Samenvatting CSI, Q1
Empirische (aan te raken, voelen etc.) wetenschap behandeld data. De wetenschap die zich dan weer
bezig houdt met data is de statistiek.
• Beschrijvende statistiek: gegevens van een studie samenvatten. (zorg voor dragen dat
weggelaten details niet relevant zijn).
• Inferential statistiek: you are trying to reach conclusions that extend beyond the immediate
data alone.
Inductie: conclusie grenzend aan een zekere waarschijnlijkheid. Veel data verzamelen, en vanuit
daar tot een conclusie komen.
Deductie: het bewijs bestaat uit een redenering waarvoor geldt dat de conclusie logisch
onontkoombaar volgt uit de aannames.
De kleinste empirische inhoud volgens Popper: het tentamen is van goed niveau of niet te lang.
Begin van een onderzoek: classificatie: hoe ga je je groepen indelen? Op leeftijd/geslacht? Je krijgt
hier discrete variabelen uit. Je kunt bijvoorbeeld niet 4,67 mannen hebben. Om een onderzoek te
beschrijven worden vaak numerieke codes gebruikt: bv. Man= 1 en vrouw= 0. Hier kun je dus niet
mee rekenen.
Er kan ook gebruik worden gemaakt van continue uitkomsten: dan codeer je geen getallen, maar je
gebruikt getallen waar je ook daadwerkelijk mee kunt rekenen. Bijvoorbeeld een BMI VAN 24,99.
Volgens een classificatie zou je vanaf een BMI van 25 ongezond zijn. Betekent dit dan dat je met een
BMI van 24,99 gezond bent? Nee, dus bij continue variabelen kun je beter andere beschrijvende
tools gebruiken.
, 136
134
132
130
Figure 1
length
128
126
124
122
56 58 60 62 64
weight
= een scatterplot
Correlatie is de relatie tussen twee dingen met een lineair verband, dus de correlatie geeft aan hoe
goed het verband is. T best is 1. Hierboven zou het rond de 0,7 zijn. De mediaan hierboven zou 130
zijn: de helft van de puntjes erboven en de helft eronder.
De standaard deviatie van de lengte is groter dan die van het gewicht: de spreiding bij lengte ligt
hoger, de getallen liggen verder uit elkaar.
= staafdiagrammen.
Bij een histogram raken de staven elkaar aan. (X-as in stukjes gehakt)
Nominale variabele Waardes waarbij geen verschil Vrouw/man, abonnee/ niet-
zit tussen beiden. abonnee, provincies
Ordinale variabele Waardes waarbij wel verschil Eens/neutraal/oneens,
tussen beiden. vmbo/havo/vwo
Interval variabele Waardes met verschil, maar 13:00/14:00/15:00, IQ 100/ IG
het verschil is duidelijk aan te 110/ IQ 120.
geven.
Bij bijvoorbeeld onderzoek of artsen beter zijn in het interpreteren van een medicijnenvraagstuk:
Nulhypothese: Artsen zijn beter in het oplossen van een medisch vraagstuk dan leken.
Significatieniveau stellen we op a=0,05. Dan ga je de p-waarde uitrekenen (hoeven we in Q1 nog niet
te kunnen). Als P kleiner is dan a, kun je de nulhypothese verwerpen, en zijn artsen dus niet beter in
het oplossen.
Empirische (aan te raken, voelen etc.) wetenschap behandeld data. De wetenschap die zich dan weer
bezig houdt met data is de statistiek.
• Beschrijvende statistiek: gegevens van een studie samenvatten. (zorg voor dragen dat
weggelaten details niet relevant zijn).
• Inferential statistiek: you are trying to reach conclusions that extend beyond the immediate
data alone.
Inductie: conclusie grenzend aan een zekere waarschijnlijkheid. Veel data verzamelen, en vanuit
daar tot een conclusie komen.
Deductie: het bewijs bestaat uit een redenering waarvoor geldt dat de conclusie logisch
onontkoombaar volgt uit de aannames.
De kleinste empirische inhoud volgens Popper: het tentamen is van goed niveau of niet te lang.
Begin van een onderzoek: classificatie: hoe ga je je groepen indelen? Op leeftijd/geslacht? Je krijgt
hier discrete variabelen uit. Je kunt bijvoorbeeld niet 4,67 mannen hebben. Om een onderzoek te
beschrijven worden vaak numerieke codes gebruikt: bv. Man= 1 en vrouw= 0. Hier kun je dus niet
mee rekenen.
Er kan ook gebruik worden gemaakt van continue uitkomsten: dan codeer je geen getallen, maar je
gebruikt getallen waar je ook daadwerkelijk mee kunt rekenen. Bijvoorbeeld een BMI VAN 24,99.
Volgens een classificatie zou je vanaf een BMI van 25 ongezond zijn. Betekent dit dan dat je met een
BMI van 24,99 gezond bent? Nee, dus bij continue variabelen kun je beter andere beschrijvende
tools gebruiken.
, 136
134
132
130
Figure 1
length
128
126
124
122
56 58 60 62 64
weight
= een scatterplot
Correlatie is de relatie tussen twee dingen met een lineair verband, dus de correlatie geeft aan hoe
goed het verband is. T best is 1. Hierboven zou het rond de 0,7 zijn. De mediaan hierboven zou 130
zijn: de helft van de puntjes erboven en de helft eronder.
De standaard deviatie van de lengte is groter dan die van het gewicht: de spreiding bij lengte ligt
hoger, de getallen liggen verder uit elkaar.
= staafdiagrammen.
Bij een histogram raken de staven elkaar aan. (X-as in stukjes gehakt)
Nominale variabele Waardes waarbij geen verschil Vrouw/man, abonnee/ niet-
zit tussen beiden. abonnee, provincies
Ordinale variabele Waardes waarbij wel verschil Eens/neutraal/oneens,
tussen beiden. vmbo/havo/vwo
Interval variabele Waardes met verschil, maar 13:00/14:00/15:00, IQ 100/ IG
het verschil is duidelijk aan te 110/ IQ 120.
geven.
Bij bijvoorbeeld onderzoek of artsen beter zijn in het interpreteren van een medicijnenvraagstuk:
Nulhypothese: Artsen zijn beter in het oplossen van een medisch vraagstuk dan leken.
Significatieniveau stellen we op a=0,05. Dan ga je de p-waarde uitrekenen (hoeven we in Q1 nog niet
te kunnen). Als P kleiner is dan a, kun je de nulhypothese verwerpen, en zijn artsen dus niet beter in
het oplossen.
