N The analysis of biological data
Methoden van onderzoek en basis statistiek 1
Chaper 1,
samples and statistics (verzamelen van gegevens)
Informatie
Onderzoeksvraag
Gegevens verzamelen
Population, sample
- De groep die gemeten gaat worden noem je de sample (steekproef)
- Alle vergetariers samen noem je de populatie
totale groep objecten waarin je als onderzoeker naar
geïnteresseerd bent.
‘’ we meten een sample maar onze onderzoeksvraag gaat over een
populatie’’
sample moet dus zo goed mogelijke afspiegeling zijn, verhoudingen
moeten goed kloppen! representatief sample
hoe kom je aan een goede verhouding van de sample als je de populatie
niet kent?
- probeer subgroepen te voorkomen.
- Gebruik random sampling
1. Iedereen heeft evenveel kans om erin mee te doen
2. De deelnemers zijn onafhankelijk van elkaar
- Inginite populatie oneindig aantal deelnemers
Non random-samples
1. sample of volunteers (zelf aanbieden)
2. sample of convenience (makkelijk voor de hand liggende genomen)
3. snowball sample (proefpersonen dragen elkaar aan)
sampling error
ook een random sample leidt niet tot het exact gemiddelde van de
populatie die je wilt weten.
Sampling error treedt op als gevolg van sampelen. Ofwel het gebruiken
van slechts een deel van de populatie als representant voor de hele
populatie niet te vermijden.
Sample error is kleiner naarmate de sample groter is.
Bias
Als je meetinstrument bijvoorbeeld een afwijking hebt krijg je nog een
extra afwijking. De bias is een afwijking bovenop een andere afwijking. Dus
, bijvoorbeeld de sampling error. De tweede afwijking wordt de bias
genoemd
(dingen die je eigenlijk kan voorkomen = verschil bias en sampling error)
De afwijking die het sample gemiddelde vertoont ten opzichte van het
populatie gemiddelde bestaat dus altijd uit eeen sampling error en soms
ook nog uit een bias.
‘’de vliegtuigen die alleen terugkomen worden gemeten = ook bias’’
De bias component is te vermijden door random sampling.
De precision van een sample gemiddelde hangt wordt bepaald door de
mate van sampling error
De accuracy (zuiverheid) van een sample gemiddelde wordt bepaald door
de mate van bias
De grootheid die je meet aan je proefpersonen heet variable
Numerical variable
1. als de waardes die de variable aannemen getallen zijn
2. ze geven metingen of tellingen aan
3. continuous numerical variables deze variabelen kunnen elke
mogelijke waarde aannemen binnen zekere grenzen (altijd een
eenheid!) gemiddelde
4. discrete waarden alleen gehele getallen kunnen aannemen
(eenheid!) tijdstipopname
Categorical variable
als de waardes die de variable aanduidingen van categorieën zijn. Het
kunnen ook labels in nummer vorm zijn. Je kunt er dus niet mee rekenen.
1. nominal categorical variable waardes duiden categorien aan die
je niet kan ordenen op betekenisvolle manier
Methoden van onderzoek en basis statistiek 1
Chaper 1,
samples and statistics (verzamelen van gegevens)
Informatie
Onderzoeksvraag
Gegevens verzamelen
Population, sample
- De groep die gemeten gaat worden noem je de sample (steekproef)
- Alle vergetariers samen noem je de populatie
totale groep objecten waarin je als onderzoeker naar
geïnteresseerd bent.
‘’ we meten een sample maar onze onderzoeksvraag gaat over een
populatie’’
sample moet dus zo goed mogelijke afspiegeling zijn, verhoudingen
moeten goed kloppen! representatief sample
hoe kom je aan een goede verhouding van de sample als je de populatie
niet kent?
- probeer subgroepen te voorkomen.
- Gebruik random sampling
1. Iedereen heeft evenveel kans om erin mee te doen
2. De deelnemers zijn onafhankelijk van elkaar
- Inginite populatie oneindig aantal deelnemers
Non random-samples
1. sample of volunteers (zelf aanbieden)
2. sample of convenience (makkelijk voor de hand liggende genomen)
3. snowball sample (proefpersonen dragen elkaar aan)
sampling error
ook een random sample leidt niet tot het exact gemiddelde van de
populatie die je wilt weten.
Sampling error treedt op als gevolg van sampelen. Ofwel het gebruiken
van slechts een deel van de populatie als representant voor de hele
populatie niet te vermijden.
Sample error is kleiner naarmate de sample groter is.
Bias
Als je meetinstrument bijvoorbeeld een afwijking hebt krijg je nog een
extra afwijking. De bias is een afwijking bovenop een andere afwijking. Dus
, bijvoorbeeld de sampling error. De tweede afwijking wordt de bias
genoemd
(dingen die je eigenlijk kan voorkomen = verschil bias en sampling error)
De afwijking die het sample gemiddelde vertoont ten opzichte van het
populatie gemiddelde bestaat dus altijd uit eeen sampling error en soms
ook nog uit een bias.
‘’de vliegtuigen die alleen terugkomen worden gemeten = ook bias’’
De bias component is te vermijden door random sampling.
De precision van een sample gemiddelde hangt wordt bepaald door de
mate van sampling error
De accuracy (zuiverheid) van een sample gemiddelde wordt bepaald door
de mate van bias
De grootheid die je meet aan je proefpersonen heet variable
Numerical variable
1. als de waardes die de variable aannemen getallen zijn
2. ze geven metingen of tellingen aan
3. continuous numerical variables deze variabelen kunnen elke
mogelijke waarde aannemen binnen zekere grenzen (altijd een
eenheid!) gemiddelde
4. discrete waarden alleen gehele getallen kunnen aannemen
(eenheid!) tijdstipopname
Categorical variable
als de waardes die de variable aanduidingen van categorieën zijn. Het
kunnen ook labels in nummer vorm zijn. Je kunt er dus niet mee rekenen.
1. nominal categorical variable waardes duiden categorien aan die
je niet kan ordenen op betekenisvolle manier
