Centrummaten
Mediaan – ordinaal en kwantitatief, ongevoelig
Om te bepalen voor welke maat het beste gekozen kan worden maak je eerst het
meetniveau inzichtelijk. Jaarinkomen is een kwantitatieve variabele (ratio meetniveau) en de
centrummaat die daarbij hoort is het gemiddelde. Als de jaarinkomens erg scheef verdeeld
zijn kan er echter het beste voor een andere maat dan het gemiddelde gekozen worden: de
mediaan.
Uit de ‘Statistics’ tabel blijkt dat het maximum extreem hoog is. In de frequentietabel zie je
ook dat er twee uitschieters zijn, namelijk twee personen met een jaarinkomen van bijna 10
miljoen. Door deze twee personen wordt het gemiddelde erg omhooggetrokken. Het
gemiddelde is daarom in dit geval geen goede maat om het jaarinkomen van de
respondenten te beschrijven. In dit geval geeft de mediaan het jaarinkomen beter (en het
best) weer.
Afgaande op de output heeft namelijk 50 procent van de respondenten een jaarinkomen van
22.9 of lager. Dit getal kun je in de frequentietabel opzoeken, maar ook aflezen onder
‘Statistics’ in de eerste tabel van de output.
Gemiddelde – kwantitatief, normaalverdeling, gevoelig
Modus – nominale variabelen (de top)
Weergave van gegevens
Histogram – kwantitatieve variabele
De juiste weergave van het aantal delicten is met behulp van een histogram. Het gaat over
een ratiovariabele, dus je kiest voor een grafiek waarin de waarden in reeksen worden
weergegeven en de staven tegen elkaar aan staan.
Je maakt hier een histogram omdat je inzicht wil krijgen in de verdeling van een continue
(kwantitatieve, ratio) variabele (i.t.t. een kwantitatieve variabele, waar je een staafdiagram
voor zou maken). Een continue variabele kan (in ieder geval in theorie) veel verschillende
waarden aannemen en in een histogram worden de waargenomen waarden in klassen
ingedeeld en gevisualiseerd.
Boxplot – 5 getallen samenvatting
Spreidingsdiagram – samenhang tussen 2 variabelen
Staafdiagram – kwalitatieve variabelen
Steelbladdiagram – inzicht verband 2 variabelen
, Toetsen of er sprake is van een correlatie
Hypothesen:
H0: ρ = 0 (de populatiecorrelatie is gelijk aan nul, dus er is geen lineair verband tussen de
twee variabelen)
H1: ρ ≠ 0 (de populatiecorrelatie is ongelijk aan nul, dus er is wel een lineair verband tussen
de twee variabelen)
Correlations
opvoedingsinter aantal delicten
valschaal laatste jaar
opvoedingsintervalschaal Pearson Correlation 1 ,595*
Sig. (2-tailed) ,019
N 15 15
aantal delicten laatste jaar Pearson Correlation ,595* 1
Sig. (2-tailed) ,019
N 15 15
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Uit de tabel blijkt dat de correlatie tussen de variabelen opvoeding en delicten significant is,
want de p-waarde is 0.019 en dit ligt onder de gestelde alpha van 0.05. De nulhypothese
wordt dus verworpen.
Uit de tabel valt af te lezen dat de correlatie 0.595 is. Dit betekent dat er sprake is van een
matig, positief significant verband tussen de variabelen opvoeding en delicten (r=.595,
p<.05). Dit betekent dat hoe hoger de score op de opvoedingsintervalschaal is, hoe hoger
het aantal gepleegde delicten in het laatste jaar is.
Regressiefomule
De algemene regressieformule is: Y^ (afhankelijke variabele) = a (regressieconstante) + b
(regressiecoëfficiënt) * X (score op de onafhankelijke variabele).
De variabele delicten is hierbij de afhankelijke variabele en opvoeding de onafhankelijke
variabele. We willen namelijk het aantal delicten voorspellen aan de hand van de score op
de opvoedingsintervalschaal.
De regressieconstante en de regressiecoëfficiënt kan je aflezen uit bovenstaande tabel. Op
basis van de output kunnen we de regressieformule compleet maken. Deze wordt: Y^ = -
3,236 + ,049 * (opvoeding).
Interpreteer r^2, a en de b
R^2: De verklaarde variantie in deze regressie is 0.354, wat betekent dat 35,4% van de
variantie in het aantal gepleegde delicten in het afgelopen jaar verklaard wordt door de
scores op de opvoedingsintervalschaal.
“b”, oftewel de regressiecoëfficiënt van de onafhankelijke variabele, in dit geval opvoeding,
is hier 0.049. Dit betekent dat als de score op de opvoeding met 1 stijgt, het aantal
gepleegde delicten in het afgelopen jaar met 0.049 stijgt.
