Statistiek H2: Het ABC van de
statistiek
Statistiek = wetenschap die tot doel heeft het verzamelen, verwerken & interpreteren van
waarnemingsgegevens 3 stadia
Verzamelende statistiek
= onderzoek doen/informatie verzamelen & evt. opmaak tabellen/grafieken
Beschrijvende statistiek
= eerste analyse waarnemingsgegevens, berekeningen doen met je data
tabellen, grafieken, frequentieverdeling
Verklarende statistiek
= adhv steekproefgegevens schatten – nemen van beslissingen & voorspellen van grote
populatie waaruit steekproef afkomstig is (!nooit 100% zeker = generalisatie)
Inleiding
Onderzoeksvragen beantwoorden:
1. Gegevens of kenmerken verzamelen over de onderzoekspopulatie
= waarden verzamelen van variabelen
2. De juiste descriptieve/inferentiële analysetechniek(en) kiezen
3 bepalende factoren:
a. Aantal variabelen i/d onderzoeksvraag
b. Meetniveau van elke variabele
c. Rol van elke variabele i/d onderzoeksvraag
3. Statistische analyse uitvoeren op verzamelde gegevens
Meetniveau van variabelen
Variabelen = kenmerken v/e populatie waarin je als onderzoeker geïnteresseerd bent
kunnen telkens variëren wanneer ze gemeten worden bij verschillende onderzoekseenheden
Onderzoekseenheden:
Respondenten – vb. gender, gewicht
Producten/diensten – vb. aantal actieve gebruikers
Tijdsperiodes/ruimtes – vb. aantal m² celruimte per gedetineerde
antwoorden kunnen omgezet worden in een getal zodat deze statistisch verwerkt
kunnen worden
Vb. Ik ben (0) man (1) vrouw (2) ander
4 meetniveaus (hoe lager, hoe beperkter de mogelijkheden om de gegevens statistisch te
bewerken):
o Nominaal (-)
= categorie waar geen volgorde in zit, vb. lievelingskleur
Categorische V
o Ordinaal
(KWALITATIEVE V)
= categorie waar wel een volgorde in zit, vb. hoogst behaalde diploma
o Interval
= verschillen hebben betekenis (verhoudingen niet), er is geen
absoluut nulpunt
Vb. temperatuur in °C (0°C betekent niet geen temperatuur)
o Ratio (+) Metrische
= verschillen & verhoudingen hebben betekenis, er is een absoluut (continue) V
nulpunt (KWANTITATIEVE V)
Vb. gewicht in kg (0 kg betekent geen gewicht, en 10 kg is twee keer
zo zwaar als 5 kg)
,Categorische variabelen:
Nominale variabelen
- Getalwaarde = louter benoeming, geen functie/betekenis
- Getalwaarde ≠ logische volgorde
- Geen tussenliggende waarden
- 2 categorieën = binaire variabele
Ordinale variabelen
- Getalwaarde = logische/natuurlijke rangorde
- ≠ uitspraak over ‘hoeveel meer of beter’
- Niet-gelijkwaardige categorieën
Metrische variabelen:
= vaste meeteenheid & tussenliggende waarden mogelijk
Intervalvariabelen
- Verschil tussen waarden = betekenisvol
- Oneindig mogelijk tussenliggende waarden
- ≠ absoluut nulpunt: kenmerk 0 heeft niet de betekenis van niet-zijn of niet
bestaan
- Verhoudingen ≠ betekenisvol
Ratiovariabelen
- Verschil tussen waarden = betekenisvol
- Oneindig mogelijke tussenliggende waarden
- = absoluut nulpunt: verschil tussen zijn & niet zijn
- Verhouding tussen waarden = betekenisvol
Metrische variabelen achteraf categorisch maken = altijd mogelijk, MAAR omgekeerd niet
Likertschalen: toch achteraf van ordinaal naar metrisch
Vb. 3 items op een 7-puntschaal: ‘1 = Helemaal oneens’, ‘2 = Oneens’, ‘3 = Eerder oneens’, ‘4
