Beschrijvende statistiek – WCO 1 – introductie in de statistiek
Wat is statistiek?
Statistiek/data-analyse is de kunst en de wetenschap vht verzamelen, organiseren, presenteren,
analyseren en interpreteren v data met als doel inzicht te verwerven obv deze data.
Beschrijvende statistiek → Gegevens vh OZ voorstellen via kengetallen en/of grafische weergaven.
Inductieve statistiek → Op grond v steekproefgegevens iets besluiten over de populatie.
1 variabele = univariate statistiek, verbanden tussen 2 variabelen = bivariate statistiek.
Thema 3 – operationaliseren en meten van variabelen
Leerplandoelstellingen
• De student begrijpt de begrippen variabele, operationalisering, kwantitatieve versus kwalitatieve
variabelen, discrete versus continue variabelen, dichotome variabele, betrouwbaarheid en validiteit.
• Kennen + begrijpen van de 4 soorten meetniveaus in de statistiek + consequenties van deze 4 types van
meetniveaus.
• De student kan via SPSS variabelen bewerken via Transform – Compute, Recode en Count.
• De student kan de Cronbach’s Alpha van een schaal berekenen.
• De student kan obv een itemanalyse de betrouwbaarheid van een schaal optimaliseren.
3.1) Wat is operationalisering?
= exact aangeven hoe een begrip gemeten wordt. (liefst d.m.v. reeds gepubliceerde meetinstrumenten).
In een OZvraag/hypothese kunnen versch soorten variabelen zitten. Variabelen kunnen diverse
waarden aannemen. Die waarden = individuele uitslagen op deze variabele.
• Waarden bij kwantitatieve variabele: getallen / scores
o Discrete variabele = gehele getallen, geen tussenliggende waarden
o Continue variabele = kommagetallen → afrondingen
• Waarden bij kwalitatieve variabelen: enkel indeling in categorieën → categorische variabele
In de praktijk worden v nature kwantitatieve continue variabelen vaak op een discreet niveau gemeten.
1
, 3.2) Wat zijn meetniveaus?
Kenmerken van meetniveaus
Meetschaal Kenmerken Voorbeeld
• Geen rangordening
• Geen meeteenheid
• Geen absoluut nulpunt
• Altijd kwalitatief → categorische variabelen
• Mogelijke koppeling v getallen Welk beroep iemand
bv. 1 = ja, 2 = nee. MAAR ze hebben geen getalswaarde / uitoefent. (secretaresse,
3.2.1) nominaal geen wiskundige betekenis. docent, verkoper,…)
• Dichotome variabelen: slechts 2 mogelijke waarden. Geslacht
(bv. ja/nee-vragen)
• Enkel benoemen, naam geven
• Waarden moeten exhaustief (iedere deelnemer moet
ingedeeld kunnen worden) en mutueel exclusief (elke
deelnemer behoort tot slechts 1 categorie) zijn.
o Categoriseren met rangorde Leeftijdscategorieën (15–
o Afstand tussen categorieën is niet gelijk → geen 18j; 19–30j; 31–59j; 60+)
3.2.2) Ordinaal meeteenheid
Vraag naar hoogst genoten
o Kwalitatief → categorische variabelen opleiding
• Rangorde Score extraversievragenlijst
3.2.3) Interval • Gelijke intervallen tussen de scores IQ-score
• Geen absoluut nulpunt
• Optellen, aftrekken, gemiddelde berekenen mogelijk Temperatuur
o Rangorde Aantal kinderen
o Gelijke intervallen tussen de scores
Tijd om een toets op te
3.2.4) Ratio o Absoluut nulpunt
lossen
o Alle wiskundige bewerkingen mogelijk
o Verhoudingen tussen waarden berekenen Lichaamslengte
Meetniveau = essentieel om statistische methode te kiezen. Alle eigenschappen vd lagere
meetniveaus, zijn ook eigen aan de hogere meetniveaus. = hiërarchie vd meetniveaus.
3.3) Wat is de betekenis vd meetniveaus? ➔ BOEK: uitleg over SPSS p80-81
3.4) Wat zijn de consequenties voor surveyonderzoek
Eenzelfde variabele kan v meetniveau wijzigen, afh vd vraagstelling. OZers meten afh variabelen
zoveel mogelijk op intervalniveau zodat er rekenkundige bewerkingen mogelijk zijn.
Houdingen, overtuigingen, gevoelens,… kunnen het best bevraagd worden adhv een Likertschaal.
1. helemaal niet akkoord
2. niet akkoord
3. neutraal
4. akkoord
5. helemaal akkoord
2
Wat is statistiek?
