Geschreven door studenten die geslaagd zijn Direct beschikbaar na je betaling Online lezen of als PDF Verkeerd document? Gratis ruilen 4,6 TrustPilot
logo-home
Document preview thumbnail
Voorbeeld 3 van de 17 pagina's
Samenvatting

Samenvatting Statistiek II (2)

Document preview thumbnail
Voorbeeld 3 van de 17 pagina's

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

Voorbeeld van de inhoud

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

Gekoppeld boek
 image
Karel Neels Multivariate analyse
Uitgever: Onbekend ISBN: 9789462922518 Druk: 1

Documentinformatie

Heel boek samengevat?
Ja
Geüpload op
19 november 2021
Aantal pagina's
17
Geschreven in
2020/2021
Type
Samenvatting
€12,49

Verkeerd document? Gratis ruilen Binnen 14 dagen na aankoop en voor het downloaden kan je een ander document kiezen. Je kan het bedrag gewoon opnieuw besteden.
Geschreven door studenten die geslaagd zijn
Direct beschikbaar na je betaling
Online lezen of als PDF

Seller avatar
De reputatie van een verkoper is gebaseerd op het aantal documenten dat iemand tegen betaling verkocht heeft en de beoordelingen die voor die items ontvangen zijn. Er zijn drie niveau’s te onderscheiden: brons, zilver en goud. Hoe beter de reputatie, hoe meer de kwaliteit van zijn of haar werk te vertrouwen is.
Verkocht
15
Volgers
11
Items
10
Laatst verkocht
1 jaar geleden



Waarom studenten kiezen voor Stuvia

Gemaakt door medestudenten, geverifieerd door reviews

Kwaliteit die je kunt vertrouwen: geschreven door studenten die slaagden en beoordeeld door anderen die dit document gebruikten.

Niet tevreden? Kies een ander document

Geen zorgen! Je kunt voor hetzelfde geld direct een ander document kiezen dat beter past bij wat je zoekt.

Betaal zoals je wilt, start meteen met leren

Geen abonnement, geen verplichtingen. Betaal zoals je gewend bent via Bancontact, iDeal of creditcard en download je PDF-document meteen.

Student with book image

“Gekocht, gedownload en geslaagd. Zo eenvoudig kan het zijn.”

Alisha Student

Bezig met je bronvermelding?

Maak nauwkeurige citaten in APA, MLA en Harvard met onze gratis bronnengenerator.

Bezig met je bronvermelding?

Veelgestelde vragen