= Noch eens, noch oneens’, ‘5 = Eerder eens’, ‘6 = Eens’ of ‘7 = Helemaal eens’
Resulteert in 3 ordinale variabelen (geen getalletjes, wel afkortingen voor woorden
Naar 1 schaalvariabele: gemiddelde nemen
Vb. een respondent antwoordt 5, 6 en 5 op drie items = een gemiddelde score van 5.33
Gem. scores = breder continuüm dan voorheen schaalvariabele = metrisch
Rol van variabelen in onderzoeksvraag
Afhankelijke variabele (Y)
= V waar hele onderzoeksvraag rond draait
- Eindpunt analyse
- ‘afhankelijk’ van omgeving: AV verandert door invloed andere V
Vb. ‘gebruiken jongeren meer drugs dan ouderen?’ – AV = druggebruik
Onafhankelijke variabele (X)
= V die invloed uitoefent op AV
- Beginpunt analyse (= predictor/determinant)
- ‘onafhankelijk’ van omgeving: OV veroorzaken effect/verandering bij andere V
MAAR causaliteit (oorzaak – gevolg) moeilijk te bewijzen
Vb. (gebruiken jongeren meer drugs dan ouderen?’ – OV = leeftijd
misschien leeftijd niet verklaring dat druggebruik daalt correlatie,
causaliteit
horizontaal: leeftijd oma
verticaal: aantal pita zaken in Antwerpen
stijgend patroon = (+) correlatie
dalend patroon = (-) correlatie
, een verband, maar geen oorzakelijk verband: staat los van elkaar maar stijgt toevallig
doorheen de tijd gelijk
Beïnvloedende variabele
= V die relatie tussen OV & AV mogelijks beïnvloedt
1. Controlevariabelen
= meegenomen om relatie OV – AV beter te isoleren
Vb. mannen gebruiken meer drugs dan vrouwen
Geslacht = CV leeftijd beïnvloedt
druggebruik, maar effect komt van geslacht
2. Interfererende variabelen
= meegenomen om relatie tussen OV & AV beter te verklaren (= mediator) OF om te
weten wanneer de relatie sterker/zwakker is (=
moderator)
Vb. mediator: leeftijd druggebruik
Vb. groepsdruk
Vb. moderator: leeftijd druggebruik
Vb. normbesef: effect tussen leeftijd & druggebruik wordt sterker/zwakker
3. Storende variabelen
= sterke samenhang OV & AV waardoor het lijkt alsof er een sterke relatie bestaat
tussen OV & AV is niet zo
= schijnverband
Vb. sterk verband aantal kerstliedjes op de radio – CO2-uitstoot (correlatie – geen
causaliteit)
temperatuur = storende variabele
Descriptieve of beschrijvende statistiek
= het op een overzichtelijke en samenvattende of synthetische wijze weergeven van
kenmerken die voorkomen in een onderzoekspopulatie of in een steekproef of het
samenvattend weergeven van associaties altijd startpunt alvorens toepassen van meer
geavanceerde technieken
Gegevens steekproef overzichtelijk weergeven adhv:
- Frequentietabellen
- Diagrammen
- Grafieken
- Berekenen bepaalde numerieke
maten
Frequentietabellen = overzicht aantallen per waarde v/e variabele in tabelvorm, 3 types
frequenties:
1. Absolute frequenties = # keer dat een bepaalde score voorkomt/het aantal personen
die een bepaalde score heeft
2. Relatieve frequenties = percentages van AF (AF/# waarnemingen)
3. Cumulatieve frequenties = RF opgeteld vanaf 2e groep tot 100%
Numerieke maten = bepaalde beschrijvende kenmerken van steekproefgegevens, 4 types:
1. Centraliteitsmaten (modus, mediaan, fractielen, gemiddelde)
= geeft aan wat er normaal is, centrale ligging van steekproefgegevens
2. Spreidingsmaten (bereik, interkwartielafstand, variantie, standaardafwijking)
= kijken of alle gemeten waarden dicht bij elkaar zitten/ver weg van elkaar
