College aantekeningen
Alle College-Aantekeningen van Multivariate analyse
- Instelling
- Vrije Universiteit Amsterdam (VU)
Alle College-Aantekeningen van Multivariate analyse aan de Vrije universiteit VU Leerjaar 2 Jaar 2
[Meer zien]Voorbeeld 4 van de 74 pagina's
Voorbeeld 4 van de 74 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
Hoorcollege 1Inleiding
- Univariate technieken: hoeveel delicten --> je wil iets weten over 1 variabele
o Beschrijvende statistiek
- Bivariate technieken: verband tussen aantal delicten en verslaving
o Kruistabbellen, correlaties, enkelvoudige regressie
- Multivariate technieken: verband tussen meerdere variabelen (stuk of 7 of 8)
o Regressies
Verband tussen meerdere variabelen
Vb: verband tussen verslaving, stoornis, sekse, leeftijd en opleiding aan de
ene kant en aantal delicten aan de andere kant.
o Overlevingsduuranalyse
De duur voorspellen
Vb: voorspellen van de duur tot recidive uit aantal behandelkenmerekn,
werk, relatie, ect.
o PCA, exploratieve technieken
Typologie
Vb: profiel van verschillende typen daders van zedendelicten, in termen van
modus operandi of in termen van combinatie van persoonlijkheids- en
achtergrond-kenmerken
o En nog veel meer
Meet niveaus: bepalend voor de te gebruiken toets en niveau van informatie besloten in de
variabele (zie afbeelding powerpoint)
- Categorische variabelen
o Dichotoom: Ja/Nee
o Nominaal: categorieën zonder natuurlijke rangschikking (plaatsnamen)
o Ordinaal: categorieën met natuurlijke rangschikking
- Kwantitatieve variabelen:
o Interval: natuurlijke rangschikking en gelijke intervallen tussen getallen. GEEN vast
nulpunt.
o Ratio (continue variabelen): metingen van continue of oneindige waarden. VAST
nulpunt
o Absoluut (discrete variabelen): volledige informatie
- Likerd scale --> interval
- Opleidingniveau --> ordinaal
,Variabelen
- Onafhankelijke variabele (X): variabele die je gebruikt om de afhankelijke te voorspellen
(beïnvloeden)
o Vb: verslaving, stoornis, sekse, leeftijd en opleiding
- Afhankelijke variabele (Y): variabele waar je iets over wil weten (hoe verandert de variabele
onder invloed van de onafhankelijke variabelen)
o Vb: aantal delicten
- Controle variabelen (Z): variabelen die constant moeten blijven, omdat ze selectie kunnen
veroorzaken.
o Vb: tijd in detentie.
Model
- Bouwen van een model om samenhang of invloed te toetsen
o LET OP: terminologie! Geen causaliteit
- We spreken dus van een model, maar daar kan je geen causaliteit meer aantonen
- Bivariaat model = twee variabelen (X ---> Y)
- Multivariate model = meerder variabelen (meerdere X’en)
,Model fit
- Hoe goed beschrijft het model de werkelijkheid (data)?
o Diverse fitmaten --> verklaarde variantie (er zijn ook andere manieren)
- Simpel model heeft de voorkeur (parsimonie)
o Je wil eigenlijk een model dat zoveel mogelijk verklaard, maar dit zorgt juist voor
problemen dus kies daarom voor het makkelijkste model.
o Let op: altijd balans tussen model fit en model complexiteit
- Fitmaten revisited: sommige fitmaten straffen voor complexiteit
o Er zijn fitmaten die je helpen om het juiste model te vinden.
o Zoals de verklaarde variantie
Basisstatistieken
- Univariatie technieken: beschrijvende statisstieken: kenmerken van 1 variabele beschrijven
- Maten voor centrale tendentie
o Modus: meest voorkomend --> vanaf nominaal
o Mediaan: 50% van de observaties --> vanaf ordinaal
o Gemiddelde: som gedeeld door het aantal --> vanaf interval
- Maten voor spreiding
o Range: min en max bereik --> vanaf interval
o Variantie: S^2 gem som van afwijkingen --> vanaf interval
o Standaarddeviatie: hoeveel wijkt met af van het gemiddelde --> vanaf interval
**als je het gemiddelde benoemd in het wetenschappelijk moet de standaarddeviatie erbij.
Steekproef en populatie
- Inferentiële statistiek: steekproef en populatie
o Steekproeftrekking: steekproef trekt je uit een zekere populatie
Bij voorkeur representatief, want dan kun je generaliseren
Hoe kan je dat bereiken? --> random sampling
Steekproef = Latijnse letters
Populatie = Griekse letters
- Lakmoesproef: heeft ieder lid van de populatie een gelijke kans om in de steekproef terecht
te komen?
- Niet representatief? Wat dan? (er is namelijk altijd sprake van een zekere selectie)
o Je moet je hier bewust van zijn, dat je steekproef je data scheef kan trekken
o Wanneer er een verschil is tussen de populatie en jouw steekproef
, - Mx (Steekproefgemiddelde) zuivere schatter van Mu (Ux) (populatiegemiddelde), mits
steekproef random uit populatie getrokken
Toetsen
- H0 --> veronderstelling over de werkelijkheid (niets aan de hand)
- H1 --> alternatieve hypothese, kans op H0 is klein (iets aan de hand)
- Aanname (assumptie) van onderliggende verdeling: onder bepaalde aannames volgt
statistiek (bijv Mx) die verdeling en kun je opzoeken wat de kans op dit resultaat is.
- Onder een bepaalde grenswaarde verwerp ja H0.
o z-toets, t-toets, f-toets, Chi-kwadraat toets, ANOVA ect.
o Dit is de basis voor de multivariate toetsen
- Lees hoofdstuk 3 voor de verschillende toetsen en hoe ze werken
Fouten:
- Alpha en Beta zijn verschillende soort fouten
- Alpha --> type 1 fout (toestand = H0 maar beslissing = H1)
o Brandmelder gaat af, terwijl er geen brand is
o Kleinere alpha --> minder snel een effect, minder snel kans op type 1 fout
- Beta --> type 2 fout (toestand = H1 maar beslissing = H0)
o Brandmelder gaat niet af terwijl er brand is
o Steekproefgrootte heeft invloed (kan je niet zelf bepalen)
- Alpha zelf bepalen, Beta hangt af van andere factoren (o.a. steekproefgrootte en gebruikte
Alpha
Betrouwbaarheidsintervallen: marge om een puntschatting heen, geeft weer hoe zeker je bent van
je schatting
- Hoe wijder het CI, des te slechter het resultaat
- Hoe groter N, des te smaller het CI (CI95, CI99)
Symmetrisch vs asymmetrische techniek
(zie afbeelding powerpoint)
- Symmetrisch: er geen duidelijke afhankelijke en onafhankelijke variabele (bijv correlatie)
o PCA
o Factoranalyse
o Data-reductietechnieken
- Asymmetrische techniek: duidelijke afhankelijke en onafhankelijke variabele (bijv regressie)
o Regressie analyse (basis lineaire regressie)
o Logistische regressie
o Cox regressie
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, creditcard of Stuvia-tegoed 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 lisabuwalda. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €7,16. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 52510 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen