STATISTIEK IN DE CRIMINOLOGIE – SAMENVATTING SEMESTER 1
HOOFDSTUK 2 – INLEIDENDE BEGRIPPEN
Inleiding
Onderzoekshypothese = een propositie, een veronderstelling die je wilt toetsen
Doel van nulhypothese = om een verband te weerleggen (er is geen statistisch significant tussen
twee kenmerken & de verschillen tussen de groepen bestaan door toevallige fouten)
Onderzoekseenheden/objecten = de personen of zaken waarover je iets zegt en een kenmerk
over beschrijft
Kenmerken = variabelen in een onderzoek (geslacht, leeftijd, vooropleiding, …)
Analyse-eenheid = eenheid waarop een criminoloog de statistische analyses uitvoert & daarna er
uitspraken over doet
Onderzoekspopulatie = de verzamelingen van individuen waarover we een uitspraak willen doen
Steekproef (n) = een staal van de onderzoekspopulatie, want populatie (N) bevragen is meestal
onmogelijk
moet toevalsgewijs worden samengesteld
moet representatief zijn
Representatief = wanneer een kenmerk in de steekproef evenveel voorkomt als in de
onderzoekspopulatie (anders is een bepaalde groep oververtegenwoordigd & de ander
ondervertegenwoordigd)
Spijbelaars zijn vaker afwezig dan niet-spijbelaars in een enquêtes die op school worden afgenomen
Respondenten = personen die we uiteindelijk bevraagd hebben & een deelverzameling van de
onderzoekspopulatie
Sociale wetmatigheden = empirische generalisaties & probabilistisch
Empirische generalisaties = algemene uitspraken op basis van waarnemingen of
gegevens uit onderzoek (zijn niet abslouut waar)
Probabilistisch = kansverhogend of kansverlagend
Statistiek kan nooit een “bewijs” leveren voor een oorzaak-gevolg relatie
Hoewel statistiek geen causaliteit kan bewijzen, veronderstellen oorzaak-gevolg relaties wel
statistische samenhang
Conceptualiseren van de eenheden = duidelijk definiëren van de begrippen die je in je
onderzoek gebruikt
Afbakenen van de eenheden = bepalen van wie of wat je precies gaat onderzoeken
Beschrijvende & inductieve/ inferentiële statistiek
Beschrijvende statistiek = kenmerken weergeven op een synthetische/ samenvattende wijze die
voorkomen in een onderzoekspopulatie of steekproef, wanneer we niet alle eenheden kunnen
bevragen
Hoe kunnen grote hoeveelheden van gegevens zo overzichtelijk mogelijk gepresenteerd
worden?
Beperkingen = momentopname, gegevens kunnen niet veralgemeend worden naar andere
personen, eenheden/ tijd
= geen sprake van causaliteit, want we veronderstellen (hypothesen
opschrijven)
Inductieve statistiek = veralgemenen van de gegevens verzameld voor een steekproef naar de
onderzoekspopulatie
Kwantitatieve uitspraken over populatie door steekproef
STATISTIEK 1
, creëert toetsbare stellingen (extrapoleren)
Het voorkomen van een kenmerk in de onderzoekspopulatie tussen een aantal kenmerken
Soorten onderzoeksvragen
Beschrijvende onderzoeksvragen
= kwantitatieve samenvatting (beschrijving) van het fenomeen
Wat is de genderratio bij seksueel-slachtofferschap?
Exploratieve/ verkennende onderzoeksvragen
= kwantitatieve verkenning van het fenomeen & aftasten van (nieuwe) veronderstellingen
Is er een verband tussen het onderschrijven van traditionele visies op gender en
slachtofferschap van seksueel geweld?
Verklarende onderzoeksvragen
= kwantitatieve verklaring van de geobserveerde verschillen (variabiliteit) in een
uitkomstvariabele door kenmerken die eigen zijn aan een theoretisch paradigma
In hoeverre verklaart de woongeschiedenis van een inbreker zijn doelwitkeuze?
Statistische eenheden
Statistische eenheden = onderzoekseenheden waar men een uitspraak over wil doen
Inwoners van een bepaald gebied, studenten, verdachten, huishoudens, …
Variabelen = kenmerken van statistische eenheden die variëren & verschillende scores hebben op
een bepaald kenmerk
Variabiliteit/ spreiding = verschillen in relevante kenmerken van de eenheden
Constante = wanneer alle eenheden dezelfde waarde hebben & niet variëren (nutteloos om te
onderzoeken)
Uni-, bi- & multivariate statistiek
Univariate statistiek heeft slechts 1 variabele
Univariate analyse = analyse van 1 kenmerk dat varieert & heeft maten van centraliteit
+ spreiding (gemiddelde & standaardafwijking)
Bivariate statistiek heeft 2 variabelen
Bivariate analyse = analyse waarbij 2 variabelen met elkaar in verband gebracht worden,
er word gekeken naar de samenhang (covariatie & correlatie)
Multivariate statistiek heeft meer dan 2 variabelen (multivariabelen analyse)
o Het is niet voldoende om enkel de relatie tussen 2 variabelen te meten, hierdoor
kunnen foutieve conclusies gemaakt worden
Onderzoeksvragen in de kwantitatieve criminologie bestaan uit deze 3 soorten analyses
Statistische analysetechnieken = dependent of niet-dependent
Dependent = veronderstellen een oorzaak-gevolg relatie
Regressieanalyse als dependente analysetechniek
Niet-dependent = veronderstellen geen oorzaak-gevolg relatie (enkel samenhang)
Correlatieanalyse
STATISTIEK 2
,Meetniveaus van variabelen
Categorische meetniveaus
o Nominaal
= uitputtende & uitsluitende categorieën & geen ordening mogelijk
Exclusiviteit = categorieën mogen elkaar niet overlappen
Exhaustiviteit = elk geval moet in een categorie kunnen worden gebracht
Geslacht, geboorteland
o Ordinaal
= ordening (rangordening) is mogelijk in de mate waarin een kenmerk voorkomt
(meer of minder) & er is een continuüm
Opinievragen (helemaal niet akkoord – helemaal wel akkoord), opleidingsniveau
(basis, middelbaar, hoger, …)
Metrische meetniveaus
o Interval
= vaste (gelijke) afstanden met exacte betekenis tussen categorieën & natuurlijk/
absoluut nulpunt ontbreekt
Temperatuur in Celsius, geboortejaar
o Ratio
= vaste (gelijke) afstanden met exacte betekenis tussen categorieën & heeft wel
een natuurlijk/ absoluut nulpunt
Temperatuur in Kelvin, lengte, criminaliteit, inkomen
Meetniveau Classificatie Totale ordening Meeteenheid Absoluut nulpunt
Nominaal Ja Neen Neen Neen
Ordinaal Ja Ja Neen Neen
Interval Ja Ja Ja Neen
Ratio Ja Ja Ja Ja
Discrete & continue variabelen
Discrete variabelen = verzameling van de natuurliijke getallen ( N ) & aftelbaar oneindige
uitkomstenverzameling (+ 1 is telkens mogelijk), meetschaal is beperkt tot een telbaar aantal
waarden (geen negatieve & kommagetallen)
Aantal kinderen, aantal delicten
Continue variabelen = verzameling van de reële getallen ( R ¿ & overaftelbare oneindige
uitkomstenverzameling (kan steeds preciezer)
Tijd, afstand
Datamatrix: input van statistische analyse
Ontelbare gegevens worden verzameld in databanken
Gegevensmatrix bevat de informatie van elke statistische eenheid waarover men informatie heeft
verzameld
Deze informatie heeft betrekking op variabelen & de statistische eenheden nemen
hierdoor verschillende waarden aan
R*K tabel geeft vorm aan de gegevensmatrix
Bevat informatie in rijen (R) & kolommen (K)
Rijen worden gevormd door de respondenten met elk hun respondentennummer
Kolommen worden gevormd door kenmerken van deze respondenten of de
variabelen
STATISTIEK 3
, Variabiliteit & verschil
Statistiek draait om het begrijpen (beschrijven, verklaren & beperken) van verschillen (variabiliteit
& onzekerheid)
Waarom verschillen eerstejaarsstudenten in de mate waarin ze seksueel slachtoffer worden?
