Nogmaals bivariaat maar dan in plaats voor nominaal/ordinaal, interval-ratio variabelen.
In plaats van een kruistabel (wat onhandig is aangezien er veel unieke waarden zijn bij interval-ratio
en dit dus zorgt voor lege plekken in de kruistabel, waardoor er cellen ontstaan met N <5, dit kan
natuurlijk niet!), wordt er gebruik gemaakt van een scatter plot.
De correlatie (als maat van de relatie tussen twee variabelen) wordt aangegeven met r = …. ( dit
loopt van -1 (perfect negatief verband) tot 1 (perfect positief verband)> wanneer je variabele y
perfect kan voorspellen met variabele x.
0 verband= er is geen patroon in de data te ontdekken in de zin van dat een toename van x zou
leiden naar een toename van y.
Covariantie
Variëren twee variabelen samen? (variantie, hoeveel de gegevens van het gemiddelde
afliggen> geldt dit ook als je twee variabelen vergelijkt> variëren ze hetzelfde?)
Als een partij bovengemiddeld veel fractieleden heeft (x), kreeg ze dan ook bovengemiddeld
veel stemmen?
Bij de variabelen kan gezien worden dat hetzelfde patroon wordt
weergegeven voor zowel de fractieleden als het percentage van de stemmen.
, Met een N tussen 30 en 100 hoeft er geen normaliteitverdeling te worden gecontroleerd. Met
N kleiner dan 30 dan controleren we niet op de outliers meer maar dan meteen op de
normaalverdeling.
Covariantie berekenen:
Stap 1:
Stap 2:
Stap 3:
Interpretatie van de covariantie:
> Is enigszins beperkt, want het getal is afhankelijk van de schaal waarop de variabelen zijn
gemeten.
Covariantie kleiner dan 0> een negatief verband tussen x en y. BV x is bovengemiddeld groter
terwijl y onder gemiddeld is.
Covariantie = 0> geen enkel verband tussen x en y.
Covariantie groter dan 0> een positief verband tussen x en y. Variëren met elkaar tot zekere
mate.
In plaats van een kruistabel (wat onhandig is aangezien er veel unieke waarden zijn bij interval-ratio
en dit dus zorgt voor lege plekken in de kruistabel, waardoor er cellen ontstaan met N <5, dit kan
natuurlijk niet!), wordt er gebruik gemaakt van een scatter plot.
De correlatie (als maat van de relatie tussen twee variabelen) wordt aangegeven met r = …. ( dit
loopt van -1 (perfect negatief verband) tot 1 (perfect positief verband)> wanneer je variabele y
perfect kan voorspellen met variabele x.
0 verband= er is geen patroon in de data te ontdekken in de zin van dat een toename van x zou
leiden naar een toename van y.
Covariantie
Variëren twee variabelen samen? (variantie, hoeveel de gegevens van het gemiddelde
afliggen> geldt dit ook als je twee variabelen vergelijkt> variëren ze hetzelfde?)
Als een partij bovengemiddeld veel fractieleden heeft (x), kreeg ze dan ook bovengemiddeld
veel stemmen?
Bij de variabelen kan gezien worden dat hetzelfde patroon wordt
weergegeven voor zowel de fractieleden als het percentage van de stemmen.
, Met een N tussen 30 en 100 hoeft er geen normaliteitverdeling te worden gecontroleerd. Met
N kleiner dan 30 dan controleren we niet op de outliers meer maar dan meteen op de
normaalverdeling.
Covariantie berekenen:
Stap 1:
Stap 2:
Stap 3:
Interpretatie van de covariantie:
> Is enigszins beperkt, want het getal is afhankelijk van de schaal waarop de variabelen zijn
gemeten.
Covariantie kleiner dan 0> een negatief verband tussen x en y. BV x is bovengemiddeld groter
terwijl y onder gemiddeld is.
Covariantie = 0> geen enkel verband tussen x en y.
Covariantie groter dan 0> een positief verband tussen x en y. Variëren met elkaar tot zekere
mate.
