100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached 4.2 TrustPilot
logo-home
Summary

Samenvatting statistiek 2 - correlaties

Rating
-
Sold
-
Pages
13
Uploaded on
23-12-2025
Written in
2024/2025

statistiek 2 - correlaties

Institution
Course









Whoops! We can’t load your doc right now. Try again or contact support.

Written for

Institution
Study
Course

Document information

Uploaded on
December 23, 2025
Number of pages
13
Written in
2024/2025
Type
Summary

Subjects

Content preview

H12 Correlaties


12.1 Inleiding




 Maten van
samenhang:
o Meest gebruikte maat: correlatiecoëfficiënt
 -1 < corr < +1
 Corr = +1  perf. Pos.
lineair verband
 Corr = -1 
perf.neg.lineair verband
 Corr = 0  geen lineair
verband
o Samenhang of associatie tussen
twee variabelen: in welke mate
sprake van lineair verband?
 Onderzoekssituatie: relatie met andere variabelen (vb: hoe gaat de cholestrol en de
leeftijd zich verhouden tov elkaar?)
 Onderzoeken door correlaties
 Correlaties onderzoeken:
 Parametrisch: Pearson correlatietoets
 Niet-parametrisch: Spearman & Kendall’s correlatietoets
§ Twee doeleinden:
Ø Descriptief: beschrijft band tussen twee metrische (of ordinale) variabelen 
binnen steekproef
Ø Inferentieel: gebruikt om te toetsen of die band significant is 
veralgemenen naar de populatie
4 correlatietoetsen:

, H12 Correlaties


Ø Pearson correlatietoets:
• Parametrische toets
• Toetst lineair verband tussen twee metrische variabelen
Ø Partiële correlatietoets:
• Pearson correlatietoets, gecontroleerd voor één of meerdere
covarianten
Ø Spearman rangcorrelatietoets:
• Non-parametrisch alternatief voor Pearson correlatietoets (nominaal
of ordinaal)
Ø Kendall’s tau correlatietoets:
• Alternatieve toets voor Spearman rangcorrelatietoets
• Bij zeer kleine steekproeven
• (nominaal of ordinaal)


https://www.youtube.com/watch?v=9H-dcZOlY5I

12.2 Correlatie: het lineaire verband tussen twee variabelen
1. Correlatie versus causaliteit
§ Causaliteit = oorzakelijkheid
§ Correlatie = samenhang
§ Niet gelijk aan elkaar
§ Hoewel correlatie een eenvoudige maat is voor de mate van lineaire samenhang, wil
het vinden van een dergelijke samenhang nog niet zeggen dat er ook sprake is van
een causale samenhang.
§ Schijncorrelaties = hebben niks met elkaar te maken
§ Bv. Ijsjes en korte rokken
§ Door storende variabelen
§ Kan gebruikt worden om dingens te voorspellen  lineaire regressie

2. Scatterplots en correlatiecoëfficiënten
 Spreidingsdiagram maken
o Leeftijd = x-as
o Cholesterol = y-as
 Kijk naar verbanden, patronen dat geen rechte lijnen zijn
 Niet duidelijk?  correlatie opvragen
 Dubbelklik op grafiek  Data label mode  op punt staan  nummer van de rij van
die waarde
 OF  Add fit line at total  visuele correlatie  lichtjes stijgend  stijgende
correlatie
 Voorspelling doen: waarde invullen in functievoorschrift
 Correlatiecoëfficiënt = cijfermatige uitdrukking van lineair verband
$8.70
Get access to the full document:

100% satisfaction guarantee
Immediately available after payment
Both online and in PDF
No strings attached

Get to know the seller
Seller avatar
s0222682

Also available in package deal

Get to know the seller

Seller avatar
s0222682 Universiteit Antwerpen
Follow You need to be logged in order to follow users or courses
Sold
New on Stuvia
Member since
8 hours
Number of followers
0
Documents
69
Last sold
-

0.0

0 reviews

5
0
4
0
3
0
2
0
1
0

Recently viewed by you

Why students choose Stuvia

Created by fellow students, verified by reviews

Quality you can trust: written by students who passed their tests and reviewed by others who've used these notes.

Didn't get what you expected? Choose another document

No worries! You can instantly pick a different document that better fits what you're looking for.

Pay as you like, start learning right away

No subscription, no commitments. Pay the way you're used to via credit card and download your PDF document instantly.

Student with book image

“Bought, downloaded, and aced it. It really can be that simple.”

Alisha Student

Frequently asked questions