Onderzoekseenheden waarover men uitspraken wil doen, moeten dus onderling verschillen
(variabiliteit) op de bestudeerde kenmerken (variabelen)
Mate waarin eerstejaarsstudenten seksueel slachtoffer worden, verschilt tussen
eerstejaarsstudenten? (geen, veel)
Verschil impliceert onzekerheid ( Δ )
We kunnen niet met zekerheid zeggen welke eerstejaarsstudenten wel of niet slachtoffer zullen
worden
Doel = onzekerheid ( Δ ) te modeleren en reduceren
Waarom wordt de ene eerstejaarsstudent wél seksueel slachtoffer en de andere niet?
Indien geen verschil, dan vervalt een variabele tot een constante & is er zekerheid)
Indien elke eerstejaarsstudent in dezelfde mate seksueel slachtoffer wordt (of niet),
kan je geen kenmerken
gebruiken om de mate van seksueel slachtofferschap te verklaren
Gevolg = er valt ultiem niets te begrijpen of te verklaren, er is geen
onzekerheidsprobleem meer om op te lossen
Wanneer is er voldoende spreiding/ variabiliteit?
Wanneer elk kenmerk (variabele) dient minstens 2 verschillende waarden te hebben
Man of vrouw, café of geen café
Per waarde minstens 1 onderzoekseenheid
Sommatieteken
Gebruik van letter sigma ( Σ ¿
Sommatieteken wordt gebruikt om de som van de waarden weer te geven (wordt niet vaak
gebruikt)
n
∑(i=1) ▒ xi = 𝑥1 + 𝑥2 + ⋯ + 𝑥𝑛
n = aantal getallen
∑ = hoofdletter sigma uit Griekse alfabet
𝑥𝑖 = de x-waarden
𝑖 = de index, die de beginplaats aangeeft van de som
i
∑ (i=1 )5 2 = 2^1 + 2^2 + 2^3 + 2^4 + 2^5 = 2 + 4 + 8 + 16 + 32 = 62
STATISTIEK 4
HOOFDSTUK 2 – INLEIDENDE BEGRIPPEN
Inleiding
Onderzoekshypothese = een propositie, een veronderstelling die je wilt toetsen
Doel van nulhypothese = om een verband te weerleggen (er is geen statistisch significant tussen
twee kenmerken & de verschillen tussen de groepen bestaan door toevallige fouten)
Onderzoekseenheden/objecten = de personen of zaken waarover je iets zegt en een kenmerk
over beschrijft
Kenmerken = variabelen in een onderzoek (geslacht, leeftijd, vooropleiding, …)
Analyse-eenheid = eenheid waarop een criminoloog de statistische analyses uitvoert & daarna er
uitspraken over doet
Onderzoekspopulatie = de verzamelingen van individuen waarover we een uitspraak willen doen
Steekproef (n) = een staal van de onderzoekspopulatie, want populatie (N) bevragen is meestal
onmogelijk
moet toevalsgewijs worden samengesteld
moet representatief zijn
Representatief = wanneer een kenmerk in de steekproef evenveel voorkomt als in de
onderzoekspopulatie (anders is een bepaalde groep oververtegenwoordigd & de ander
ondervertegenwoordigd)
Spijbelaars zijn vaker afwezig dan niet-spijbelaars in een enquêtes die op school worden afgenomen
Respondenten = personen die we uiteindelijk bevraagd hebben & een deelverzameling van de
onderzoekspopulatie
Sociale wetmatigheden = empirische generalisaties & probabilistisch
Empirische generalisaties = algemene uitspraken op basis van waarnemingen of
gegevens uit onderzoek (zijn niet abslouut waar)
Probabilistisch = kansverhogend of kansverlagend
Statistiek kan nooit een “bewijs” leveren voor een oorzaak-gevolg relatie
Hoewel statistiek geen causaliteit kan bewijzen, veronderstellen oorzaak-gevolg relaties wel
statistische samenhang
Conceptualiseren van de eenheden = duidelijk definiëren van de begrippen die je in je
onderzoek gebruikt
Afbakenen van de eenheden = bepalen van wie of wat je precies gaat onderzoeken
Beschrijvende & inductieve/ inferentiële statistiek
Beschrijvende statistiek = kenmerken weergeven op een synthetische/ samenvattende wijze die
voorkomen in een onderzoekspopulatie of steekproef, wanneer we niet alle eenheden kunnen
bevragen
Hoe kunnen grote hoeveelheden van gegevens zo overzichtelijk mogelijk gepresenteerd
worden?
