Data Analytics 2 Samenvatting
Inhoudsopgave
College 1........................................................................................................................................................ 1
Ratio:.....................................................................................................................................................................2
College 2........................................................................................................................................................ 6
1. Puntschattingen................................................................................................................................................6
College 3........................................................................................................................................................ 9
College 1
Hypotheses geven doorgaans uitdrukking aan onderliggende relaties van factoren. Door
voldoende onderzoek kan dit leiden tot theorievorming, waarin de relaties tussen factoren
uitgedrukt wordt. Dit heet toetsende statistiek: je gaat na of een hypothese houdbaar is.
Nut: Statistiek is het hulpmiddel in kwantitatief onderzoek om onder andere na te gaan:
Of je onderzoek je hypothese ondersteunt of niet;
Hoe de relaties te waarderen (bv. zijn de verbanden sterk of zwak);
Om (nog meer) patronen in je data te ontdekken (bv. Factoranalyse);
Om je methode te verantwoorden (bv. Kwaliteit van je schalen, power); ◦ Of om
eenduidige omschrijvingen te geven (IQ scores)
Beschrijvende statistiek: berekening en interpretatie van samenvattende
statistische maten: Bv. Index als BNP, CBS (geboortecijfers) > doorgaans gebaseerd op
werkelijke gegevens op populatie niveau.
Inferentiële (afleidende statistiek): gebaseerd op een steekproef &
kansrekening iets zeggen over de populatie (afleiden van je steekproef en generaliseren).
We leren drie hele belangrijke inzichten op basis van deze illustraties die relevant
zijn voor statistiek:
1. Statistiek is een middel waarmee bepaalde claims gecontroleerd kunnen worden (in
combinatie met onderzoek natuurlijk).
2. Vergelijkbare groepen zijn nodig voor een vergelijking tussen A & B (& C etc.)
(Tentamen hertentamen voorbeeld).
3. Hoe groter het verschil, hoe waarschijnlijk dat deze werkelijk is (geen normale
steekproeven fluctuatie(toeval)).
4. Hoe groter de groepen, hoe meer vertrouwen we in dit verschil hebben (afname
gevoeligheid voor uitschieters).
Nut van kennis over kwantitatief onderzoek:
1. Helpt je om betere keuzes te maken, zowel voor de consument als ook het bedrijf.
2. Helpt je om onderzoek in de media beter te begrijpen en te evalueren.
3. Helpt je om onderzoek in de wetenschap beter te begrijpen
4. Geeft je meer algemene kennis
5. Het helpt je beter onderbouwd onderzoek te doen!
, Projectgroepen, onderzoekstage, etc.
6. Het helpt je kritischer te worden door deze kennis!
Een vragenlijst (enquête) bestaat uit vragen die op verschillende meetniveau ’s gemeten zijn.
Er zijn 4 verschillende meetniveaus:
1. Nominaal (kwalitatief): benoemen niet beter of slechter (geen
waarderingsverschil)
Geslacht
2. Ordinaal (kwalitatief): ordenen van laag naar hoog/van hoog naar laag
(waarderingsverschil)
Opleidingsniveau
3. Interval (kwantitatief): gelijke intervallen, geen absoluut (natuurlijk) nulpunt
IQ
4. Ratio (kwantitatief): natuurlijk nulpunt, gelijke intervallen, gelijke, betekenisvolle
verhoudingen
Leeftijd in jaren
Interval:
Geen natuurlijk (absolut) nulpunt:
o of het kan nooit 0 zijn, 0 is geen optie (zoals bij IQ, dat begint ver
boven 0)
o Of het nulpunt is niet het uitgangspunt en het kan negatief zijn (zoals
bij temperatuur)
Ratio:
Deze schaal heeft alle eigenschappen van de intervalschaal, maar hier is het
nulpunt wel natuurlijk (absoluut). Dus het nulpunt ligt vast en 0 is je startpunt
(het kan niet negatief zijn)
Data view (onderstaande afbeelding):
Inhoudsopgave
College 1........................................................................................................................................................ 1
Ratio:.....................................................................................................................................................................2
College 2........................................................................................................................................................ 6
1. Puntschattingen................................................................................................................................................6
College 3........................................................................................................................................................ 9
College 1
Hypotheses geven doorgaans uitdrukking aan onderliggende relaties van factoren. Door
voldoende onderzoek kan dit leiden tot theorievorming, waarin de relaties tussen factoren
uitgedrukt wordt. Dit heet toetsende statistiek: je gaat na of een hypothese houdbaar is.
