1
Statistiek samenvatting Jaar 2
Inhoud
Herhaling jaar 1 ..................................................................................................................................2
College 2 – proporties .........................................................................................................................4
Hoofdstuk 8 Moore et al (proporties) ..............................................................................................8
College 3 – Kruistabellen/ Chi-kwadraat ............................................................................................ 10
Hoofdstuk 9 Moore et al (kruistabellen/ chi-kwadraat) ................................................................. 14
College 4 – Correlatie en Regressie ................................................................................................... 17
Hoofdstuk 2 Moore et al (Regressie) ............................................................................................. 23
Hoofdstuk 5 Passer (Correlatie en correlationeel onderzoek) ........................................................ 27
Hoofdstuk 2 Moore et al ( Herhaling van jaar 1) ............................................................................ 28
Hoofdstuk 5 Passer (Herhaling van jaar 1) ..................................................................................... 32
College 5 – Regressie ........................................................................................................................ 35
Hoofdstuk 10 & 11 Moore et al (Regressie) ................................................................................... 39
Hoofdstuk 10 Passer ( experiment en validiteit) ............................................................................ 45
College 6 – 1-weg ANOVA ................................................................................................................ 50
Hoofdstuk 12 Moore et al (1-weg ANOVA) .................................................................................... 58
Hoofdstuk 8 Passer (Between- en within- subject design).............................................................. 62
Between-subject designs........................................................................................................... 63
Random sampling tegenover random assignment ..................................................................... 63
Within-subject designs .............................................................................................................. 66
College 7 – 2-weg ANOVA ................................................................................................................. 69
Hoofdstuk 13 Moore et al (2-weg ANOVA) .................................................................................... 75
Hoofdstuk 9 Passer (factorial designs) ........................................................................................... 79
College 8 – Repeated measures designs ............................................................................................ 86
Hoofdstuk 14 Field (Repeated measures designs).......................................................................... 93
Opdrachten uit het uitgewerkte voorbeeld ..................................................................................... 100
Hoofdstuk 3 Passer (ethisch onderzoeken) .................................................................................. 101
, 2
Herhaling jaar 1
Verschil tussen een type I en type II error
Type I = hallucinatie; je ziet een effect terwijl dit effect er niet is
Type II = blind; je ziet geen effect terwijl die er wel is
→ I is erger dan II
Wanneer gebruik je welke centrummaat?
❖ Schreef verdeeld? → Mediaan
❖ Normaal verdeeld? → Gemiddelde
❖ Kwalitatieve variabele? → Modus
Verschil afhankelijke en onafhankelijke variabele
❖ Afhankelijke variabele = gevolg/resultaat ; vaak bij elke proefpersoon hetzelfde, hetgeen
wat de onderzoeker bedenkt
❖ Onafhankelijke variabele = oorzaak; vaak verschillend per proefpersoon, hetgeen wat je
meet
Between- en within-subject design
❖ Between-subject design
= verschillende mensen elke conditie; zorgt voor individuele verschillen
❖ Within-subject design
=alle mensen dezelfde conditie; beter omdat je verschil haalt uit de individuele verschillen
Statistische toets: Verschil z-test en t-test
= Als we van populatieniveau de SD weten/bekend = z-toets; onbekend = t-toets
Functie t-score
= Een t-score zegt (net als een z-score): hoe ver is een teststatistiek verwijderd van een gemiddelde
uitgedrukt in standaarddeviaties (Opzoeken in tabel D → DF= N – 1
Verschil tussen one-sample en two- sample
➔ One sample = vergelijkt de populatie
➔ Two sample = vergelijkt 2 groepen met elkaar
Verschil paired en independent sample tests
➔ Paired
= de samples komen uit dezelfde groep dus je kant het samen gebruiken om de SD van de
poplatie te gokken (within design is altijd paired)
➔ Independent
= de samples komen niet overeen dus je kan het niet gebruiken om de SD van de populatie te
gokken
,3
, 4
College 2 – proporties
H0 betekent dat er GEEN verschil is – of dat de toevallige verschillen rond/gelijk aan 0 zijn
Welke verdeling gebruiken we voor het toetsen van een hypothese?
➢ Individuele steekproef scores
➢ De populatie scores
➢ De verdeling van steekproefgemiddelden
Antwoord: C -> De verdeling van steekproefgemiddelden, want er is minder variabiliteit wanneer er
een steekproefgemiddelde is dan wanneer je individuele scores hebt
Steekproefverdeling = Nadenken wat er gaat gebeuren als je een steekproef keer op keer gaat
trekken – wat zou dan de verdeling zijn?
Bepalen van steekproefgrootte
σ z∗σ
❖ Gaat normaal gesproken → M= z* → n= ( 𝑚 )2
√𝑛
❖ Bij proporties gaat het anders, namelijk met p*
= een gegokte waarde van p̂ (de echte weten we nog niet
❖ 2 manieren om p* te krijgen:
➢ Gebruik de steekproefschatting uit een pilotstudie of uit soortgelijke eerder uitgevoerde
onderzoeken
➢ Gebruik p*=0,5. Omdat de foutmarge het grootst is wanneer p̂ =0..5, geeft deze keuze een
steekproefomvang die iets groter is dan we werkelijk nodig hebben voor het
betrouwbaarheidsniveau dat we kiezen. Het is een veilige keuze, ongeacht wat de gegevens
later laten zien
✓ Zodra we p* en de foutmarge m hebben gekozen, kunnen we de n vinden die we nodig
hebben om deze foutmarge te bereiken:
𝑧∗
✓ N= ( )2 p* (1-p*) → Hier is z* de kritieke waarde van de betrouwbaarheidsinterval
𝑚
C and p* is een gegokte waarde
1 𝑧∗ 2
✓ Als je p*=0.5 doet dan krijg je: N= ( )
4 𝑚
✓ De N vervolgens altijd omhoog afronden
Het kiezen van een sample size voor 2 sample proporties
Margin of error =
𝑋1+𝑋2
➢ Verschil berekenen =p̂1 − p̂2 = 𝑁1+𝑁2
p̂1(1−p̂1) p̂2(1−p̂2)
➢ Standaard error van het verschil = √ 𝑛1
+ 𝑛2
➢ Margin of error van het betrouwbaarheidsinterval M = z*SEd
Sample grootte voor de gewilde margin of error
= De betrouwbaarheidsinterval voor het verschil van 2 proporties zal een margin of error hebben wat
gelijk is met een gespecialiseerde waarde van m wanner de sample size dan beiden proporties dat is
𝑧∗
➢ (𝑚 )2 (p*1 (1-p*1) + p*2 (1-p*2)
1 𝑧∗
➢ De margin of error zal minder of gelijk zijn met m als p*1 en p*2 0.5. zijn: N= ( )2
4 𝑚
Statistiek samenvatting Jaar 2
Inhoud
Herhaling jaar 1 ..................................................................................................................................2
College 2 – proporties .........................................................................................................................4
Hoofdstuk 8 Moore et al (proporties) ..............................................................................................8
College 3 – Kruistabellen/ Chi-kwadraat ............................................................................................ 10
Hoofdstuk 9 Moore et al (kruistabellen/ chi-kwadraat) ................................................................. 14
College 4 – Correlatie en Regressie ................................................................................................... 17
Hoofdstuk 2 Moore et al (Regressie) ............................................................................................. 23
Hoofdstuk 5 Passer (Correlatie en correlationeel onderzoek) ........................................................ 27
Hoofdstuk 2 Moore et al ( Herhaling van jaar 1) ............................................................................ 28
Hoofdstuk 5 Passer (Herhaling van jaar 1) ..................................................................................... 32
College 5 – Regressie ........................................................................................................................ 35
Hoofdstuk 10 & 11 Moore et al (Regressie) ................................................................................... 39
Hoofdstuk 10 Passer ( experiment en validiteit) ............................................................................ 45
College 6 – 1-weg ANOVA ................................................................................................................ 50
Hoofdstuk 12 Moore et al (1-weg ANOVA) .................................................................................... 58
Hoofdstuk 8 Passer (Between- en within- subject design).............................................................. 62
Between-subject designs........................................................................................................... 63
Random sampling tegenover random assignment ..................................................................... 63
Within-subject designs .............................................................................................................. 66
College 7 – 2-weg ANOVA ................................................................................................................. 69
Hoofdstuk 13 Moore et al (2-weg ANOVA) .................................................................................... 75
Hoofdstuk 9 Passer (factorial designs) ........................................................................................... 79
College 8 – Repeated measures designs ............................................................................................ 86
Hoofdstuk 14 Field (Repeated measures designs).......................................................................... 93
Opdrachten uit het uitgewerkte voorbeeld ..................................................................................... 100
Hoofdstuk 3 Passer (ethisch onderzoeken) .................................................................................. 101
, 2
Herhaling jaar 1
Verschil tussen een type I en type II error
Type I = hallucinatie; je ziet een effect terwijl dit effect er niet is
Type II = blind; je ziet geen effect terwijl die er wel is
→ I is erger dan II
Wanneer gebruik je welke centrummaat?