Beperkingen = momentopname, gegevens kunnen niet veralgemeend worden naar andere
personen, eenheden/ tijd
= geen sprake van causaliteit, want we veronderstellen (hypothesen
opschrijven)
Inductieve statistiek = veralgemenen van de gegevens verzameld voor een steekproef naar de
onderzoekspopulatie
Kwantitatieve uitspraken over populatie door steekproef
STATISTIEK 1
, creëert toetsbare stellingen (extrapoleren)
Het voorkomen van een kenmerk in de onderzoekspopulatie tussen een aantal kenmerken
Soorten onderzoeksvragen
Beschrijvende onderzoeksvragen
= kwantitatieve samenvatting (beschrijving) van het fenomeen
Wat is de genderratio bij seksueel-slachtofferschap?
Exploratieve/ verkennende onderzoeksvragen
= kwantitatieve verkenning van het fenomeen & aftasten van (nieuwe) veronderstellingen
Is er een verband tussen het onderschrijven van traditionele visies op gender en
slachtofferschap van seksueel geweld?
Verklarende onderzoeksvragen
= kwantitatieve verklaring van de geobserveerde verschillen (variabiliteit) in een
uitkomstvariabele door kenmerken die eigen zijn aan een theoretisch paradigma
In hoeverre verklaart de woongeschiedenis van een inbreker zijn doelwitkeuze?
Statistische eenheden
Statistische eenheden = onderzoekseenheden waar men een uitspraak over wil doen
Inwoners van een bepaald gebied, studenten, verdachten, huishoudens, …
Variabelen = kenmerken van statistische eenheden die variëren & verschillende scores hebben op
een bepaald kenmerk
Variabiliteit/ spreiding = verschillen in relevante kenmerken van de eenheden
Constante = wanneer alle eenheden dezelfde waarde hebben & niet variëren (nutteloos om te
onderzoeken)
Uni-, bi- & multivariate statistiek
Univariate statistiek heeft slechts 1 variabele
Univariate analyse = analyse van 1 kenmerk dat varieert & heeft maten van centraliteit
+ spreiding (gemiddelde & standaardafwijking)
Bivariate statistiek heeft 2 variabelen
Bivariate analyse = analyse waarbij 2 variabelen met elkaar in verband gebracht worden,
er word gekeken naar de samenhang (covariatie & correlatie)
Multivariate statistiek heeft meer dan 2 variabelen (multivariabelen analyse)
o Het is niet voldoende om enkel de relatie tussen 2 variabelen te meten, hierdoor
kunnen foutieve conclusies gemaakt worden
Onderzoeksvragen in de kwantitatieve criminologie bestaan uit deze 3 soorten analyses
Statistische analysetechnieken = dependent of niet-dependent
Dependent = veronderstellen een oorzaak-gevolg relatie
Regressieanalyse als dependente analysetechniek
Niet-dependent = veronderstellen geen oorzaak-gevolg relatie (enkel samenhang)
Correlatieanalyse
STATISTIEK 2
,Meetniveaus van variabelen
Categorische meetniveaus
o Nominaal
= uitputtende & uitsluitende categorieën & geen ordening mogelijk
Exclusiviteit = categorieën mogen elkaar niet overlappen
Exhaustiviteit = elk geval moet in een categorie kunnen worden gebracht
Geslacht, geboorteland
o Ordinaal
= ordening (rangordening) is mogelijk in de mate waarin een kenmerk voorkomt
(meer of minder) & er is een continuüm
Opinievragen (helemaal niet akkoord – helemaal wel akkoord), opleidingsniveau
(basis, middelbaar, hoger, …)
Metrische meetniveaus
o Interval
