Samenvatting Toegepaste statistiek H1 tm H8 en H10 tm H14

Samenvatting statistiek en onderzoek
H1.1 statistiek

 Data = gegevens

 Een datamatrix is een tabel waarin alle verzamelde (ruwe) gegevens worden
weergegeven.

 Een onderzoekseenheid is datgene waarover je gegevens hebt verzameld.
o Individu of een groep individuen zijn.

 Wat gemeten of geobserveerd wordt is de variabele.

 De waarde die een onderzoekseenheid op een variabele krijgt is de score
(meetwaarde of waarnemingsuitkomst)

 Populatie is de gehele groep waarin je geïnteresseerd bent

 Steekproef is een klein deel van de groep

 Verklarende statistiek is om uitspraken te doen over de populatie met behulp van de
steekproef. Het resultaat van de steekproef vertaal je naar de populatie.

 Beschrijvende statistiek is het verzamelen, ordenen, samenvatten, analyseren van
data en gegevens presenteren op een aansprekende wijze  tabel of grafiek.

,H1.2 variabele en meetniveaus

 Variabelen: is een kenmerk dat je onderzoekt dat verschillende waarden kan
aannemen.
o Voorbeeld:
 Geslacht (man of vrouw)
 Leeftijd
 Belastingstelling in een sport op schaal van 1 tot 5
 Tempratuur in maart

 Deze kenmerken hebben verschillende meetniveaus.
o Elke meetniveau heeft een statische techniek

 Meetniveau:
o Kwalitatieve variabelen:
 Nominaal meetniveau
 Heeft categorieën die een naam krijgen
 Gelijkwaardig
o Voorbeeld: geslacht is een nominale variabelen met als
categorieën man en vrouw
 Ordinaal meetniveau
 Heeft categorieën die je kunt ordenen op grootte
o Voorbeeld: Belastingstelling in een sport op schaal van
1 tot 5 is een ordinaal variabelen

o Kwantitatieve variabelen (kan je mee rekenen):
 Intervalmeetniveau
 Afstanden tussen opvolgende getallen even groot
o Voorbeeld: tempratuur is een variabelen op
intervalmeetniveau
 2 graden is niet 2x zo warm als 1 graad.
 Ratiomeetniveau
 Afstanden tussen opvolgende getallen even groot
 Een absoluut nulpunt
o Voorbeeld: leeftijd is een variabele op ratiomeetniveau
 2 jaar is 2x zo oud als 1 jaar.

,H1.3 discrete en continue variabelen

 Discrete variabele:
o Variabelen die geen tussenwaarden aannemen.
 Voorbeelden: aantal kinderen, een score op een toets van 40
meerkeuzevragen, enz.
 Continue variabele:
o Variabelen e.d. kunnen allerlei tussenwaarden aannemen.
 Voorbeelden: lengte, gewicht, buitentemperatuur, tijd

 Discrete en continue variabele zijn beide kwantitatief, dus gemeten op
interval/rationiveau.

 Continuïteitcorrectie: het omzetten van een bepaalde discrete grenswaarde in een
geschikte grenswaarde voor de continue verdeling.
o Moet worden toegepast als de steekproefomvang meer dan 50 is.
o Bij N > 200 is het effect verwaarloosbaar.

 VB:
o Onderzoek naar hoeveel koffie per dag; je komt op 3,5 en 4,5 (continue)
koppen per dag uit en zet dit om naar 4 (discrete)

, H1.4 onafhankelijke en afhankelijke variabelen

 Onafhankelijke variabele (oorzaak):
o Een onafhankelijke variabele is in het onderzoek de vaststaande variabele.
Het staat vast welke waarde de variabele aanneemt in de meting die wordt
uitgevoerd.
 Voorbeeld: lessen bijwonen zorgt voor hogere cijfers

 Afhankelijke variabele (gevolg):
o Een afhankelijke variabele staat niet vast bij het doen van het onderzoek.
Deze wordt juist gemeten. De afhankelijke variabele is onder invloed van de
onafhankelijke variabele.
 Voorbeeld: tentamenresultaat

 Regressieanalyse:
o Gebruik je bij een onderzoek als een continue variabele door een andere
continue variabele wordt verklaard of voorspeld.
 Je wilt weten of alcohol invloed heeft op je reactievermogen, als je de
alcoholpromillage steeds netjes meet dan is het een onafhankelijke
continue variabele = regressieanalyse

 Variatieanalyse:
o Gebruik je bij een onderzoek als het gaat om een onafhankelijke variabele op
kwalitatief meetniveau.
 Je wilt weten of alcohol invloed heeft op je reactievermogen, als je de
alleen weet maar of er ‘veel’, ‘matig’ of ‘weinig’ gedronken is dan is
het een onafhankelijke variabele op ordinaal meetniveau (kwalitatief)
= variatieanalyse