27/09/2023
Statistiek: eendimensionaal
H1: Inleiding statistiek
Wat is statistiek?
Statistiek = gegevens vertalen in kennis en inzicht.
à Kennismethode om de wereld beter te kennen en te begrijpen
Gegevens synthetiseren, analyseren, interpreteren en presenteren
Verschillende databronnen:
- Administratieve data of registerdata (geslacht, leeftijd, …)
- Surveygegevens (opleiding, attitudes meten, aantal uren berekenen, …)
- Big data à dingen die geregistreerd worden zonder dat we het weten (klantenkaarten,
sensor- gegevens bv. int verkeer, CO2 metingen, …)
Empirisch onderzoek = onderzoek naar de gehele werkelijkheid
- Statistiek als werktuig, instrument, methode
- Kijken naar gegevens en verdelingen
à weergeven op een manier om beter te begrijpen: grafisch, kengetallen
à onderzoeken en vergelijken van verdelingen
Verdelingen: bv. Onderwijs à verschillende diploma’s verdeeld onze samenleving
Waarom statistiek?
Beweringen zijn niet voldoende, je moet deze staven/bewijzen (empirisch onderzoek):
1. Nood aan empirie à nood aan data en gegevens
2. Data verzamelen volgens de regels v/d kunst à onderzoeksmethoden
3. Data analyseren volgens de regels v/d kunst à statistiek
Fasen in sociaal-wetenschappelijk onderzoek:
1. Probleemstelling: inhoudelijke kennis v/e vakgebied
2. Onderzoeksontwerp en dataverzameling: welke onderzoeksmethoden in functie v/
probleem- en vraagstelling?
3. Data-analyse: beschrijvende statistiek, inductatieve statistiek, multivariatie anlyse
4. Rapportering: interpreteren, literatuur opzoeken, refererenn wetensch taalgebruik
Soorten statistiek
1. Beschrijvende Statistiek: de wereld in cijfers beschrijven
- We denken spontaan vaak kwantitatief (veel, weinig, meer,...)
- Cijfers geven die hoeveelheden precies weer
- Basis: frequentievragen
- Samenvatten in “kengetallen”
- Gebruik van grafische technieken
- Ordenen en synthetiseren van veel gegevens (bv. 12000 enquêtes)
- Herleiden tot samenvattende maten (bv. percentages, mediaan, kwantielen,
gemiddelde, standaardafwijking, correlatiecoëfficiënt,...) en grafieken
1
,2. Inferentiële Statistiek
- Middel om met een beperkt aantal gegevens uitspraken te doen over een breder geheel
(generaliseren of extrapoleren)
- Extrapolatie: uitspraken over de volledige bevolking op basis van een steekproef uit
die bevolking (bv. Veiligheidsmonitor, verkiezingsonderzoek)
- Veralgemeenbaarheid steekproefresultaten
- Voorspellingen op basis van een steekproef
à Het blijft nog altijd een voorspelling omdat je niet iedereen bevraagd, er kunnen fouten
gemaakt worden.
3. Verklarende statistiek (statistische analyse)
- Gericht op de verklaring van verschillen & samenhang
- Bivariate regressie (twee), multivariate regressie (meerdere), dummy regressie,
logistische regressie, survival analyse ...
- Bv. samenhang- en verschilvragen
à Wat is de relatie tussen opleidingsniveau en inkomen?
à Wat is de relatie tussen opleidingsniveau, inkomen en onveiligheidsgevoelens?
à Wat is de relatie tussen opleiding en gezondheid?
à Wat is de relatie tussen opleidingsniveau en kijkgedrag (TV)?
(kan elkaar langs beide kanten beïnvloeden)
Misleidende statistiek
Vaak geciteerd, oorsprong niet echt bekend
Kernidee:
- Cijfers zijn enorm overtuigend
- Worden vaak gebruikt of misbruikt om zwakke of foute argumenten te ondersteunen
à “met statistiek kan je alles bewijzen”
Statistieken worden regelmatig gebruikt om mensen te misleiden.
Uitkomsten van een onderzoek kunnen gemanipuleerd worden bij:
1. Verzamelen van gegevens
- Slechte selectie v/ onderzoekspersonen, niet representatief voor de bevolking die je
wil onderzoeken (probleem bij online surveys verspreid via media).
