OIMB Samenvatting Colleges + Boek (Field, A.). Cijfer: 9.5

Onderzoeks- en interventiemethodologie B




Samenvatting Hoorcolleges
8 Hoorcolleges


Samenvatting Boek
“Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics”
— A. Field




Radboud Universiteit Nijmegen




Yoël Guijt

, Hoorcollege 1:
Basisbeginselen statistiek


Conceptuele achtergronden:
> Observatie > theorie > hypothese > data > analyse > uitspraken

> Afhankelijke variabelen vs onafhankelijke variabelen, spreiding, modellen optellen \

Beschrijvende statistiek = populatie
Verklarende statistiek = populatie - steekproef - uitspraak steekproef

Kwalitatief = Nominaal & Ordinaal
Kwantitatief = Interval & Ratio

Centrale tendentie = Waar ligt de gra ek? Welke waarden?

Spreiding = Breed, smal, dicht bij gemiddelde?

Vorm = Hoe loopt de guur? Heel spits? Heel scheef?

Eigenschappen:
Centrale tendentie = Gemiddelde, mediaan, modus
Spreiding = Bereik, interkwartiel-afstand (Q3-Q1), Variantie (s^2), Standaarddeviatie (s)
Vorm = Scheefheid, Spitsheid

Modus = Mode = Kan bij; N/O/I/R
Mediaan = M/m = Kan bij; O/I/R
Gemiddelde = Mu / X = Kan bij; I/R


Variantie = (Xi - X)^2 / N-1 = Hoe ver van het gemiddelde?
Standaarddeviatie = Wortel variantie = Wortel (Xi-X)^2 / n-1

Vuistregel:
68% binnen : MU +/- 1 standaardafwijkingen
95% binnen : MU +/- 2 standaardafwijkingen
99,7% binnen : MU +/- 3 standaardafwijkingen

Z-score:
Z = (Xi - X) / standaardafwijking Z = Mate voor hoe uitzonderlijk een waarde is

Scheefheid:
Links - scheef: Gemiddelde < Mediaan < Modus (==>Staat van links naar rechts)
Symmetrisch: Gemiddelde = mediaan = modus
Rechts - scheef: Modus < Mediaan < Gemiddelde (==>Staat van links naar rechts)




fi fi

, Hoorcollege 2:
Centrale limietsteking en betrouwbaarheidsintervallen

Kwantitatieve data:
Centrale tendentie = Gemiddelde, modus, mediaan
Variatie (spreiding) = Variantie / standaarddeviatie , bereik, interkwartiel range
Vorm = Scheefheid, spitsheid

Kansverdelingen:
Discrete kansverdeling = Binomiaal , poisson
Continue kansverdeling = Normale, uniforme, exponentiële

Binomiaal: Wel of niet —> Kans is 50%, p = 0.50 —> In 100 verwacht je van 50
=> Vrijwel altijd normaal verdeeld

Gemiddelde = MU = n*p (kans op succes bijvoorbeeld)
Standaarddeviatie: s = Wortel van n*p*q (q is kans op falen, 1-p)

Normale verdeling:
=> Klokvorming & symmetrisch

Karakteristieken:
Gemiddelde = Modus = Mediaan (heeft in theorie oneindige range)

Intervallen: 90% = 1,645 Z ; 95% = 1,96 Z ; 99% = 2,58 Z

Z-score = (Xi - X) / s


Basisbeginselen verklarende statistiek:
> Vanuit steekproef uitspraken doen over populatie
> Mate van onzekerheid
> Hoe zuiver en e cient ; scheef/spits

Kwaliteit van je schattingen = StandaardFout S —> SE = std / wortel(n)

Zuiverheid = Vrijwel op het gemiddelde? —> Bij gemiddelde?
E ciëntie = Liefst kleine standaarddeviatie (kleine spreiding) —> Kleine STD

Centrale limietstelling:
Bij n>30! Mu = MU & Sigma = s (gemiddelde/std steekproef & populatie gelijk)

StandaardDeviatie (Std) = Hoe ver een waarneming van het gemiddelde afwijkt
StandaardFout (SE) = Hoe ver een steekproef-gemiddelde van het gemiddelde afwijkt

Betrouwbaarheid-coë ciënt = ALPHA a ; mate van onzekerheid inbouwen.
> Intervalschattingen ipv punt-schattingen

Intervallen: MU +/- Z * SE —> StandaardFOUT gebruiken!

Kleine steekproeven:
Bij n<30; Centrale limietstelling gaat niet meer op!

> Correctie inbouwen = T-verdeling ipv Z-verdeling —> Vrijheidsgraden n-1




ffi

ffi ffi E