Vrije Universiteit Brussel
Statistiek voor
Bedrijfskunde
Prof. dr. Ellen Van Droogenbroeck
AJ 2025-2026
,INHOUD
Module 1. Inleiding tot de statistiek ..........................................................................................1
1.1 Onderzoeksproces .........................................................................................................1
Stap 1: Genereer een onderzoeksprobleem en onderzoeksvraag ........................................1
Stap 2: Raadpleeg een theorie ..........................................................................................1
Stap 3: Genereer een hypothese .......................................................................................2
Stap 4: Verzamel data om de hypothese te testen ..............................................................2
Stap 5: Analyseer de data .................................................................................................7
Stap 6: Veralgemeen de resultaten ...................................................................................7
Module 2. Beschrijvende statistiek en grafieken .......................................................................8
2.1 Verdeling (distribution) ...................................................................................................8
2.2 Centrummaten (central tendency) ................................................................................ 12
2.2.1 Modus ................................................................................................................... 12
2.2.2 Mediaan ................................................................................................................ 12
2.2.3 Gemiddelde ........................................................................................................... 13
2.2.4 Welke centrummaat gebruiken? ............................................................................. 13
2.3 Spreidingsmaten (variability) ........................................................................................ 14
2.3.1 De spreidingsbreedte (the range) ............................................................................ 15
2.3.2 De interkwartielafstand (the interquartile range) ..................................................... 15
2.3.3 De variantie (the variance) ...................................................................................... 16
2.3.4 De standaardafwijking (the standard deviation) ....................................................... 17
Module 3. De Grondbeginselen van de inferentiële statistiek: hypothesetoetsing..................... 19
3.1 Kans ............................................................................................................................ 19
3.2 Hypothesetoetsing ....................................................................................................... 29
3.2.1 Stel de nulhypothese en de alternatieve hypothese op ............................................ 30
3.2.2 Bepaal een significatieniveau/drempelwaarde ........................................................ 31
3.2.3 Trek een steekproef en kies de correcte statistische toets ....................................... 32
3.2.4 Voer de statistische test uit en bepaal de p-waarde................................................. 33
3.2.5 Interpreteer de resultaten en trek een conclusie ..................................................... 36
Module 4: Verschil- en Variantieanalyse: t-Testen en One-Way ANOVA ................................... 37
4.1 One sample t-test ........................................................................................................ 37
4.2 Paired samples t-test en independent samples t-test .................................................... 40
4.3 One-way ANOVA .......................................................................................................... 45
Module 5. Niet-parametrische toetsen ................................................................................... 48
, 5.1 De Chikwadraattoets voor frequenties .......................................................................... 51
5.2 Mann Whitney U test .................................................................................................... 52
5.3 Wilcoxon signed rank test ............................................................................................. 55
5.3 Kruskal-Wallis test ....................................................................................................... 58
Module 6. Correlatie .............................................................................................................. 61
6.1 Pearson’s correlatie (Pearson r) .................................................................................... 61
6.2 Spearman- of Kendalls correlatie .................................................................................. 64
6.3 Chikwadraattoets voor kruistabellen............................................................................. 66
Module 7. Lineaire regressie .................................................................................................. 68
7.1 Regressielijn of line of best fit ....................................................................................... 69
7.2 Enkelvoudige lineaire regressie ..................................................................................... 70
7.3 Meervoudige lineaire regressie...................................................................................... 72
7.4 Voorwaarden/assumpties ............................................................................................ 75
7.4.1 Lineariteit .............................................................................................................. 75
7.4.2 Normaal verdeelde fouten ...................................................................................... 76
7.4.3 Onafhankelijke fouten ............................................................................................ 76
7.4.4 Homoscedasticiteit ............................................................................................... 77
7.4.5 Multicollineariteit................................................................................................... 77
7.5 Kwalitatieve variabele(n) als voorspeller........................................................................ 78
Module 8. Logistische regressie ............................................................................................. 82
Module 9. Kies de juiste statistische test ................................................................................ 88
,MODULE 1. INLEIDING TOT DE STATISTIEK
Statistiek helpt ons bij het trekken van conclusies op een verantwoordde manier. Onderzoek kan
gebeuren aan de hand van kwalitatieve (tekst) en kwantitatieve (getallen) onderzoeksmethoden.
