1 : Statistiek
Hoofdstuk 1 : De logica van statistische vergelijkingen en analyses
1. Inleiding : waarom data analyseren ?
‘The numbers have no way of speaking for themselves. We speak for them. We imbue them with
meaning.’ (Nate Silver, The Signal and the Noise)
--> Cijfers spreken niet voor zichzelf. Criminoloog doet dat en maakt kritische interpretatie van de
cijfers.
o Met andere woorden wij moeten de data analyseren en er een correcte betekenis aan geven.
Statistiek is overal, zonder het te beseffen.
--> precies omdat het overal is, moeten we er aandacht aan besteden
Cijfers kunnen meer zeggen dan woorden, als je gebruik maakt van visuele technieken!
--> wijze van presentatie spreekt meer tot de verbeelding dan tekst
o ‘The Joy of Stats’ : Hans Rosling’s 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes – BBC Four.
--> Rosling gaat op basis van bewegende beelden een boodschap de wereld inzenden.
Ontdekken van patronen en processen
--> wanneer we gebruik maken van statistische analysetechnieken, slagen we erin patronen
zichtbaar te maken
o Statistische analyse
== de systematische studie van kwantitatieve data geassocieerd met bestudeerde studieobject
2. Geschiedenis van de statistiek in een notendop
Voorlopers van beschrijvende statistieken
--> Phythagoras en Thales van Milete (6 de eeuw v.o.t.) – wiskundige berekeningen
Statistiek en wiskunde zijn weliswaar verschillende dingen, maar wiskunde ligt wel aan de
basis van statistiek.
Probabiliteitstheorie in de vorm van kansrekening (vb. Pascal, 1623-1662)
Beschrijvende statistieken verder ontwikkeld in de late jaren 1800 en vroege 1900 door wiskundigen
en wetenschappers (vb. uit 19de eeuw : Francis Galton, Karl Pearson, Adolphe Quetelet)
o Francis Galton
--> patronen weergeven
o Adolphe Quetelet
--> eerste criminele statistieken
o Karl Pearson
--> Pearson correlatiecoëfficiënt
‘Political arithmetics’ (John Graunt in 1662 : sterftecijfer) wetenschappelijke studie van sociale
problemen en argument in politieke discussies (‘advocacy-research’)
--> John Graunt gebruikte statistieken om zijn argumenten kracht bij te zetten
o Advocacy-research
--> men gebruikt onderzoek voor andere dan zuiver wetenschappelijke doelstellingen
De term ‘Statistics’ werd gelanceerd door Eberhard August Wilhelm von Zimmerman in 1787!
3. Het gebruik van statistiek
,2 : Statistiek
Theoretische statistiek houdt veel wiskunde in (‘mathematische bewijzen’ niet in deze cursus)
Toegepaste statistiek beperkt de wiskundige achtergrond TOT DE ESSENTIE
o Dat wil zeggen geen bewijzen, geen integralen en afgeleiden!
o Basisbewerkingen op reële getallen en functionele vergelijkingen!
o Basisbewerkingen leren je begrijpen wat een kengetal echt betekent (hoe men daartoe
komt, wat het uitdrukt)
Statistiek is meer dan juist het vinden van een goed antwoord op een probleem
--> Statistiek == methode om data die verzameld werden in het proces van een wetenschappelijk
onderzoek, te bestuderen (het ontdekken van iets wat voordien niet geweten was, of van iets dat we
dachten te kennen maar waarvan we niet zeker waren)
Deze methode stelt onderzoekers in staat om logisch na te denken over data, en om één of
twee dingen te doen :
1. Te komen tot een beknopte synthese en betekenisvolle conclusies over de data
== beschrijvende statistiek
2. Karakteristieken van grote groepen bepalen of afleiden, gebaseerd op data
afkomstig van kleinere delen van de groep
== inferentiële statistiek
o Multidisciplinair : geneeskunde, psychiatrie, epidemiologie, economie, psychologie,
sociologie, onderwijskunde (scores), evolutiebiologie, criminologie…
o == DATA-WETENSCHAP en BIG DATA
Criminologie == multidisciplinaire objectwetenschap !