❖ Schreef verdeeld? → Mediaan
❖ Normaal verdeeld? → Gemiddelde
❖ Kwalitatieve variabele? → Modus
Verschil afhankelijke en onafhankelijke variabele
❖ Afhankelijke variabele = gevolg/resultaat ; vaak bij elke proefpersoon hetzelfde, hetgeen
wat de onderzoeker bedenkt
❖ Onafhankelijke variabele = oorzaak; vaak verschillend per proefpersoon, hetgeen wat je
meet
Between- en within-subject design
❖ Between-subject design
= verschillende mensen elke conditie; zorgt voor individuele verschillen
❖ Within-subject design
=alle mensen dezelfde conditie; beter omdat je verschil haalt uit de individuele verschillen
Statistische toets: Verschil z-test en t-test
= Als we van populatieniveau de SD weten/bekend = z-toets; onbekend = t-toets
Functie t-score
= Een t-score zegt (net als een z-score): hoe ver is een teststatistiek verwijderd van een gemiddelde
uitgedrukt in standaarddeviaties (Opzoeken in tabel D → DF= N – 1
Verschil tussen one-sample en two- sample
➔ One sample = vergelijkt de populatie
➔ Two sample = vergelijkt 2 groepen met elkaar
Verschil paired en independent sample tests
➔ Paired
= de samples komen uit dezelfde groep dus je kant het samen gebruiken om de SD van de
poplatie te gokken (within design is altijd paired)
➔ Independent
= de samples komen niet overeen dus je kan het niet gebruiken om de SD van de populatie te
gokken
,3
, 4
College 2 – proporties
H0 betekent dat er GEEN verschil is – of dat de toevallige verschillen rond/gelijk aan 0 zijn
Welke verdeling gebruiken we voor het toetsen van een hypothese?
➢ Individuele steekproef scores
➢ De populatie scores
➢ De verdeling van steekproefgemiddelden
Antwoord: C -> De verdeling van steekproefgemiddelden, want er is minder variabiliteit wanneer er
een steekproefgemiddelde is dan wanneer je individuele scores hebt
Steekproefverdeling = Nadenken wat er gaat gebeuren als je een steekproef keer op keer gaat
trekken – wat zou dan de verdeling zijn?
Bepalen van steekproefgrootte
σ z∗σ
❖ Gaat normaal gesproken → M= z* → n= ( 𝑚 )2
√𝑛
❖ Bij proporties gaat het anders, namelijk met p*
= een gegokte waarde van p̂ (de echte weten we nog niet
❖ 2 manieren om p* te krijgen:
➢ Gebruik de steekproefschatting uit een pilotstudie of uit soortgelijke eerder uitgevoerde
onderzoeken
➢ Gebruik p*=0,5. Omdat de foutmarge het grootst is wanneer p̂ =0..5, geeft deze keuze een
steekproefomvang die iets groter is dan we werkelijk nodig hebben voor het
betrouwbaarheidsniveau dat we kiezen. Het is een veilige keuze, ongeacht wat de gegevens
later laten zien
✓ Zodra we p* en de foutmarge m hebben gekozen, kunnen we de n vinden die we nodig
hebben om deze foutmarge te bereiken:
𝑧∗
✓ N= ( )2 p* (1-p*) → Hier is z* de kritieke waarde van de betrouwbaarheidsinterval
𝑚
C and p* is een gegokte waarde
1 𝑧∗ 2
✓ Als je p*=0.5 doet dan krijg je: N= ( )
4 𝑚
✓ De N vervolgens altijd omhoog afronden
Het kiezen van een sample size voor 2 sample proporties
Margin of error =
𝑋1+𝑋2
➢ Verschil berekenen =p̂1 − p̂2 = 𝑁1+𝑁2
p̂1(1−p̂1) p̂2(1−p̂2)
➢ Standaard error van het verschil = √ 𝑛1
+ 𝑛2
➢ Margin of error van het betrouwbaarheidsinterval M = z*SEd
Sample grootte voor de gewilde margin of error
= De betrouwbaarheidsinterval voor het verschil van 2 proporties zal een margin of error hebben wat
gelijk is met een gespecialiseerde waarde van m wanner de sample size dan beiden proporties dat is
𝑧∗
➢ (𝑚 )2 (p*1 (1-p*1) + p*2 (1-p*2)
1 𝑧∗
➢ De margin of error zal minder of gelijk zijn met m als p*1 en p*2 0.5. zijn: N= ( )2
4 𝑚