= vaste (gelijke) afstanden met exacte betekenis tussen categorieën & natuurlijk/
absoluut nulpunt ontbreekt
Temperatuur in Celsius, geboortejaar
o Ratio
= vaste (gelijke) afstanden met exacte betekenis tussen categorieën & heeft wel
een natuurlijk/ absoluut nulpunt
Temperatuur in Kelvin, lengte, criminaliteit, inkomen
Meetniveau Classificatie Totale ordening Meeteenheid Absoluut nulpunt
Nominaal Ja Neen Neen Neen
Ordinaal Ja Ja Neen Neen
Interval Ja Ja Ja Neen
Ratio Ja Ja Ja Ja
Discrete & continue variabelen
Discrete variabelen = verzameling van de natuurliijke getallen ( N ) & aftelbaar oneindige
uitkomstenverzameling (+ 1 is telkens mogelijk), meetschaal is beperkt tot een telbaar aantal
waarden (geen negatieve & kommagetallen)
Aantal kinderen, aantal delicten
Continue variabelen = verzameling van de reële getallen ( R ¿ & overaftelbare oneindige
uitkomstenverzameling (kan steeds preciezer)
Tijd, afstand
Datamatrix: input van statistische analyse
Ontelbare gegevens worden verzameld in databanken
Gegevensmatrix bevat de informatie van elke statistische eenheid waarover men informatie heeft
verzameld
Deze informatie heeft betrekking op variabelen & de statistische eenheden nemen
hierdoor verschillende waarden aan
R*K tabel geeft vorm aan de gegevensmatrix
Bevat informatie in rijen (R) & kolommen (K)
Rijen worden gevormd door de respondenten met elk hun respondentennummer
Kolommen worden gevormd door kenmerken van deze respondenten of de
variabelen
STATISTIEK 3
, Variabiliteit & verschil
Statistiek draait om het begrijpen (beschrijven, verklaren & beperken) van verschillen (variabiliteit
& onzekerheid)
Waarom verschillen eerstejaarsstudenten in de mate waarin ze seksueel slachtoffer worden?
Onderzoekseenheden waarover men uitspraken wil doen, moeten dus onderling verschillen
(variabiliteit) op de bestudeerde kenmerken (variabelen)
Mate waarin eerstejaarsstudenten seksueel slachtoffer worden, verschilt tussen
eerstejaarsstudenten? (geen, veel)
Verschil impliceert onzekerheid ( Δ )
We kunnen niet met zekerheid zeggen welke eerstejaarsstudenten wel of niet slachtoffer zullen
worden
Doel = onzekerheid ( Δ ) te modeleren en reduceren
Waarom wordt de ene eerstejaarsstudent wél seksueel slachtoffer en de andere niet?
Indien geen verschil, dan vervalt een variabele tot een constante & is er zekerheid)
Indien elke eerstejaarsstudent in dezelfde mate seksueel slachtoffer wordt (of niet),
kan je geen kenmerken
gebruiken om de mate van seksueel slachtofferschap te verklaren
Gevolg = er valt ultiem niets te begrijpen of te verklaren, er is geen
onzekerheidsprobleem meer om op te lossen
Wanneer is er voldoende spreiding/ variabiliteit?
Wanneer elk kenmerk (variabele) dient minstens 2 verschillende waarden te hebben
Man of vrouw, café of geen café
Per waarde minstens 1 onderzoekseenheid
Sommatieteken
Gebruik van letter sigma ( Σ ¿
Sommatieteken wordt gebruikt om de som van de waarden weer te geven (wordt niet vaak
gebruikt)
n
∑(i=1) ▒ xi = 𝑥1 + 𝑥2 + ⋯ + 𝑥𝑛
n = aantal getallen
∑ = hoofdletter sigma uit Griekse alfabet
𝑥𝑖 = de x-waarden
𝑖 = de index, die de beginplaats aangeeft van de som
i
∑ (i=1 )5 2 = 2^1 + 2^2 + 2^3 + 2^4 + 2^5 = 2 + 4 + 8 + 16 + 32 = 62
STATISTIEK 4
