan

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

Samenvatting statistiek 2

Inhoud
Hoorcollege 1.1 – Agresti hoofdstuk 1 t/m 4..........................................................................................2
Meetniveau’s van variabelen..............................................................................................................2
Beschrijvende statistiek......................................................................................................................2
Kansverdelingen.................................................................................................................................4
Hoorcollege 1.2 – Agresti hoofdstuk 5 t/m 7..........................................................................................7
Schattingstheorie................................................................................................................................7
Betrouwbaarheidsintervallen.............................................................................................................7
Toetsen...............................................................................................................................................8
Hoorcollege 2.1 – Agresti hoofdstuk 9..................................................................................................10
Het enkelvoudige lineaire regressiemodel.......................................................................................10
Schatten van het enkelvoudige regressiemodel...............................................................................10
Beoordelen van het enkelvoudige regressiemodel...........................................................................12
Chi-kwadraat toets voor onafhankelijkheid......................................................................................13
Hoorcollege 2.2 – Agresti hoofdstuk 8 en 10........................................................................................14
Multivariate relaties.........................................................................................................................14
Hoorcollege 3.1 – Agresti hoofdstuk 11................................................................................................17
Het meervoudige regressiemodel....................................................................................................17
Statistisch controleren en partiële verbanden..................................................................................17
Multipele correlatie en verklaarde variantie....................................................................................17
Beoordelen van parameters in het meervoudige regressiemodel....................................................18
Hoorcollege 3.2 – Agresti Hoofdstuk 11...............................................................................................19
Toets voor het meervoudige regressiemodel...................................................................................19
Het meervoudige regressiemodel met interactie.............................................................................20
Vergelijken van modellen.................................................................................................................21
Partiële correlatie en assumpties.....................................................................................................23
Hoorcollege 4.1 – Agresti hoofdstuk 12................................................................................................25
ANOVA variantieanalyse met één factor..........................................................................................25
Hoorcollege 4.2 – Agresti hoofdstuk 12................................................................................................30
ANOVA variantieanalyse met één factor..........................................................................................30

,Hoorcollege 1.1 – Agresti hoofdstuk 1 t/m 4

Meetniveau’s van variabelen

Variabele = een eigenschap die kan variëren tussen personen in een steekproef of populatie.
Variabelen hebben elk een eigen meetniveau.

Meetniveau = het meetniveau van een variabele bepaalt de statistische methoden die gebruikt
kunnen worden.

Meetniveaus (ezelsbruggetje: NOIR)

Nominaal en Nominaal = indeling in ongeordende categorieën. Classificatie als wel/niet
Ordinaal ‘behoren tot de zelfde categorie’. Codering kan met cijfers, letters of symbolen.
samen
Categorisch Ordinaal = indeling in geordende categorieën. Classificatie als ‘groter dan, gelijk,
en kleiner dan’. Rang ordenen kan op twee manieren: hoog naar laag; laag naar
hoog. (Soms ‘fuzzy’, zoals somscore Likert-schalen)

Interval en Interval = Maakt naast ordening ook verschillen interpretabel door gelijke
Ratio samen meeteenheden.
Metrisch of
Kwantitatief Ratio = Heeft naast ordening en gelijke meeteenheden een absoluut nulpunt.

De meeste toetsingsmethodes zijn voor interval en ratio meetniveau, dit zijn parametrische
methodes. Non-parametrische methodes (categorisch) zijn minder bekend en gebruikt.

Parametrische methode = een methode voor een kwantitatieve afhankelijke variabele
(interval/ratio). In de praktijk wordt deze toch vaak gebruikt voor ordinale en discrete data met veel
mogelijke waardes, zoals Likert-schalen.

Beschrijvende statistiek

Beschrijvende statistiek = het samenvatten van data middels tabellen en figuren. Samenvatten per
variabele (verdeling), samenvatten voor meerdere variabelen (samenhang).

Zorg ervoor dat je altijd eerst exploreert (bestudeerd/onderzoekt) voordat je werkelijk gaat
analyseren!

Categorische data Frequentietabel Staafdiagram
Kwantitatieve data Frequentietabel Histogram
Boomdiagram (stem-and-leafplot)

,Verdelingsvorm en datacentrum

Klokvormig, normaalverdeling

Gemiddelde = mediaan want symmetrisch

U-vormig

Gemiddelde = mediaan want symmetrisch

Scheef naar rechts

Gemiddelde = rechts van de mediaan

Scheef naar links

Gemiddelde = links van de mediaan

Bimodale verdeling (twee toppen

Let op: get gemiddelde zegt niet alles, soms is de mediaan of modus een betere maat om het midden
aan te duiden.

Beschrijving van data variabiliteit

Range = verschil tussen max en min

Deviatie (afwijking) = ( y i− y )
2
Kwadratensommen = ∑ ( y i− y )

∑ ( y i− y )
Variantie = s2=
n−1

Standaard deviatie = s=
√ ∑ ( y i− y )
n−1

De empirische regel

Als de data normaal verdeeld is, dan ligt
68% van de waarnemingen tussen het

, gemiddelde min en plus één standaard deviatie en 95% van de waarnemingen tussen het gemiddelde
min en plus twee standaard deviaties

Classificeren (measure of position)

Kwartielen = hakken data in vier gelijke delen

Interkwartiel afstand (IQR) = verschil tussen eerste (Q1) en derde (Q3) kwartiel

Outlier = als een score 1,5 * IQR boven/onder de Q1 of Q3 staat

Voorbeeld boxplot: In elk vlak zit 25%
van de data min de outliers. Dus 50%
links van de mediaan en 50% rechts
van de mediaan, 25% links van Q1 en
25% tussen Q1 en de mediaan, etc.

Kansverdelingen

Kans = de kans dat een observatie een bepaalde waarde aanneemt

Random variabele = elke mogelijke waarde van variabele heeft een bepaalde kans

Kansverdeling = alle mogelijke waardes van variabele en hun kansen

Discrete kansverdeling = elke mogelijke waarde heeft een kans. Figuur: histogram, met op de y-as de
kansen

Voorbeeld: Twee variabelen inzet en prestatie

Inzet = weinig, middelmatig en veel

Prestatie = onvoldoende, voldoende, goed

Continue kansverdeling = oneindig aantal mogelijke waardes, kans voor gekozen intervallen van
waardes. Figuur met kans als oppervlakte onder de curve.

Voorbeeld: reactietijd in miliseconden

Verschillende kansverdelingen in de statistiek

- Verdeling van variabelen in de populatie
- Verdeling van variabelen in de steekproef
- Verdeling van steekproefgrootheden

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, creditcard of je Stuvia-tegoed en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Direct to-the-point

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.