OMT 2 HOC
H0 INLEIDING
ONDERZOEKSHYPOTHESE (OF WERKHYPOTHESE)
= verwacht resultaat van de studie o.b.v.
• theorieën
• resultaten van voorgaande onderzoeken
• vorige ervaringen/observaties van onderzoeker
Alternatieve hypothese (Ha): Er is een verschil / verband / effect ! => Al dan niet te AANVAARDEN
vs.
Nulhypothese (H0): Er is géén verschil / verband / effect … => Al dan niet te VERWERPEN
POPULATIE EN STEEKPROEF
Universum => (onderzoeks)populatie => steekproef begin onderzoek => steekproef einde onderzoek
VALIDITEIT EN BETROUWBAARHEID
Validiteit
® Belangrijkste psychometrische eigenschap van een test / meetinstrument
® De mate waarin de test of het instrument effectief meet wat hij bedoelt te meten!
® Indicatie van de degelijkheid / accuraatheid van de test(resultaten)
Betrouwbaarheid
® Deelaspect van validiteit
® Is test / meetinstrument vrij van willekeurige fouten en/of toevallige factoren?
® De mate waarin test(resultaat) consistent of herhaalbaar is!
Þ Nooit valide indien niet betrouwbaar !!!
Þ Wel betrouwbaar maar niet valide kan (vb. Meetlat, die foutief geijkt is)
SOORTEN MEETSCHALEN
• Nominale schaal:
o Vb. Geslacht → man (=1) / vrouw (=2)
o kwalitatief, categorisch, geen kwantitatieve betekenis
• Ordinale schaal:
o Vb. Rangen in leger / sterrenindeling hotels
o kwalitatief, kan geordend worden, geen gelijke intervallen
• Interval schaal:
o Vb. Kalender- of jaartelling / temperatuur
o kwantitatief, gelijke intervallen, geen absoluut nulpunt, (dis)continu
• Ratio schaal:
o Vb. Gewicht / afstand / tijd / bedragen / aantallen / …
o kwantitatief, gelijke intervallen, wel absoluut nulpunt, (dis)continu
Þ Opm: een likert schaal is strikt genomen een ordinale schaal, maar wordt beschouwd als een intervalschaal
vanaf minimum 5 punten!
Þ Soort meetschaal bepaalt keuze statistische toetsen!!! 1
,SOORTEN VARIABELEN
Afhankelijke variabele (AV):
• Variabele waarvan men verwacht dat die zal variëren naargelang of onder invloed van de onafhankelijke variabele
• Variabele waarop men het effect van de onafhankelijke variabele wil onderzoeken
• « UITKOMSTMAAT »
Onafhankelijke variabele (OV):
• Conditie, eigenschap, methode, programma... waarvan men invloed of effect verwacht op afhankelijke variabele
Voorbeeld:
- OV = geslacht / AV = lichaamslengte
- OV = lichaamslengte / AV = afstand verspringen
BETWEEN subjects variabele:
• eigenschap of groepsvariabele die proefpersonen onderscheidt
• bv. geslacht: men kan niet tegelijk man en vrouw zijn
• bv. interventie: 3 verschillende fitheidstrainingsprogramma’s: 1/3de doet programma 1, 1/3de programma 2,
1/3de programma 3
WITHIN subjects variabele:
• variabele wordt gemeten bij alle proefpersonen
• herhaalde meting binnen eenzelfde individu
• bv. lichaamslengte gemeten op tijdstip A en tijdstip B
• bv. Coopertest na afloop van de fitheidstrainingsprogramma’s: 3x, want elke proefpersoon volgt elk programma
(eigen controle)
2
,H1: BESCHRIJVENDE STATISTIEK
INLEIDING
Variabele = kenmerk van proefpersoon uitgedrukt in een getal
Typen variabelen:
o Kwalitatief: nominale of ordinale schaal
o Kwantitatief: interval of ratio schaal
® Likert-schalen vanaf 5-punten!