Statistiek/data-analyse is de kunst en de wetenschap vht verzamelen, organiseren, presenteren,
analyseren en interpreteren v data met als doel inzicht te verwerven obv deze data.
Beschrijvende statistiek → Gegevens vh OZ voorstellen via kengetallen en/of grafische weergaven.
Inductieve statistiek → Op grond v steekproefgegevens iets besluiten over de populatie.
1 variabele = univariate statistiek, verbanden tussen 2 variabelen = bivariate statistiek.
Thema 3 – operationaliseren en meten van variabelen
Leerplandoelstellingen
• De student begrijpt de begrippen variabele, operationalisering, kwantitatieve versus kwalitatieve
variabelen, discrete versus continue variabelen, dichotome variabele, betrouwbaarheid en validiteit.
• Kennen + begrijpen van de 4 soorten meetniveaus in de statistiek + consequenties van deze 4 types van
meetniveaus.
• De student kan via SPSS variabelen bewerken via Transform – Compute, Recode en Count.
• De student kan de Cronbach’s Alpha van een schaal berekenen.
• De student kan obv een itemanalyse de betrouwbaarheid van een schaal optimaliseren.
3.1) Wat is operationalisering?
= exact aangeven hoe een begrip gemeten wordt. (liefst d.m.v. reeds gepubliceerde meetinstrumenten).
In een OZvraag/hypothese kunnen versch soorten variabelen zitten. Variabelen kunnen diverse
waarden aannemen. Die waarden = individuele uitslagen op deze variabele.
• Waarden bij kwantitatieve variabele: getallen / scores
o Discrete variabele = gehele getallen, geen tussenliggende waarden
o Continue variabele = kommagetallen → afrondingen
• Waarden bij kwalitatieve variabelen: enkel indeling in categorieën → categorische variabele
In de praktijk worden v nature kwantitatieve continue variabelen vaak op een discreet niveau gemeten.
1
, 3.2) Wat zijn meetniveaus?
Kenmerken van meetniveaus
Meetschaal Kenmerken Voorbeeld
• Geen rangordening
• Geen meeteenheid
• Geen absoluut nulpunt
• Altijd kwalitatief → categorische variabelen
• Mogelijke koppeling v getallen Welk beroep iemand
bv. 1 = ja, 2 = nee. MAAR ze hebben geen getalswaarde / uitoefent. (secretaresse,
3.2.1) nominaal geen wiskundige betekenis. docent, verkoper,…)
• Dichotome variabelen: slechts 2 mogelijke waarden. Geslacht
(bv. ja/nee-vragen)
• Enkel benoemen, naam geven
• Waarden moeten exhaustief (iedere deelnemer moet
ingedeeld kunnen worden) en mutueel exclusief (elke
deelnemer behoort tot slechts 1 categorie) zijn.
o Categoriseren met rangorde Leeftijdscategorieën (15–
o Afstand tussen categorieën is niet gelijk → geen 18j; 19–30j; 31–59j; 60+)
3.2.2) Ordinaal meeteenheid
Vraag naar hoogst genoten
o Kwalitatief → categorische variabelen opleiding
• Rangorde Score extraversievragenlijst
3.2.3) Interval • Gelijke intervallen tussen de scores IQ-score
• Geen absoluut nulpunt
• Optellen, aftrekken, gemiddelde berekenen mogelijk Temperatuur
o Rangorde Aantal kinderen
o Gelijke intervallen tussen de scores
Tijd om een toets op te
3.2.4) Ratio o Absoluut nulpunt
lossen
o Alle wiskundige bewerkingen mogelijk
o Verhoudingen tussen waarden berekenen Lichaamslengte
Meetniveau = essentieel om statistische methode te kiezen. Alle eigenschappen vd lagere
meetniveaus, zijn ook eigen aan de hogere meetniveaus. = hiërarchie vd meetniveaus.
3.3) Wat is de betekenis vd meetniveaus? ➔ BOEK: uitleg over SPSS p80-81
3.4) Wat zijn de consequenties voor surveyonderzoek
Eenzelfde variabele kan v meetniveau wijzigen, afh vd vraagstelling. OZers meten afh variabelen
zoveel mogelijk op intervalniveau zodat er rekenkundige bewerkingen mogelijk zijn.
Houdingen, overtuigingen, gevoelens,… kunnen het best bevraagd worden adhv een Likertschaal.
1. helemaal niet akkoord
2. niet akkoord
3. neutraal
4. akkoord
5. helemaal akkoord
2
