Samenvatting OP2 (literatuur + aantekeningen)

Onderzoekspracticum 2 Samenvatting

COLLEGE 1 (WEEK 36)
(OP1) MMC CHAPTER 5.1 – TOWARD STATISTICAL INTERFERENCE
Met behulp van inferentiële statistiek kunnen er conclusies getrokken worden over de
populatie op basis van een steekproef.
- Een parameter is een getal dat de populatie beschrijft, dit getal is vaak
onbekend.
- Een statistiek is een getal dat een steekproef beschrijft.
- Random steekproeven verwijderen bias door een steekproef te trekken op
basis van toevalverschijnselen.
De steekproevenverdeling van een statistiek is de verdeling van alle waarden die de
statistiek aanneemt in alle mogelijke steekproeven van dezelfde grootte en uit
dezelfde populatie.
- Het gemiddelde van de steekproevenverdeling is altijd gelijk aan het
populatiegemiddelden.
- De spreiding van de steekproevenverdeling is altijd kleiner dan de
populatieverdeling omdat de steekproevenverdeling een verdeling van
gemiddelden is.
 Hoe groter de steekproef, hoe kleiner de spreiding.
- Centrale limietstelling: hoe groter de steekproef, hoe normaler verdeeld de
steekproevenverdeling ( x̄=N ¿).

(OP1) MMC CHAPTER 6.1 – ESTIMATING WITH CONFIDENCE
Met betrouwbaarheidsintervallen kan geschat worden tussen welke twee
grenswaarden de populatiewaarde zich bevindt.
Om te weten hoe precies de schatting van het populatiegemiddelde door het
steekproefgemiddelde is, hebben we ook een schatting van de spreiding nodig.
Stel: we hebben een populatie met een standaarddeviatie van 4.5. In dat geval:
1. Zegt de 68-95-99.7 regel dat er een kans van 0.95 is dat het
steekproefgemiddelde 9 punten (twee standaarddeviaties) van het
populatiegemiddelde ligt.
2. Gebruiken we het steekproefgemiddelde om het populatiegemiddelde te
berekenen en niet andersom. Daarom zeggen we ook wel dat er 0.95 kans is
dat het populatiegemiddelde 9 punten rond het steekproefgemiddelde
varieert.
3. Betekent dit dat 95% van alle steekproeven het echte populatiegemiddelde
zullen bevatten in het interval van x̄ -9 en x̄ +9.
 Dit interval wordt de 95% betrouwbaarheidsinterval voor het
populatiegemiddelde genoemd en betekent dat we er 95% zeker van zijn
dat de ware parameter zich zal bevinden tussen de door ons
uitgerekende grenswaarden.
Een betrouwbaarheidsniveau gaat samen met een z-waarde die gevonden kan
worden in Tabel D achterin het boek.
- Voorbeeld: Een 95% betrouwbaarheidsinterval gaat samen met een z-waarde
van 1.96.
σ σ
 Er is een kans van 95% dat x̄ tussen μ− z ∙ en μ+ z ∙ ligt.
√n √n

,De foutenmarge moet zo klein mogelijk zijn, dit kan door drie maatregelen toe te
passen:
1. Klein betrouwbaarheidsniveau. Een laag betrouwbaarheidsniveau gaat samen
met een kleine z-waarde, een kleine z-waarde zal leiden tot een kleine
foutenmarge.
2. Grote steekproef
3. Kleine standaarddeviatie

LGV CHAPTER 7 – BASIC ISSUES IN EXPERIMENTAL RESEARCH
Wanneer de standaarddeviatie van de populatie onbekend is, wordt de
standaarddeviatie van de steekproef (s) gebruikt om de spreiding in de populatie te
schatten waarbij de t-distributie gebruikt wordt.
- De t-distributie is geen normaalverdeling (maar een student verdeling).
- De standaardfout van de statistiek is het resultaat van een schatting van de
s
standaarddeviatie van een statistiek uit de data ( SEm= ).
√n
- De t-distributie neemt verschillende vormen aan als gevolg van de
verschillende vrijheidsgraden.
- De power van een toets beschrijft het vermogen om afwijkingen van de
nulhypothese vast te stellen.

Ter herhaling:
1. P>, kies H0
2. P<, kies Ha




T-distributies

De power van een toets meet het vermogen van de toets om afwijkingen van de
nulhypothese vast te stellen. Omdat de standaarddeviatie van de steekproef gebruikt
wordt, wordt er genoegen genomen met een benadering van de power.
- De benadering van de power wordt berekend door de standaarddeviatie,
significantieniveau, de één- of tweezijdigheid van de toets en de alternatieve
hypothese te bepalen.

LGV CHAPTER 8 – EXPERIMENTAL DESIGNS
One way designs zijn experimentele designs waarbij er één onafhankelijke variabele
aanwezig is, deze variabele wordt gemanipuleerd.
Elk experiment heeft drie gouden regels:
1. Manipuleer ten minste één variabele.
2. Zorg voor vergelijkbare groepen.
3. Hou de omstandigheden gelijk.
Er zijn drie experimentele basisdesigns:
1. Randomized groups design
2. Matched-subjects design
- Met dit design kan de power van een toets verhoogd worden.
3. Repeated measures design. Bij dit design worden dezelfde proefpersonen
gebruikt voor de condities.

, - Counterbalancing is het manipuleren van de volgorde van de condities
die de proefpersonen moeten volgen.




Randomized groups design




Matched-subjects
Repeated measuresdesign
design
Counterbalancing




Toetsboom

Bij een posttest-only design wordt de afhankelijke variabele alleen na het experiment
gemeten.
Als de afhankelijke variabele zowel voor als na het experiment gemeten wordt, is er
sprake van een pretest-posttest design.
 De experimentele basisdesigns kunnen omgezet worden in een pretest-
posttest design door een pretest aan het experiment toe te voegen.
Een pretest-posttest design heeft drie voordelen ten opzichte van een posttest-only
design:
1. Er kan vastgesteld worden of de proefpersonen al van elkaar verschillen op de
afhankelijke variabele voorafgaand aan het experiment.
 Als dit zo is, kunnen de proefpersonen eerlijker verdeeld worden over de
condities.
2. Er kan vastgesteld worden voor hoeveel verandering de onafhankelijke
variabele heeft gezorgd.
 Dit kan ook bereikt worden door het gebruik van een controleconditie bij
een posttest-only design.
3. De effecten van de onafhankelijke variabele op de afhankelijke variabele
kunnen beter gedetecteerd worden omdat de variabiliteit van de scores al in
de pretest verwijderd kan worden.
Een pretest-posttest design heeft twee nadelen ten opzichte van een posttest-only
design: