BOS grasple lessen experimenteel onderzoek
Bij het opstellen van een hypothese over het gemiddelde in de populatie gebruiken we het
symbool
Bij het opstellen van een hypothese om een correlatie in de populatie aan te geven,
gebruiken we het symbool .
E2 – eenzijdig en tweezijdig toetsen
Een p-waarde meet de kans op een specifiek steekproefresultaat of extremer (een nog
groter verschil) gegeven dat er in de populatie geen verschil is tussen de groepen
Wat houdt "extremer" in? Voordat we dat kunnen beantwoorden moeten we naar de
alternatieve hypothese kijken.
Wanneer er in de alternatieve hypothese "een verschil" of "een relatie" staat, gebruiken
onderzoekers een /=-teken in HA. Dit /=-teken lees je als "niet gelijk aan".
Een alternatieve hypothese met een /=-teken, noemen we een tweezijdige alternatieve
hypothese. Dit, omdat de onderzoeker een verschil verwacht, en dat verschil naar beide
kanten kan vallen.
Bij het berekenen van de p-waarde wordt vervolgens rekening gehouden met het feit dat dit
verschil beide kanten op kan vallen. De onderzoekers hadden een verschil gevonden
van MCGT-Mmindfulness=9.5-7.2=2.3MCGT−Mmindfulness=9.5−7.2=2.3. Voor hetzelfde
geld had het verschil andersom kunnen vallen en dan zou het verschil Mmindfulness-
MCGT=7.2-9.5=-2.3Mmindfulness−MCGT=7.2−9.5=−2.3 zijn. Voor de p-waarde wordt
daarom de kans op een gemiddeld verschil van 2.32.3 of groter berekend, plus de kans op -
2.3−2.3 of kleiner.
Je ziet dat het om een tweezijdige toets gaat doordat de p-waarde aan 2 kanten is
afgetekend.
Bij een eenzijdige alternatieve hypothese hoort ook een eenzijdige p-waarde. De
onderzoekers hadden een verschil gevonden van 2.3. De eenzijdige p-waarde hierbij is de
, kans op het vinden van een verschil van 2.3 of groter. Hier wordt bij het berekenen van de p-
waarde dus géén rekening gehouden met dat het verschil ook de andere kant op zou kunnen
zijn.
De p-waarde van een tweezijdige toets is 2 keer zo groot dat die van een eenzijdige toets.
E3 – type 1 en 2 fouten
Een onderzoeker mag de nulhypothese verwerken bij een kleine p-waarde. Als de p-waarde
kleiner is dan a.
Het kan zijn dat de nulhypothese waar is, maar dat de onderzoeker tóch H0 verwerpt. In dit
geval maakt de onderzoeker een fout. Dit noemen we een Type I fout.
Het kan ook zijn dat in er in echt wel een verschil of relatie is. Dan is de nulhypothese
dus niet waar. Maar in deze situatie komt het ook voor dat de onderzoeker besluit H0 niet te
verwerpen. Dan maakt de onderzoeker weer een fout: een Type II fout.
De kans dat een type 1 fout gebeurd is gelijk aan het significantieniveau. Wanneer a = 0.05,
is er de kans van 5% om een type 1 fout te maken.
Bij het opstellen van een hypothese over het gemiddelde in de populatie gebruiken we het
symbool
Bij het opstellen van een hypothese om een correlatie in de populatie aan te geven,
gebruiken we het symbool .
E2 – eenzijdig en tweezijdig toetsen
Een p-waarde meet de kans op een specifiek steekproefresultaat of extremer (een nog
groter verschil) gegeven dat er in de populatie geen verschil is tussen de groepen
Wat houdt "extremer" in? Voordat we dat kunnen beantwoorden moeten we naar de
alternatieve hypothese kijken.
Wanneer er in de alternatieve hypothese "een verschil" of "een relatie" staat, gebruiken
onderzoekers een /=-teken in HA. Dit /=-teken lees je als "niet gelijk aan".
Een alternatieve hypothese met een /=-teken, noemen we een tweezijdige alternatieve
hypothese. Dit, omdat de onderzoeker een verschil verwacht, en dat verschil naar beide
kanten kan vallen.
Bij het berekenen van de p-waarde wordt vervolgens rekening gehouden met het feit dat dit
verschil beide kanten op kan vallen. De onderzoekers hadden een verschil gevonden
van MCGT-Mmindfulness=9.5-7.2=2.3MCGT−Mmindfulness=9.5−7.2=2.3. Voor hetzelfde
geld had het verschil andersom kunnen vallen en dan zou het verschil Mmindfulness-
MCGT=7.2-9.5=-2.3Mmindfulness−MCGT=7.2−9.5=−2.3 zijn. Voor de p-waarde wordt
daarom de kans op een gemiddeld verschil van 2.32.3 of groter berekend, plus de kans op -
2.3−2.3 of kleiner.
Je ziet dat het om een tweezijdige toets gaat doordat de p-waarde aan 2 kanten is
afgetekend.
Bij een eenzijdige alternatieve hypothese hoort ook een eenzijdige p-waarde. De
onderzoekers hadden een verschil gevonden van 2.3. De eenzijdige p-waarde hierbij is de
, kans op het vinden van een verschil van 2.3 of groter. Hier wordt bij het berekenen van de p-
waarde dus géén rekening gehouden met dat het verschil ook de andere kant op zou kunnen
zijn.
De p-waarde van een tweezijdige toets is 2 keer zo groot dat die van een eenzijdige toets.
E3 – type 1 en 2 fouten
Een onderzoeker mag de nulhypothese verwerken bij een kleine p-waarde. Als de p-waarde
kleiner is dan a.
Het kan zijn dat de nulhypothese waar is, maar dat de onderzoeker tóch H0 verwerpt. In dit
geval maakt de onderzoeker een fout. Dit noemen we een Type I fout.
Het kan ook zijn dat in er in echt wel een verschil of relatie is. Dan is de nulhypothese
dus niet waar. Maar in deze situatie komt het ook voor dat de onderzoeker besluit H0 niet te
verwerpen. Dan maakt de onderzoeker weer een fout: een Type II fout.
De kans dat een type 1 fout gebeurd is gelijk aan het significantieniveau. Wanneer a = 0.05,
is er de kans van 5% om een type 1 fout te maken.