--> we kijken vanuit verschillende invalshoeken naar het object van de criminologie
--> Praktijktoepassingen : risico-inschatting, omgevingsanalyse van de criminaliteit, recidivestudies,
politiestatistiek, parketstatistiek, veroordeeldenstatistiek, trendanalyse…
Zuiver wetenschappelijke toepassingen : theorieën testen, evaluatie van beweringen
4. Theorieconstructie in een oogopslag
Drie elementen zijn essentieel in gedegen criminologisch (statistisch) onderzoek
1. Theoretische achtergrond
2. Onderzoeksmethoden
3. Kwaliteitsvolle statistische analyse
Wat is theorie ?
Theorie (verklaringsmodel)
== een geheel van proposities (veronderstellingen, beweringen) over de relaties tussen kenmerken
van personen, gebieden,…
Theorie
1. Te verklaren observatie
== het “explanandum” – de observatie die we willen verklaren
2. Aanvangsconditie
== een conditie die we waargenomen hebben bij de persoon die we observeren
3. Sociale wetmatigheid
== een stabiel patroon, een beproefde samenhang (niet fatalistisch te interpreteren)
--> Het doel van deze beweringen is om verklaringen te ontwikkelen waarom dingen zijn
zoals ze zijn en om via inzicht in processen een diepere causale verklaring te bekomen.
Theorie en onderzoek
,3 : Statistiek
Onderzoeksmethoden en kwaliteitsvolle statistische analyses laten toe een theorie (gedeeltelijk) te
‘evalueren’
--> theorieën toetsen we op basis van onderzoeksmethoden
o Inductie : van observatie naar veralgemening !
Gevaarlijk ! We kijken te veel naar wat we willen zien en we veronderstellen.
o Deductie : van algemene theorie naar onderzoek!
Statistiek
== de wetenschappelijke methode die gebruikt wordt om data te bestuderen die verzameld werden
in het proces van criminologisch onderzoek
Het laat de criminoloog toe om logisch na te denken over de date en onder andere volgende zaken
te doen :
o Bondige en betekenisvolle conclusies trekken over de data
o Uitspraken doen over kenmerken van een grotere groep gebaseerd op data die verzameld
werden in kleinere delen (steekproeven) van de groep
o In de 21ste eeuw is statistiek BELANGRIJKER DAN OOIT voor de wetenschappelijke criminologie
Criminologische theorieën over misdaad en straf verkondigen zonder de fundamenten van empirisch
onderzoek en statistische analyses is charlatanisme (‘just-so stories’).
5. Het proces van wetenschappelijk onderzoek
Het proces van wetenschappelijk onderzoek
Statistiek is slechts één schakel in criminologisch onderzoek
--> statistiek maakt een onderdeel uit van het geheel van
kwantitatief onderzoek
Theorie wordt gedreven door observaties en leidt onderzoekers tot
het initiëren van het onderzoeksproces door het formuleren van
een centrale onderzoeksvraag en onderzoeksdeelvragen.
--> vertrekken vanuit goede theorie, goeie vragen kunnen stellen,
goeie methode kunnen kiezen,…
Observatie en nieuwsgierigheid
Observatie en nieuwsgierigheid
--> Het is vaak de theorie die observatie en wetenschappelijk onderzoek stimuleert.
Centrale onderzoeksvragen
Centrale onderzoeksvragen
== de drijvende gedachte achter een onderzoeksproject ; geeft de reden voor de statistische
criminologische studie weer
--> belang – criminologisch onderzoek wordt vaak geëvalueerd op basis van hoe goed de
onderzoeker erin is geslaagd de centrale onderzoeksvraag te beantwoorden
--> voorzichtig geformuleerd
Onderzoeksdeelvragen
, 4 : Statistiek
Onderzoeksdeelvragen
--> delen de centrale onderzoeksvraag in subproblemen die gemakkelijker te behandelen zijn en
zorgen ervoor dat de centrale onderzoeksvraag toetsbaar wordt met behulp van onderzoek
De antwoorden op deze onderzoeksdeelvragen zijn afgeleid van het onderzoeksproces en
statistische analyse en stellen de onderzoeker in staat om de centrale onderzoeksvraag te
beantwoorden.
