Methoden van Communicatieonderzoek en Statistiek – MCO/S
B Deel 1
1
, Hoorcollege 1B
Beschrijvende statistiek: samenvattend beschrijven van de kenmerken van een groep
onderzoekseenheden.
- Onderzoekseenheden: ‘wie’ of ‘wat’ van het onderzoek
- Kenmerk = variabele
- Beschrijving van de gegevens uit datamatrix
- Grondstof statistiek zijn getallen/waarden
- In datamatrix staan de variabelen en de cases
Inferentiele statistiek: schattingen doen over populatiekenmerken op basis van
steekproefgegevens.
- Schattingen: met een bepaalde mate van zekerheid (meestal 95%)
- Populatiekenmerken = kenmerken (variabelen) zoals ze werkelijk zijn, zoals ze in de
werkelijke wereld voorkomen
- Steekproefgegevens = data die je verzamelt in je datamatrix, een stukje uit de populatie
2
,Meetniveaus
Vier criteria:
1. Classificatie naar waarden
2. Rangorde
3. Vaste meeteenheid
4. Vast nulpunt
Nominaal (categorisch): classificatie, naamgeving.
Voorbeeld: favoriete televisieserie, sekse, favo koffie, lievelings huisdier.
Ordinaal (categorisch): rangordening, geen betekenis van intervallen.
Voorbeeld: leeftijdscategorie, top 3 best verkochte games, hoe vaak speel je games (nooit –
altijd).
Interval (numeriek): rangordening, vaste meeteenheid (gelijke verschillen), geen vast nulpunt.
Voorbeeld: temperatuur (er is geen temperatuur), geboortejaar
Ratio (numeriek): rangorde, vaste meeteenheid, vast nulpunt
Voorbeeld: leeftijd, hoe vaak per uur check je Facebook, hoeveel hoorcolleges heb je
gevolgd?
Symmetrie en asymmetrie: relaties tussen variabelen
Symmetrische relatie: er is geen duidelijk verschil tussen een afhankelijke en een
onafhankelijke variabele.
Asymmetrische relatie: er is een verschil tussen een afhankelijke en onafhankelijke variabele.
Afhankelijke variabele: de variabele die door de onafhankelijke variabele wordt beïnvloed.
Meestal aangegeven met y.
Onafhankelijke variabele: de variabele die invloed uitoefent, en zelf niet verandert. Meestal
aangegeven door x.
Sommige variabelen zijn altijd onafhankelijk (geslacht, leeftijd, opleiding), anderen door
keuze van de onderzoeker.
Analyse niveaus
- Univariate analyse: 1 variabele
frequentieverdeling, centrummaat en spreidingsmaat
voorbeeld: variabele frequentie cafébezoek
- Bivariate analyse: 2 variabelen
samenhang tussen x en y
voorbeeld: variabele frequentie cafébezoek en geslacht
- Multivariate analyse: meer dan 2 variabelen
voorbeeld: frequentie cafébezoek, geslacht en leeftijd
3
, Statistieke voor univeriate analyse
- Frequentietabellen, centrum- en spreidingsmaten, grafieken
- Centrummaten: rekenkundig gemiddelde, mediaan, modus
Rekenkundig gemiddelde
alles bij elkaar optellen / aantal eenheden
meetniveau: interval, ratio
Mediaan: middelste score na rangordening
50% scoort hoger, 50% scoort lager
even aantal waarnemingen: twee middelste bij elkaar optellen en delen door 2
in frequentietabel kijken naar cumulatieve percentage: bij welke waarde ligt de 50% grens?
meetniveau: ordinaal, interval ratio
Modus: waarde van de dichtst bezette klasse
de meest voorkomende waarde
in frequentietabel kijken naar percentage, welke waarde heeft de hoogste percentage?
meetniveau: nominaal, ordinaal, interval, ratio
Frequentieverdeling: gebruik om nominale en ordinale data te beschrijven
4
B Deel 1
1
, Hoorcollege 1B
Beschrijvende statistiek: samenvattend beschrijven van de kenmerken van een groep
onderzoekseenheden.
- Onderzoekseenheden: ‘wie’ of ‘wat’ van het onderzoek
- Kenmerk = variabele
- Beschrijving van de gegevens uit datamatrix
- Grondstof statistiek zijn getallen/waarden
- In datamatrix staan de variabelen en de cases
Inferentiele statistiek: schattingen doen over populatiekenmerken op basis van
steekproefgegevens.
- Schattingen: met een bepaalde mate van zekerheid (meestal 95%)
- Populatiekenmerken = kenmerken (variabelen) zoals ze werkelijk zijn, zoals ze in de
werkelijke wereld voorkomen
- Steekproefgegevens = data die je verzamelt in je datamatrix, een stukje uit de populatie
2
,Meetniveaus
Vier criteria:
1. Classificatie naar waarden
2. Rangorde
3. Vaste meeteenheid
4. Vast nulpunt
Nominaal (categorisch): classificatie, naamgeving.
Voorbeeld: favoriete televisieserie, sekse, favo koffie, lievelings huisdier.
Ordinaal (categorisch): rangordening, geen betekenis van intervallen.
Voorbeeld: leeftijdscategorie, top 3 best verkochte games, hoe vaak speel je games (nooit –
altijd).
Interval (numeriek): rangordening, vaste meeteenheid (gelijke verschillen), geen vast nulpunt.
Voorbeeld: temperatuur (er is geen temperatuur), geboortejaar
Ratio (numeriek): rangorde, vaste meeteenheid, vast nulpunt
Voorbeeld: leeftijd, hoe vaak per uur check je Facebook, hoeveel hoorcolleges heb je
gevolgd?
Symmetrie en asymmetrie: relaties tussen variabelen
Symmetrische relatie: er is geen duidelijk verschil tussen een afhankelijke en een
onafhankelijke variabele.
Asymmetrische relatie: er is een verschil tussen een afhankelijke en onafhankelijke variabele.
Afhankelijke variabele: de variabele die door de onafhankelijke variabele wordt beïnvloed.
Meestal aangegeven met y.
Onafhankelijke variabele: de variabele die invloed uitoefent, en zelf niet verandert. Meestal
aangegeven door x.
Sommige variabelen zijn altijd onafhankelijk (geslacht, leeftijd, opleiding), anderen door
keuze van de onderzoeker.
Analyse niveaus
- Univariate analyse: 1 variabele
frequentieverdeling, centrummaat en spreidingsmaat
voorbeeld: variabele frequentie cafébezoek
- Bivariate analyse: 2 variabelen
samenhang tussen x en y
voorbeeld: variabele frequentie cafébezoek en geslacht
- Multivariate analyse: meer dan 2 variabelen
voorbeeld: frequentie cafébezoek, geslacht en leeftijd
3
, Statistieke voor univeriate analyse
- Frequentietabellen, centrum- en spreidingsmaten, grafieken
- Centrummaten: rekenkundig gemiddelde, mediaan, modus
Rekenkundig gemiddelde
alles bij elkaar optellen / aantal eenheden
meetniveau: interval, ratio
Mediaan: middelste score na rangordening
50% scoort hoger, 50% scoort lager
even aantal waarnemingen: twee middelste bij elkaar optellen en delen door 2
in frequentietabel kijken naar cumulatieve percentage: bij welke waarde ligt de 50% grens?
meetniveau: ordinaal, interval ratio
Modus: waarde van de dichtst bezette klasse
de meest voorkomende waarde
in frequentietabel kijken naar percentage, welke waarde heeft de hoogste percentage?
meetniveau: nominaal, ordinaal, interval, ratio
Frequentieverdeling: gebruik om nominale en ordinale data te beschrijven
4
