KWANTITATIEVE
METHODEN VOOR
BEDRIJFSKUNDE
Academiejaar 2020-2021
VICTORIA VAN DER ZEE
,Module 1: Why do we learn statistics
1. Introductie
1.1. Waarom hebben we het nodig?
Om dingen beter te begrijpen (bv. Waarom warmt de aarde op?)
Om vragen te beantwoorden (bv. Helpt het eten van tomaten tegen kanker?)
Om deze vragen te beantwoorden hebben we DATA nodig en VERKLARINGEN voor deze
data.
1.2. Types data
Wanneer gegevens bestaan uit woorden of tekst Wanneer het bestaat uit cijfers
Bv. Interviews, het soort gewonnen medaille Bv. Aantal gewonnen medailles
(brons, goud, …)
Extra voorbeeld:
Kwalitatieve data: Een tekst die in woorden je relatie beschrijft
Kwantitatieve data: Een relatieschaal die cijfers van 1-5 aangeeft mbt je relatie
1
, Misleidende reclame, na onderzoek
bleek dat het geen 80% was en dat
tandartsen vaak meerdere
tandpasta’s aanraden.
Deze soort reclame is nu verboden
2. Onderzoeksproces
Theorie: een uitleg of set van principes die een breed fenomeen verklaart die goed onderbouwd is
door herhaaldelijk te zijn getest. (zijn van toepassing op alle entiteiten of situaties)
Populatie: Een theoretische groep waarover je conclusies wilt trekken bv. Potentiële klanten
Hypothese: Een vooropgestelde verklaring voor een vrij beperkt fenomeen of reeks waarnemingen.
Het is zelf niet waarneembaar
Verschil theorie en hypothese:
Willen beide de wereld uitleggen maar een theorie legt een breed fenomeen uit met enkele
onderbouwde principes en een hypothese wil een specifieker fenomeen uitleggen dat nog niet getest
is. Beide zitten in het conceptueel domein en zijn dus niet direct observeerbaar.
Voorbeeld van de les: Ben wil zijn klanttevredenheid in de winkels testen
Hypothese: klanttevredenheid verschilt per winkellocatie
Dataset: de gegevens die Ben verzameld op 1 plek (kan worden beschreven met 2
termen; case en variabelen)
Winkel is de variabele
2
, Variabele: Alles dat kan worden gemeten en dat kan verschillen (of veranderen of variëren) tussen
entiteiten of in de tijd. Is een kolom
Kunnen variëren tussen mensen (IQ, gedrag, gender) of locaties of tijd
Case/observatie: Een groep van gegevens verzameld over 1 of meerdere variabelen, maar van 1 en
dezelfde bron. Bv. Van 1 persoon. Is een rij.
Voor hypothese te testen Eerst gegevens verzamelen w gedaan door het meten van variabelen
We hebben termen nodig om deze variabelen te beschrijven (verschillende soorten variabelen
vereisen verschillende soorten analyses)
3. Soorten variabelen
Kwalitatieve variabele
Het dier is of een koe of een kat of een hond, het kan niet een beetje van alles zijn.
Dichotome of binaire variabele: Slechts 2 verschillende categorieën bv: man of vrouw , ja of nee,
leven of dood, …
Kwalitatieve gegevens zijn NIET numeriek van aard maar kunnen als een getal worden gecodeerd.
Cijfers worden soms toegewezen aan kwalitatieve variabelen voor data analyse.
3
METHODEN VOOR
BEDRIJFSKUNDE
Academiejaar 2020-2021
VICTORIA VAN DER ZEE
,Module 1: Why do we learn statistics
1. Introductie
1.1. Waarom hebben we het nodig?
Om dingen beter te begrijpen (bv. Waarom warmt de aarde op?)
Om vragen te beantwoorden (bv. Helpt het eten van tomaten tegen kanker?)
Om deze vragen te beantwoorden hebben we DATA nodig en VERKLARINGEN voor deze
data.
1.2. Types data
Wanneer gegevens bestaan uit woorden of tekst Wanneer het bestaat uit cijfers
Bv. Interviews, het soort gewonnen medaille Bv. Aantal gewonnen medailles
(brons, goud, …)
Extra voorbeeld:
Kwalitatieve data: Een tekst die in woorden je relatie beschrijft
Kwantitatieve data: Een relatieschaal die cijfers van 1-5 aangeeft mbt je relatie
1
, Misleidende reclame, na onderzoek
bleek dat het geen 80% was en dat
tandartsen vaak meerdere
tandpasta’s aanraden.
Deze soort reclame is nu verboden
2. Onderzoeksproces
Theorie: een uitleg of set van principes die een breed fenomeen verklaart die goed onderbouwd is
door herhaaldelijk te zijn getest. (zijn van toepassing op alle entiteiten of situaties)
Populatie: Een theoretische groep waarover je conclusies wilt trekken bv. Potentiële klanten
Hypothese: Een vooropgestelde verklaring voor een vrij beperkt fenomeen of reeks waarnemingen.
Het is zelf niet waarneembaar
Verschil theorie en hypothese:
Willen beide de wereld uitleggen maar een theorie legt een breed fenomeen uit met enkele
onderbouwde principes en een hypothese wil een specifieker fenomeen uitleggen dat nog niet getest
is. Beide zitten in het conceptueel domein en zijn dus niet direct observeerbaar.
Voorbeeld van de les: Ben wil zijn klanttevredenheid in de winkels testen
Hypothese: klanttevredenheid verschilt per winkellocatie
Dataset: de gegevens die Ben verzameld op 1 plek (kan worden beschreven met 2
termen; case en variabelen)
Winkel is de variabele
2
, Variabele: Alles dat kan worden gemeten en dat kan verschillen (of veranderen of variëren) tussen
entiteiten of in de tijd. Is een kolom
Kunnen variëren tussen mensen (IQ, gedrag, gender) of locaties of tijd
Case/observatie: Een groep van gegevens verzameld over 1 of meerdere variabelen, maar van 1 en
dezelfde bron. Bv. Van 1 persoon. Is een rij.
Voor hypothese te testen Eerst gegevens verzamelen w gedaan door het meten van variabelen
We hebben termen nodig om deze variabelen te beschrijven (verschillende soorten variabelen
vereisen verschillende soorten analyses)
3. Soorten variabelen
Kwalitatieve variabele
Het dier is of een koe of een kat of een hond, het kan niet een beetje van alles zijn.
Dichotome of binaire variabele: Slechts 2 verschillende categorieën bv: man of vrouw , ja of nee,
leven of dood, …
Kwalitatieve gegevens zijn NIET numeriek van aard maar kunnen als een getal worden gecodeerd.
Cijfers worden soms toegewezen aan kwalitatieve variabelen voor data analyse.
3
