Hoofdstuk 1 – inductieve statistiek (inleiding)
Statistiek 2
Hoorcollege 1: inductieve statistiek (inleiding)
Wat is statistiek?
Doel van statistiek
Algemeen geldende uitspraken doen over wetmatigheden in de realiteit op basis van
waarnemingen (HB). (definitie niet kennen)
Empirische werkelijkheid beschrijven op basis van kwantitatieve data
De plaats van statistiek binnen de empirische cyclus
3,4 en 5 zijn de belangrijkste fases
Hoe hoger het meetniveau, hoe meer analyse(technieken)
Steekproef vs. Populatie
Populatie: het geheel van individuen waarover de onderzoeker een uitspraak wil
doen/informatie wil verkrijgen
Bijvoorbeeld:
- Vlaamse jongeren
- Belgische werkzoekenden
- Personen met jongdementie
- …
Ook kleinere groepen kunnen een populatie vormen:
- Belgische patiënten met Progeria
- Vlaamse ministers
- Klasgroep
- ….
Steekproef: een selectie van individuen uit de populatie
Een onderzoeker verzamelt gegevens bij een representatieve steekproef om informatie te
veralgemenen naar de populatie.
Beschrijvende statistiek vs. Inductieve statistiek
Beschrijvende statistiek
Wat weet je over de steekproef?
Beschrijvende statistiek: het samenvattend beschrijven van de kenmerken van de groep
onderzoekseenheden die je onderzocht hebt en de veelheid aan gegevens overzichtelijk
weergeven/samenvatten -> aan de hand van tabellen
Niet kennen
,Hoofdstuk 1 – inductieve statistiek (inleiding)
STRAVA, een voorbeeld
,Hoofdstuk 1 – inductieve statistiek (inleiding)
Andere voorbeelden: In je dagelijks leven kom je veel beschrijvende statistiek tegen, al dan
niet bewust. (gemiddelden, histogrammen,…)
Inductieve (inferentiële) statistiek
Wat kan je besluiten over je populatie op basis van je steekproef?
Inductieve statistiek: op basis van steekproefgegevens uitspraken trachten te doen over
een bepaalde populatie.
Beschrijvende statistiek geeft zicht op de aard van de gegevens van de onderzochte groep
van proefpersonen maar levert ons geen informatie over mogelijke
verbanden/verschillen/oorzaken...
inductieve statistiek (hypothesetoetsing)
Op basis van steekproefgegevens uitspraken trachten te doen over een
bepaalde populatie.
MAAR hoe weet je nu dat de conclusies die je trekt voor je steekproef ook gelden voor
de volledige populatie?
o Statistische significantie P-waarde = basis van hypothesetoetsing
o Mate van onzekerheid: kans op foutieve conclusies
het verschil dat is zie, is het toeval of meetfout
als ik mijn conclusie trek, wat is dan de kans dat mijn conclusie fout os
dia 29
Hoe weet je welke statistische
toets je moet gebruiken?
, Hoofdstuk 1 – inductieve statistiek (inleiding)
Welke statistische toets uit de inductieve statistiek je gebruikt hangt af van de hoe je de
onderzoeksvraag die je wil beantwoorden gaat operationaliseren in meetbare indicatoren.
Daarbij zijn verschillende zaken van belang:
• Het meetniveau van je afhankelijke variabele (de variabele waarover je iets
wil weten)
• Het meetniveau en aantal van je onafhankelijke variabele
• Steekproefgrootte
• ...
Variabelen
Variabelen: kenmerken van de onderzoekseenheden die onderzocht worden
Variabelen kunnen op verschillende manieren worden ingedeeld:
A. Soorten variabelen naargelang de waarde erop
B. Soorten variabelen naargelang het meetniveau
C. Soorten variabelen naargelang de relatie ertussen
Soorten variabelen naargelang de waarde
Kwalitatieve variabelen (= categorische variabelen)
• Waarden ingedeeld in groepen of categorieën
• Voorbeelden: geslacht, oogkleur, hoogst behaalde diploma
Kwantitatieve variabelen (= numerieke variabelen)
• Numerieke waarden waarvoor rekenkundige bewerkingen, zoals optellen en
het gemiddelde berekenen, zinvol zijn
• Voorbeelden: leeftijd, gewicht, aantal mensen met jongdementie,…
• Voorbeelden van wat niet: gsm-nummer, ID-nummer,…
Kwantitatieve variabelen kunnen verder worden opgesplitst in discrete en continue
variabelen
• Discrete variabelen
• Kunnen alleen hele waarden aannemen
• Meestal het resultaat van een telling
• Voorbeelden: aantal kinderen in een gezin, aantal studenten in de
les,…
• Continue variabalen
• Kunnen alle mogelijke waarden aannemen (dus ook kommagetallen)
• Voorbeelden: lengte, gewicht,…
Statistiek 2
Hoorcollege 1: inductieve statistiek (inleiding)
Wat is statistiek?
Doel van statistiek
Algemeen geldende uitspraken doen over wetmatigheden in de realiteit op basis van
waarnemingen (HB). (definitie niet kennen)
Empirische werkelijkheid beschrijven op basis van kwantitatieve data
De plaats van statistiek binnen de empirische cyclus
3,4 en 5 zijn de belangrijkste fases
Hoe hoger het meetniveau, hoe meer analyse(technieken)
Steekproef vs. Populatie
Populatie: het geheel van individuen waarover de onderzoeker een uitspraak wil
doen/informatie wil verkrijgen
Bijvoorbeeld:
- Vlaamse jongeren
- Belgische werkzoekenden
- Personen met jongdementie
- …
Ook kleinere groepen kunnen een populatie vormen:
- Belgische patiënten met Progeria
- Vlaamse ministers
- Klasgroep
- ….
Steekproef: een selectie van individuen uit de populatie
Een onderzoeker verzamelt gegevens bij een representatieve steekproef om informatie te
veralgemenen naar de populatie.
Beschrijvende statistiek vs. Inductieve statistiek
Beschrijvende statistiek
Wat weet je over de steekproef?
Beschrijvende statistiek: het samenvattend beschrijven van de kenmerken van de groep
onderzoekseenheden die je onderzocht hebt en de veelheid aan gegevens overzichtelijk
weergeven/samenvatten -> aan de hand van tabellen
Niet kennen
,Hoofdstuk 1 – inductieve statistiek (inleiding)
STRAVA, een voorbeeld
,Hoofdstuk 1 – inductieve statistiek (inleiding)
Andere voorbeelden: In je dagelijks leven kom je veel beschrijvende statistiek tegen, al dan
niet bewust. (gemiddelden, histogrammen,…)
Inductieve (inferentiële) statistiek
Wat kan je besluiten over je populatie op basis van je steekproef?
Inductieve statistiek: op basis van steekproefgegevens uitspraken trachten te doen over
een bepaalde populatie.
Beschrijvende statistiek geeft zicht op de aard van de gegevens van de onderzochte groep
van proefpersonen maar levert ons geen informatie over mogelijke
verbanden/verschillen/oorzaken...
inductieve statistiek (hypothesetoetsing)
Op basis van steekproefgegevens uitspraken trachten te doen over een
bepaalde populatie.
MAAR hoe weet je nu dat de conclusies die je trekt voor je steekproef ook gelden voor
de volledige populatie?
o Statistische significantie P-waarde = basis van hypothesetoetsing
o Mate van onzekerheid: kans op foutieve conclusies
het verschil dat is zie, is het toeval of meetfout
als ik mijn conclusie trek, wat is dan de kans dat mijn conclusie fout os
dia 29
Hoe weet je welke statistische
toets je moet gebruiken?
, Hoofdstuk 1 – inductieve statistiek (inleiding)
Welke statistische toets uit de inductieve statistiek je gebruikt hangt af van de hoe je de
onderzoeksvraag die je wil beantwoorden gaat operationaliseren in meetbare indicatoren.
Daarbij zijn verschillende zaken van belang:
• Het meetniveau van je afhankelijke variabele (de variabele waarover je iets
wil weten)
• Het meetniveau en aantal van je onafhankelijke variabele
• Steekproefgrootte
• ...
Variabelen
Variabelen: kenmerken van de onderzoekseenheden die onderzocht worden
Variabelen kunnen op verschillende manieren worden ingedeeld:
A. Soorten variabelen naargelang de waarde erop
B. Soorten variabelen naargelang het meetniveau
C. Soorten variabelen naargelang de relatie ertussen
Soorten variabelen naargelang de waarde
Kwalitatieve variabelen (= categorische variabelen)
• Waarden ingedeeld in groepen of categorieën
• Voorbeelden: geslacht, oogkleur, hoogst behaalde diploma
Kwantitatieve variabelen (= numerieke variabelen)
• Numerieke waarden waarvoor rekenkundige bewerkingen, zoals optellen en
het gemiddelde berekenen, zinvol zijn
• Voorbeelden: leeftijd, gewicht, aantal mensen met jongdementie,…
• Voorbeelden van wat niet: gsm-nummer, ID-nummer,…
Kwantitatieve variabelen kunnen verder worden opgesplitst in discrete en continue
variabelen
• Discrete variabelen
• Kunnen alleen hele waarden aannemen
• Meestal het resultaat van een telling
• Voorbeelden: aantal kinderen in een gezin, aantal studenten in de
les,…
• Continue variabalen
• Kunnen alle mogelijke waarden aannemen (dus ook kommagetallen)
• Voorbeelden: lengte, gewicht,…