6. Onderzoek : bewegen van theorie naar data en terug
Theorie kan niet op zich bestaan, net zoals onderzoek of statistiek.
Statistics are the tools of the trade van kwantitatief
onderzoek
Onderzoek
== de methode om een theorie te toetsen en valideren
--> wetenschappelijke, systematische studie om nieuwe
informatie te ontdekken of om de validiteit van theorieën
die eerder werden ontwikkeld, te toetsen
o Inductie : van observatie naar veralgemening !
o Deductie : van algemene theorie naar onderzoek!
Hypothesen formuleren
Hypothesen
== vragen of verklaringen waarvan de antwoorden de theoretische proposities van het onderzoek
ondersteunen of weerleggen
o Onderzoekshypothese
== propositie, veronderstelling die je wilt toetsen
--> relatief abstracte bewoording van theorieontwikkeling omgezet in een meer concrete en
toetsbare vorm, geschikt voor statistische analyse
Ook als onderzoekers een groot stuk van bevestiging vinden voor een associatie tussen twee
variabelen, kan het zijn dat deze resultaten worden gevonden omdat er informatie ontbreekt of
omdat het model wat gebrekkig is.
o Nulhypothese
--> doel = verband weerleggen, weerleggen dat er geen relatie is
--> neemt in het algemeen in de vorm van één van de volgende voorbeelden aan
Er is geen statistisch significant tussen twee kenmerken in een steekproef.
De verschillen tussen de groepen bestaan door toevallige fouten.
Constructie van het onderzoeksdesign
Hoofdstuk 1 : De logica van statistische vergelijkingen en analyses
1. Inleiding : waarom data analyseren ?
‘The numbers have no way of speaking for themselves. We speak for them. We imbue them with
meaning.’ (Nate Silver, The Signal and the Noise)
--> Cijfers spreken niet voor zichzelf. Criminoloog doet dat en maakt kritische interpretatie van de
cijfers.
o Met andere woorden wij moeten de data analyseren en er een correcte betekenis aan geven.
Statistiek is overal, zonder het te beseffen.
--> precies omdat het overal is, moeten we er aandacht aan besteden
Cijfers kunnen meer zeggen dan woorden, als je gebruik maakt van visuele technieken!
--> wijze van presentatie spreekt meer tot de verbeelding dan tekst
o ‘The Joy of Stats’ : Hans Rosling’s 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes – BBC Four.
--> Rosling gaat op basis van bewegende beelden een boodschap de wereld inzenden.
Ontdekken van patronen en processen
--> wanneer we gebruik maken van statistische analysetechnieken, slagen we erin patronen
zichtbaar te maken
o Statistische analyse
== de systematische studie van kwantitatieve data geassocieerd met bestudeerde studieobject
2. Geschiedenis van de statistiek in een notendop
Voorlopers van beschrijvende statistieken
--> Phythagoras en Thales van Milete (6 de eeuw v.o.t.) – wiskundige berekeningen
Statistiek en wiskunde zijn weliswaar verschillende dingen, maar wiskunde ligt wel aan de
basis van statistiek.