statistiek
Statistiek = wetenschap die tot doel heeft het verzamelen, verwerken & interpreteren van
waarnemingsgegevens 3 stadia
Verzamelende statistiek
= onderzoek doen/informatie verzamelen & evt. opmaak tabellen/grafieken
Beschrijvende statistiek
= eerste analyse waarnemingsgegevens, berekeningen doen met je data
tabellen, grafieken, frequentieverdeling
Verklarende statistiek
= adhv steekproefgegevens schatten – nemen van beslissingen & voorspellen van grote
populatie waaruit steekproef afkomstig is (!nooit 100% zeker = generalisatie)
Inleiding
Onderzoeksvragen beantwoorden:
1. Gegevens of kenmerken verzamelen over de onderzoekspopulatie
= waarden verzamelen van variabelen
2. De juiste descriptieve/inferentiële analysetechniek(en) kiezen
3 bepalende factoren:
a. Aantal variabelen i/d onderzoeksvraag
b. Meetniveau van elke variabele
c. Rol van elke variabele i/d onderzoeksvraag
3. Statistische analyse uitvoeren op verzamelde gegevens
Meetniveau van variabelen
Variabelen = kenmerken v/e populatie waarin je als onderzoeker geïnteresseerd bent
kunnen telkens variëren wanneer ze gemeten worden bij verschillende onderzoekseenheden
Onderzoekseenheden:
Respondenten – vb. gender, gewicht
Producten/diensten – vb. aantal actieve gebruikers
Tijdsperiodes/ruimtes – vb. aantal m² celruimte per gedetineerde
antwoorden kunnen omgezet worden in een getal zodat deze statistisch verwerkt
kunnen worden
Vb. Ik ben (0) man (1) vrouw (2) ander
4 meetniveaus (hoe lager, hoe beperkter de mogelijkheden om de gegevens statistisch te
bewerken):
o Nominaal (-)
= categorie waar geen volgorde in zit, vb. lievelingskleur
Categorische V
o Ordinaal
(KWALITATIEVE V)
= categorie waar wel een volgorde in zit, vb. hoogst behaalde diploma
o Interval
= verschillen hebben betekenis (verhoudingen niet), er is geen
absoluut nulpunt
Vb. temperatuur in °C (0°C betekent niet geen temperatuur)
o Ratio (+) Metrische
= verschillen & verhoudingen hebben betekenis, er is een absoluut (continue) V
nulpunt (KWANTITATIEVE V)
Vb. gewicht in kg (0 kg betekent geen gewicht, en 10 kg is twee keer
zo zwaar als 5 kg)
,Categorische variabelen:
Nominale variabelen
- Getalwaarde = louter benoeming, geen functie/betekenis
- Getalwaarde ≠ logische volgorde
- Geen tussenliggende waarden
- 2 categorieën = binaire variabele
Ordinale variabelen
- Getalwaarde = logische/natuurlijke rangorde
- ≠ uitspraak over ‘hoeveel meer of beter’
- Niet-gelijkwaardige categorieën
Metrische variabelen:
= vaste meeteenheid & tussenliggende waarden mogelijk
Intervalvariabelen
- Verschil tussen waarden = betekenisvol
- Oneindig mogelijk tussenliggende waarden
- ≠ absoluut nulpunt: kenmerk 0 heeft niet de betekenis van niet-zijn of niet
bestaan
- Verhoudingen ≠ betekenisvol
Ratiovariabelen
- Verschil tussen waarden = betekenisvol
- Oneindig mogelijke tussenliggende waarden
- = absoluut nulpunt: verschil tussen zijn & niet zijn
- Verhouding tussen waarden = betekenisvol
Metrische variabelen achteraf categorisch maken = altijd mogelijk, MAAR omgekeerd niet
Likertschalen: toch achteraf van ordinaal naar metrisch
Vb. 3 items op een 7-puntschaal: ‘1 = Helemaal oneens’, ‘2 = Oneens’, ‘3 = Eerder oneens’, ‘4
= Noch eens, noch oneens’, ‘5 = Eerder eens’, ‘6 = Eens’ of ‘7 = Helemaal eens’
