Samenvatting lesnotities statistiek deel 2 bivariate statistiek

DEEL 2 BESCHRIJVENDE BIVARIATE STATISTIEK
1) Doelstellingen
 beschrijven van de samenhang tussen 2 categorische kenmerken (nominaal of
ordinaal)  relaties tussen kenmerken/ variabelen
 via analyse van de gezamenlijke frequentieverdelingen
o samenhang = verdeling van ene variabele verschilt naargelang de waarden
van de andere variabele
(conditionele verdelingen verschillen)  leeftijd, politieke voorkeur, geslacht
o als ze verschillen van elkaar  samenhang (conditie vrouw tv kijken en
conditie man tv kijken verschillen van elkaar  we spreken van een
samenhang)
 manier waarop is sterk afhankelijk van meetniveau:
o categorische variabelen: bivariate frequentietabel
-> associatiematen
o metrische variabelen: spreidingsdiagram
-> correlatie- en regressieanalyse
Type bivariate relaties
 symmetrisch:
o wederzijdse samenhang
o x en y
o gebogen pijltje: we veronderstellen dat er een verband is maar je kan
niet bewijzen dat het een het ander beïnvloedt


 a-symmetrisch:
o effect-relatie, beïnvloeding, ‘oorzaak-gevolg’
‘afhankelijke’ variabele Y en ‘onafhankelijke’
variabele X
o x heeft invloed op y, maar y niet op x
o psychoses worden beïnvloed door druggebruik, maar niet iedereen die
drugs gebruikt, heeft een psychose



x = de onafhankelijke variabele
y= afhankelijke variabele

,2) Relaties tussen categorische variabelen
A) Kruistabel en conditionele verdelingen
 rij- en kolomvariabelen (r * k)
 marginale verdelingen
 celfrequenties
 conditionele (voorwaardelijke) verdelingen


B) Percentageverschil
 geeft verschil in percentagepunten tussen twee conditionele relatieve
verdelingen
 samenhang = verschil in de conditionele relatieve verdelingen
 berekening/interpretatie:
 kolompercentages:
verticaal berekend, horizontaal vergeleken (dia 3-5)
 rijpercentages:
horizontaal berekend, verticaal vergeleken
 indien ‘effectrelatie’: percentages berekenen op ‘onafhankelijke
variabele’
 a-symmetrische maat
 altijd goed kijken waar de onafhankelijke en afhankelijke variabele
staat  dan weten we of we rij of kolompercentages moeten
berekenen


C) Oddsratio
 odds: andere manier om frequentieverdeling weer te geven dan
proporties



 een verhouding van twee frequenties
 BV: mensen die regelmatig tv kijken: 1456/1175 = 1.24
 Er zijn 1.24x meer mensen die regelmatig tv kijken, dan mensen die niet
regelmatig tv kijken

,  interpretatie:
 hoeveel keer meer x1 dan x2
 bij 45+: er zijn 1.49x meer mensen die regelmatig tv kijken, dan die
niet regelmatig tv kijken
 [0,+] , 1 : gelijk aantal
 associatiemaat: oddsratio (ratio van odds)




 nadeel:
 interpretatie in termen van verhouding
 ongelijke schaal tussen [0,1] en [1,+]


0 0,25 1 4 

 oplossing: logodds = ln(odds)


- -1,39 0 1,39 +

 probleem bij nulcellen (fi=0)
 opletten: interpretatie afhankelijk van gekozen berekening
 zie voorbeelden dia’s Powerpoint




D) Op Chi-kwadraat gebaseerde associatiematen
 relatie tussen twee categorische kenmerken ?
 r*k kruistabel