Bij statistiek focussen we op kwantitatieve onderzoeksmethoden:
➔ Kwantitatieve onderzoeksmethoden = Een set van tools en technieken die gebruikt
wordt voor het beschrijven, organiseren en interpreteren van informatie of gegevens
Uitspraken kunnen misleidend zijn, vb. “more than 80% of dentists recommend Colgate”,
daarom is het belangrijk om het correcte onderzoeksproces te volgen en dit duidelijk weer te
geven in de methodologie van een onderzoek.
1.1 ONDERZOEKSPROCES
STAP 1: GENEREER EEN ONDERZOEKSPROBLEEM EN ONDERZOEKSVRAAG
HOE? Observeer de wereld of lees in de literatuur
Vb. Verschilt de klanttevredenheid tussen 5 verschillende winkellocaties?
STAP 2: RAADPLEEG EEN THEORIE
WAAR? Zoeken naar relevante theorieën bij de populatie
• Theorie = een uitleg of set van principes die een breed fenomeen verklaart en die goed
onderbouwd is door herhaaldelijk te zijn getest
• Populatie = een theoretische groep waarover je conclusies wilt trekken (vb. alle
potentiële klanten)
1
,STAP 3: GENEREER EEN HYPOTHESE
Hypothese = een vooropgestelde verklaring voor een vrij beperkt fenomeen of reeks
waarnemingen (dus geen gok, maar een geïnformeerde poging tot verklaren)
Vb. Klanttevredenheid verschilt per winkellocatie
STAP 4: VERZAMEL DATA OM DE HYPOTHESE TE TESTEN
HOE? Meet variabelen WAAR? Bij de steekproef
Voor je variabelen kan meten en data kan verzamelen, moet je de variabelen definiëren:
• Variabele = Alles dat kan worden gemeten en dat kan verschillen (of veranderen of
variëren) tussen entiteiten of in de tijd. Alle variabelen vertegenwoordigen een
verzameling van één enkel type gegeven.
• Case (observatie) = De gegevens uit één bron van één of meerdere variabelen. Een case
bevat alle gegevens over alle variabelen in de dataset uit één enkele bron.
• Dataset = Een verzameling van gegevens die aan elkaar gekoppeld zijn (spreadsheet met
variabelen als kolommen en cases als rijen).
4 types variabelen (wij focussen enkel op afhankelijke- en onafhankelijke variabele):
1. Afhankelijke variabele (verklaarde variabele, uitkomstvariabele, response, DV…)
• Variabele van primair belang voor de onderzoeker
• Als onderzoeker is je doel om deze variabele te begrijpen en te omschrijven, om de
variabiliteit te verklaren of om deze variabele te voorspellen
o Vb. Hypothese: “Klanttevredenheid verschilt per winkellocatie” → afhankelijke
variabele = klanttevredenheid
2. Onafhankelijke variabele (verklarende variabele, voorspellende variabele, predictor, IV…)
• Variabele die een bepaalde invloed heeft op de afhankelijke variabele (positief of negatief)
• Variatie in de afhankelijke variabele wordt verklaard door de variatie in de onafhankelijke
variabele(n) → samenhang tussen de twee
o Vb. Hypothese: “Klanttevredenheid verschilt per winkellocatie” → onafhankelijke
variabele = winkellocatie
2
, • Bepaalde soort van onafhankelijke variabele:
o Controlevariabele = behoort niet tot kern van probleemstelling, je bent niet
specifiek geïnteresseerd in de impact van deze variabele maar je wil wel zeker zijn
dat je controleert voor mogelijke variatie in de afhankelijke variabele die verklaart
wordt door deze controlevariabele
▪ Vb. Socio-demografische variabelen zoals leeftijd en geslacht
3. Modererende variabele (interactie, MV…)
• Variabele die een invloed heeft op de richting en/of de sterkte van de relatie tussen de onafhankelijke en
afhankelijke variabelen
4. Mediërende variabele (interveniërende variabele, IVV…)
• Variabele die optreedt tussen het tijdstip dat de onafhankelijke variabele invloed begint uit te oefenen op de
afhankelijke variabele en het moment dat de impact duidelijk is
• Helpt om verband tussen afhankelijke en onafhankelijke variabele beter te begrijpen
• Verklaart waarom onafhankelijke variabele een invloed heeft op afhankelijke variabele
Definiëren en operationaliseren
Voor je een variabele kan meten, moet je ze eerst definiëren en operationaliseren. Je moet als
onderzoeker altijd waakzaam zijn voor garbage in, garbage out (als je data op een slechte manier
verzamelt/je een slechte steekproef hebt/de variabele niet goed gedefinieerd of geoperationaliseerd hebt, zal het
resultaat niet goed zijn).
Onderscheid tussen drie zaken die we kunnen meten:
Meten van variabelen = Objecten (personen, bedrijven...) beschrijven adhv kenmerken (lengte,
leeftijd, kwaliteit dienstverlening), door cijfers of symbolen toe te kennen aan die kenmerken.
1. Direct meetbare variabelen
o We kunnen dit rechtstreeks meten
o Vb. Lengte, gewicht
2. Indirect meetbare variabelen
o We meten dit adhv een eenvoudige vraag, die respondenten direct zelf kunnen
beantwoorden
o Vb. Leeftijd, aantal kinderen
3. Constructen
o Noch direct, nog indirect meetbaar
o Ze zijn conceptueel gedefinieerd (hebben betekenis in theoretische termen),
maar ze zijn niet direct meetbaar.
o Meten door eerst een conceptuele definitie uit te werken (wat betekent het?), en
vervolgens te operationaliseren (hoe meten we het?) → reduceren van abstracte
concepten om ze op een tastbare manier meetbaar te maken
o Vb. Depressie, angst, intelligentie, geluk, klanttevredenheid
3
, Een variabele kan op verschillende manieren gemeten worden:
Als eerst kan een variabele kwalitatief of
kwantitatief gemeten worden, en vervolgens ook
op verschillende meetniveaus/meetschalen (=
de relatie tussen wat wordt gemeten en de getallen
die vertegenwoordigen wat wordt gemeten).
• Kwalitatief (categorisch)
o Er zijn slechts enkele categorieën en een entiteit kan maar in 1 categorie geplaatst
worden (vb. ja of nee, dood of levend, kat of hond,…)
o Het antwoord is niet numeriek van aard, maar kan wel een cijfer toegewezen
krijgen. Dit noemt coderen/een dummy variabele, vb. ja = 1, nee = 2.
o Onderverdeling
▪ Nominaal: Beschrijvingen/labels zonder gevoel voor orde, het ene is niet
beter dan andere, ze kunnen niet gerangschikt worden
• Vb. nationaliteit, kleur, lievelingschocolade
▪ Ordinaal: Ze hebben een betekenisvolle volgorde (ze kunnen gerangschikt
worden). MAAR intervallen tussen waarden in de schaal zijn mogelijk niet
gelijk (vb. groot verschil tussen tevreden en ontevreden maar klein verschil
tussen tevreden en zeer tevreden)
• Vb. olympische medailles, rang in het leger, tevredenheid
• Kwantitatief (metrisch, scale)
o Variabelen die numerieke informatie bevatten (vb. lengte, leeftijd).
o Hiermee kunnen we rekenen.
o Onderverdeling (1)
▪ Interval: Geordende categorieën met gelijke intervallen. Waarden onder 0
zijn mogelijk, verhoudingen tussen variabelen zijn zinloos want er is geen
echt nulpunt.
• Vb. temperatuur in celsius, kalenderjaar, afstand (Verschil 80° en
90° is = verschil 90° en 100°, 100° is niet gelijk aan 2x50°)
▪ Ratio: Geordende categorieën met gelijke intervalwaarden.
Verhoudingsschalen van waarden zijn zinvol en hebben een echt nulpunt
(volledige afwezigheid).
• Vb. Temperatuur in Kelvin, Leeftijd, gewicht, score op een test
o Onderverdeling (2)
▪ Discreet: Eindig aantal verschillende gehele getallen, meestal verkregen
door te tellen
• Vb. aantal studenten in een klas
▪ Continu: Oneindig aantal fractionele waarden, kan niet geteld worden
• Vb. temperatuur: 18,82738°C, leeftijd: 17j, 193d, 18u, 12min, 3s…
→ ! Onderscheid tussen discrete en continue variabelen kan vervagen (vb.
continue variabele kan in discrete termen worden gemeten zoals leeftijd:
17 jaar OF discrete variabele kan in continue termen worden gemeten
zoals ‘heeft gemiddeld 4,3 partners’)!
4
Statistiek voor
Bedrijfskunde
Prof. dr. Ellen Van Droogenbroeck
AJ 2025-2026
,INHOUD
Module 1. Inleiding tot de statistiek ..........................................................................................1
1.1 Onderzoeksproces .........................................................................................................1
Stap 1: Genereer een onderzoeksprobleem en onderzoeksvraag ........................................1
Stap 2: Raadpleeg een theorie ..........................................................................................1
Stap 3: Genereer een hypothese .......................................................................................2
Stap 4: Verzamel data om de hypothese te testen ..............................................................2
Stap 5: Analyseer de data .................................................................................................7
Stap 6: Veralgemeen de resultaten ...................................................................................7
Module 2. Beschrijvende statistiek en grafieken .......................................................................8
2.1 Verdeling (distribution) ...................................................................................................8
2.2 Centrummaten (central tendency) ................................................................................ 12
2.2.1 Modus ................................................................................................................... 12
2.2.2 Mediaan ................................................................................................................ 12
2.2.3 Gemiddelde ........................................................................................................... 13
2.2.4 Welke centrummaat gebruiken? ............................................................................. 13
2.3 Spreidingsmaten (variability) ........................................................................................ 14
2.3.1 De spreidingsbreedte (the range) ............................................................................ 15
2.3.2 De interkwartielafstand (the interquartile range) ..................................................... 15
2.3.3 De variantie (the variance) ...................................................................................... 16
2.3.4 De standaardafwijking (the standard deviation) ....................................................... 17
Module 3. De Grondbeginselen van de inferentiële statistiek: hypothesetoetsing..................... 19
3.1 Kans ............................................................................................................................ 19
3.2 Hypothesetoetsing ....................................................................................................... 29
3.2.1 Stel de nulhypothese en de alternatieve hypothese op ............................................ 30
3.2.2 Bepaal een significatieniveau/drempelwaarde ........................................................ 31
3.2.3 Trek een steekproef en kies de correcte statistische toets ....................................... 32
3.2.4 Voer de statistische test uit en bepaal de p-waarde................................................. 33
3.2.5 Interpreteer de resultaten en trek een conclusie ..................................................... 36
Module 4: Verschil- en Variantieanalyse: t-Testen en One-Way ANOVA ................................... 37
4.1 One sample t-test ........................................................................................................ 37
4.2 Paired samples t-test en independent samples t-test .................................................... 40
4.3 One-way ANOVA .......................................................................................................... 45
Module 5. Niet-parametrische toetsen ................................................................................... 48
, 5.1 De Chikwadraattoets voor frequenties .......................................................................... 51
5.2 Mann Whitney U test .................................................................................................... 52
5.3 Wilcoxon signed rank test ............................................................................................. 55
5.3 Kruskal-Wallis test ....................................................................................................... 58
Module 6. Correlatie .............................................................................................................. 61
6.1 Pearson’s correlatie (Pearson r) .................................................................................... 61
6.2 Spearman- of Kendalls correlatie .................................................................................. 64
6.3 Chikwadraattoets voor kruistabellen............................................................................. 66
Module 7. Lineaire regressie .................................................................................................. 68
7.1 Regressielijn of line of best fit ....................................................................................... 69
7.2 Enkelvoudige lineaire regressie ..................................................................................... 70
7.3 Meervoudige lineaire regressie...................................................................................... 72
7.4 Voorwaarden/assumpties ............................................................................................ 75
7.4.1 Lineariteit .............................................................................................................. 75
7.4.2 Normaal verdeelde fouten ...................................................................................... 76
7.4.3 Onafhankelijke fouten ............................................................................................ 76
7.4.4 Homoscedasticiteit ............................................................................................... 77
7.4.5 Multicollineariteit................................................................................................... 77
7.5 Kwalitatieve variabele(n) als voorspeller........................................................................ 78
Module 8. Logistische regressie ............................................................................................. 82
Module 9. Kies de juiste statistische test ................................................................................ 88
,MODULE 1. INLEIDING TOT DE STATISTIEK
Statistiek helpt ons bij het trekken van conclusies op een verantwoordde manier. Onderzoek kan
gebeuren aan de hand van kwalitatieve (tekst) en kwantitatieve (getallen) onderzoeksmethoden.
