Inleiding tot de cognitiewetenschap complete samenvatting voor deeltentamen 2

Inleiding tot de
cognitiewetenschap deel 2
Hoorcollege 7 Data & Statistiek
Waarom statistiek?

 Beschrijven van gegevens (beschrijvende statistiek)
o Gemiddelde, mediaan, modus
 Inferentie of inductie: Steekproef  populatie (inferentiële statistiek)
o Steekproef: de groep die je kan meten
o Populatie: de groep waaruit de steekproef wordt getrokken
o Meten of samenvatten steekproef
o Conclusies over populatieparameters op basis van schatters

Meetniveaus van afhankelijke variabelen:

 Nominaal niveau
o Categorieën, niet te ordenen
 Ordinaal niveau
o Categorieën die men kan ordenen
o Afstand of verschil tussen categorie is niet duidelijk
o Vb: helemaal eens / eens / oneens / helemaal oneens
o VB: goud / zilver / brons
 Interval niveau
o Categorieën die men kan ordenen
o Afstand of verschil tussen categorie is eenduidig
o Geen absoluut nulpunt
o Nulpunt is arbitrair
o Voorbeeld: temperatuur
 Ratio niveau:
o Categorieën die men kan ordenen
o Afstand of verschil tussen categorie is eenduidig
o Absolut nulpunt
o VB: aantal goed beantwoorde vragen in een toets

Meeste statistische technieken voor interval en ratio data.

Beschrijven:

 Centrummaten
o Modus: de meest frequente waarde
o Mediaan: de middelste waarde
o Gemiddelde: som gedeeld door aantal
 Spreiding:
o verdeling in de waarden van een variabele schatten.
o (gemiddelde) afwijking(en) van het gemiddelde
o Variantie: gemiddelde gekwadrateerde afwijkingen

, o Standaarddeviatie: vierkantswortel van variantie
o Histogram: frequentie van voorkomen; kan je samenvatten door een curve door te
trekken: normaal verdeling
o Normaalverdeling (op niveau van populatie is de curve normaal verdeeld). De
kansverdeling van een afhankelijke variabele.
o Je gaat een assumptie nemen dat het normaal verdeeld is in de populatie.
o Afwijkingscores (z-scores): in welke mate één observatie afwijkt van het gemiddelde
o 95% liggen tussen afwijkingsscores van -2 en 2
o Mu = populatiegemiddelde

Inductie:

 Steekproefvariatie
 Drie uitdagingen:
o De nood aan t-verdelingen
o Het schatten van de standaardfout
o Hypotheses toetsen
 Stap 1: Er is een verschil merkbaar tussen steekproefgemiddeldes of tussen
een steekproefgemiddelde en een bepaalde waarde
 Stap 2: De hypothese is dat er is geen verschil is op populatieniveau. Het
verschil tussen de steekproefgemiddelden is toeval. Dit is de nulhypothese.
 Stap 3: Wat is de kans op de observatie gegeven de nulhypothese?
Hypothese toets:
 One-sampled t-toets  verschil tussen het gemiddelde van een
steekproef en een specifieke waarde
 Gepaarde t-toets  verschil tussen 2 condities waar alle
proefpersonen aan deelnamen
 T-toets voor 2 onafhankelijke steekproeven  verschil tussen 2
verschillende steekproeven

Hoorcollege 8:
Artificial intelligence kan ons helpen door:

- Verbeteren/ondersteunen van deze functies
- Functies overnemen
- Helpen om te begrijpen hoe deze functies werken




- AI helpt cognitive psychology/neuroscience om cognitive en hersenen te begrijpen
- Congitive psychology/neurosceince helpen AI om cognitive en hersenen te stimuleren

, - Met die kennis kunnen we systemen ontwikkelen die taken faciliteren en/of overnemen… en
waarmee we interacteren.

Marr’s verklarings levels:

- Computational level: welke informatie wordt verwerkt
- Algorithmic level: hoe verwerken we deze informatie
- Implementation level: hoe zijn deze processen geïmplementeerd