Leerproject 3: Statistiek tentamen
Research Methods in Psychology .............................................................................................2
p49-p51: Analyzing the Data ............................................................................................................... 2
p332-p336: Conducting Your Analyses ............................................................................................... 2
p52-p53: Drawing Conclusions and Reporting the Results................................................................. 3
p229-p237: Interpreting the Results of a Factorial Experiment .......................................................... 4
p297-p308: Describing Single Variables ............................................................................................. 4
p309-p320: Describing Statistical Relationships................................................................................. 5
p321-p331: Expressing Your Results .................................................................................................. 6
Kennisclips .............................................................................................................................7
9.1 ANOVA ......................................................................................................................................... 7
9.2 F-toets ............................................................................................................................................ 9
9.3 Post-hoc tests ............................................................................................................................... 10
9.8 2x2 ANOVA ................................................................................................................................ 10
9.9 2x2 ANOVA Conditionele effecten ..............................................................................................11
9.6 Voorwaarden ANOVA ................................................................................................................. 12
, Research Methods in Psychology
p49-p51: Analyzing the Data
Wanneer onderzoek afgerond is en de observaties zijn verzameld, analyseren de onderzoekers
de data om conclusies te trekken. Hierbij maken ze gebruik van beschrijvende en
inferentiële statistiek:
Beschrijvende statistiek (descriptive statistics) wordt gebruikt om data samen te vatten en
overzichtelijk te maken. Dit gebeurt via:
• Centrale tendens
o Modus = de meest voorkomende waarde.
o Mediaan = de middelste waarde in een geordende reeks.
o Gemiddelde = rekenkundig gemiddelde van alle scores.
• Spreiding
o Range (bereik) = het verschil tussen de hoogste en laagste score.
o Standaarddeviatie = middelste waarde in een geordende reeks.
o Gemiddelde = rekenkundig gemiddelde van alle scores.
Bij experimenteel onderzoek worden vaak gemiddelden en standaarddeviaties per groep
berekend om te vergelijken. In niet-experimenteel onderzoek worden vaak percentages of
correlaties gebruikt.
Met inferentiële statistiek (inferential statistics) doen onderzoekers uitspraken over de
populatie op basis van een steekproef. Het doel is om te bepalen of de gevonden effecten
toeval zijn, of echte patronen in de populatie weergeven.
Statistische significantie: een resultaat is significant als de kans klein is (p < alpha) dat het op
toeval berust. Bij significante resultaten mag men generaliseren naar de populatie. Statistiek
biedt waarschijnlijkheden, maar geen absolute zekerheid.
Er zijn twee soorten fouten die kunnen voorkomen in de Inferentiële Statistiek:
• Type 1 fout (alpha) = H0-hypothese is juist, maar wordt verworpen. Je concludeert dus
dat er een effect is, terwijl dat er eigenlijk niet is (toeval).
• Type 2 fout (beta) = H0-hypothese is onjuist, maar wordt niet verworpen. Je detecteert
het echte effect dus niet.
p332-p336: Conducting Your Analyses
Het analyseren van onderzoeksgegevens kan complex zijn, zelfs als je de statistiek begrijpt.
Er zijn vaak veel variabelen per deelnemer. De ruwe data kunnen verschillende vormen
hebben en moeten vaak eerst georganiseerd of gecodeerd worden.
Voorbereiding van de data → voordat je begint met analyseren, zijn er een paar essentiële
stappen:
• Anonimiteit en beveiliging. Verwijder persoonlijke gegevens, bewaarde data veilig en
maakt aparte kopieën als back-up.
• Controle op volledigheid en nauwkeurigheid. Kijk of de data volledig en correct
zijn ingevuld. Corrigeer onlogische of foutieve waarden. Beslis of sommige
deelnemers moeten worden uitgesloten, MAAR verwijder hun data NIET.
2
Research Methods in Psychology .............................................................................................2
p49-p51: Analyzing the Data ............................................................................................................... 2
p332-p336: Conducting Your Analyses ............................................................................................... 2
p52-p53: Drawing Conclusions and Reporting the Results................................................................. 3
p229-p237: Interpreting the Results of a Factorial Experiment .......................................................... 4
p297-p308: Describing Single Variables ............................................................................................. 4
p309-p320: Describing Statistical Relationships................................................................................. 5
p321-p331: Expressing Your Results .................................................................................................. 6
Kennisclips .............................................................................................................................7
9.1 ANOVA ......................................................................................................................................... 7
9.2 F-toets ............................................................................................................................................ 9
9.3 Post-hoc tests ............................................................................................................................... 10
9.8 2x2 ANOVA ................................................................................................................................ 10
9.9 2x2 ANOVA Conditionele effecten ..............................................................................................11
9.6 Voorwaarden ANOVA ................................................................................................................. 12
, Research Methods in Psychology
p49-p51: Analyzing the Data
Wanneer onderzoek afgerond is en de observaties zijn verzameld, analyseren de onderzoekers
de data om conclusies te trekken. Hierbij maken ze gebruik van beschrijvende en
inferentiële statistiek:
Beschrijvende statistiek (descriptive statistics) wordt gebruikt om data samen te vatten en
overzichtelijk te maken. Dit gebeurt via:
• Centrale tendens
o Modus = de meest voorkomende waarde.
o Mediaan = de middelste waarde in een geordende reeks.
o Gemiddelde = rekenkundig gemiddelde van alle scores.
• Spreiding
o Range (bereik) = het verschil tussen de hoogste en laagste score.
o Standaarddeviatie = middelste waarde in een geordende reeks.
o Gemiddelde = rekenkundig gemiddelde van alle scores.
Bij experimenteel onderzoek worden vaak gemiddelden en standaarddeviaties per groep
berekend om te vergelijken. In niet-experimenteel onderzoek worden vaak percentages of
correlaties gebruikt.
Met inferentiële statistiek (inferential statistics) doen onderzoekers uitspraken over de
populatie op basis van een steekproef. Het doel is om te bepalen of de gevonden effecten
toeval zijn, of echte patronen in de populatie weergeven.
Statistische significantie: een resultaat is significant als de kans klein is (p < alpha) dat het op
toeval berust. Bij significante resultaten mag men generaliseren naar de populatie. Statistiek
biedt waarschijnlijkheden, maar geen absolute zekerheid.
Er zijn twee soorten fouten die kunnen voorkomen in de Inferentiële Statistiek:
• Type 1 fout (alpha) = H0-hypothese is juist, maar wordt verworpen. Je concludeert dus
dat er een effect is, terwijl dat er eigenlijk niet is (toeval).
• Type 2 fout (beta) = H0-hypothese is onjuist, maar wordt niet verworpen. Je detecteert
het echte effect dus niet.
p332-p336: Conducting Your Analyses
Het analyseren van onderzoeksgegevens kan complex zijn, zelfs als je de statistiek begrijpt.
Er zijn vaak veel variabelen per deelnemer. De ruwe data kunnen verschillende vormen
hebben en moeten vaak eerst georganiseerd of gecodeerd worden.
Voorbereiding van de data → voordat je begint met analyseren, zijn er een paar essentiële
stappen:
• Anonimiteit en beveiliging. Verwijder persoonlijke gegevens, bewaarde data veilig en
maakt aparte kopieën als back-up.
• Controle op volledigheid en nauwkeurigheid. Kijk of de data volledig en correct
zijn ingevuld. Corrigeer onlogische of foutieve waarden. Beslis of sommige
deelnemers moeten worden uitgesloten, MAAR verwijder hun data NIET.
2
