LIJST TE KENNEN TERMEN
Hetgeen waar je geïnteresseerd in bent
Populatie
De groep van objecten die je wil bestuderen
Het is meestal onpraktisch om alle elementen uit een populatie of
gegenereerd door een proces in een studie op te nemen. In die
gevallen werkt men slechts met een deel van de elementen. Deze
moeten voldoen aan een aantal eigenschappen/kenmerken en als die
daar niet aan voldoet dan geldt wel eens de GIGO. Deze kenmerken
Lukrake steekproef zijn representatief, unbiased, onafhankelijk en voldoende nauwkeurig
gemeten.
Alle waarnemingen moeten evenveel kans hebben om in uw
steekproef terecht te komen, maar dit zal nooit het geval zijn
aangezien geen enkele steekproef perfect is.
Vertekend beeld
Tegenovergestelde van unbiased, wat betekent dat elke waarneming
Bias
in de populatie evenveel kans heeft om in de steekproef terecht te
komen
Het verschijnsel, dat de steekproefresultaten van meerdere
steekproeven van elkaar verschillen, doordat iedere steekproef uit
andere elementen van de populatie bestaat.
Het gemiddelde van 2 onafhankelijke willekeurige steekproeven uit
Sampling variatie een populatie zal (bijna) altijd anders zijn. Deze verschillen worden
steekproefvariatie genoemd.
Statistische analyses zijn erop gericht deze steekproefvariatie zodanig
te kwantificeren dat conclusies over de populatie kunnen worden
geformuleerd in termen van waarschijnlijkheden.
Als je een grote interessepopulatie hebt die niet volledig kan worden
bemonsterd, dan moet je vertrouwen op een random sampling om
informatie over de populatie te verkrijgen.. Dit is een representatieve
en onbevooroordeelde verzameling objecten die nauwkeurig worden
Random sampling gemeten.
Deze informatie is niet exact. Als men een nieuwe steekproef zou
nemen, zou deze onvermijdelijk uit andere objecten bestaan en dus
leiden tot verschillende schattingen van de populatieparameter.
Garbage In Garbage Out
Als uw gegevens niet op de juiste manier worden verzameld, kunt u
niet verwachten dat de statistische analyses die u daarna uitvoert,
GIGO betrouwbaar zijn.
Term die aangeeft dat de invoer van een onjuist gegeven in een
computerapplicatie of een model een onjuiste uitkomst tot gevolg zal
hebben.
Hetgeen waar je geïnteresseerd in bent
Populatie
De groep van objecten die je wil bestuderen
Het is meestal onpraktisch om alle elementen uit een populatie of
gegenereerd door een proces in een studie op te nemen. In die
gevallen werkt men slechts met een deel van de elementen. Deze
moeten voldoen aan een aantal eigenschappen/kenmerken en als die
daar niet aan voldoet dan geldt wel eens de GIGO. Deze kenmerken
Lukrake steekproef zijn representatief, unbiased, onafhankelijk en voldoende nauwkeurig
gemeten.
Alle waarnemingen moeten evenveel kans hebben om in uw
steekproef terecht te komen, maar dit zal nooit het geval zijn
aangezien geen enkele steekproef perfect is.
Vertekend beeld
Tegenovergestelde van unbiased, wat betekent dat elke waarneming
Bias
in de populatie evenveel kans heeft om in de steekproef terecht te
komen
Het verschijnsel, dat de steekproefresultaten van meerdere
steekproeven van elkaar verschillen, doordat iedere steekproef uit
andere elementen van de populatie bestaat.
Het gemiddelde van 2 onafhankelijke willekeurige steekproeven uit
Sampling variatie een populatie zal (bijna) altijd anders zijn. Deze verschillen worden
steekproefvariatie genoemd.
Statistische analyses zijn erop gericht deze steekproefvariatie zodanig
te kwantificeren dat conclusies over de populatie kunnen worden
geformuleerd in termen van waarschijnlijkheden.
Als je een grote interessepopulatie hebt die niet volledig kan worden
bemonsterd, dan moet je vertrouwen op een random sampling om
informatie over de populatie te verkrijgen.. Dit is een representatieve
en onbevooroordeelde verzameling objecten die nauwkeurig worden
Random sampling gemeten.
Deze informatie is niet exact. Als men een nieuwe steekproef zou
nemen, zou deze onvermijdelijk uit andere objecten bestaan en dus
leiden tot verschillende schattingen van de populatieparameter.
Garbage In Garbage Out
Als uw gegevens niet op de juiste manier worden verzameld, kunt u
niet verwachten dat de statistische analyses die u daarna uitvoert,
GIGO betrouwbaar zijn.
Term die aangeeft dat de invoer van een onjuist gegeven in een
computerapplicatie of een model een onjuiste uitkomst tot gevolg zal
hebben.
