Beschrijvende statistiek
Voorkennis begrijpende statistiek
Belangrijk overzicht
Het meetniveau bepaalt hoe we gegevens kunnen verwerken, analyseren en interpreteren
Bv.
Nominaal: man/vrouw, menu afhaal chinees
Ordinaal: opleidingsniveau, hoe moet je vlees gebakken zijn? (afstanden zijn niet gelijk)
Interval: temperatuur (nulpunt arbitrair bepaald)
Ratio: leeftijd, geld betalen
SD: parameter van spreiding (gemiddelde afwijking van gemiddelde)
, Kurtosis: parameter van vorm
Percentiel: parameter van positie/ligging
Verbanden (=’relaties’) beschrijven (BELANGRIJK)
1e vraag die je je moet stellen = meetniveau van de variabelen?
o Kruistabelanalyse
Nominaal
Ordinaal
o Spreidingsdiagram, correlatie, regressie, ...
Interval
Ratio
Likertschalen
Ligt tussen -1 en +1
Richting afhankelijk van teken (+ of -)
Sterkte afhankelijk van absolute waarde (dichter of verder van 1)
o Richtlijnen voor interpretatie van verband tussen psychologische
eigenschappen (schema van buiten kennen)
o
o r = 0: geen lineair verband
OPGELET MET CORRELATIES!
Als je een variabele laat correleren met zichzelf is dat altijd 1
Als men een correlatie berekent met bv. geslacht, zeggen die getallen inhoudelijk
niets, ze zijn niet zinvol om te berekenen. Want geslacht heeft een nominaal
meetniveau
Opletten met de meetschaal van de variabelen
Correlatie is enkel lineair verband
Correlaties zijn gevoelig voor uitbijters (outliers)
Opletten voor Restriction of range-fenomeen:
o = Nulcorrelaties bij een subgroup van je data (beperkte range) maskeren een
sterkere correlatie in de totale steekproef
Correlaties geven een verband aan, maar niet noodzakelijk een causaal verband
(oorzakelijk verband)
Toetsend heeft betrekken op de hele populatie en beschrijvende alleen op de steekproef.
Beschrijvende versus toetsende statistiek
Beschrijvende statistiek
o Uitspraken
Hebben betrekking op de steekproef
o Doel
Hoe ziet de steekproef eruit?
Datareductie
o Relevante vraagstelling
Voorkennis begrijpende statistiek
Belangrijk overzicht
Het meetniveau bepaalt hoe we gegevens kunnen verwerken, analyseren en interpreteren
Bv.
Nominaal: man/vrouw, menu afhaal chinees
Ordinaal: opleidingsniveau, hoe moet je vlees gebakken zijn? (afstanden zijn niet gelijk)
Interval: temperatuur (nulpunt arbitrair bepaald)
Ratio: leeftijd, geld betalen
SD: parameter van spreiding (gemiddelde afwijking van gemiddelde)
, Kurtosis: parameter van vorm
Percentiel: parameter van positie/ligging
Verbanden (=’relaties’) beschrijven (BELANGRIJK)
1e vraag die je je moet stellen = meetniveau van de variabelen?
o Kruistabelanalyse
Nominaal
Ordinaal
o Spreidingsdiagram, correlatie, regressie, ...
Interval
Ratio
Likertschalen
Ligt tussen -1 en +1
Richting afhankelijk van teken (+ of -)
Sterkte afhankelijk van absolute waarde (dichter of verder van 1)
o Richtlijnen voor interpretatie van verband tussen psychologische
eigenschappen (schema van buiten kennen)
o
o r = 0: geen lineair verband
OPGELET MET CORRELATIES!
Als je een variabele laat correleren met zichzelf is dat altijd 1
Als men een correlatie berekent met bv. geslacht, zeggen die getallen inhoudelijk
niets, ze zijn niet zinvol om te berekenen. Want geslacht heeft een nominaal
meetniveau
Opletten met de meetschaal van de variabelen
Correlatie is enkel lineair verband
Correlaties zijn gevoelig voor uitbijters (outliers)
Opletten voor Restriction of range-fenomeen:
o = Nulcorrelaties bij een subgroup van je data (beperkte range) maskeren een
sterkere correlatie in de totale steekproef
Correlaties geven een verband aan, maar niet noodzakelijk een causaal verband
(oorzakelijk verband)
Toetsend heeft betrekken op de hele populatie en beschrijvende alleen op de steekproef.
Beschrijvende versus toetsende statistiek
Beschrijvende statistiek
o Uitspraken
Hebben betrekking op de steekproef
o Doel
Hoe ziet de steekproef eruit?
Datareductie
o Relevante vraagstelling
