Statistiek 1: week 4
Betrouwbaarheidsinterval voor verschil tussen twee gemiddelden
- Schatten van verschil tussen 2 populatiegemiddelden
- Betrouwbaarheidsinterval (CI) voor verschil in populatie gemiddelden: puntschatting ±
kritieke waarde * standaardfout
- µ1-µ2 gebruiken
95% CI: 9.13 < µm - µv < 26.43
- H0 hypothese µm - µv= 0 Ligt 0 in het interval? Nee, dan H0 verwerpen.
- LET OP: vergelijk t niet met het interval. Grenzen zijn niet kritieke t voor hypothesetoets.
Tkr=2,02!
1. P=.000 (Sig 2-tailed) < alfa = H0 verwerpen
2. Confidence interval of the difference, lower en upper
3. T vergelijken met TK (opzoeken)
Wilcoxon toetsen
Parametrisch Non-parametrisch
(verdelingsvrij)
2 steekproeven: onafhankelijke Independent-samples t-test Wilcoxon Ranked-Sum test
data (Wilcoxon/Mann-Whitney)
(Minstens ordinaal)
1 steekproef met 2 metingen: Paired-samples t-test Wilcoxon Signed-Rank test
afhankelijke data (Rangtekentoets) Nominaal
niveau? -> andere non-
parametrische toetsen
1 meting vgl met constante One-sample ttest Tekentoets
- Per groep de waarden oplopend sorteren. Toekennen potentiële rangscores. Per groep
rangsomscore bepalen
- Niet-normaal verdeeld of ordinaal meetniveau
- H0 en H1 in termen van medianen
H0: ME1 = ME2
H1: ME1 ≠ ME2
Wilcoxon ranked-sum toets
H0: ME1 = ME2
H1: ME1 ≠ ME2
- H0 aannemelijk: rangordes gelijk verdeeld over beide groepen, som van rangscores min of
meer gelijk in beide groepen
- H0 niet aannemelijk: rangordes niet gelijk verdeeld over groepen -> bijv. alle lage rangen in
een groep: toetsgrootheid Ws < Wkr
- Beschrijvende statistiek: mediaan & bereik (‘range’)
- Toetsgrootheid Ws bepalen
- Ws vergelijken met kritieke waarde (Wkr) uit Wilcoxon ranked-sum tabel
- Als Ws ≤ Wkr : verwerpen H0
- De p-waarde bepalen zonder SPSS (via z-score)
- Effectgrootte berekenen, conclusie formuleren
- Toetsgrootheid Ws = de rangsomscore voor kleinste steekproef (n1)
Betrouwbaarheidsinterval voor verschil tussen twee gemiddelden
- Schatten van verschil tussen 2 populatiegemiddelden
- Betrouwbaarheidsinterval (CI) voor verschil in populatie gemiddelden: puntschatting ±
kritieke waarde * standaardfout
- µ1-µ2 gebruiken
95% CI: 9.13 < µm - µv < 26.43
- H0 hypothese µm - µv= 0 Ligt 0 in het interval? Nee, dan H0 verwerpen.
- LET OP: vergelijk t niet met het interval. Grenzen zijn niet kritieke t voor hypothesetoets.
Tkr=2,02!
1. P=.000 (Sig 2-tailed) < alfa = H0 verwerpen
2. Confidence interval of the difference, lower en upper
3. T vergelijken met TK (opzoeken)
Wilcoxon toetsen
Parametrisch Non-parametrisch
(verdelingsvrij)
2 steekproeven: onafhankelijke Independent-samples t-test Wilcoxon Ranked-Sum test
data (Wilcoxon/Mann-Whitney)
(Minstens ordinaal)
1 steekproef met 2 metingen: Paired-samples t-test Wilcoxon Signed-Rank test
afhankelijke data (Rangtekentoets) Nominaal
niveau? -> andere non-
parametrische toetsen
1 meting vgl met constante One-sample ttest Tekentoets
- Per groep de waarden oplopend sorteren. Toekennen potentiële rangscores. Per groep
rangsomscore bepalen
- Niet-normaal verdeeld of ordinaal meetniveau
- H0 en H1 in termen van medianen
H0: ME1 = ME2
H1: ME1 ≠ ME2
Wilcoxon ranked-sum toets
H0: ME1 = ME2
H1: ME1 ≠ ME2
- H0 aannemelijk: rangordes gelijk verdeeld over beide groepen, som van rangscores min of
meer gelijk in beide groepen
- H0 niet aannemelijk: rangordes niet gelijk verdeeld over groepen -> bijv. alle lage rangen in
een groep: toetsgrootheid Ws < Wkr
- Beschrijvende statistiek: mediaan & bereik (‘range’)
- Toetsgrootheid Ws bepalen
- Ws vergelijken met kritieke waarde (Wkr) uit Wilcoxon ranked-sum tabel
- Als Ws ≤ Wkr : verwerpen H0
- De p-waarde bepalen zonder SPSS (via z-score)
- Effectgrootte berekenen, conclusie formuleren
- Toetsgrootheid Ws = de rangsomscore voor kleinste steekproef (n1)
