Samenvatting Statistiek Voor Bedrijfskunde

Module 1: inleiding tot statistiek

Inleiding

 Om onszelf, de wereld en het universum te begrijpen, hebben we wetenschap nodig.
Wetenschap gaat over het verzamelen van data en het zoeken van verklaringen voor die
data.

Kwalitatieve onderzoeksmethoden Kwantitatieve onderzoeksmethoden
- Wanneer data bestaat uit cijfers
- Wanneer de gegevens bestaan uit woorden
hebben we kwantitatieve
of tekst, dan hebben we kwalitatieve
onderzoeksmethoden nodig.
onderzoeksmethoden nodig om de
- Het is een set van tools en technieken
woorden en hun betekenis te analyseren.
die gebruikt wordt voor het
- Veelvoorkomende kwalitatieve
beschrijven, organiseren en
verzamelingsmethoden zijn interviews en
interpreteren van informatie en
focusgroepen.
gegevens.


het onderzoeksproces

1. Genereer een onderzoeksprobleem (wat doe je)

 Elk onderzoek begint met een duidelijk geformuleerd onderzoeksvraag, waarop het
onderzoek een antwoord wil bieden.
 Deze vraag moet ondubbelzinnig worden geformuleerd.
 De onderzoeksvraag kan voortkomen uit iets dat je vaststelt, doordat je de wereld
observeert.

2. Observeer de wereld of lees (hoe je het doet)

 Als je niets observeert kan je voorgaande literatuur lezen en een leemte ontdekken dat
verder onderzoek vereist.

3. Raadpleeg een theorie

 Theorie: een uitleg of set van principes die een breed fenomeen verklaart en die goed
onderbouwd is door herhaaldelijk te zijn getest.
 Theorieën zijn heel algemeen van toepassing op alle entiteiten of situaties

4. De populatie (waar je het op doet)

 Populatie: een theoretische groep waarover je conclusies wilt trekken.

5. genereer een hypothese

 Hypothese: een vooropgestelde verklaring voor een vrij beperkt fenomeen of reeks
waarnemingen.
 Geen gok, geïnformeerde poging om trachten te verklaren wat is waargenomen

, 6. verzamelen van data om hypothese te testen

 De gegevens/data die men op één plek verzameld noemt men een dataset.
 Een dataset is een verzameling van gegevens die op de ene of andere manier aan elkaar
gekoppeld zijn.
 Datasets kunnen worden beschreven met twee termen: cases en variabalen.




 ALGEMEEN: Een dataset is een spreadsheet met variabelen als kolommen en cases of
observaties als rijen. Elke variabele vertegenwoordigd een verzameling van één type
gegeven, terwijl een case alle gegevens over alle variabelen in de dataset uit één enkele bron
omvat.


 Verschil tussen theorie en hypothese:

 Zowel theorieën als hypotheses proberen de wereld te verklaren.
 MAAR... een theorie verklaart een breed scala aan fenomenen en werd reeds veelvuldig
getest. Terwijl een hypothese een enger fenomeen probeert te verklaren en nog niet
getest is geweest.

Soorten variabelen

 We gaan gegevens verzamelen door het meten van variabelen.
 We hebben termen nodig om de soort variabele te omschrijven.
 Dit is belangrijk omdat de verschillende variabelen verschillende analyses vereisen.

, Kwantitatief (scale)

 Met kwantitatieve variabalen kan men berekeningen doen. Vb.: We kunnen de leeftijd
van twee personen optellen.
 Kwalitatief: Is opgebouwd uit categorieën waarbij een entiteit slechts in één van de
categorieën kan worden geplaatst.
 Voorbeeld: koe, kat en hond: een dier is slechts één van de drie en niet van elk een
beetje.
 In zijn eenvoudigste vorm heeft een categorische variabele slechts twee verschillende
categorieën. Men noemt dit een binaire of dichotome variabele. (Vb.: man en vrouw,
levend en dood...)
 Kwalitatieve gegevens zijn niet numeriek van aard, maar kunnen als een getal worden
gecodeerd.

Meetniveau




Variabelen kunnen veel verschillende vormen en niveaus van verfijning aannemen. De relatie tussen
wat wordt gemeten en de getallen die vertegenwoordigen wat er wordt gemeten staat gekend als
het meetniveau (= meetschaal).


Interval (variabelen)
Nominale (variabelen)
- Is de eenvoudigste meetschaal. - Voorbeelden: kalenderjaren, temperatuur,…
- Voorbeelden: nationaliteit, - Deze meetschaal heeft geordende categorieën
geslacht, kleur, chocoladesoort... en vereist dat de intervallen tussen de

, categorieën gelijk zijn.
- Intervalschalen hebben geen echt nulpunt,
waarden onder nul zijn dus mogelijk.
- Dit zijn labels zonder orde. We
- Verhoudingen zijn dus zinloos.
kunnen niet zeggen dat de ene
superieur is aan de andere. (je kan
ze niet rangschikken)




Ratio (variabelen)
Ordinale (variabelen)
- Deze meetschaal heeft dezelfde vereisten als
interval, maar gaat nog een stap verder.
- Hier moeten ook de verhoudingen/ratio’s
zinvol zijn.
- Om dit te laten kloppen, moet de schaal een
- Voorbeelden: Olympische
echt en zinvol nulpunt hebben.
medailles, rang en tevredenheid...
- Een nulpunt waar er een volledige afwezigheid
- Deze variabelen hebben een
is van hetgeen je aan het meten bent.
betekenisvolle volgorde. (je kan ze
- Voorbeelden: leeftijd, gewicht, lengte,
rangschikken)
behaalde punten op het examen...
- Voorbeeld: er is een groot verschil
tussen tevreden en ontevreden,
- De intervallen zijn consistent vb.: 100 kg→150
maar een klein verschil tussen
kg = 0 kg→50 kg
ontevreden en zeer ontevreden.
- De intervallen tussen de waarden
- Er is een betekenisvol nulpunt vb.: 0 kg =
in de schaal zijn mogelijk niet
gewichtloos
gelijk.
- Het hebben van een betekenisvol nulpunt
betekent dat verhoudingen/ratio’s worden
gehandhaafd.

Vb.: 20 kg = 2 X 10kg

Classificatie van kwalitatieve variabele

Discreet vs continu

 Discrete variabelen kunnen een eindig aantal verschillende gehele waarden aannemen.
Waarden voor deze variabelen worden meestal verkregen door te tellen.
 Voorbeeld: Het aantal leerlingen in een klas kan 19 of 20 zijn, maar niet 19,8.
 !!!! Kwalitatieve variabelen zijn altijd discreet !!!!

 Continue variabelen hebben een oneindig aantal kommagetallen.
 Waarden voor deze variabelen kunnen niet worden geteld. Voorbeeld: leeftijd,
temperatuur...