Bij statistiek focussen we op kwantitatieve onderzoeksmethoden:
➔ Kwantitatieve onderzoeksmethoden = Een set van tools en technieken die gebruikt
wordt voor het beschrijven, organiseren en interpreteren van informatie of gegevens
Uitspraken kunnen misleidend zijn, vb. “more than 80% of dentists recommend Colgate”,
daarom is het belangrijk om het correcte onderzoeksproces te volgen en dit duidelijk weer te
geven in de methodologie van een onderzoek.
1.1 ONDERZOEKSPROCES
STAP 1: GENEREER EEN ONDERZOEKSPROBLEEM EN ONDERZOEKSVRAAG
HOE? Observeer de wereld of lees in de literatuur
Vb. Verschilt de klanttevredenheid tussen 5 verschillende winkellocaties?
STAP 2: RAADPLEEG EEN THEORIE
WAAR? Zoeken naar relevante theorieën bij de populatie
• Theorie = een uitleg of set van principes die een breed fenomeen verklaart en die goed
onderbouwd is door herhaaldelijk te zijn getest
• Populatie = een theoretische groep waarover je conclusies wilt trekken (vb. alle
potentiële klanten)
1
,STAP 3: GENEREER EEN HYPOTHESE
Hypothese = een vooropgestelde verklaring voor een vrij beperkt fenomeen of reeks
waarnemingen (dus geen gok, maar een geïnformeerde poging tot verklaren)
Vb. Klanttevredenheid verschilt per winkellocatie
STAP 4: VERZAMEL DATA OM DE HYPOTHESE TE TESTEN
HOE? Meet variabelen WAAR? Bij de steekproef
Voor je variabelen kan meten en data kan verzamelen, moet je de variabelen definiëren:
• Variabele = Alles dat kan worden gemeten en dat kan verschillen (of veranderen of
variëren) tussen entiteiten of in de tijd. Alle variabelen vertegenwoordigen een
verzameling van één enkel type gegeven.
• Case (observatie) = De gegevens uit één bron van één of meerdere variabelen. Een case
bevat alle gegevens over alle variabelen in de dataset uit één enkele bron.
• Dataset = Een verzameling van gegevens die aan elkaar gekoppeld zijn (spreadsheet met
variabelen als kolommen en cases als rijen).
4 types variabelen (wij focussen enkel op afhankelijke- en onafhankelijke variabele):
1. Afhankelijke variabele (verklaarde variabele, uitkomstvariabele, response, DV…)
• Variabele van primair belang voor de onderzoeker
• Als onderzoeker is je doel om deze variabele te begrijpen en te omschrijven, om de
variabiliteit te verklaren of om deze variabele te voorspellen
o Vb. Hypothese: “Klanttevredenheid verschilt per winkellocatie” → afhankelijke
variabele = klanttevredenheid
2. Onafhankelijke variabele (verklarende variabele, voorspellende variabele, predictor, IV…)
• Variabele die een bepaalde invloed heeft op de afhankelijke variabele (positief of negatief)
• Variatie in de afhankelijke variabele wordt verklaard door de variatie in de onafhankelijke
variabele(n) → samenhang tussen de twee
o Vb. Hypothese: “Klanttevredenheid verschilt per winkellocatie” → onafhankelijke
variabele = winkellocatie
2
, • Bepaalde soort van onafhankelijke variabele:
o Controlevariabele = behoort niet tot kern van probleemstelling, je bent niet
specifiek geïnteresseerd in de impact van deze variabele maar je wil wel zeker zijn
dat je controleert voor mogelijke variatie in de afhankelijke variabele die verklaart
wordt door deze controlevariabele
▪ Vb. Socio-demografische variabelen zoals leeftijd en geslacht
3. Modererende variabele (interactie, MV…)
• Variabele die een invloed heeft op de richting en/of de sterkte van de relatie tussen de onafhankelijke en
afhankelijke variabelen
4. Mediërende variabele (interveniërende variabele, IVV…)
• Variabele die optreedt tussen het tijdstip dat de onafhankelijke variabele invloed begint uit te oefenen op de
afhankelijke variabele en het moment dat de impact duidelijk is
• Helpt om verband tussen afhankelijke en onafhankelijke variabele beter te begrijpen
• Verklaart waarom onafhankelijke variabele een invloed heeft op afhankelijke variabele
Definiëren en operationaliseren
Voor je een variabele kan meten, moet je ze eerst definiëren en operationaliseren. Je moet als
onderzoeker altijd waakzaam zijn voor garbage in, garbage out (als je data op een slechte manier
verzamelt/je een slechte steekproef hebt/de variabele niet goed gedefinieerd of geoperationaliseerd hebt, zal het
resultaat niet goed zijn).