Mediaan – ordinaal en kwantitatief, ongevoelig
Om te bepalen voor welke maat het beste gekozen kan worden maak je eerst het
meetniveau inzichtelijk. Jaarinkomen is een kwantitatieve variabele (ratio meetniveau) en de
centrummaat die daarbij hoort is het gemiddelde. Als de jaarinkomens erg scheef verdeeld
zijn kan er echter het beste voor een andere maat dan het gemiddelde gekozen worden: de
mediaan.
Uit de ‘Statistics’ tabel blijkt dat het maximum extreem hoog is. In de frequentietabel zie je
ook dat er twee uitschieters zijn, namelijk twee personen met een jaarinkomen van bijna 10
miljoen. Door deze twee personen wordt het gemiddelde erg omhooggetrokken. Het
gemiddelde is daarom in dit geval geen goede maat om het jaarinkomen van de
respondenten te beschrijven. In dit geval geeft de mediaan het jaarinkomen beter (en het
best) weer.
Afgaande op de output heeft namelijk 50 procent van de respondenten een jaarinkomen van
22.9 of lager. Dit getal kun je in de frequentietabel opzoeken, maar ook aflezen onder
‘Statistics’ in de eerste tabel van de output.
Gemiddelde – kwantitatief, normaalverdeling, gevoelig
Modus – nominale variabelen (de top)
Weergave van gegevens
Histogram – kwantitatieve variabele
De juiste weergave van het aantal delicten is met behulp van een histogram. Het gaat over
een ratiovariabele, dus je kiest voor een grafiek waarin de waarden in reeksen worden
weergegeven en de staven tegen elkaar aan staan.
Je maakt hier een histogram omdat je inzicht wil krijgen in de verdeling van een continue
(kwantitatieve, ratio) variabele (i.t.t. een kwantitatieve variabele, waar je een staafdiagram
voor zou maken). Een continue variabele kan (in ieder geval in theorie) veel verschillende
waarden aannemen en in een histogram worden de waargenomen waarden in klassen
ingedeeld en gevisualiseerd.
Boxplot – 5 getallen samenvatting
Spreidingsdiagram – samenhang tussen 2 variabelen
Staafdiagram – kwalitatieve variabelen
Steelbladdiagram – inzicht verband 2 variabelen
, Toetsen of er sprake is van een correlatie
Hypothesen:
H0: ρ = 0 (de populatiecorrelatie is gelijk aan nul, dus er is geen lineair verband tussen de
twee variabelen)
H1: ρ ≠ 0 (de populatiecorrelatie is ongelijk aan nul, dus er is wel een lineair verband tussen
de twee variabelen)
Correlations
opvoedingsinter aantal delicten
valschaal laatste jaar
opvoedingsintervalschaal Pearson Correlation 1 ,595*
Sig. (2-tailed) ,019
N 15 15
aantal delicten laatste jaar Pearson Correlation ,595* 1
Sig. (2-tailed) ,019
N 15 15
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Uit de tabel blijkt dat de correlatie tussen de variabelen opvoeding en delicten significant is,
want de p-waarde is 0.019 en dit ligt onder de gestelde alpha van 0.05. De nulhypothese
wordt dus verworpen.
Uit de tabel valt af te lezen dat de correlatie 0.595 is. Dit betekent dat er sprake is van een
matig, positief significant verband tussen de variabelen opvoeding en delicten (r=.595,
p<.05). Dit betekent dat hoe hoger de score op de opvoedingsintervalschaal is, hoe hoger
het aantal gepleegde delicten in het laatste jaar is.
Regressiefomule
De algemene regressieformule is: Y^ (afhankelijke variabele) = a (regressieconstante) + b
(regressiecoëfficiënt) * X (score op de onafhankelijke variabele).
De variabele delicten is hierbij de afhankelijke variabele en opvoeding de onafhankelijke
variabele. We willen namelijk het aantal delicten voorspellen aan de hand van de score op
de opvoedingsintervalschaal.
De regressieconstante en de regressiecoëfficiënt kan je aflezen uit bovenstaande tabel. Op
basis van de output kunnen we de regressieformule compleet maken. Deze wordt: Y^ = -
3,236 + ,049 * (opvoeding).
Interpreteer r^2, a en de b
R^2: De verklaarde variantie in deze regressie is 0.354, wat betekent dat 35,4% van de
variantie in het aantal gepleegde delicten in het afgelopen jaar verklaard wordt door de
scores op de opvoedingsintervalschaal.
“b”, oftewel de regressiecoëfficiënt van de onafhankelijke variabele, in dit geval opvoeding,
is hier 0.049. Dit betekent dat als de score op de opvoeding met 1 stijgt, het aantal
gepleegde delicten in het afgelopen jaar met 0.049 stijgt.