Probabiliteitstheorie in de vorm van kansrekening (vb. Pascal, 1623-1662)
Beschrijvende statistieken verder ontwikkeld in de late jaren 1800 en vroege 1900 door wiskundigen
en wetenschappers (vb. uit 19de eeuw : Francis Galton, Karl Pearson, Adolphe Quetelet)
o Francis Galton
--> patronen weergeven
o Adolphe Quetelet
--> eerste criminele statistieken
o Karl Pearson
--> Pearson correlatiecoëfficiënt
‘Political arithmetics’ (John Graunt in 1662 : sterftecijfer) wetenschappelijke studie van sociale
problemen en argument in politieke discussies (‘advocacy-research’)
--> John Graunt gebruikte statistieken om zijn argumenten kracht bij te zetten
o Advocacy-research
--> men gebruikt onderzoek voor andere dan zuiver wetenschappelijke doelstellingen
De term ‘Statistics’ werd gelanceerd door Eberhard August Wilhelm von Zimmerman in 1787!
3. Het gebruik van statistiek
,2 : Statistiek
Theoretische statistiek houdt veel wiskunde in (‘mathematische bewijzen’ niet in deze cursus)
Toegepaste statistiek beperkt de wiskundige achtergrond TOT DE ESSENTIE
o Dat wil zeggen geen bewijzen, geen integralen en afgeleiden!
o Basisbewerkingen op reële getallen en functionele vergelijkingen!
o Basisbewerkingen leren je begrijpen wat een kengetal echt betekent (hoe men daartoe
komt, wat het uitdrukt)
Statistiek is meer dan juist het vinden van een goed antwoord op een probleem
--> Statistiek == methode om data die verzameld werden in het proces van een wetenschappelijk
onderzoek, te bestuderen (het ontdekken van iets wat voordien niet geweten was, of van iets dat we
dachten te kennen maar waarvan we niet zeker waren)
Deze methode stelt onderzoekers in staat om logisch na te denken over data, en om één of
twee dingen te doen :
1. Te komen tot een beknopte synthese en betekenisvolle conclusies over de data
== beschrijvende statistiek
2. Karakteristieken van grote groepen bepalen of afleiden, gebaseerd op data
afkomstig van kleinere delen van de groep
== inferentiële statistiek
o Multidisciplinair : geneeskunde, psychiatrie, epidemiologie, economie, psychologie,
sociologie, onderwijskunde (scores), evolutiebiologie, criminologie…
o == DATA-WETENSCHAP en BIG DATA
Criminologie == multidisciplinaire objectwetenschap !
--> we kijken vanuit verschillende invalshoeken naar het object van de criminologie
--> Praktijktoepassingen : risico-inschatting, omgevingsanalyse van de criminaliteit, recidivestudies,
politiestatistiek, parketstatistiek, veroordeeldenstatistiek, trendanalyse…
Zuiver wetenschappelijke toepassingen : theorieën testen, evaluatie van beweringen
4. Theorieconstructie in een oogopslag
Drie elementen zijn essentieel in gedegen criminologisch (statistisch) onderzoek
1. Theoretische achtergrond
2. Onderzoeksmethoden
3. Kwaliteitsvolle statistische analyse
Wat is theorie ?
Theorie (verklaringsmodel)
== een geheel van proposities (veronderstellingen, beweringen) over de relaties tussen kenmerken
van personen, gebieden,…
Theorie
1. Te verklaren observatie
== het “explanandum” – de observatie die we willen verklaren
2. Aanvangsconditie
== een conditie die we waargenomen hebben bij de persoon die we observeren
3. Sociale wetmatigheid
== een stabiel patroon, een beproefde samenhang (niet fatalistisch te interpreteren)
--> Het doel van deze beweringen is om verklaringen te ontwikkelen waarom dingen zijn
zoals ze zijn en om via inzicht in processen een diepere causale verklaring te bekomen.
Theorie en onderzoek
,3 : Statistiek
Onderzoeksmethoden en kwaliteitsvolle statistische analyses laten toe een theorie (gedeeltelijk) te
‘evalueren’
--> theorieën toetsen we op basis van onderzoeksmethoden
o Inductie : van observatie naar veralgemening !
Gevaarlijk ! We kijken te veel naar wat we willen zien en we veronderstellen.
o Deductie : van algemene theorie naar onderzoek!
Statistiek
== de wetenschappelijke methode die gebruikt wordt om data te bestuderen die verzameld werden
in het proces van criminologisch onderzoek
Het laat de criminoloog toe om logisch na te denken over de date en onder andere volgende zaken
te doen :
o Bondige en betekenisvolle conclusies trekken over de data
o Uitspraken doen over kenmerken van een grotere groep gebaseerd op data die verzameld
werden in kleinere delen (steekproeven) van de groep
o In de 21ste eeuw is statistiek BELANGRIJKER DAN OOIT voor de wetenschappelijke criminologie
Criminologische theorieën over misdaad en straf verkondigen zonder de fundamenten van empirisch
onderzoek en statistische analyses is charlatanisme (‘just-so stories’).
5. Het proces van wetenschappelijk onderzoek
Het proces van wetenschappelijk onderzoek
Statistiek is slechts één schakel in criminologisch onderzoek
--> statistiek maakt een onderdeel uit van het geheel van
kwantitatief onderzoek
Theorie wordt gedreven door observaties en leidt onderzoekers tot
het initiëren van het onderzoeksproces door het formuleren van
een centrale onderzoeksvraag en onderzoeksdeelvragen.
--> vertrekken vanuit goede theorie, goeie vragen kunnen stellen,
goeie methode kunnen kiezen,…
Observatie en nieuwsgierigheid
Observatie en nieuwsgierigheid
--> Het is vaak de theorie die observatie en wetenschappelijk onderzoek stimuleert.
Centrale onderzoeksvragen
Centrale onderzoeksvragen
== de drijvende gedachte achter een onderzoeksproject ; geeft de reden voor de statistische
criminologische studie weer
--> belang – criminologisch onderzoek wordt vaak geëvalueerd op basis van hoe goed de
onderzoeker erin is geslaagd de centrale onderzoeksvraag te beantwoorden
--> voorzichtig geformuleerd
Onderzoeksdeelvragen
, 4 : Statistiek
Onderzoeksdeelvragen
--> delen de centrale onderzoeksvraag in subproblemen die gemakkelijker te behandelen zijn en
zorgen ervoor dat de centrale onderzoeksvraag toetsbaar wordt met behulp van onderzoek
De antwoorden op deze onderzoeksdeelvragen zijn afgeleid van het onderzoeksproces en
statistische analyse en stellen de onderzoeker in staat om de centrale onderzoeksvraag te
beantwoorden.
6. Onderzoek : bewegen van theorie naar data en terug
Theorie kan niet op zich bestaan, net zoals onderzoek of statistiek.
Statistics are the tools of the trade van kwantitatief
onderzoek
Onderzoek
== de methode om een theorie te toetsen en valideren
--> wetenschappelijke, systematische studie om nieuwe
informatie te ontdekken of om de validiteit van theorieën
die eerder werden ontwikkeld, te toetsen
o Inductie : van observatie naar veralgemening !
o Deductie : van algemene theorie naar onderzoek!
Hypothesen formuleren
Hypothesen
== vragen of verklaringen waarvan de antwoorden de theoretische proposities van het onderzoek
ondersteunen of weerleggen
o Onderzoekshypothese
== propositie, veronderstelling die je wilt toetsen
--> relatief abstracte bewoording van theorieontwikkeling omgezet in een meer concrete en
toetsbare vorm, geschikt voor statistische analyse
Ook als onderzoekers een groot stuk van bevestiging vinden voor een associatie tussen twee
variabelen, kan het zijn dat deze resultaten worden gevonden omdat er informatie ontbreekt of
omdat het model wat gebrekkig is.
o Nulhypothese
--> doel = verband weerleggen, weerleggen dat er geen relatie is
--> neemt in het algemeen in de vorm van één van de volgende voorbeelden aan
Er is geen statistisch significant tussen twee kenmerken in een steekproef.
De verschillen tussen de groepen bestaan door toevallige fouten.
Constructie van het onderzoeksdesign