Beschrijvende statistiek = gegevensverzameling beschrijven
o Exploratieve data-analyse !!!
® Elke variabele individueel gaan verkennen
® Dit doe je eerst grafisch (visualisatie), dan numeriek (data-reductie)
1. WEERGEVEN VAN VERDELINGEN MET GRAFIEKEN
GRAFIEKEN VOOR KWALITATIEVE VARIABELEN
= categorische variabelen
1. Staafdiagram
2. Taartdiagram
GRAFIEKEN VOOR KWANTITATIEVE VARIABELEN
• Verzameling getallen (bv. lichaamslengte in cm, n=12)
• In elke verzameling gegevens zekere variatie
• Variatiepatroon van kwant. variabele = verdeling van variabele
o Frequentietabel
o Grafische voorstelling:
§ Stamdiagrammen
§ Histogrammen
Stamdiagrammen
• « stam-en-blad » OF « stem-and-leaf »
• Doel: vorm van de verdeling in beeld brengen
• Voorbeeld: Aantal doelpunten per seizoen van 10 ploegen
21 13 8 19 14
26 12 24 9 14
• Stam (= alle cijfers behalve laatste) en blad (= laatste cijfer) definiëren
• Stammen in verticale lijst van klein naar groot ordenen (B→O)
• Verticale streep trekken aan de rechterkant van die kolom
• Bladen naast bijhorende stammen plaatsen van klein naar groot (L→R)
• Rug-aan-rug stamdiagram: 2 verwante verdelingen vergelijken
8652 | 0 | 89
77654 | 1 | 23449
1 | 2 | 146
• Stammen splitsen: 1ste stam 0 blad 0 tot 4, 2de stam 0 blad 5 tot 9
• Stammen afkappen: indien te veel cijfers, laatste weglaten
• Niet geschikt voor grote groepen / veel observaties
• Onderzoeken van verdeling: diagram op zijn kant zetten
3
, Histogrammen
• Aantal (freq) of percentage (rel freq) waarnemingen in elk interval
• HOE ?
® Verdeel data in klassen van gelijke breedte
® keuze maken over aantal te gebruiken klassen:
o te weinig: histogram = allemaal hoge blokken
o te veel: histogram = allemaal lage blokken
® Aantal per klasse = (relatieve) frequenties
® Histogram tekenen: geen horizontale ruimte tussen de klassen!
Voorbeeld
Toets bij 24 leerlingen : scores op 20
4 6 8 10 11 13 14 15 15 15 16 16
16 16 17 17 17 18 18 19 19 20 20 20
➔ Onderzoeken van verdelingen
Kijk in grafiek naar het globale patroon en opvallende afwijkingen
Eigenschappen:
• Centrum van de verdeling = MEDIAAN (of GEMIDDELDE)
• Spreiding = o.a. RANGE tussen minimum en maximum
• Eén top of verschillende = UNI- of MULTI MODAAL
o Modus = score die meest frequent voorkomt
• Vorm van de verdeling = SYMMETRISCH of SCHEEF
• Afwijkingen van de algemene vorm = UITBIJTERS (groot effect op centrum)
o Op zoek naar de oorzaak hiervan?
§ Soms hebben uitbijters een betekenis = niet weglaten
§ Fouten = weglaten (of indien mogelijk, corrigeren)
Tijdreeksgrafieken: lijndiagrammen
• Gegevens uitzetten tegen tijd of volgorde
• Tijd altijd op de horizontale as
• Observatie: trend:
o aanhoudende stijging of daling
o seizoensvariatie
o fluctuaties
o cycli
2. VERDELINGEN NUMERIEK BESCHRIJVEN
1. Eerst kijken naar de vorm van de verdeling op grafische manier
® Grafisch geeft ons enkel een idee ‘op het zicht’, geen exacte gegevens
2. Dan numeriek beschrijven:
o Centrum
o Spreiding
® Te berekenen voor gelijk welke kwantitatieve variabele
Variabele per variabele ! alvorens onderlinge verbanden / effecten / verschillen na te gaan
4
H0 INLEIDING
ONDERZOEKSHYPOTHESE (OF WERKHYPOTHESE)
= verwacht resultaat van de studie o.b.v.
• theorieën
• resultaten van voorgaande onderzoeken
• vorige ervaringen/observaties van onderzoeker
Alternatieve hypothese (Ha): Er is een verschil / verband / effect ! => Al dan niet te AANVAARDEN
vs.
Nulhypothese (H0): Er is géén verschil / verband / effect … => Al dan niet te VERWERPEN
POPULATIE EN STEEKPROEF
Universum => (onderzoeks)populatie => steekproef begin onderzoek => steekproef einde onderzoek
VALIDITEIT EN BETROUWBAARHEID
Validiteit
® Belangrijkste psychometrische eigenschap van een test / meetinstrument
® De mate waarin de test of het instrument effectief meet wat hij bedoelt te meten!
® Indicatie van de degelijkheid / accuraatheid van de test(resultaten)
Betrouwbaarheid
® Deelaspect van validiteit
® Is test / meetinstrument vrij van willekeurige fouten en/of toevallige factoren?
® De mate waarin test(resultaat) consistent of herhaalbaar is!
Þ Nooit valide indien niet betrouwbaar !!!
Þ Wel betrouwbaar maar niet valide kan (vb. Meetlat, die foutief geijkt is)
SOORTEN MEETSCHALEN
• Nominale schaal:
o Vb. Geslacht → man (=1) / vrouw (=2)
o kwalitatief, categorisch, geen kwantitatieve betekenis
• Ordinale schaal:
o Vb. Rangen in leger / sterrenindeling hotels
o kwalitatief, kan geordend worden, geen gelijke intervallen
• Interval schaal:
o Vb. Kalender- of jaartelling / temperatuur
o kwantitatief, gelijke intervallen, geen absoluut nulpunt, (dis)continu
• Ratio schaal:
o Vb. Gewicht / afstand / tijd / bedragen / aantallen / …
o kwantitatief, gelijke intervallen, wel absoluut nulpunt, (dis)continu
Þ Opm: een likert schaal is strikt genomen een ordinale schaal, maar wordt beschouwd als een intervalschaal
vanaf minimum 5 punten!
Þ Soort meetschaal bepaalt keuze statistische toetsen!!! 1
,SOORTEN VARIABELEN
Afhankelijke variabele (AV):
• Variabele waarvan men verwacht dat die zal variëren naargelang of onder invloed van de onafhankelijke variabele
• Variabele waarop men het effect van de onafhankelijke variabele wil onderzoeken
• « UITKOMSTMAAT »
Onafhankelijke variabele (OV):
• Conditie, eigenschap, methode, programma... waarvan men invloed of effect verwacht op afhankelijke variabele
Voorbeeld:
- OV = geslacht / AV = lichaamslengte
- OV = lichaamslengte / AV = afstand verspringen
BETWEEN subjects variabele:
• eigenschap of groepsvariabele die proefpersonen onderscheidt
• bv. geslacht: men kan niet tegelijk man en vrouw zijn
• bv. interventie: 3 verschillende fitheidstrainingsprogramma’s: 1/3de doet programma 1, 1/3de programma 2,
1/3de programma 3
WITHIN subjects variabele:
• variabele wordt gemeten bij alle proefpersonen
• herhaalde meting binnen eenzelfde individu
• bv. lichaamslengte gemeten op tijdstip A en tijdstip B
• bv. Coopertest na afloop van de fitheidstrainingsprogramma’s: 3x, want elke proefpersoon volgt elk programma
(eigen controle)
2
,H1: BESCHRIJVENDE STATISTIEK
INLEIDING
Variabele = kenmerk van proefpersoon uitgedrukt in een getal
Typen variabelen:
o Kwalitatief: nominale of ordinale schaal
o Kwantitatief: interval of ratio schaal
® Likert-schalen vanaf 5-punten!
Beschrijvende statistiek = gegevensverzameling beschrijven
o Exploratieve data-analyse !!!