Nut: Statistiek is het hulpmiddel in kwantitatief onderzoek om onder andere na te gaan:
Of je onderzoek je hypothese ondersteunt of niet;
Hoe de relaties te waarderen (bv. zijn de verbanden sterk of zwak);
Om (nog meer) patronen in je data te ontdekken (bv. Factoranalyse);
Om je methode te verantwoorden (bv. Kwaliteit van je schalen, power); ◦ Of om
eenduidige omschrijvingen te geven (IQ scores)
Beschrijvende statistiek: berekening en interpretatie van samenvattende
statistische maten: Bv. Index als BNP, CBS (geboortecijfers) > doorgaans gebaseerd op
werkelijke gegevens op populatie niveau.
Inferentiële (afleidende statistiek): gebaseerd op een steekproef &
kansrekening iets zeggen over de populatie (afleiden van je steekproef en generaliseren).
We leren drie hele belangrijke inzichten op basis van deze illustraties die relevant
zijn voor statistiek:
1. Statistiek is een middel waarmee bepaalde claims gecontroleerd kunnen worden (in
combinatie met onderzoek natuurlijk).
2. Vergelijkbare groepen zijn nodig voor een vergelijking tussen A & B (& C etc.)
(Tentamen hertentamen voorbeeld).
3. Hoe groter het verschil, hoe waarschijnlijk dat deze werkelijk is (geen normale
steekproeven fluctuatie(toeval)).
4. Hoe groter de groepen, hoe meer vertrouwen we in dit verschil hebben (afname
gevoeligheid voor uitschieters).
Nut van kennis over kwantitatief onderzoek:
1. Helpt je om betere keuzes te maken, zowel voor de consument als ook het bedrijf.
2. Helpt je om onderzoek in de media beter te begrijpen en te evalueren.
3. Helpt je om onderzoek in de wetenschap beter te begrijpen
4. Geeft je meer algemene kennis
5. Het helpt je beter onderbouwd onderzoek te doen!
, Projectgroepen, onderzoekstage, etc.
6. Het helpt je kritischer te worden door deze kennis!
Een vragenlijst (enquête) bestaat uit vragen die op verschillende meetniveau ’s gemeten zijn.
Er zijn 4 verschillende meetniveaus:
1. Nominaal (kwalitatief): benoemen niet beter of slechter (geen
waarderingsverschil)
Geslacht
2. Ordinaal (kwalitatief): ordenen van laag naar hoog/van hoog naar laag
(waarderingsverschil)
Opleidingsniveau
3. Interval (kwantitatief): gelijke intervallen, geen absoluut (natuurlijk) nulpunt
IQ
4. Ratio (kwantitatief): natuurlijk nulpunt, gelijke intervallen, gelijke, betekenisvolle
verhoudingen
Leeftijd in jaren
Interval:
Geen natuurlijk (absolut) nulpunt:
o of het kan nooit 0 zijn, 0 is geen optie (zoals bij IQ, dat begint ver
boven 0)
o Of het nulpunt is niet het uitgangspunt en het kan negatief zijn (zoals
bij temperatuur)
Ratio:
Deze schaal heeft alle eigenschappen van de intervalschaal, maar hier is het
nulpunt wel natuurlijk (absoluut). Dus het nulpunt ligt vast en 0 is je startpunt
(het kan niet negatief zijn)
Data view (onderstaande afbeelding):
