Garantie de satisfaction à 100% Disponible immédiatement après paiement En ligne et en PDF Tu n'es attaché à rien 4.2 TrustPilot
logo-home
Resume

Samenvatting Statistiek II (2)

Note
-
Vendu
1
Pages
17
Publié le
19-11-2021
Écrit en
2020/2021

Statistiek II aan de UA, gedoceerd door Karel Neels. Mijn resultaat: 17/20.











Oups ! Impossible de charger votre document. Réessayez ou contactez le support.

Infos sur le Document

Livre entier ?
Oui
Publié le
19 novembre 2021
Nombre de pages
17
Écrit en
2020/2021
Type
Resume

Aperçu du contenu

STATISTIEK II: MULTIVARIATE ANALYSE 2021

DEEL 1: PROBLEEMSTELLING
HOOFDSTUK 1: PROBLEEM NAAR ANALYSE
1. Notatie
 Type onderzoeksvragen: probleemkenmerk, probleemrelatie, datareductie
 Types variabelen
o Manifeste
 Continue: kwantitatieve (interval- of ratio niveau)
 Discrete: dichotoom of polytoom // nominaal of ordinaal
o Latente
 Types samenhang
o Symmetrisch= zonder causale richting aangeduid
o Lineair symmetrisch= causaal effect met constante verandering in y bij toename x
o Niet-lineair asymmetrisch= causaal effect met graduele verandering
o Interactie-effect = combinatie van variabelen zorgt voor asymmetrisch causaal effect
2. Sociaalwetenschappelijke probleemstelling en hun basisformat (SIRIS)
 Directe causaliteit
 Schijnbare causaliteit: een externe variabele (i.e. causale antecedent) zorgt in werkelijkheid
voor causaliteit
» Bivariate regressie ‘verdwijnt’ na controle (= modelspecificatie)
 Indirecte causaliteit: intermediaire variabele (tussenin) zorgt voor de causaliteit
» Bivariate regressie ‘verdwijnt’ na controle (= modelspecificatie)
 Replicatie: na controle blijft samenhang hetzelfde
 Interactieve structuur: gecombineerd effect brengt causaliteit (niet additief onderling)
 Suppressie van samenhang: aanwezig suppressor doet causaliteit verdwijnen
» Twee tegengestelde effecten onderdrukken samenhang
» Bivariate regressie ‘verdwijnt’ na controle (= modelspecificatie)

DEEL 2: BASIS STATISTIEK
HOOFDSTUK 2: METEN EN MEETNIVEAUS
1. Wat is meten? Terminologie
 Equivalentenklasse = deelverzameling uit populatie die observaties met gelijkwaardig
kenmerk groepeert
 Meetschaal = elke klasse krijgt een waarde (7 jaar, 2 meter, 16 liter, …)
 Kwalitatieve waarden of modaliteiten: namen
 Kwantitatieve waarden: cijfers (die indien nodig werkelijke hiërarchie of intrinsieke rangorde
weerspiegelen)
2. Eigenschappen van meetschalen
 Ordinaal: ordenbaarheid die hiërarchie impliceert
 Interval: meeteenheid die ‘afstand’ tussen bepaalde meetwaarden uitdrukt (// intensiteit
bestudeerd kenmerk)
 Ratio: waarde 0 impliceert afwezigheid (i.e. aanwezigheid absoluut nulpunt)
3. Meetniveaus (rangorde tussen meetschalen)
 Nominaal: categorisch of discreet, met onderling inwisselbare categorieën

,  Ordinaal: categorisch of discreet, hiërarchie tussen categorieën
 Interval: continu, met meeteenheid
 Ratio: continu, met meeteenheid en absoluut nulpunt
 Dummy-variabelen [0,1]: dichotoom categorisch MAAR meeteenheid en absoluut
nulpunt DUS ratiovariabele




HOOFDSTUK 3: FREQUENTIEVERDELINGEN & GRAFISCHE
VOORSTELLINGEN
1. Nominale variabelen
 Frequentietabel
o Absolute frequentie (Fi): aantal waarnemingen in een klasse
o Relatieve frequentie (fi): Fi gedeeld door totaal aantal waarnemingen
 Grafisch: histogram & cirkeldiagram
2. Ordinale variabelen
 Frequentietabel
o Absolute cumulatieve frequentie (Kxi): Fi klasse + Fi vorige klassen
o Relatieve cumulatieve frequentie: fi klasse + fi vorige klassen
 Grafisch: staafdiagram, histogram, cumulatieve frequentiefunctie
3. Interval- en ratiovariabelen
 Niet-in-klassen gegroepeerde gegevens
o Frequentietabel (als waargenomen waarden (k) niet te omvangrijk is)
o Grafisch: staafdiagram, frequentiepolygoon (want continu), histogram, cum. freq. functie
 Klassen gegroepeerde gegevens (= waarnemingsklassen)
o Bepaling van de klasse
» STAP 1: Variatiebreedte (V) of range = max Xi – min Xi
» STAP 2: Aantal klassen bepalen (enkel tussen 5 en 15)
» STAP 3: Klasse lengte, liefst van gelijke lengtes (V/aantal klassen)
» STAP 4: Klassemidden (xj) → bepaalt ook klassegrenzen
 Discrete variabelen: wordt vervangen door continu interval, bv. 23 wordt
[22,5;23,5]
 Continue variabelen: blijven hetzelfde
o Grafisch: frequentieveelhoek, cumulatieve freq. Diagram
HOOFDSTUK 4: UNIVARIATE STATISTISCHE PARAMETERS
1. Maatstaven voor ligging (op x-as) en centrale tendens (representatie voor ‘hele’ verdeling)
 NOM: Modus (x0) en modale klasse [midden van modale klasse is modus]
» Zeer makkelijk MAAR niet per se uniek en te geconcentreerd
 ORD: Mediaan en kwantielen (kwartielen, decielen, percentielen)
» Ongevoelig voor uitschieters, heeft voor- en nadelen
 Gemiddeldes
o INT: Rekenkundig
o RATIO (+): Meetkundig

