Welke toetsen en wanneer?
Alfa = onterecht verwerpen, onderscheidingsvermogen = terecht verwerpen (power)
1 proportie: Z-toets, np > 15 n(1-p) > 15
1 gemiddelde: T-toets, n > 30, tweezijdig altijd goed
2 onafhankelijke proporties: Z-toets verschil P1 – P2, maak een tabel, 2 = N > 5, 1 = N > 10
2 onafhankelijke gemiddelden: T-toets, verschil, N1 + N2 > 30, 2 = altijd robuust
Met aanname gelijke varianties: grootste SD niet groter dan 2 x kleinste SD meer power
2 afhankelijke proporties: McNemar’s toets, samen > 30
2 afhankelijke gemiddelden: T-toets verschillen, u = 0, dus verschil : SD als N = paren
Categorische samenhang: X2 = pearson kruistabel, verwachte cel > 5, k = afh, r = onafh
Conditionele percentage = observatie horizontaal percenteren geobserveerde O
Onconditionele percentage = onder H0, dus rijtotaal X kolomtotaal : totaal = verwachte E
Hoe meer df, hoe meer lijkt op normaalverdeling
Niet delen of vermenigvuldigen, je ziet het wel als tweezijdig!
Residu: verschil geobserveerd en verwacht (O-E), wordt beïnvloed door N
< 3 of > 3, daadwerkelijk verschil, patronen in data!
N te klein of verwachte cel frequentie < 5 = Fisher’s exacte toets
Kans op geobserveerde frequentie of extremer, faculteit dus kansen optellen
Alfa = onterecht verwerpen, onderscheidingsvermogen = terecht verwerpen (power)
1 proportie: Z-toets, np > 15 n(1-p) > 15
1 gemiddelde: T-toets, n > 30, tweezijdig altijd goed
2 onafhankelijke proporties: Z-toets verschil P1 – P2, maak een tabel, 2 = N > 5, 1 = N > 10
2 onafhankelijke gemiddelden: T-toets, verschil, N1 + N2 > 30, 2 = altijd robuust
Met aanname gelijke varianties: grootste SD niet groter dan 2 x kleinste SD meer power
2 afhankelijke proporties: McNemar’s toets, samen > 30
2 afhankelijke gemiddelden: T-toets verschillen, u = 0, dus verschil : SD als N = paren
Categorische samenhang: X2 = pearson kruistabel, verwachte cel > 5, k = afh, r = onafh
Conditionele percentage = observatie horizontaal percenteren geobserveerde O
Onconditionele percentage = onder H0, dus rijtotaal X kolomtotaal : totaal = verwachte E
Hoe meer df, hoe meer lijkt op normaalverdeling
Niet delen of vermenigvuldigen, je ziet het wel als tweezijdig!
Residu: verschil geobserveerd en verwacht (O-E), wordt beïnvloed door N
< 3 of > 3, daadwerkelijk verschil, patronen in data!
N te klein of verwachte cel frequentie < 5 = Fisher’s exacte toets
Kans op geobserveerde frequentie of extremer, faculteit dus kansen optellen
