Beschrijvende statistiek
Inleidende begrippen
Statistiek
= discipline die zich bezig houdt met de beschrijving, verwerking en interpretatie van numerieke
gegevens die betrekking hebben tot veranderlijke grootheden (variabelen).
Beschrijvende statistiek:
= methodes gebruikt om observaties te ordenen, samen te vatten en te beschrijven.
Verklarende statistiek:
= maakt gebruik van waarnemingen als basis om schattingen te maken of om hypothesen te toetsen.
Variabelen:
= karakteristieken van een populatie die verschillende waarden kan aannemen.
Bv. Variabele ‘gewicht’ kan verschillende waardes uitgedrukt in kg aannemen.
Bv. De variabele ‘diploma’ binnen de populatie medisch beeldvormers kan volgende waarden
aannemen: technoloog in de medische beeldvorming, bachelor in de verpleegkunde,…
Meetniveaus
Afhankelijk van het meetniveau kunnen andere bewerkingen op de gegevens worden uitgevoerd.
Nominaal
Bv. Haarkleur, geslacht, schrijfgerief,…
= laagste meetniveau
= de uitkomst geeft enkel een naam aan de eigenschap van de variabele
je kan de uitkomst wel coderen, maar dan niet zomaar beginnen ‘rekenen’ met de codes
Voorwaarden voor de uitkomsten van eigenschappen die gemeten worden op een nominale schaal:
‐ Mutueel exclusief: mogelijke uitkomsten mogen niet veranderen
‐ Collectief exclusief: elke mogelijke uitkomst moet aanwezig zijn (exhaustief)
Ordinaal
Bv. Brandwonden (graad 1, 2, 3)
Laat toe om gegevens een welbepaalde rangschikking toe te kennen
De cijfers geven enkel een plaats in de volgorde aan, je kan er niet mee rekenen.
Nominale en ordinale variabelen:
ð Kwalitatieve
ð Categorische variabelen
ð Verwerking data: hoofdzakelijk frequenties (beschrijvende statistiek)
, Interval
= variabelen geven een rangorde weer en de afstand tussen de numerieke waarden op de
meetschaal is overal gelijk
Bv. Temperatuur
MAAR: intervalvariabelen vertellen ons niets over de absolute grootte van de eigenschap
‐ ze hebben een relatief nulpunt (geen absoluut nulpunt)
‐ kunnen ook negatieve waarden aannemen.
ð D.w.z. 0 afwezigheid van d eeigenschap
ð Gevolg: 10°c is niet ‘dubbel zo warm’ als 5°c; voelbaar verschil tussen 0°c en 20c
Gemiddelden berekenen is mogelijk.
Ratio
Bv. Lichaamslengte, bloeddruk,…
= hoogste meetniveau
wel een absoluut nulpunt (de waarde kan bijgevolg niet negatief zijn)
Interval- en ratiovariabelen
ð Kwantitatieve variabelen
ð Continue variabelen
Frequenties en frequentieverdelingen
tellen hoeveel keer een waarde voorkomt.
het maken van een frequentie verdeling is een middel om orde te scheppen in ruwe data
‐ Tabellen
‐ Grafieken
Frequentieverdelingen
Tabellen:
‐ Absolute vs. Relatieve frequentie
Inleidende begrippen
Statistiek
= discipline die zich bezig houdt met de beschrijving, verwerking en interpretatie van numerieke
gegevens die betrekking hebben tot veranderlijke grootheden (variabelen).
Beschrijvende statistiek:
= methodes gebruikt om observaties te ordenen, samen te vatten en te beschrijven.
Verklarende statistiek:
= maakt gebruik van waarnemingen als basis om schattingen te maken of om hypothesen te toetsen.
Variabelen:
= karakteristieken van een populatie die verschillende waarden kan aannemen.
Bv. Variabele ‘gewicht’ kan verschillende waardes uitgedrukt in kg aannemen.
Bv. De variabele ‘diploma’ binnen de populatie medisch beeldvormers kan volgende waarden
aannemen: technoloog in de medische beeldvorming, bachelor in de verpleegkunde,…
Meetniveaus
Afhankelijk van het meetniveau kunnen andere bewerkingen op de gegevens worden uitgevoerd.
Nominaal
Bv. Haarkleur, geslacht, schrijfgerief,…
= laagste meetniveau
= de uitkomst geeft enkel een naam aan de eigenschap van de variabele
je kan de uitkomst wel coderen, maar dan niet zomaar beginnen ‘rekenen’ met de codes
Voorwaarden voor de uitkomsten van eigenschappen die gemeten worden op een nominale schaal:
‐ Mutueel exclusief: mogelijke uitkomsten mogen niet veranderen
‐ Collectief exclusief: elke mogelijke uitkomst moet aanwezig zijn (exhaustief)
Ordinaal
Bv. Brandwonden (graad 1, 2, 3)
Laat toe om gegevens een welbepaalde rangschikking toe te kennen
De cijfers geven enkel een plaats in de volgorde aan, je kan er niet mee rekenen.
Nominale en ordinale variabelen:
ð Kwalitatieve
ð Categorische variabelen
ð Verwerking data: hoofdzakelijk frequenties (beschrijvende statistiek)
, Interval
= variabelen geven een rangorde weer en de afstand tussen de numerieke waarden op de
meetschaal is overal gelijk
Bv. Temperatuur
MAAR: intervalvariabelen vertellen ons niets over de absolute grootte van de eigenschap
‐ ze hebben een relatief nulpunt (geen absoluut nulpunt)
‐ kunnen ook negatieve waarden aannemen.
ð D.w.z. 0 afwezigheid van d eeigenschap
ð Gevolg: 10°c is niet ‘dubbel zo warm’ als 5°c; voelbaar verschil tussen 0°c en 20c
Gemiddelden berekenen is mogelijk.
Ratio
Bv. Lichaamslengte, bloeddruk,…
= hoogste meetniveau
wel een absoluut nulpunt (de waarde kan bijgevolg niet negatief zijn)
Interval- en ratiovariabelen
ð Kwantitatieve variabelen
ð Continue variabelen
Frequenties en frequentieverdelingen
tellen hoeveel keer een waarde voorkomt.
het maken van een frequentie verdeling is een middel om orde te scheppen in ruwe data
‐ Tabellen
‐ Grafieken
Frequentieverdelingen
Tabellen:
‐ Absolute vs. Relatieve frequentie
