samenvatting Statistiek I voor de sociale wetenschappen 18/20 eerste zit

Statistiek 1: hoorcollege
Dagelijks leven:
- Sport - corona barometer - onderwijs -verkiezingen


Hoofdstuk 1
Wat is statistiek?
= gegevens vertalen in kennis en inzicht
-> gegevens synthetiseren, analyseren, interpreteren en presenteren
= wetenschappelijke discipline
-> kennismethode om wereld beter te kennen en begrijpen

Verschillende databronnen:

- Administratieve data / registerdata
- Surveygeg
- Big data (cookies, fb, Zalando…)

Empirisch onderzoek

- Statistiek als werktuig, instrument, methode
- Kijken nr geg en verdelingen
o Makkelijk weergeven -> eenvoudig te begrijpen : grafisch, kengetallen
o Onderzoeken en vgl van verdelingen



Waarom stat?
Beweringen te staven:

 nood aan empirie (data en geg)
 Volgens onderzoeksmethoden (regels vd kunst)
 Volgens statistiek (regels vd kunst)
 Cyclus : probleemstelling -> onderzoeksontwerp -> dataverzameling -> data-analyse ->
rapportag
o Probleemstelling: vergt substantiële kennis vh vak
o Onderzoeksontwerp & dataverzameling: welke methode in functie vn probleem- en
vraagstelling
o Data-analyse: beschrijvende stat, inductieve stat, multivariate analyse
o Rapportering: interpreteren, literatuur opzoeken, refereren…

Soorten stat
Beschrijvende stat

- Wereld in cijfers beschrijven
o We denken vaak kwantitatief (weinig, meer…)
o Cijfers geven hoeveelheden prc weer


1

, - Basis: frequentievragen (hvl is mn slachtoffer vn iets?, hoe voelen we ons?)
- Sv in kengetallen (gem., mediaan…)
- Gebruik v grafische technieken
- Ordenen en synthetiseren v geg
- Herleiden tot
o Samenvattende maten (percentage, mediaan, kwantielen…)
o Grafieken

Inferentiële stat

- middel om met weinig geg. uitspraken te doen over breder geheel (generaliseren,
extrapoleren) -> bevraag voldoende mensen + random mensen (niet geselecteerde)
- extrapolatie: uitspraken over volledige bevolking op basis ve steekproef uit bevolking
- veralgemeenbaarheid steekproefresultaat
- voorspelling opb steekproef

Verklarende stat / statistische analyse

- gericht op verklaring vn verschillen & samenhang -> niet altijd 100% zeker
- bivariate regressie, multivariate regressie, dummy regressive, logistische regressive…
- vb. samenhang- en verschilvragen: het ene beïnvloedt het ander, en omgekeerd
o wat is relatie tsn opleidingsniveau en inkomen (en onveiligheidsgevoel)?
o Wat is relatie tsn opleiding en gezondheid?

Probleem met gemiddelde: zeer beïnvloedbaar door extremen

Boring?
- Hans Rosling: Zweedse statsiticus -> bezig met ongelijkheid en gezondheid
o Geeft gegevens op een interactieve manier weer
o Ontwikkelaar Gapminder: misvattingen over stat tegengaan
-> beschrijft de werkelijkheid

Misleidende statistiek
- Vaak geciteerd, oorsprong niet echt gekend
- Kernidee:
o Cijfers zijn overtuigend -> worden vaak misbruikt
- Manipulatie kan bij
o Verzamelen v gegevens
 slechte selectie, niet representatief voor bevolking (vb. enquête via sociale
media -> vooral jongeren met sterk standpunt)
 Slechte vraagstelling -> vraagstelling moet neutraal zijn
 Slechte operationalisatie (= vertaling concept nr meetinstrument)
(vb. tellingen v covid anders in andere landen)
o Fout presenteren/ tactische manier
 Deel v grafiek verwijderen / niet volledige tijd pakken
 Schaal manipuleren -> figuren moeten recht evenredig zijn met #
 Grafische aanpassingen
o Beschrijven vd conclusies
 Wees kritisch!!


2

,Statistiek: oorsprong
- Ontstaan midden 18de eeuw
o Info over naties (staat) < staatsboekhoudkunde -> wouden meer betrouwbare info
o Systematische verzameling v demografische en economische data door overheden
o Fiscale en militaire doeleinden
o Term statistics
 Latijn: statisticum collegium
 Italiaans: statista
 Duits: statistik
- Midden 19de eeuw
o Steeds meer gegevens verzameld
o Ook analyse en presentatie v data
o Royal statistical society -> organisatie
- Adolphe Quetelet
o 1796 – 1874
o Astronoom & ijvert voor observatorium in België
o 1832 directeur observatorium Brussel
o 1853 organiseert 1ste internationale conferentie over statistiek
o Belgische statistiek
o Beleid moderne staat & democratische samenleving
- Florence Nightingale
o 1820-1910
o Grondlegster vd moderne verpleegkunde en sociaal hervormster
o Introduceerde gebruik v statistiek in gezondheidszorg, uitvindster vh pooldiagram
o 1ste vrouwelijke lid vd Royal Statistical Society

Cijfers
- Vroeger -> turven
- Dan symbolen per getal (dus niet 1-9)
- Huidig: hindu-arabisch systeem (eind 16de eeuw) -> door stijging handel
o 3 kernelementen
 10 symbolen om getallen voor te stellen
 Plaats vh cijfer bepaalt waarde vh getal
 Gebruik vh getal 0
o Efficiënt (vr bewerkingen, te lezen, universitaire taal, cruciaal vr wetenschap)

Samenvatting:
Sociale wetenschappers: doel-> kennis genereren over sociale werkelijkheid

Kennis obv sociaalwetenschappelijk onderzoek -> dataverzameling

Onderzoeksresultaten: weergeven kort & overzichtelijk -> statistiek

Beschrijvende stat:

- Resultaten via getallen, tabellen en grafieken
- Samenvattend beschrijven vd kenmerken ve groep -> onderzoekspopulatie



3

, Hoofdstuk 2: meten en
meetschalen
Terminologie en kernbegrippen
- Onderzoekspopulatie
o Alle leden ve welomschreven groep die je wil onderzoeken
o Omvang en type kan variëren->duidelijk omschrijven (per land/heel wereld,
koe/groep)
- Statistische eenheid / case
o = element uit bestudeerde bevolking: mensen, schapen, woningen, kranten, regio’s…
bv. 1 student uit BA1
=> Bepaalt je analyseniveau -> belangrijk om besluit te trekken
 Microniveau (individu)
 macroniveau (landen, regio’s)
 mezoniveau (scholen, buurten, wijken)
- Stat bestudeert kenmerken v die bevolking
o bv. Hoge werkloosheid & hoge criminaliteit ≠ dat alle werkloze criminelen zijn
o ecological fallacy
- Variabele
o Kenmerken v geinteresseerde onderzoekseenheden
o Getallen kunnen kenmerken zijn (leeftijd) -> niet altijd
- Datamatrix
o Cases (waarnemingseenheden): in rijen = records -> wie
bekijken we
o Variabelen (waarde varieert): in kolommen ->
geïnteresseerde kenmerken
o Waarden: in cellen -> krijgen codes
- Parameters: als we werken met hele populatie
o Kengetallen die verdeling weergeven ve kenmerk i.e populatie
vb. 𝜇 = gemiddelde v/e populatie 𝜎 = de standaardafwijking
- Steekproeven
o Onderzoek mbt specifieke bevolkingsgroep (populatie)
zijn schattingen -> steekproef (sample)= deel vd populatie
o Inferentiële stat: conclusies trekken over volledige populatie opv
steekproefonderzoek
- Steekproefstatistieken
o Statistische kengetallen v.e steekproef of schatters
 x = gemiddelde steekproef
 s = standaardafwijking
o schatter / statistische maat = numerieke sv vd steekproef uit de populatie
- statistische reeks: reeks waarnemingen bij verschillende personen (bv. Kijkgedrag)
o tijdreeks: bekijken v trends
 reeks waarnemingen in de tijd
 ogenblik is belangrijk voor interpretatie vd gegevens
vb. evolutie fb gebruik

4