® Elke variabele individueel gaan verkennen
® Dit doe je eerst grafisch (visualisatie), dan numeriek (data-reductie)
1. WEERGEVEN VAN VERDELINGEN MET GRAFIEKEN
GRAFIEKEN VOOR KWALITATIEVE VARIABELEN
= categorische variabelen
1. Staafdiagram
2. Taartdiagram
GRAFIEKEN VOOR KWANTITATIEVE VARIABELEN
• Verzameling getallen (bv. lichaamslengte in cm, n=12)
• In elke verzameling gegevens zekere variatie
• Variatiepatroon van kwant. variabele = verdeling van variabele
o Frequentietabel
o Grafische voorstelling:
§ Stamdiagrammen
§ Histogrammen
Stamdiagrammen
• « stam-en-blad » OF « stem-and-leaf »
• Doel: vorm van de verdeling in beeld brengen
• Voorbeeld: Aantal doelpunten per seizoen van 10 ploegen
21 13 8 19 14
26 12 24 9 14
• Stam (= alle cijfers behalve laatste) en blad (= laatste cijfer) definiëren
• Stammen in verticale lijst van klein naar groot ordenen (B→O)
• Verticale streep trekken aan de rechterkant van die kolom
• Bladen naast bijhorende stammen plaatsen van klein naar groot (L→R)
• Rug-aan-rug stamdiagram: 2 verwante verdelingen vergelijken
8652 | 0 | 89
77654 | 1 | 23449
1 | 2 | 146
• Stammen splitsen: 1ste stam 0 blad 0 tot 4, 2de stam 0 blad 5 tot 9
• Stammen afkappen: indien te veel cijfers, laatste weglaten
• Niet geschikt voor grote groepen / veel observaties
• Onderzoeken van verdeling: diagram op zijn kant zetten
3
, Histogrammen
• Aantal (freq) of percentage (rel freq) waarnemingen in elk interval
• HOE ?
® Verdeel data in klassen van gelijke breedte
® keuze maken over aantal te gebruiken klassen:
o te weinig: histogram = allemaal hoge blokken
o te veel: histogram = allemaal lage blokken
® Aantal per klasse = (relatieve) frequenties
® Histogram tekenen: geen horizontale ruimte tussen de klassen!
Voorbeeld
Toets bij 24 leerlingen : scores op 20
4 6 8 10 11 13 14 15 15 15 16 16
16 16 17 17 17 18 18 19 19 20 20 20
➔ Onderzoeken van verdelingen
Kijk in grafiek naar het globale patroon en opvallende afwijkingen
Eigenschappen:
• Centrum van de verdeling = MEDIAAN (of GEMIDDELDE)
• Spreiding = o.a. RANGE tussen minimum en maximum
• Eén top of verschillende = UNI- of MULTI MODAAL
o Modus = score die meest frequent voorkomt
• Vorm van de verdeling = SYMMETRISCH of SCHEEF
• Afwijkingen van de algemene vorm = UITBIJTERS (groot effect op centrum)
o Op zoek naar de oorzaak hiervan?
§ Soms hebben uitbijters een betekenis = niet weglaten
§ Fouten = weglaten (of indien mogelijk, corrigeren)
Tijdreeksgrafieken: lijndiagrammen
• Gegevens uitzetten tegen tijd of volgorde
• Tijd altijd op de horizontale as
• Observatie: trend:
o aanhoudende stijging of daling
o seizoensvariatie
o fluctuaties
o cycli
2. VERDELINGEN NUMERIEK BESCHRIJVEN
1. Eerst kijken naar de vorm van de verdeling op grafische manier
® Grafisch geeft ons enkel een idee ‘op het zicht’, geen exacte gegevens
2. Dan numeriek beschrijven:
o Centrum
o Spreiding
® Te berekenen voor gelijk welke kwantitatieve variabele
Variabele per variabele ! alvorens onderlinge verbanden / effecten / verschillen na te gaan
4
