OIMB
Hoorcollege 1
Basisbeginselen statistiek en beschrijvende statistiek
Inhoud cursus:
- Inleidende statistiek:
o Beschrijvende statistiek
o Centrale limietstelling en betrouwbaarheidsintervallen
o Hypothese toetsing
- Toetsende statistiek:
o T-toetsen (verschillen tussen 2 groepen)
o Verdelingsvrije statistiek (analyse van categorische data)
o Variatieanalyse (toetsen in experimenten)
o Correlatie
o Regressieanalyse (enkelvoudige lineaire regressie + multiple lineaire regressie)
Gebruik en misbruik van statistiek:
- Hoeveel mensen zijn er en waar komen ze eigenlijk vandaan (niet helemaal duidelijk)
- Plaatje: grootschalige aanranding door migranten/vluchtelingen in Keulen
- In Europa hebben we nog steeds geen goede data, wat zeggen de cijfers nu echt? Is er een
verband tussen migranten en criminaliteit? De cijfers zijn nog steeds niet helder. Je ziet dus
veel misbruik in statistiek.
- Zin: Welk Europees land behandelde relatief gezien de meeste asielaanvragen?
o Relatief een belangrijk woord in deze zin.
o In relatie tot de bevolkingsomvang: Inwoneraantal kan een van belangrijke criteria
zijn waar je naar moet kijken als je landen met elkaar vergelijkt.
o In relatie tot de welvarendheid: Ook kun je kijken naar de economie van een land
(bruto nationaal product = hoe rijk is een land), hebben we genoeg middelen om
migranten op te vangen?
o In relatie tot de grootte van het land: Bevolkingsdichtheid (hoeveel mensen kunnen
er terecht?)
- Kritisch kijken naar data. Deze stap wordt vaak overgeslagen. Maar wel heel belangrijk.
Conceptuele achtergronden:
- De cijfers spreken nooit voor zich
- Initiële/beginnende observatie theorie hypothese dataverzameling analyse
uitspraak (inference)
Conceptuele achtergronden:
- Voorbeeld onderzoeksvraag: Waarom is er in sommige landen of gemeenten meer verzet
tegen komst AZC dan in andere?
o STAP 1: Identificeren van de afhankelijke variabele:
Hoorcollege 1
Basisbeginselen statistiek en beschrijvende statistiek
Inhoud cursus:
- Inleidende statistiek:
o Beschrijvende statistiek
o Centrale limietstelling en betrouwbaarheidsintervallen
o Hypothese toetsing
- Toetsende statistiek:
o T-toetsen (verschillen tussen 2 groepen)
o Verdelingsvrije statistiek (analyse van categorische data)
o Variatieanalyse (toetsen in experimenten)
o Correlatie
o Regressieanalyse (enkelvoudige lineaire regressie + multiple lineaire regressie)
Gebruik en misbruik van statistiek:
- Hoeveel mensen zijn er en waar komen ze eigenlijk vandaan (niet helemaal duidelijk)
- Plaatje: grootschalige aanranding door migranten/vluchtelingen in Keulen
- In Europa hebben we nog steeds geen goede data, wat zeggen de cijfers nu echt? Is er een
verband tussen migranten en criminaliteit? De cijfers zijn nog steeds niet helder. Je ziet dus
veel misbruik in statistiek.
- Zin: Welk Europees land behandelde relatief gezien de meeste asielaanvragen?
o Relatief een belangrijk woord in deze zin.
o In relatie tot de bevolkingsomvang: Inwoneraantal kan een van belangrijke criteria
zijn waar je naar moet kijken als je landen met elkaar vergelijkt.
o In relatie tot de welvarendheid: Ook kun je kijken naar de economie van een land
(bruto nationaal product = hoe rijk is een land), hebben we genoeg middelen om
migranten op te vangen?
o In relatie tot de grootte van het land: Bevolkingsdichtheid (hoeveel mensen kunnen
er terecht?)
- Kritisch kijken naar data. Deze stap wordt vaak overgeslagen. Maar wel heel belangrijk.
Conceptuele achtergronden:
- De cijfers spreken nooit voor zich
- Initiële/beginnende observatie theorie hypothese dataverzameling analyse
uitspraak (inference)
Conceptuele achtergronden:
- Voorbeeld onderzoeksvraag: Waarom is er in sommige landen of gemeenten meer verzet
tegen komst AZC dan in andere?
o STAP 1: Identificeren van de afhankelijke variabele:
