Samenvatting Statistiek A
Wat is statistiek? De relatie tussen populatie en steekproef
Statistiek = de wetenschap van het verzamelen, samenvatten, presenteren en interpreteren van data
nodig bij opzetten, uitvoeren en beoordelen van onderzoek.
Essentieel onderdeel van empirisch kwantitatief onderzoek.
Wordt gebruikt bij beschrijvend en toetsend onderzoek
Beschrijvend onderzoek
We willen gegevens en data beschrijven.
Data presenteren
o Frequentie tabel, kruistabel
o Grafieken
Data samenvatten
o Centrummaat (vb. gemiddelde, mediaan)
o Spreidingsmaat (vb. standaardafwijking)
Voorbeelden toetsend onderzoek
Wil antwoord geven op een bepaalde vraag. Meestal met ja of nee antwoorden.
Vb. is de werktevredenheid op de werkvloer hoger onder mannen dan onder vrouwen?
Onderzoekscyclus
Populatie
= gehele groep van waar je onderzoek op wilt doen. Vb. alle Nederlanders.
Statistiek komt voor bij de data-analyse.
Van de populatie nemen we een steekproef. We nemen een steekproef omdat het niet haalbaar is
om informatie te verzamelen over de hele populatie.
Het kan zijn dat je in je steekproef bijvoorbeeld heel veel rokers hebt t.o.v. niet rokers. Dit kan een
verminderde weergave geven van de gehele populatie.
Sampling variatie = van een populatie een steekproef genomen, en er ontstaat
variatie van resultaten van verschillende steekproeven. Er is sampling variatie.
In statistiek proberen we ondanks de sampling variatie toch iets te kunnen
zeggen over de hele populatie.
Typeringen van variabelen
Typen variabelen
Het analyseren, interpreteren en presenteren van data wordt bepaald door het type variabele:
Numerieke variabele
o Continu (vb. salaris) hebben elke mogelijke numerieke waarde 1.3, 4.6
o Discreet (vb. aantal huisbezoeken huisdokter) alleen hele, volledige getallen 1, 2
Categorische variabelen (veelvoorkomend: binaire/dummy variabelen (0 of 1))
o Ongeordend (vb. stad) verwijst naar een bepaalde categorie zonder volgorde
o Geordend (vb. zelf gerapporteerde gezondheid) goed – matig – slecht
Proporties (percentage) gaan van 0 naar 1, of percentages gaan van 0 tot 100
, 4 meetniveau’s
Wordt eerder bij toetsend onderzoek gebruik.
Nominaal ongeordend categorische variabele
Ordinaal geordende categorische variabele
Interval continue numerieke variabele
Ratio discreet numerieke variabele
Functioneel onderscheid variabelen
Afhankelijke variabele
o Outcome
o Te verklaren variabele
o Y-variabele
Onafhankelijke variabele
o Exposure/identifying factors
o Verklarende variabele
o X-variabele
Presenteren van variabelen
Presenteren van variabelen
Het analyseren, interpreteren en presenteren van data wordt bepaald door het type variabele:
Categorische variabelen
o Absolute frequenties (frequentie)
o Relatieve frequenties (percentages)
Grafische weergave: staaf- of taartdiagrammen
Numerieke variabelen
o Frequentie verdeling
Grafische weergave: histogram, frequentie polygoon
Verschil histogram en staafdiagram: staafdiagram gaat over nominaal of ordinaal (categorische
variabelen), histogram gaat over interval of ratio (numerieke variabelen).
Categorische variabele: frequentietabel
Vraag: hoe zou u over het algemeen uw gezondheid noemen?
In eerste kolom: antwoordmogelijkheden
In tweede kolom: absolute frequenties
In derde kolom: relatieve frequenties (percentages)
In vierde kolom: som van alle percentages van voorgaande categorieën.
Grafische weergave
Staafdiagram (absolute of relatieve frequenties) of taartdiagram (relatieve frequenties)
Numerieke variabele
Van onze originele variabele (vb. leeftijd) maken we een categorische
variabele (opdelen in groepen).
x-as heeft een vaste meeteenheid.
Frequentiepolygoon = de lijn die door middel van de staven met elkaar
verbindt.
Wat is statistiek? De relatie tussen populatie en steekproef
Statistiek = de wetenschap van het verzamelen, samenvatten, presenteren en interpreteren van data
nodig bij opzetten, uitvoeren en beoordelen van onderzoek.
Essentieel onderdeel van empirisch kwantitatief onderzoek.
Wordt gebruikt bij beschrijvend en toetsend onderzoek
Beschrijvend onderzoek
We willen gegevens en data beschrijven.
Data presenteren
o Frequentie tabel, kruistabel
o Grafieken
Data samenvatten
o Centrummaat (vb. gemiddelde, mediaan)
o Spreidingsmaat (vb. standaardafwijking)
Voorbeelden toetsend onderzoek
Wil antwoord geven op een bepaalde vraag. Meestal met ja of nee antwoorden.
Vb. is de werktevredenheid op de werkvloer hoger onder mannen dan onder vrouwen?
Onderzoekscyclus
Populatie
= gehele groep van waar je onderzoek op wilt doen. Vb. alle Nederlanders.
Statistiek komt voor bij de data-analyse.
Van de populatie nemen we een steekproef. We nemen een steekproef omdat het niet haalbaar is
om informatie te verzamelen over de hele populatie.
Het kan zijn dat je in je steekproef bijvoorbeeld heel veel rokers hebt t.o.v. niet rokers. Dit kan een
verminderde weergave geven van de gehele populatie.
Sampling variatie = van een populatie een steekproef genomen, en er ontstaat
variatie van resultaten van verschillende steekproeven. Er is sampling variatie.
In statistiek proberen we ondanks de sampling variatie toch iets te kunnen
zeggen over de hele populatie.
Typeringen van variabelen
Typen variabelen
Het analyseren, interpreteren en presenteren van data wordt bepaald door het type variabele:
Numerieke variabele
o Continu (vb. salaris) hebben elke mogelijke numerieke waarde 1.3, 4.6
o Discreet (vb. aantal huisbezoeken huisdokter) alleen hele, volledige getallen 1, 2
Categorische variabelen (veelvoorkomend: binaire/dummy variabelen (0 of 1))
o Ongeordend (vb. stad) verwijst naar een bepaalde categorie zonder volgorde
o Geordend (vb. zelf gerapporteerde gezondheid) goed – matig – slecht
Proporties (percentage) gaan van 0 naar 1, of percentages gaan van 0 tot 100
, 4 meetniveau’s
Wordt eerder bij toetsend onderzoek gebruik.
Nominaal ongeordend categorische variabele
Ordinaal geordende categorische variabele
Interval continue numerieke variabele
Ratio discreet numerieke variabele
Functioneel onderscheid variabelen
Afhankelijke variabele
o Outcome
o Te verklaren variabele
o Y-variabele
Onafhankelijke variabele
o Exposure/identifying factors
o Verklarende variabele
o X-variabele
Presenteren van variabelen
Presenteren van variabelen
Het analyseren, interpreteren en presenteren van data wordt bepaald door het type variabele:
Categorische variabelen
o Absolute frequenties (frequentie)
o Relatieve frequenties (percentages)
Grafische weergave: staaf- of taartdiagrammen
Numerieke variabelen
o Frequentie verdeling
Grafische weergave: histogram, frequentie polygoon
Verschil histogram en staafdiagram: staafdiagram gaat over nominaal of ordinaal (categorische
variabelen), histogram gaat over interval of ratio (numerieke variabelen).
Categorische variabele: frequentietabel
Vraag: hoe zou u over het algemeen uw gezondheid noemen?
In eerste kolom: antwoordmogelijkheden
In tweede kolom: absolute frequenties
In derde kolom: relatieve frequenties (percentages)
In vierde kolom: som van alle percentages van voorgaande categorieën.
Grafische weergave
Staafdiagram (absolute of relatieve frequenties) of taartdiagram (relatieve frequenties)
Numerieke variabele
Van onze originele variabele (vb. leeftijd) maken we een categorische
variabele (opdelen in groepen).
x-as heeft een vaste meeteenheid.
Frequentiepolygoon = de lijn die door middel van de staven met elkaar
verbindt.