, o RATIO: Harmonisch
2. Maatstaven voor spreiding
 Variatiebreedte (V) of range: grootste min kleinste waarneming
 Kwantielafstand: interval tussen waarden van kwantielen (bv; interkwartiel, - deciel, …)
 Momenten (m) = rekenkundig gemiddelde van ([afwijkingsscores tot een bepaald punt],
wordt specifieker met elke hogere macht)
o Gewone momenten: bepaald punt of norm, is nul
o Centraal moment van de eerste rang: bepaald punt of norm, is gemiddelde
 Gemiddelde absolute afwijking (e): in absolute cijfers dus tekens vallen weg
 Variatie (SS): som van alle kwadrateerde afwijkingsscores t.o.v. gemiddelde
[Variatiecoëfficiënt: s/rekenkundig gemiddelde]
o Variantie (s2) = SS/n [standaardafwijking (s) = wortel variantie]
o Gestandaardiseerd: z-score = [Xi- rekenkundig gemiddelde]/s
(geeft aantal standaardafwijkingen boven of onder gemiddelde weer)
3. Maatstaven voor symmetrie (vorm): informatie over scheefheid verdeling
 Volledige symmetrie: modus/mediaan/gemiddeldes vallen samen en zijn spiegel-as
 Positieve asymmetrie: rechtsscheef dus helt naar (L)inks [negatief andersom]
 Empirische coëfficiënt Pearson: vergelijking mediaan en rek.gem. t.o.v. s
o Positief: positief asymmetrisch
o Nul: symmetrisch
o Negatief: negatief asymmetrisch
 Coëfficiënt Yule & Kendall: zelfde resultaten als empirische Pearson
 Oneven centrale momenten (tot 1e,3e,5e,…macht): zijn bij symmetrie gelijk aan nul
 Coëfficiënt Fischer (g1): derde centraal momenten (m 3)/s3
[g>0: positieve asymmetrie, g<0 negatieve asymmetrie]
 Coëfficiënt Pearson (b1): kwadrateren van Fisher (geeft geen richting want altijd positief)
4. Maatstaven voor kurtosis (vorm): platykurtisch, mesokurtisch, leptokurtisch
 Coëfficiënt Pearson (b2): m4/s4 → =3: meso, >3: lepto, <3: platy
 Coëfficiënt Fisher (g2): Pearson-3
€11,99
Accéder à l'intégralité du document:

Garantie de satisfaction à 100%
Disponible immédiatement après paiement
En ligne et en PDF
Tu n'es attaché à rien


Document également disponible en groupe

Thumbnail
Package deal
Semester 1
-
4 2021
€ 37,16 Plus d'infos

Faites connaissance avec le vendeur

Seller avatar
Les scores de réputation sont basés sur le nombre de documents qu'un vendeur a vendus contre paiement ainsi que sur les avis qu'il a reçu pour ces documents. Il y a trois niveaux: Bronze, Argent et Or. Plus la réputation est bonne, plus vous pouvez faire confiance sur la qualité du travail des vendeurs.
willemvanaquitanië Universiteit Antwerpen
Voir profil
S'abonner Vous devez être connecté afin de suivre les étudiants ou les cours
Vendu
15
Membre depuis
4 année
Nombre de followers
11
Documents
10
Dernière vente
10 mois de cela

0,0

0 revues

5
0
4
0
3
0
2
0
1
0

Récemment consulté par vous

Pourquoi les étudiants choisissent Stuvia

Créé par d'autres étudiants, vérifié par les avis

Une qualité sur laquelle compter : rédigé par des étudiants qui ont réussi et évalué par d'autres qui ont utilisé ce document.

Le document ne convient pas ? Choisis un autre document

Aucun souci ! Tu peux sélectionner directement un autre document qui correspond mieux à ce que tu cherches.

Paye comme tu veux, apprends aussitôt

Aucun abonnement, aucun engagement. Paye selon tes habitudes par carte de crédit et télécharge ton document PDF instantanément.

Student with book image

“Acheté, téléchargé et réussi. C'est aussi simple que ça.”

Alisha Student

Foire aux questions