- Te klein aantal onderzochte personen
- Slechte vraagstelling
- Slechte operationalisatieof vergelijking v/ 2 =/ operationalisaties
(bv: metingen COVID-19 inBelgië vs. andere landen)
2. Presentatie van de uitkomsten
- Een deel v/d grafiek verwijderen
- Schaal manipuleren
- Grafische aanpassingen
3. Omschrijven van de conclusies
à zelf leren kritisch lezen v/ cijfers!
2
, Ontstaan v/d statistiek
à Adolphe Quetelet en Florence Nightingale (grondleggers)
Ontstaan midden 18e eeuw:
- Informatie over naties (staat) à staatsboekhoudkunde
- Systematische verzameling v/ demografische en economische data door overheden
- Fiscale en militaire doeleinden
Midden 19e eeuw:
- Steeds meer gegevens worden verzameld
- Ook analyse en presentatie van data
- Royal statistical society (1834)
H2: Meten en meetschalen
Onderzoekspopulatie = Alle leden v/e welomschreven groep die je wil onderzoeken.
à Omvang en type kan sterk variëren, moet duidelijk omschreven zijn.
à Bv: populatie v/ België, media-artikels, kranten, …
Statistische eenheid of case = Element uit de bestudeerde bevolking: mensen, schapen,
woningen, landen, regio’s, kranten... (Bv: 1 student uit de bachelor criminologie).
à Statistiek bestudeert de kenmerken v/ die bevolking
à Statistische eenheid bepaalt je analyseniveau
Variabele = Kenmerken v/ onderzoekseenheden waarin we geïnteresseerd zijn.
à Kenmerken als getal = variabellabel (leeftijd) en geen getal = valuelabel (geslacht)
Datamatrix:
- Cases (waarnemingseenheden): in rijen = records
- Variabelen (waarde varieert): in kolommen
- Waarden: in cellen
Terminologie bij de datamatrix:
Parameters = Kerngetallen die de verdeling weergeven v/e kernmerk in een populatie.
à 𝜇 = gemiddelde v/e populatie en 𝜎 = standaardafwijking
Steekproeven = Deel v/d populatie
Inferentiële statistiek = Conclusies trekken over de volledige populatie op basis v/
steekproefonderoek.
3
Statistiek: eendimensionaal
H1: Inleiding statistiek
Wat is statistiek?
Statistiek = gegevens vertalen in kennis en inzicht.
à Kennismethode om de wereld beter te kennen en te begrijpen
Gegevens synthetiseren, analyseren, interpreteren en presenteren
Verschillende databronnen:
- Administratieve data of registerdata (geslacht, leeftijd, …)
- Surveygegevens (opleiding, attitudes meten, aantal uren berekenen, …)
- Big data à dingen die geregistreerd worden zonder dat we het weten (klantenkaarten,
sensor- gegevens bv. int verkeer, CO2 metingen, …)
Empirisch onderzoek = onderzoek naar de gehele werkelijkheid
- Statistiek als werktuig, instrument, methode
- Kijken naar gegevens en verdelingen
à weergeven op een manier om beter te begrijpen: grafisch, kengetallen
à onderzoeken en vergelijken van verdelingen
Verdelingen: bv. Onderwijs à verschillende diploma’s verdeeld onze samenleving
Waarom statistiek?
Beweringen zijn niet voldoende, je moet deze staven/bewijzen (empirisch onderzoek):
1. Nood aan empirie à nood aan data en gegevens
2. Data verzamelen volgens de regels v/d kunst à onderzoeksmethoden
3. Data analyseren volgens de regels v/d kunst à statistiek
Fasen in sociaal-wetenschappelijk onderzoek:
1. Probleemstelling: inhoudelijke kennis v/e vakgebied
2. Onderzoeksontwerp en dataverzameling: welke onderzoeksmethoden in functie v/
probleem- en vraagstelling?
3. Data-analyse: beschrijvende statistiek, inductatieve statistiek, multivariatie anlyse
4. Rapportering: interpreteren, literatuur opzoeken, refererenn wetensch taalgebruik
Soorten statistiek
1. Beschrijvende Statistiek: de wereld in cijfers beschrijven
- We denken spontaan vaak kwantitatief (veel, weinig, meer,...)
