Samenvatting Statistiek 2

H1: inleiding en werken met SPSS
1. Werken met SPSS
- Excel
- SPSS
o Data editor (*.sav)
 Data view
 Variable view
o Viewer (*.spv)
o Iets opslaan  zowel bij data editor & viewer
o Opties bij SPSS
 Info horizontaal over 1 persoon
 Verticaal: aantal proefpersonen
 Naam: niet te lang  kan volledig bij label + eenheid
 SPSS kan je vakjes leeglaten, excel niet
 Missing values: bv 999  wanneer iemand niet is komen opdagen voor bv test

2. Meetniveau bepalen
- Nominaal
o Geslacht
o Laagste niveau
o Onderscheid tussen categorieën, niet overlappend
o Geen ordening
o Alleen frequenties en percentages berekenen
o Codering (bv M voor man)
o Kwalitatieve data
- Ordinaal
o Opleidingsniveau
o Rangschikken + logische ordening
o Mediaan van bepalen (niet bij nominaal)
o Slecht – goed: waardering
o Michelinsterren: verschil tussen 1 & 2 sterren niet objectief bepalen, alleen weten 2 is beter dan 1
- Interval
o IQ, tijd op klok, °C
o Verschillen
o Je kan ermee rekenen  kwalitatief
o Verhoudingen zijn niet zinvol
o Willekeurig gekozen nulpunt
- Ratio
o Leeftijd, inkomen, aantal kinderen
o Verhoudingen zijn zinvol (bv 1/3de)
o Absoluut nulpunt
o 0 staat voor afwezigheid van een kenmerk
o Kelvin = ratio <-> celcius = interval

Oefentest + kennisclip op BB




1

, - Bij SPSS: scale
o Samen interval & ratio

3. Parametrisch  niet-parametrisch
- Niet-parametrisch testen als
o Nominale of ordinale variabele(n)
o Bij scale variabele:
 Steekproef klein 10 ≤ N < 30 &
 Variabele: niet normaal verdeeld (minstens 1 groep)
 Nagaan adhv
o Kolmogorov-smirnov test
o Shapiro-Wilk test
o Bij scale variabele: steekproeven heel klein N < 10

- Parametrisch testen
o Scale variabele: steekproeven (elk apart) voldoende groot N ≥ 30
o Scale variabele
 Steekproeven niet groot genoeg zijn 0 ≤ N < 30
 Variabele WEL normaal verdeeld (in elke groep)
 Nagaan adhv
o Kolmogrov-smirnov test
o Shapiro-wilk test
o Parametrisch testen = meer power

4. Niet gepaard (onafhankelijk)  gepaard (afhankelijk)

- Gepaard
o 2 of meer maal bij dezelfde personen een meting gedaan is
 Of sprake van “matched samples”
 = Niet dezelfde mensen meten maar in 2 steekproeven 2 mensen matchen (kenmerken die
bijna volledig identiek zijn, behalve voor de te onderzoeken variabele)
o Vb 1: bloeddruk meten met nieuw app en oud
o Vb 2: voor en na meting
o Metingen betrekking op zelfde P
 Niet onafhankelijke metingen  gepaarde


2

, - Niet – gepaard
o Aparte, onafhankelijke groepen, data zijn niet-gepaard
 Mannen en vrouwen vgl, P vs gezonden
o Vb 1: gemiddelde PPT-waarde van rechterhand verschillende CVS vs controlegroep
o Vb 2: lengte groep V en M
o Metingen betrekking op verschillende groepen  onafh metingen  niet-gepaard

- Beslissingsboom:
o Keuze parametrisch vs niet-parametrisch
o Keuze gepaard vs niet-gepaard

5. Toetsen van hypothesen
- Formuleer de nulhypothese (H0) & alternatieve hypothese (H1 of Ha)
o Nulhypothese: T-test: geen verschil
o Alternatieve: tegenovergestelde: wel verschil
- Toets de nulhypothese
o Bij elke toets een vaste nulhypothese
- Neem een beslissing: verwerp de nulhypothese of niet

- Testen met overschrijdingskans
o P > α: nulhypothese behouden
o P ≤ α: nulhypothese verwerpen & alternatieve hypothese aanvaarden
- Significantie α = 0,05 = 5%
o Indien niet vermeld in de opgave
- Andere waarden van α zijn mogelijk  vermelden in opgave
- Alternatieve manier van testen (H4)
o Testen met kritieke waarden
o Testen met betrouwbaarheidsintervallen




- Type 1 fout: kans is complementair aan betrouwbaarheid
o Significantieniveau = kans foutief verwerpen = α
o H0 verwerpen wanneer H0 juist is
- Type 2 fout: kans dat nulhypothese onterecht aanvaarden
o Complement van onderscheidingsvermogen = β
o H0 aanvaarden wanneer Ha juist is

Kennisclip H1. 02 & H1.03 + test




3