Samenvatting beschrijvende statistiek: scheefheids- en kurtosismaten

samenvatting scheefheids- en kurtosismaten
1 Het concept scheefheid............................................................................3
1.1 Normaalverdeling (gaussverdeling)....................................................3
1.2 Belangrijkste scheefheidsmaten.........................................................6
1.2.1 Scheefheidscoëfficiënten van Pearson.........................................6
1.2.2 scheefheidscoëfficiënt van yule....................................................8
1.2.3 scheefheid volgens fisher.............................................................9
1.2.4 oefening scheefheidsmaten........................................................10
2 kurtosismaten.........................................................................................11
2.1 soorten kurtosis................................................................................11
2.2 kurtosiscoëfficiënt van fisher............................................................11
2.2.1 interpretatie v/d kurtosiscoëfficiënt van fisher...........................11
3 boxplot....................................................................................................12
3.1 Wat is een boxplot?..........................................................................12
3.1.1 info over onderliggende verdeling..............................................12
3.1.2 info over scheefheid (met voorbeelden).....................................13
3.2 hoe lees je een boxplot af?...............................................................16

, KENGETALLEN VAN SPREIDING




Bepaal eerst het meetniveau van deze variabele en kies dan een
geschikt kengetal.




Pagina 2 van 16

, SCHEEFHEIDS- EN KURTOSISMATEN

WAT ZIJN SCHEEFHEIDSMATEN?

 Kengetallen van analyseniveau 3
 Asymmetrie of scheefheid v/d verdeling
meten
 Centrum + spreiding + scheefheidsmaten 
zicht op onderliggende verdeling v/d data
 Enkel van toepassing op kwantitatieve meetniveaus


DE VORM V/D VERDELING:

2 componenten van vorm:

1. Skewness /ASYMMETRIE/ scheefheid
2. KURTOSIS/ gepiektheid



1 HET CONCEPT SCHEEFHEID

1.1 NORMAALVERDELING (GAUSSVERDELING)

Kenmerken v/e normaalverdeling:

- Symmetrisch
o Omdat het gemiddelde, de modus & mediaan aan elkaar gelijk
zijn

- Klokvormig
o Omdat de meetwaarden geconcentreerd rond het gemiddelde
liggen
o Hoe verder meetwaarden afwijken, hoe minder frequent ze
voorkomen

- Unimodaal
o Heeft maar 1 piek, omdat de verdeling maar 1 modus heeft




Pagina 3 van 16