- Cijfers geven die hoeveelheden precies weer
- Basis: frequentievragen
- Samenvatten in “kengetallen”
- Gebruik van grafische technieken
- Ordenen en synthetiseren van veel gegevens (bv. 12000 enquêtes)
- Herleiden tot samenvattende maten (bv. percentages, mediaan, kwantielen,
gemiddelde, standaardafwijking, correlatiecoëfficiënt,...) en grafieken
1
,2. Inferentiële Statistiek
- Middel om met een beperkt aantal gegevens uitspraken te doen over een breder geheel
(generaliseren of extrapoleren)
- Extrapolatie: uitspraken over de volledige bevolking op basis van een steekproef uit
die bevolking (bv. Veiligheidsmonitor, verkiezingsonderzoek)
- Veralgemeenbaarheid steekproefresultaten
- Voorspellingen op basis van een steekproef
à Het blijft nog altijd een voorspelling omdat je niet iedereen bevraagd, er kunnen fouten
gemaakt worden.
3. Verklarende statistiek (statistische analyse)
- Gericht op de verklaring van verschillen & samenhang
- Bivariate regressie (twee), multivariate regressie (meerdere), dummy regressie,
logistische regressie, survival analyse ...
- Bv. samenhang- en verschilvragen
à Wat is de relatie tussen opleidingsniveau en inkomen?
à Wat is de relatie tussen opleidingsniveau, inkomen en onveiligheidsgevoelens?
à Wat is de relatie tussen opleiding en gezondheid?
à Wat is de relatie tussen opleidingsniveau en kijkgedrag (TV)?
(kan elkaar langs beide kanten beïnvloeden)
Misleidende statistiek
Vaak geciteerd, oorsprong niet echt bekend
Kernidee:
- Cijfers zijn enorm overtuigend
- Worden vaak gebruikt of misbruikt om zwakke of foute argumenten te ondersteunen
à “met statistiek kan je alles bewijzen”
Statistieken worden regelmatig gebruikt om mensen te misleiden.
Uitkomsten van een onderzoek kunnen gemanipuleerd worden bij:
1. Verzamelen van gegevens
- Slechte selectie v/ onderzoekspersonen, niet representatief voor de bevolking die je
wil onderzoeken (probleem bij online surveys verspreid via media).
- Te klein aantal onderzochte personen
- Slechte vraagstelling
- Slechte operationalisatieof vergelijking v/ 2 =/ operationalisaties
(bv: metingen COVID-19 inBelgië vs. andere landen)
2. Presentatie van de uitkomsten
- Een deel v/d grafiek verwijderen
- Schaal manipuleren
- Grafische aanpassingen
3. Omschrijven van de conclusies
à zelf leren kritisch lezen v/ cijfers!
2
, Ontstaan v/d statistiek
à Adolphe Quetelet en Florence Nightingale (grondleggers)
Ontstaan midden 18e eeuw:
- Informatie over naties (staat) à staatsboekhoudkunde
- Systematische verzameling v/ demografische en economische data door overheden
- Fiscale en militaire doeleinden
Midden 19e eeuw:
- Steeds meer gegevens worden verzameld
- Ook analyse en presentatie van data
- Royal statistical society (1834)
H2: Meten en meetschalen
Onderzoekspopulatie = Alle leden v/e welomschreven groep die je wil onderzoeken.
à Omvang en type kan sterk variëren, moet duidelijk omschreven zijn.
à Bv: populatie v/ België, media-artikels, kranten, …
Statistische eenheid of case = Element uit de bestudeerde bevolking: mensen, schapen,
woningen, landen, regio’s, kranten... (Bv: 1 student uit de bachelor criminologie).
à Statistiek bestudeert de kenmerken v/ die bevolking
à Statistische eenheid bepaalt je analyseniveau
Variabele = Kenmerken v/ onderzoekseenheden waarin we geïnteresseerd zijn.
à Kenmerken als getal = variabellabel (leeftijd) en geen getal = valuelabel (geslacht)
Datamatrix:
- Cases (waarnemingseenheden): in rijen = records
- Variabelen (waarde varieert): in kolommen
- Waarden: in cellen
Terminologie bij de datamatrix:
Parameters = Kerngetallen die de verdeling weergeven v/e kernmerk in een populatie.
à 𝜇 = gemiddelde v/e populatie en 𝜎 = standaardafwijking
Steekproeven = Deel v/d populatie
Inferentiële statistiek = Conclusies trekken over de volledige populatie op basis v/
steekproefonderoek.
3
