INLEIDING STATISTIEK
Semester 2- blok 3
Σ XY =Σ( X ×Y )NIET Σ X × Σ Y
HOOFDSTUK 1
METHODES
Statistiek: gebruikt voor organiseren, samenvatten en interpreteren van informatie
Populatie: de groep die onderzocht wordt in de studie
Steekproef: individuen geselecteerd uit de populatie om de populatie te representeren
in de studie
Variabele: iets met verschillende waardes voor verschillende individuen
Data: metingen of observaties
data set: collectie van metingen of observaties
datum: enkele meting of observatie = score/raw score
Parameter: een waarde die een populatie beschrijft
Statistiek: een waarde die een steekproef beschrijft
Beschrijvende statistiek: gebruikt om te samenvatten, organiseren en versimpelen
van data
Infererende statistiek: technieken gebruikt om steekproeven te bestuderen en te
kunnen generaliseren naar de populatie
Afweging maken of verschillen tussen steekproeven significant zijn of een
steekproef error
Steekproef error: discrepantie tussen de statistiek en corresponderende populatie
parameter
Correlationele methode: twee verschillende variabelen observeren en bepalen of er
een relatie is tussen de twee
Geen causale verbanden; geen duidelijke verklaring voor relatie
Experimentele methode: 1 gemanipuleerde variabele en 1 geobserveerde variabele,
alle overige variabelen worden gecontroleerd zodat er een causaal verband kan
worden getrokken
Participant variabelen: karakteristieken zoals leeftijd, geslacht, intelligentie, die
per individu verschillen; moeten gelijk zijn tussen steekproeven; doen door 1)
random toewijzing, 2) matching, 3) constant houden (alle deelnemers gelijk in
karakteristieken)
Omgevingsvariabelen: karakteristieken van de omgeving; weer, licht, tijdstip;
moeten gelijk zijn tussen steekproeven
VARIABELEN
Onafhankelijke variabele: gemanipuleerde variabele
Afhankelijke variabele: geobserveerde variabele
Controle conditie: steekproef die geen behandeling krijgt, dient als baseline voor
vergelijking
Experimentele conditie: steekproef die wel behandeling krijgt
Quasionafhankelijke variabele: de variabele die verschilt tussen steekproeven in niet-
experimentele studies
, Constructen: interne attributen of karakteristieken die niet rechtstreeks geobserveerd
kunnen worden, maar nuttig zijn voor het beschrijven en verklaren van gedrag;
bijv. honger/angst/intelligentie
Operationaliseren: een construct beschrijven in meetbare eigenschappen
Discrete variabele: bestaat uit vaste categorieën, je kan niet tussen categorieën in
zitten, een of ander
Continue variabele: heeft oneindig mogelijke waardes
Real limits: grenzen van intervallen voor scores gerepresenteerd op een continue
getal lijn, limiet zit precies tussen 2 scores in; bovenste real limit en onderste real
limit
SCHALEN
Nominale schaal: verschillende categorieën hebben namen, maar geen “ranking”,
kunnen ook cijfers hebben (bijv. lokaal nummers)
Ordinale schaal: categorieën hebben een ranking
Interval: categorieën hebben een ranking met gelijke afstand tussen ranks, geen echt
nulpunt
Ratio: categorieën hebben een ranking met gelijke afstand tussen ranks en een echt
nulpunt
NOTATIE
N = aantal scores in een populatie
n = aantal scores in steekproef
X = summatie, optellen van alle scores van x (of welk ander symbool volgt na de
summatie)
Volgorde van wiskundige operaties:
1) Tussen haakjes
2) Machten
3) Keer en delen
4) Summatie
5) Min of plus
HOOFDSTUK 2
TABELLEN
Frequentieverdeling: georganiseerde tabel; frequentie per categorie
Proportie/relatieve frequentie: fractie van de totale groep die geassocieerd is met
een score
p = frequentie/n
Percentage: proportie*100
Gegroepeerde frequentieverdeling: bij veel verschillende waardes, waardes worden
in groepen i.p.v. apart weergegeven; groepen = klasintervallen – rond 10
klasintervallen per tabel, per interval “logische” aantallen zoals 2/5/10/20
GRAFIEKEN
Histogram: met balkjes die tegen elkaar aan zitten – gebruik bij interval of ratio
aangepast histogram: balkjes bestaan uit blokjes, makkelijker te zien hoeveel
groter ene balkje is dan andere
Semester 2- blok 3
Σ XY =Σ( X ×Y )NIET Σ X × Σ Y
HOOFDSTUK 1
METHODES
Statistiek: gebruikt voor organiseren, samenvatten en interpreteren van informatie
Populatie: de groep die onderzocht wordt in de studie
Steekproef: individuen geselecteerd uit de populatie om de populatie te representeren
in de studie
Variabele: iets met verschillende waardes voor verschillende individuen
Data: metingen of observaties
data set: collectie van metingen of observaties
datum: enkele meting of observatie = score/raw score
Parameter: een waarde die een populatie beschrijft
Statistiek: een waarde die een steekproef beschrijft
Beschrijvende statistiek: gebruikt om te samenvatten, organiseren en versimpelen
van data
Infererende statistiek: technieken gebruikt om steekproeven te bestuderen en te
kunnen generaliseren naar de populatie
Afweging maken of verschillen tussen steekproeven significant zijn of een
steekproef error
Steekproef error: discrepantie tussen de statistiek en corresponderende populatie
parameter
Correlationele methode: twee verschillende variabelen observeren en bepalen of er
een relatie is tussen de twee
Geen causale verbanden; geen duidelijke verklaring voor relatie
Experimentele methode: 1 gemanipuleerde variabele en 1 geobserveerde variabele,
alle overige variabelen worden gecontroleerd zodat er een causaal verband kan
worden getrokken
Participant variabelen: karakteristieken zoals leeftijd, geslacht, intelligentie, die
per individu verschillen; moeten gelijk zijn tussen steekproeven; doen door 1)
random toewijzing, 2) matching, 3) constant houden (alle deelnemers gelijk in
karakteristieken)
Omgevingsvariabelen: karakteristieken van de omgeving; weer, licht, tijdstip;
moeten gelijk zijn tussen steekproeven
VARIABELEN
Onafhankelijke variabele: gemanipuleerde variabele
Afhankelijke variabele: geobserveerde variabele
Controle conditie: steekproef die geen behandeling krijgt, dient als baseline voor
vergelijking
Experimentele conditie: steekproef die wel behandeling krijgt
Quasionafhankelijke variabele: de variabele die verschilt tussen steekproeven in niet-
experimentele studies
, Constructen: interne attributen of karakteristieken die niet rechtstreeks geobserveerd
kunnen worden, maar nuttig zijn voor het beschrijven en verklaren van gedrag;
bijv. honger/angst/intelligentie
Operationaliseren: een construct beschrijven in meetbare eigenschappen
Discrete variabele: bestaat uit vaste categorieën, je kan niet tussen categorieën in
zitten, een of ander
Continue variabele: heeft oneindig mogelijke waardes
Real limits: grenzen van intervallen voor scores gerepresenteerd op een continue
getal lijn, limiet zit precies tussen 2 scores in; bovenste real limit en onderste real
limit
SCHALEN
Nominale schaal: verschillende categorieën hebben namen, maar geen “ranking”,
kunnen ook cijfers hebben (bijv. lokaal nummers)
Ordinale schaal: categorieën hebben een ranking
Interval: categorieën hebben een ranking met gelijke afstand tussen ranks, geen echt
nulpunt
Ratio: categorieën hebben een ranking met gelijke afstand tussen ranks en een echt
nulpunt
NOTATIE
N = aantal scores in een populatie
n = aantal scores in steekproef
X = summatie, optellen van alle scores van x (of welk ander symbool volgt na de
summatie)
Volgorde van wiskundige operaties:
1) Tussen haakjes
2) Machten
3) Keer en delen
4) Summatie
5) Min of plus
HOOFDSTUK 2
TABELLEN
Frequentieverdeling: georganiseerde tabel; frequentie per categorie
Proportie/relatieve frequentie: fractie van de totale groep die geassocieerd is met
een score
p = frequentie/n
Percentage: proportie*100
Gegroepeerde frequentieverdeling: bij veel verschillende waardes, waardes worden
in groepen i.p.v. apart weergegeven; groepen = klasintervallen – rond 10
klasintervallen per tabel, per interval “logische” aantallen zoals 2/5/10/20
GRAFIEKEN
Histogram: met balkjes die tegen elkaar aan zitten – gebruik bij interval of ratio
aangepast histogram: balkjes bestaan uit blokjes, makkelijker te zien hoeveel
groter ene balkje is dan andere
