Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen
|
|
- Hanne Brouwer
- 5 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen 6.1 De t-toets voor het verschil tussen twee gemiddelden: In veel onderzoekssituaties zijn we vooral in de verschillen tussen twee populaties geïnteresseerd. De t-toets tussen twee gemiddelden gaat ervan uit dat we twee normaal verdeelde populaties hebben waarvan we de gemiddelden en de standaarddeviaties niet kennen. We trekken uit elke populatie aselect een steekproef, zodat we over twee onafhankelijke steekproeven beschikken. Je krijgt de volgende situatie: 1. Populatie 1: µ1 & σ1 (onbekend); steekproef I: ₁, S1, en n1. 2. Populatie 2: µ2 & σ2 (onbekend); steekproef 2: 2, S1, en n2. Voorwaarden T-toets voor het verschil tussen twee gemiddelden: - de twee populaties zijn normaal verdeeld met een onbekende σ1 en σ2; - de populaties zijn niet normaal verdeeld, maar beide steekproeven bevatten meer dan dertig onderzoekseenheden. Hypothesen: Linkseenzijdig toetsen: H0: µ1 µ2 en : µ1 < µ2 Rechtseenzijdig toetsen: H0: µ1 µ2 en : µ1 > µ2 Tweezijdig toetsen: H0: µ2 = µ2 en : µ1 = µ2 Er zijn twee varianten van de t-toets voor het verschil tussen twee gemiddelden die samenhangen met de vraag of de varianties in de populaties wel of niet verschillend zijn. Daarom moet eerst getoetst worden of de varianties gelijk zijn. Variant 1: toetsingsgrootheid als varianties ongelijk zijn We mogen hierbij de standaardfout schatten door de populatie varianties te vervangen door steekproefvarianties. Als we het verschil tussen de steekproefgemiddelden en standaardfout hebben berekend, kunnen we het verschil omzetten in een t-score. Dit is de toetsingsgrootheid waarmee hypothesen over verschillen in gemiddelden tussen twee normaal verdeelde populaties kunnen worden getoetst. M1 en M2: gemiddelden van steekproef 1 en 2 s1 en s2: varianties van steekproeven 1 en 2 n1 en n2: grootte van steekproeven 1 en 2
2 De vrijheidsgraden worden nu bijna geschat. Variant 2: toetsingsgrootheid als varianties gelijk zijn Omdat onder de aanname van gelijk varianties alle σ s gelijk zijn, is het niet meer nodig onderscheid te maken. Je krijgt dan σ² ₁= σ² ₂ = σ². De standaardfout wordt dan Als de populatievarianties inderdaad gelijk zijn, kunnen we de populatievariantie (σ²) schatten als een gewogen gemiddelde van twee steekproefvarianties. Dit is ook wel het poolen van varianties, het gewogen gemiddelde van 2 steekproeven waarvan de varianties aan elkaar gelijk zijn. Of ze aan elkaar gelijk zijn heb je met de F- toets bepaald (volgt later). µ1 en µ2 = Gemiddelden van populatie 1 & 2. df = Aantal vrijheidsgraden Dan heb je vervolgens ook nog de t-score formule voor het verschil in gemiddelden van twee steekproeven uit populaties met gelijke varianties: Waarbij: df= n1 + n2-2
3 Als df nou groter of gelijk is aan 100, dan zijn de afwijkingen ten opzichte van een standaard normale verdeling te verwaarlozen. Dit houdt in dat je er dan vanuit kunt gaan dat je met een standaard normale verdeling te maken hebt. Bij een df van onder de 100 kan je de overschrijdingskans die SPSS bij sig rapporteert niet opzoeken dus. Beslissingsregels Je kan H0 verwerpen door middel van overschrijdingskansen en kritieke waarden. Overschrijdingskansen Linkseenzijdige toetsing: Pl (t ₁- ₂) α Rechtseenzijdige toetsing: Pr (t ₁- ₂) α Tweezijdige toetsing: Pd (t ₁- ₂) α Kritieke waarden Je kijkt voor de kritieke waarden achter in je boek. Het getal dat je gevonden hebt in de kolom bij het df en significantie getal staat gelijk aan je significantieniveau α. Dus H0 moet verworpen worden bij linkszijdige toetsing als het kleiner of gelijk is aan dat getal, en bij rechtszijdige toetsing moet H0 verworpen worden als het groter is dan het getal. Je kijkt naar de vrijheidsgraden, een- of tweezijdige toetsing en het significantieniveau α. Stel je vindt 2,110, dan zijn de kritieke waarden +2,110 en -2,110. H0 wordt verworpen als ,110 of als ,110. Effectgrootte: als de toets significant resultaat geeft, bepalen we bij de t-toets voor twee gemiddelden ook de effectgrootte Cohen s d. Je moet bij het verschil tussen twee gemiddelden de standaardafwijking in de noemer schatten, door middel van de gepoolde variantie. De standaardrichtlijnen worden hierbij gebruikt. Rapporteren: bij het rapporteren van de resultaten van een t-toets voor twee gemiddelden vermelden we eerst de steekproefresultaten per groep (M en s). Dan geef je aan of het resultaat significant was, de waarde van toetsingsgrootheid t, inclusief de vrijheidsgraden en de p-waarde. Als er sprake is van significantie, wordt ook de effectgrootte vermeld. Betrouwbaarheidsinterval Wanneer de varianties ongelijk zijn: Bij ongelijke populatievarianties gebruiken we in het betrouwbaarheidsinterval de algemene vorm van de standaardfout. µ1 en µ2 = Gemiddelden van populatie 1 en 2.
4 t = Positieve t-waarde waarvoor geldt dat Pd(t) = α bij df= n₁ en n₂- 2. Wanneer de varianties gelijk zijn: Bij gelijke populatievarianties wordt de formule van het betrouwbaarheidsinterval aangepast met de gepoolde versie van de standaardfout. µ1 en µ2 = Gemiddelden van populatie 1 en 2. df = Aantal vrijheidsgraden t = Positieve t-waarde waarvoor geldt dat Pd(t) = α bij df= n1 en n2-2. De formules voor betrouwbaarheidsintervallen lijken heel veel op elkaar. Wanneer de populatievarianties gelijk zijn, komt in de formules voor de toetsingsgrootheid en het betrouwbaarheidsinterval de gepoolde variantie te staan. Zijn de populatievarianties ongelijk dan komen in de formules voor de toetsingsgrootheid en het betrouwbaarheidsinterval de afzonderlijke steekproefvarianties te staan. 6.3 F-toets: Bij de F-toets gaat het erom of twee populatievarianties van elkaar verschillen (dit moet je weten voor de t-toets). Het komt er op neer dat je kijkt naar S12 en S12, hoeveel keer de kleinste van de twee in de grootste past. Hier komt een quotiënt uit, welke F genoemd wordt. Je bent vaak geïnteresseerd in de F-waarden met rechter overschrijdingskansen die gelijk zijn aan vaak voorkomende waarden van α (0.05, 0.025, 0.01, 0,10) Voorwaarden F-toets: De populaties waaruit de steekproeven getrokken zijn moeten normaal verdeeld zijn. Deze eis is zeer belangrijk, omdat bij kleine afwijkingen de F zeer veel kan afwijken van wat zij in werkelijkheid zou moeten zijn. Slechts bij grote steekproeven (N > 100) worden de afwijkingen acceptabel. Hypothesen F-toets: Eenzijdig toetsen: H0: = en H1 > Tweezijdig toetsen: H0: = en H1 =
5 Toetsingsgrootheid F-toets: 1. Om H0 te kunnen verwerpen ja of nee, moet je het quotiënt van de varianties van beiden steekproeven nemen. De formule luidt als volgt: S12 en S22 = variantie van de steekproef 1 en 2 N1 en n2 = grootte van de steekproef 1 en 2 Df1 = aantal vrijheidsgraden van de teller (van de grootste variantie) Df2 = aantal vrijheidsgraden van de noemer (van de kleinste variantie) Als de nulhypothese waar is, bestaat er geen verschil tussen de populatievarianties en zal F in de buurt liggen van 1. Naarmate F groter is, is het aannemelijker dat de populatievarianties werkelijk van elkaar verschillen. Als H0 juist is, volgt de toetsingsgrootheid een kansverdeling die de F-verdeling wordt genoemd. Beslissingsregel: Dit kan ook weer door middel van overschrijdingskansen en kritieke waarden. Overschrijdingskansen H0 wordt verworpen bij rechtszijdig of tweezijdig toetsen. Linkszijdig toetsen kan bij de F- toets niet omdat de grootste variantie altijd in de teller staat, en de kleinste variantie altijd in de noemer. De uitkomst zal daarom altijd positief zijn. Hierdoor moet je de linkseenzijdige hypothese andersom formuleren als een alternatieve hypothese voor rechtseenzijdig toetsen. Rechtszijdig toetsen: Pr (F) α Tweezijdig toetsen: Pd (F) = 2 * Pr (F) α Kritieke waarden voor de kritieke waarden van de F-toets zoek je in de bijlagen achter in je boek bij de F-tabel. Voor elke α is er een andere tabel. Kijk goed wat je df₁ (teller, grootste variantie) en je df₂ (noemer, kleinste variantie) is. Wanneer je dan bijvoorbeeld de waarde 4,0 vindt bij rechtszijdig toetsen, dan weet je dat H ₒ wordt verworpen als F (toetsingsgrootheid) groter is dan 4. F 4,0. Bij tweezijdig toetsen bepaal je alleen de rechter kritieke waarde. Toets van Levene: wanneer niet aan de eis van een normale verdeling wordt gedaan, vormt de toets van Levene een goed alternatief. Hierbij wordt van iedere score het groepsgemiddelde afgetrokken en hier wordt de absolute waarde van genomen. Daarna wordt met een toets voor twee gemiddelden (vaak een nonparametrische toets) berekend of de gemiddelden van deze absolute scores in beide groepen gelijk zijn. Deze vergelijking wordt omgezet in een F-waarde, die door SPSS wordt vermeld met de bijbehorende overschrijdingskans.
Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen
Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen 5.1 Gemiddelde, variantie, standaardafwijking: De variantie is als het ware de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde. Hoe groter de variantie
Nadere informatieHoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen
Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen 3.1 Schatten: Er moet een verbinding worden gelegd tussen de steekproefgrootheden en populatieparameters, willen we op basis van de een iets kunnen zeggen over de ander.
Nadere informatieHoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies
Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 14 Donderdag 28 Oktober 1 / 37 2 Statistiek Indeling: Hypothese toetsen Schatten 2 / 37 Vragen 61 Amerikanen werd gevraagd hoeveel % van de tijd zij liegen. Het gevonden
Nadere informatieHoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse
Hoofdstuk 10 Eenwegs- en tweewegs-variantieanalyse 10.1 Eenwegs-variantieanalyse: Als we gegevens hebben verzameld van verschillende groepen en we willen nagaan of de populatiegemiddelden van elkaar verscihllen,
Nadere informatieHoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen
Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen 8.1 Non-parametrische toetsen: deze toetsen zijn toetsen waarbij de aannamen van normaliteit en intervalniveau niet nodig zijn. De aannamen zijn
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 11 Dinsdag 25 Oktober 1 / 27 2 Statistiek Vandaag: Hypothese toetsen Schatten 2 / 27 Schatten 3 / 27 Vragen: liegen 61 Amerikanen werd gevraagd hoeveel % van de tijd
Nadere informatieHoofdstuk 12: Eenweg ANOVA
Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA 12.1 Eenweg analyse van variantie Eenweg en tweeweg ANOVA Wanneer we verschillende populaties of behandelingen met elkaar vergelijken, dan zal er binnen de data altijd sprake
Nadere informatieHOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES
HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 3 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap Centrale limietstelling
Nadere informatieToetsen van hypothesen
Les 4 Toetsen van hypothesen We hebben tot nu toe enigszins algemeen naar grootheden van populaties gekeken en bediscussieerd hoe we deze grootheden uit steekproeven kunnen schatten. Vaak hebben we echter
Nadere informatieToetsen van Hypothesen. Het vaststellen van de hypothese
Toetsen van Hypothesen Wisnet-hbo update maart 2008 1. en Het vaststellen van de hypothese De nulhypothese en de Alternatieve hypothese. Het gaat in deze paragraaf puur alleen om de formulering. Er wordt
Nadere informatieVoorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie
Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie 1) Vul de volgende uitspraak aan, zodat er een juiste bewering ontstaat: De verdeling van een variabele geeft een opsomming van de categorieën en geeft daarbij
Nadere informatieStatistiek voor A.I.
Statistiek voor A.I. College 13 Donderdag 25 Oktober 1 / 28 2 Deductieve statistiek Orthodoxe statistiek 2 / 28 3 / 28 Jullie - onderzoek Tobias, Lody, Swen en Sander Links: Aantal broers/zussen van het
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 12. Dinsdag 23 Oktober
Statistiek voor A.I. College 12 Dinsdag 23 Oktober 1 / 20 2 Deductieve statistiek Orthodoxe statistiek 2 / 20 3 / 20 Jullie - onderzoek Wivine Tijd waarop je opstaat (uu:mm wordt weergeven als uumm). Histogram
Nadere informatieBijlage Bijlage 3. Statistische toetsing: werkwijze, toetsen, formules, toepassing
Bijlage 3 Statistische toetsing: werkwijze, toetsen, formules, toepassing In dit boek wordt kennis van statistiek en statistische ( hypothese)toetsing in principe bekend verondersteld. Niettemin geven
Nadere informatieInhoudsopgave. Deel I Schatters en toetsen 1
Inhoudsopgave Deel I Schatters en toetsen 1 1 Hetschattenvanpopulatieparameters.................. 3 1.1 Inleiding:schatterversusschatting................. 3 1.2 Hetschattenvaneengemiddelde..................
Nadere informatieVerklarende Statistiek: Toetsen. Zat ik nou in dat kritische gebied of niet?
Verklarende Statistiek: Toetsen Zat ik nou in dat kritische gebied of niet? Toetsen, Overzicht Nulhypothese - Alternatieve hypothese (voorbeeld: toets voor p = p o in binomiale steekproef) Betrouwbaarheid
Nadere informatieSheets hoorcollege 1 (over paragraaf 7.1) Uitgewerkte opgaven week 6 Antwoorden uitgewerkte opgaven week 6
MATERIALEN BIJ STATISTIEK (1991) JANUARI 010 Sheets hoorcollege 1 (over paragraaf 7.1) Uitgewerkte opgaven week 1 Antwoorden uitgewerkte opgaven week 1 11 15 Power-point sheets hoorcollege (over paragraaf
Nadere informatieToetsende Statistiek Week 5. De F-toets & Onderscheidend Vermogen
M, M & C 7.3 Optional Topics in Comparing Distributions: F-toets 6.4 Power & Inference as a Decision 7.1 The power of the t-test 7.3 The power of the sample t- Toetsende Statistiek Week 5. De F-toets &
Nadere informatieSheets K&S voor INF HC 10: Hoofdstuk 12
Sheets K&S voor INF HC 1: Hoofdstuk 12 Statistiek Deel 1: Schatten (hfdst. 1) Deel 2: Betrouwbaarheidsintervallen (11) Deel 3: Toetsen van hypothesen (12) Betrouwbaarheidsintervallen (H11) en toetsen (H12)
Nadere informatieHOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN
HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN Inleiding Statistische gevolgtrekkingen (statistical inference) gaan over het trekken van conclusies over een populatie op basis van steekproefdata.
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 10 Donderdag 20 Oktober 1 / 1 2 Statistiek Vandaag: Hypothese toetsen 2 / 1 3 / 1 Terzijde NU.nl 19 oktober 2011: Veel Facebookvrienden wijst op grotere hersenen. (http://www.nu.nl/wetenschap/2645008/veel-facebookvrienden-wijst-groterehersenen-.html)
Nadere informatieBerekenen en gebruik van Cohen s d Cohen s d is een veelgebruikte manier om de effectgrootte te berekenen en wordt
A. Effect & het onderscheidingsvermogen Effectgrootte (ES) De effectgrootte (effect size) vertelt ons iets over hoe relevant de relatie tussen twee variabelen is in de praktijk. Er zijn twee soorten effectgrootten:
Nadere informatieStochastiek 2. Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 17
Stochastiek 2 Inleiding in de Mathematische Statistiek 1 / 17 Statistische toetsen 2 / 17 Toetsen - algemeen - 1 Setting: observatie X in X, model {P θ : θ Θ}. Gegeven partitie Θ = Θ 0 Θ 1, met Θ 0 Θ 1
Nadere informatieAntwoordvel Versie A
Antwoordvel Versie A Interimtoets Toegepaste Biostatistiek 13 december 013 Naam:... Studentnummer:...... Antwoorden: Vraag Antwoord Antwoord Antwoord Vraag Vraag A B C D A B C D A B C D 1 10 19 11 0 3
Nadere informatie15.1 Beslissen op grond van een steekproef [1]
15.1 Beslissen op grond van een steekproef [1] Voorbeeld 1: Een vulmachine vult flessen met een inhoud van X ml. X is normaal verdeeld met μ = 400 en σ = 4 Er wordt een steekproef genomen van 40 flessen.
Nadere informatieInhoud. Woord vooraf 13. Hoofdstuk 1. Inductieve statistiek in onderzoek 17. Hoofdstuk 2. Kansverdelingen en kansberekening 28
Inhoud Woord vooraf 13 Hoofdstuk 1. Inductieve statistiek in onderzoek 17 1.1 Wat is de bedoeling van statistiek? 18 1.2 De empirische cyclus 19 1.3 Het probleem van de inductieve statistiek 20 1.4 Statistische
Nadere informatieData analyse Inleiding statistiek
Data analyse Inleiding statistiek 1 Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen»
Nadere informatie+ ( 1 4 )2 σ 2 X σ2. 36 σ2 terwijl V ar[x] = 11. Aangezien V ar[x] het kleinst is, is dit rekenkundig gemiddelde de meest efficiënte schatter.
STATISTIEK OPLOSSINGEN OEFENZITTINGEN 5 en 6 c D. Keppens 2004 5 1 (a) Zij µ de verwachtingswaarde van X. We moeten aantonen dat E[M i ] = µ voor i = 1, 2, 3 om te kunnen spreken van zuivere schatters.
Nadere informatieStatistiek II. 1. Eenvoudig toetsen. Onderdeel toetsen binnen de cursus: Toetsen en schatten ivm één statistiek of steekproef
Statistiek II Onderdeel toetsen binnen de cursus: 1. Eenvoudig toetsen Toetsen en schatten ivm één statistiek of steekproef Via de z-verdeling, als µ onderzocht wordt en gekend is: Via de t-verdeling,
Nadere informatie11.0 Voorkennis. Wanneer je met binomcdf werkt, werk je dus altijd met een kans van de vorm P(X k)
11.0 Voorkennis Let op: Cumulatieve binomiale verdeling: P(X k) = binomcdf(n,p,k) Wanneer je met binomcdf werkt, werk je dus altijd met een kans van de vorm P(X k) Voorbeeld 1: Binomiaal kanseperiment
Nadere informatieHoofdstuk 10: Regressie
Hoofdstuk 10: Regressie Inleiding In dit deel zal uitgelegd worden hoe we statistische berekeningen kunnen maken als sprake is van één kwantitatieve responsvariabele en één kwantitatieve verklarende variabele.
Nadere informatieStatistiek in de alfa en gamma studies. Aansluiting wiskunde VWO-WO 16 april 2018
Statistiek in de alfa en gamma studies Aansluiting wiskunde VWO-WO 16 april 2018 Wie ben ik? Marieke Westeneng Docent bij afdeling Methoden en Statistiek Faculteit Sociale Wetenschappen Universiteit Utrecht
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 14. Dinsdag 30 Oktober
Statistiek voor A.I. College 14 Dinsdag 30 Oktober 1 / 16 2 Deductieve statistiek Orthodoxe statistiek 2 / 16 Grootte steekproef Voorbeeld NU.nl 26 Oktober 2012: Helft broodjes döner kebab vol bacteriën.
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 12 Donderdag 21 Oktober 1 / 38 2 Statistiek Indeling: Stochast en populatie Experimenten herhalen Wet van de Grote Getallen Centrale Limietstelling 2 / 38 Deductieve
Nadere informatieHOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN
HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN 4. VERGELIJKINGSTOETSEN A. Vergelijken van varianties Men beschouwt twee steekproeven uit normaal verdeelde populaties: X, X,, X n ~ N(µ, σ ) Y, Y,, Y n
Nadere informatie11. Multipele Regressie en Correlatie
11. Multipele Regressie en Correlatie Meervoudig regressie model Nu gaan we kijken naar een relatie tussen een responsvariabele en meerdere verklarende variabelen. Een bivariate regressielijn ziet er in
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek (2DD14) op vrijdag 17 maart 2006, 9.00-12.00 uur.
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek DD14) op vrijdag 17 maart 006, 9.00-1.00 uur. UITWERKINGEN 1. Methoden om schatters te vinden a) De aannemelijkheidsfunctie
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 12 Vrijdag 16 Oktober 1 / 38 2 Statistiek Indeling vandaag: Normale verdeling Wet van de Grote Getallen Centrale Limietstelling Deductieve statistiek Hypothese toetsen
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 15 Dinsdag 2 November 1 / 16 2 Statistiek Indeling: Filosofie Schatten Centraal Bureau voor Statistiek 2 / 16 Schatten Vb. Het aantal tenen plus vingers in jullie huishoudens:
Nadere informatiec Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6
c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6 1. Iemand kiest geblinddoekt 4 paaseitjes uit een mand met oneindig veel paaseitjes. De helft is melkchocolade, de andere
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 13 Dinsdag 26 Oktober 1 / 24 2 Statistiek Indeling: Hypothese toetsen Filosofie 2 / 24 Hypothese toetsen 3 / 24 Hypothese toetsen: toepassingen Vb. Een medicijn wordt
Nadere informatietoetsende statistiek deze week: wat hebben we al geleerd? Frank Busing, Universiteit Leiden
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week 4: het toetsen van gemiddelden: de t-toets Moore, McCabe, and Craig.
Nadere informatiewerkcollege 6 - D&P10: Hypothesis testing using a single sample
cursus huiswerk opgaven Ch.9: 1, 8, 11, 12, 20, 26, 36, 37, 71 werkcollege 6 - D&P10: Hypothesis testing using a single sample Activities 9.3 en 9.4 van schatting naar toetsing vorige bijeenkomst: populatie-kenmerk
Nadere informatieHoofdstuk 4 Hypothese toetsen
a b Hoofdstuk 4 Hypothese toetsen 4. Werken met steekproeven bladzijde 84 (a) de onderzoeker ondervraagt alleen mannen (b) hij ondervraagt slechts mensen die een winkelwagen hebben gepakt (c) hij doet
Nadere informatieHiermee rekenen we de testwaarde van t uit: n. 10 ( x ) ,16
modulus strepen: uitkomst > 0 Hiermee rekenen we de testwaarde van t uit: n 10 ttest ( x ) 105 101 3,16 n-1 4 t test > t kritisch want 3,16 >,6, dus 105 valt buiten het BI. De cola bevat niet significant
Nadere informatieKansrekening en statistiek WI2211TI / WI2105IN deel 2 2 februari 2012, uur
Kansrekening en statistiek WI22TI / WI25IN deel 2 2 februari 22, 4. 6. uur VOOR WI22TI: Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Een formuleblad is niet toegestaan.
Nadere informatieFiguur 1: Voorbeelden van 95%-betrouwbaarheidsmarges van gemeten percentages.
MARGES EN SIGNIFICANTIE BIJ STEEKPROEFRESULTATEN. De marges van percentages Metingen via een steekproef leveren een schatting van de werkelijkheid. Het toevalskarakter van de steekproef heeft als consequentie,
Nadere informatieCollege 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie
College Enkelvoudige Lineaire Regressie - Leary: Hoofdstuk 7 tot p. 170 (Advanced Correlational Strategies) - MM&C: Hoofdstuk 10 (Inference for Regression) - Aanvullende tekst 3 Jolien Pas ECO 011-01 Correlatie:
Nadere informatiePopulatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst.
Statistiek I Werkcollege 1 Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst. Steekproef: Gedeelte van de populatie dat feitelijk wordt onderzocht om informatie te vergaren. Eenheden:
Nadere informatieKansrekening en statistiek wi2105in deel 2 16 april 2010, uur
Kansrekening en statistiek wi205in deel 2 6 april 200, 4.00 6.00 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Tevens krijgt u een formuleblad uitgereikt na afloop
Nadere informatieTentamen Inleiding Statistiek (WI2615) 10 april 2013, 9:00-12:00u
Technische Universiteit Delft Mekelweg 4 Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica 2628 CD Delft Tentamen Inleiding Statistiek (WI2615) 10 april 2013, 9:00-12:00u Formulebladen, rekenmachines,
Nadere informatieOefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold
Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold Hoofdstuk 1 1. Wat is het verschil tussen populatie en sample? De populatie is de complete set van items waar de onderzoeker in geïnteresseerd
Nadere informatieWiskunde B - Tentamen 1
Wiskunde B - Tentamen Tentamen 57 Wiskunde B voor CiT vrijdag januari 5 van 9. tot. uur Dit tentamen bestaat uit 6 opgaven, formulebladen en tabellen. Vermeld ook uw studentnummer op uw werk en tentamenbriefje.
Nadere informatieToetsende Statistiek Week 3. Statistische Betrouwbaarheid & Significantie Toetsing
Toetsende Statistiek Week 3. Statistische Betrouwbaarheid & Significantie Toetsing M, M & C, Chapter 6, Introduction to Inference 6.1 Estimating with Confidence 6.2 Tests of Significance 6.3 Use and Abuse
Nadere informatieToegepaste Statistiek, Week 3 1
Toegepaste Statistiek, Week 3 1 In Week 2 hebben we toetsingstheorie besproken mbt een kwantitatieve (ordinale) variabele G, en met name over zijn populatiegemiddelde E(G). Er waren twee gevallen: Er is
Nadere informatieRechter overschrijdingskansen (in procenten) van z van de standaardnormale verdeling
Tabel A: Randomcijfers 01 67210 01072 94583 81162 17494 08976 23623 48510 82207 02 29211 61083 06542 29764 82401 56452 32104 10365 79401 03 87215 79563 39429 57027 86275 84983 40384 89120 69334 04 27593
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 4. Recap: Hypothese toetsen. Recap: One-sample t-toets
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 4 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap: Hypothese toetsen t-toets
Nadere informatieKengetal Antwoord Nee Nee Ja Nee Ja Ja Nee Toetsgrootheid 1,152 1,113 2,048 1,295 1,152 1,113 0,607
1. Om na te gaan of de gemiddelde bijdrage dezelfde is voor ziekenkas A en voor ziekenkas B heeft men op een toevallige wijze 30 personen geselecteerd waarvan 15 aangesloten zijn bij ziekenkas A en 15
Nadere informatieintroductie toetsen power pauze hypothesen schatten ten slotte introductie toetsen power pauze hypothesen schatten ten slotte
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets Moore, McCabe, and Craig. Introduction to the Practice of Statistics Chapter
Nadere informatieDeeltentamen 2 Algemene Statistiek Vrije Universiteit 18 december 2013
Afdeling Wiskunde Volledig tentamen Algemene Statistiek Deeltentamen 2 Algemene Statistiek Vrije Universiteit 18 december 2013 Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan. Geheel tentamen:
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 4. Recap: Hypothese toetsen. Recap: One-sample t-toets
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 4 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap: Hypothese toetsen t-toets
Nadere informatieTentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, uur
Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven
Nadere informatie6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling.
Opgaven hoofdstuk 6 I Basistechnieken 6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling. x 0 2 4 6 p(x) ¼ ¼ ¼ ¼ a. Schrijf alle mogelijke verschillende steekproeven van n =
Nadere informatieMethoden van Onderzoek en Statistiek, Deeltentamen 2, 29 maart 2012 Versie 2
Vraag 1. Voor welk van de onderstaande variabelen zal een placebo effect waarschijnlijk het grootst zijn? 1. Haarlengte. 2. Lichaamstemperatuur. 3. Mate van tevredenheid met de behandeling. 4. Hemoglobinegehalte
Nadere informatieToegepaste Statistiek, Week 6 1
Toegepaste Statistiek, Week 6 1 Eén ordinale en één nominale variabele Nominale variabele met TWEE categorieën, 1 en 2 Ordinale variabele normaal verdeeld binnen iedere categorie? Variantie in beide categorieën
Nadere informatieintroductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week : de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week : het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van varianties:
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 10. Donderdag 18 Oktober
Statistiek voor A.I. College 10 Donderdag 18 Oktober 1 / 28 Huffington Post poll verkiezingen VS - 12 Oktober 2012 2 / 28 Gallup poll verkiezingen VS - 15 Oktober 2012 3 / 28 Jullie - onderzoek Kimberly,
Nadere informatieHOOFDSTUK 5 TOETSEN VAN HYPOTHESEN
Toetsen van hypothesen 1 HOOFDSTUK 5 TOETSEN VAN HYPOTHESEN 1. Inleiding...2 2. Beslissingsregels...5 2.1. Beslissen op grond van kritische grenzen...5 2.1.1. Het α-risico...6 2.1.2. Het β-risico...7 2.2.
Nadere informatieLes 2: Toetsen van één gemiddelde
Les 2: Toetsen van één gemiddelde Koen Van den Berge Statistiek 2 e Bachelor in de Biochemie & Biotechnologie 22 oktober 2018 Het statistisch testen van één gemiddelde is een veel voorkomende toepassing
Nadere informatieINDUCTIEVE STATISTIEK
INDUCTIEVE STATISTIEK Toegepaste hypothesetoetsing met SPSS Tim Vanhoomissen 1 Workshop Inductieve Statistiek INHOUD Hypothesetoetsing Principe van hypothesetoetsing Steekproevenverdeling Centrale limiet
Nadere informatieBeschrijvende statistiek
Beschrijvende statistiek Beschrijvende en toetsende statistiek Beschrijvend Samenvatting van gegevens in de steekproef van onderzochte personen (gemiddelde, de standaarddeviatie, tabel, grafiek) Toetsend
Nadere informatie8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen
8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen Er bestaat een samenhang tussen twee variabelen als de verdeling van de respons (afhankelijke) variabele verandert op het moment dat de waarde
Nadere informatieInterim Toegepaste Biostatistiek deel 1 14 december 2009 Versie A ANTWOORDEN
Interim Toegepaste Biostatistiek deel december 2009 Versie A ANTWOORDEN C 2 B C A 5 C 6 B 7 B 8 B 9 D 0 D C 2 A B A 5 C Lever zowel het antwoordformulier als de interim toets in Versie A 2. Dit tentamen
Nadere informatieExamen Statistiek I Januari 2010 Feedback
Examen Statistiek I Januari 2010 Feedback Correcte alternatieven worden door een sterretje aangeduid. 1 Een steekproef van 400 personen bestaat uit 270 mannen en 130 vrouwen. Twee derden van de mannen
Nadere informatieKruis per vraag slechts één vakje aan op het antwoordformulier.
Toets Stroom 1.2 Methoden en Statistiek tul, MLW 7 april 2006 Deze toets bestaat uit 25 vierkeuzevragen. Kruis per vraag slechts één vakje aan op het antwoordformulier. Vraag goed beantwoord dan punt voor
Nadere informatieLes 7-8: Parameter- en Vergelijkingstoetsen
Les 7-8: Parameter- en Vergelijkingstoetsen I Theorie : A. Algemeen :. Hypothese formuleren. H 0 : nul-hypothese H : alternatieve hypothese 2. teekproef nemen. x en 2 zijn te berekenen uit de steekproefresultaten.
Nadere informatiewerkcollege 7 - D&P10: Hypothesis testing using a single sample
cursus 11 mei 2012 werkcollege 7 - D&P10: Hypothesis testing using a single sample huiswerk opgaven Ch.9: 1, 8, 11, 12, 20, 26, 36, 37, 71 Activities 9.3 en 9.4 experimenten zelf deelnemen als proefpersoon
Nadere informatie. Dan geldt P(B) = a. 1 4. d. 3 8
Tentamen Statistische methoden 4052STAMEY juli 203, 9:00 2:00 Studienummers: Vult u alstublieft op het meerkeuzevragenformulier uw Delftse studienummer in (tbv automatische verwerking); en op het open
Nadere informatieStatistische toetsen
Statistische toetsen Een handleiding voor elke leerling die worstelt met het toetsen van zijn gegevens bij het PWS Hanna Bodde en Annalie Koerts Karla Thie Inhoudsopgave 1. Inleiding 3 2. Criteria voor
Nadere informatieVoer de gegevens in in een tabel. Definieer de drie kolommen van de tabel en kies als kolomnamen groep, vooraf en achteraf.
Opdracht 10a ------------ t-procedures voor gekoppelde paren t-procedures voor twee onafhankelijke steekproeven samengestelde t-procedures voor twee onafhankelijke steekproeven Twee groepen van 10 leraren
Nadere informatieDEZE PAGINA NIET vóór 8.30u OMSLAAN!
STTISTIEK 1 VERSIE MT15303 1308 1 WGENINGEN UNIVERSITEIT LEERSTOELGROEP MT Tentamen Statistiek 1 (MT-15303) 5 augustus 2013, 8.30-10.30 uur EZE PGIN NIET vóór 8.30u OMSLN! STRT MET INVULLEN VN NM, REGISTRTIENUMMER,
Nadere informatie9. Lineaire Regressie en Correlatie
9. Lineaire Regressie en Correlatie Lineaire verbanden In dit hoofdstuk worden methoden gepresenteerd waarmee je kwantitatieve respons variabelen (afhankelijk) en verklarende variabelen (onafhankelijk)
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 8 Donderdag 13 Oktober 1 / 23 2 Statistiek Vandaag: Stochast en populatie Experimenten herhalen Wet van de Grote Getallen Centrale Limietstelling 2 / 23 Stochast en populatie
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur.
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor TeMa (S95) op dinsdag 3-03-00, 9- uur. Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en
Nadere informatietoetskeuze schema verschillen in gemiddelden
toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week 4: het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van
Nadere informatieAanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling
Kwantitatieve Data Analyse (KDA) Onderzoekspracticum Sessie 2 11 Aanpassingen takenboek! Check studienet om eventuele verbeteringen te downloaden! Huidige versie takenboek: 09 Gjalt-Jorn Peters gjp@ou.nl
Nadere informatieVrije Universiteit 28 mei Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan.
Afdeling Wiskunde Volledig tentamen Statistics Deeltentamen 2 Statistics Vrije Universiteit 28 mei 2015 Gebruik van een (niet-grafische) rekenmachine is toegestaan. Geheel tentamen: opgaven 1,2,3,4. Cijfer=
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica
TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamenopgaven Statistiek 2DD71: UITWERKINGEN 1. Stroopwafels a De som S van de 12 gewichten is X 1 + X 2 + + X 12. Deze is normaal
Nadere informatieWiskunde B - Tentamen 2
Wiskunde B - Tentamen Tentamen van Wiskunde B voor CiT (57) Donderdag 4 april 005 van 900 tot 00 uur Dit tentamen bestaat uit 8 opgaven, 3 tabellen en formulebladen Vermeld ook je studentnummer op je werk
Nadere informatieFeedback examen Statistiek II Juni 2011
Feedback examen Statistiek II Juni 2011 Bij elke vraag is alternatief A correct. 1 De variabele X is Student verdeeld in een bepaalde populatie, met verwachting µ X en variantie σ 2 X. Je trekt steekproeven
Nadere informatieHOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN
HOOFDSTUK IV TOETSEN VAN STATISTISCHE HYPOTHESEN 4.1 PARAMETERTOESTEN 1 A. Toetsen van het gemiddelde Beschouw een steekproef X 1, X,, X n van n onafhankelijke N(µ, σ) verdeelde kansveranderlijken Men
Nadere informatieDH19 Bedrijfsstatistiek MC, 2e Bach Hir, Juni 2009
Naam:... Voornaam:... DH19 Bedrijfsstatistiek MC, 2e Bach Hir, Juni 2009 Slechts één van de vier alternatieven is juist. Kruis het bolletje aan vóór het juiste antwoord. Indien je een meerkeuzevraag verkeerd
Nadere informatieKansrekening en statistiek wi2105in deel 2 27 januari 2010, uur
Kansrekening en statistiek wi2105in deel 2 27 januari 2010, 14.00 16.00 uur Bij dit examen is het gebruik van een (evt. grafische) rekenmachine toegestaan. Tevens krijgt u een formuleblad uitgereikt na
Nadere informatieTECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamenopgaven Statistiek (2DD71) op xx-xx-xxxx, xx.00-xx.00 uur.
VOORAF: Hieronder staat een aantal opgaven over de stof. Veel meer dan op het tentamen zelf gevraagd zullen worden. Op het tentamen zullen in totaal 20 onderdelen gevraagd worden. TECHNISCHE UNIVERSITEIT
Nadere informatieBeslissen op grond van een steekproef Hoofdstuk 15
1 Beslissen op grond van een steekproef Hoofdstuk 15 1. a. Het gaat veel geld kosten voor de fabrikant als er te veel schuurmiddel gebruikt wordt. b. Bij een te laag gemiddelde zullen de klanten niet tevreden
Nadere informatieOpgeloste Oefeningen Hoofdstuk 8: Het Toetsen van Hypothesen
Opgeloste Oefeningen Hoofdstuk 8: Het Toetsen van Hypothesen 8.1. Stel dat medisch onderzoek heeft uitgewezen dat als het gemiddelde nicotinegehalte van een sigaret 25 mg of meer bedraagt, de kans op longkanker
Nadere informatieBijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 13-14
Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 1314 Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 1314 Figuren en formules
Nadere informatieStatistiek 1 Blok 6, Werkgroepopdrachten 11-6-2009
Statistiek 1 Blok 6, Werkgroepopdrachten 11-6-2009 Opdracht 1 Onderstaande tabel bevat metingen aan de opbrengst van rozen bij verschillende mate van stikstofen fosfortoevoer. rozen/snijvak/dag fosfaatniveau
Nadere informatie