Onderscheid tussen drie zaken die we kunnen meten:
Meten van variabelen = Objecten (personen, bedrijven...) beschrijven adhv kenmerken (lengte,
leeftijd, kwaliteit dienstverlening), door cijfers of symbolen toe te kennen aan die kenmerken.
1. Direct meetbare variabelen
o We kunnen dit rechtstreeks meten
o Vb. Lengte, gewicht
2. Indirect meetbare variabelen
o We meten dit adhv een eenvoudige vraag, die respondenten direct zelf kunnen
beantwoorden
o Vb. Leeftijd, aantal kinderen
3. Constructen
o Noch direct, nog indirect meetbaar
o Ze zijn conceptueel gedefinieerd (hebben betekenis in theoretische termen),
maar ze zijn niet direct meetbaar.
o Meten door eerst een conceptuele definitie uit te werken (wat betekent het?), en
vervolgens te operationaliseren (hoe meten we het?) → reduceren van abstracte
concepten om ze op een tastbare manier meetbaar te maken
o Vb. Depressie, angst, intelligentie, geluk, klanttevredenheid
3
, Een variabele kan op verschillende manieren gemeten worden:
Als eerst kan een variabele kwalitatief of
kwantitatief gemeten worden, en vervolgens ook
op verschillende meetniveaus/meetschalen (=
de relatie tussen wat wordt gemeten en de getallen
die vertegenwoordigen wat wordt gemeten).
• Kwalitatief (categorisch)
o Er zijn slechts enkele categorieën en een entiteit kan maar in 1 categorie geplaatst
worden (vb. ja of nee, dood of levend, kat of hond,…)
o Het antwoord is niet numeriek van aard, maar kan wel een cijfer toegewezen
krijgen. Dit noemt coderen/een dummy variabele, vb. ja = 1, nee = 2.
o Onderverdeling
▪ Nominaal: Beschrijvingen/labels zonder gevoel voor orde, het ene is niet
beter dan andere, ze kunnen niet gerangschikt worden
• Vb. nationaliteit, kleur, lievelingschocolade
▪ Ordinaal: Ze hebben een betekenisvolle volgorde (ze kunnen gerangschikt
worden). MAAR intervallen tussen waarden in de schaal zijn mogelijk niet
gelijk (vb. groot verschil tussen tevreden en ontevreden maar klein verschil
tussen tevreden en zeer tevreden)
• Vb. olympische medailles, rang in het leger, tevredenheid
• Kwantitatief (metrisch, scale)
o Variabelen die numerieke informatie bevatten (vb. lengte, leeftijd).
o Hiermee kunnen we rekenen.
o Onderverdeling (1)
▪ Interval: Geordende categorieën met gelijke intervallen. Waarden onder 0
zijn mogelijk, verhoudingen tussen variabelen zijn zinloos want er is geen
echt nulpunt.
• Vb. temperatuur in celsius, kalenderjaar, afstand (Verschil 80° en
90° is = verschil 90° en 100°, 100° is niet gelijk aan 2x50°)
▪ Ratio: Geordende categorieën met gelijke intervalwaarden.
Verhoudingsschalen van waarden zijn zinvol en hebben een echt nulpunt
(volledige afwezigheid).
• Vb. Temperatuur in Kelvin, Leeftijd, gewicht, score op een test
o Onderverdeling (2)
▪ Discreet: Eindig aantal verschillende gehele getallen, meestal verkregen
door te tellen
• Vb. aantal studenten in een klas
▪ Continu: Oneindig aantal fractionele waarden, kan niet geteld worden
• Vb. temperatuur: 18,82738°C, leeftijd: 17j, 193d, 18u, 12min, 3s…
→ ! Onderscheid tussen discrete en continue variabelen kan vervagen (vb.
continue variabele kan in discrete termen worden gemeten zoals leeftijd:
17 jaar OF discrete variabele kan in continue termen worden gemeten
zoals ‘heeft gemiddeld 4,3 partners’)!
4
