Samenvatting -Statistiek voor bedrijfskunde (Prof. Ellen Van Droogenbroeck) - Schakeljaar bedrijfskunde - VUB - Examenpunt: 16/20!

Deze samenvatting omvat de volledige leerstof voor het vak Statistiek voor bedrijfskunde, gedoceerd door prof. Ellen Van Droogenbroeck aan de Vrije Universiteit Brussel (VUB). Het document brengt theorie, formules, SPSS-outputs, visualisaties en stappenplannen overzichtelijk samen. Zelf behaalde ik met behulp van deze samenvatting een score van 16/20 op het examen. Kenmerken van deze samenvatting: - Docent: Gedoceerd door prof. Ellen Van Droogenbroeck aan de VUB. - Examen- en quoteringinfo: Duidelijke toelichting over de evaluatie (5% Canvas theorieopdrachten open boek, 10% Canvas SPSS-oefeningen open boek en het schriftelijk eindexamen op papier met open vragen op basis van SPSS-outputinterpretatie en meerkeuzevragen). - SPSS-outputinterpretatie: Concrete voorbeelden van SPSS-tabellen (zoals ANOVA-tabellen, Coefficients, Model Summary, Correlations en Crosstabs) met uitleg over p-waardes, toetsingsgrootheden en betrouwbaarheidsintervallen. - Statistische beslisbomen & stappenplannen: Een handig stappenplan om te bepalen wanneer je welke parametrische of niet-parametrische test selecteert (verschil tussen groepen versus relatie tussen variabelen). - Assumptiecontroles: Grondige uitleg over het nagaan van normaliteit (P-P plots, histogrammen, Kolmogorov-Smirnov en Shapiro-Wilk) en regressie-assumpties (lineariteit, onafhankelijke fouten via Durbin-Watson, homoscedasticiteit en multicollineariteit via VIF). Inhoud per module/onderwerp: - Les 1: Inleiding onderzoeksproces: Kwalitatief versus kwantitatief onderzoek, theorie, populatie versus steekproef, onafhankelijke (X) en afhankelijke (Y) variabelen, constructen, operationalisering, meetniveaus (nominaal, ordinaal, interval, ratio), Likertschalen, betrouwbaarheid (Cronbach's alpha) en validiteit. - Les 2: Beschrijvende statistiek en grafieken: Frequentietabellen, relatieve en cumulatieve frequenties, klassebreedtes, grafische weergaves (histogram, frequentiepolygoon, staafdiagram, scatterplot), centrummaten (modus, mediaan, gemiddelde), bestendigheid tegen outliers en spreidingsmaten (range, interkwartielafstand, variantie en standaardafwijking). - Les 3: Grondbeginselen van de inferentiële statistiek: Kansen, de wet van de grote getallen, toevalsvariabelen, discrete versus continue kansverdelingen, de normaalverdeling en empirische regel, z-scores, de steekproevenverdeling, de centrale limietstelling en de vijf stappen van hypothesetoetsing (inclusief type 1- en type 2-fouten, eenzijdige/tweezijdige toetsen en t-verdelingen). - Les 4: Verschil- en variantieanalyse (t-testen & One-Way ANOVA): One-sample t-test, Paired samples t-test, Independent samples t-test (inclusief Levene's test voor homogeniteit van varianties), One-way ANOVA (Within- en Between-group variance, eta-kwadraat effectgrootte) en Scheffé post-hoc analyses. - Les 5: Correlatie (Parametrisch): Pearson correlatiecoëfficiënt (r), richting en sterkte van lineaire verbanden, determinatiecoëfficiënt (r^2), hypothesetoetsing bij correlaties en het cruciale verschil tussen correlatie en causaliteit. - Les 6: Niet-parametrische toetsen: Verschil met parametrische toetsen, Chi-kwadraat goodness-of-fit test voor frequenties, Mann-Whitney U test (Wilcoxon rank-sum), Wilcoxon signed-rank test voor afhankelijke steekproeven, Kruskal-Wallis test (inclusief paarsgewijze post-hoc vergelijkingen met Bonferroni-correctie), Spearman's rho, Kendall's tau en Chi-kwadraat onafhankelijkheidstoets voor kruistabellen (inclusief Phi en Cramer's V effectgrootte). - Les 7: Lineaire regressie: Enkelvoudige en meervoudige lineaire regressie, kleinste-kwadratenmethode (OLS), line of best fit, interpretatie van het intercept (b_0) en helling (b_1), R^2 en adjusted R^2, ANOVA model-fit, gestandaardiseerde beta-coëfficiënten, dummy-variabelen voor kwalitatieve predictoren met k niveaus en controle van de vijf regressie-assumpties. - Les 8: Logistische regressie: Binaire logistische regressie voor categorische uitkomstvariabelen, logit-transformatie, maximum-likelihood schatting, Omnibus tests van modelcoëfficiënten, Wald-toets, interpretatie van odds ratios ("Exp" (B)), pseudo R^2-maten (Cox & Snell, Nagelkerke) en classificatietabellen. - Les 9: Integratie & De juiste toets kiezen: Systematisch besliskader voor parametrische toetsen versus niet-parametrische alternatieven op basis van onderzoeksdoel, meetniveaus en verdelingsvormen. Belangrijke opmerking & disclaimer: Deze samenvatting dateert uit het academiejaar 2024–2025. Houd er rekening mee dat professoren cursusinhoud, slides of klemtonen tussentijds kunnen wijzigen. Het is daarom mogelijk dat de inhoud niet meer voor 100% overeenkomt met het huidige academiejaar. Controleer zelf altijd je actuele cursusmateriaal en studiewijzer. Ik kan niet verantwoordelijk worden gesteld voor eventuele inhoudelijke wijzigingen of afwijkingen op het examen. Veel succes met studeren!