Resulteert in 3 ordinale variabelen (geen getalletjes, wel afkortingen voor woorden
Naar 1 schaalvariabele: gemiddelde nemen
Vb. een respondent antwoordt 5, 6 en 5 op drie items = een gemiddelde score van 5.33
Gem. scores = breder continuüm dan voorheen schaalvariabele = metrisch
Rol van variabelen in onderzoeksvraag
Afhankelijke variabele (Y)
= V waar hele onderzoeksvraag rond draait
- Eindpunt analyse
- ‘afhankelijk’ van omgeving: AV verandert door invloed andere V
Vb. ‘gebruiken jongeren meer drugs dan ouderen?’ – AV = druggebruik
Onafhankelijke variabele (X)
= V die invloed uitoefent op AV
- Beginpunt analyse (= predictor/determinant)
- ‘onafhankelijk’ van omgeving: OV veroorzaken effect/verandering bij andere V
MAAR causaliteit (oorzaak – gevolg) moeilijk te bewijzen
Vb. (gebruiken jongeren meer drugs dan ouderen?’ – OV = leeftijd
misschien leeftijd niet verklaring dat druggebruik daalt correlatie,
causaliteit
horizontaal: leeftijd oma
verticaal: aantal pita zaken in Antwerpen
stijgend patroon = (+) correlatie
dalend patroon = (-) correlatie
, een verband, maar geen oorzakelijk verband: staat los van elkaar maar stijgt toevallig
doorheen de tijd gelijk
Beïnvloedende variabele
= V die relatie tussen OV & AV mogelijks beïnvloedt
1. Controlevariabelen
= meegenomen om relatie OV – AV beter te isoleren
Vb. mannen gebruiken meer drugs dan vrouwen
Geslacht = CV leeftijd beïnvloedt
druggebruik, maar effect komt van geslacht
2. Interfererende variabelen
= meegenomen om relatie tussen OV & AV beter te verklaren (= mediator) OF om te
weten wanneer de relatie sterker/zwakker is (=
moderator)
Vb. mediator: leeftijd druggebruik
Vb. groepsdruk
Vb. moderator: leeftijd druggebruik
Vb. normbesef: effect tussen leeftijd & druggebruik wordt sterker/zwakker
3. Storende variabelen
= sterke samenhang OV & AV waardoor het lijkt alsof er een sterke relatie bestaat
tussen OV & AV is niet zo
= schijnverband
Vb. sterk verband aantal kerstliedjes op de radio – CO2-uitstoot (correlatie – geen
causaliteit)
temperatuur = storende variabele
Descriptieve of beschrijvende statistiek
= het op een overzichtelijke en samenvattende of synthetische wijze weergeven van
kenmerken die voorkomen in een onderzoekspopulatie of in een steekproef of het
samenvattend weergeven van associaties altijd startpunt alvorens toepassen van meer
geavanceerde technieken
Gegevens steekproef overzichtelijk weergeven adhv:
- Frequentietabellen
- Diagrammen
- Grafieken
- Berekenen bepaalde numerieke
maten
Frequentietabellen = overzicht aantallen per waarde v/e variabele in tabelvorm, 3 types
frequenties:
1. Absolute frequenties = # keer dat een bepaalde score voorkomt/het aantal personen
die een bepaalde score heeft
2. Relatieve frequenties = percentages van AF (AF/# waarnemingen)
3. Cumulatieve frequenties = RF opgeteld vanaf 2e groep tot 100%
Numerieke maten = bepaalde beschrijvende kenmerken van steekproefgegevens, 4 types:
1. Centraliteitsmaten (modus, mediaan, fractielen, gemiddelde)
= geeft aan wat er normaal is, centrale ligging van steekproefgegevens
2. Spreidingsmaten (bereik, interkwartielafstand, variantie, standaardafwijking)
= kijken of alle gemeten waarden dicht bij elkaar zitten/ver weg van elkaar
