Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen 1

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen 1"

Transcriptie

1 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen 1 CAST Exercises CAST is een gratis online e-book (eigenlijk 3 e-books), met oefeningen. De link voor de site ( staat ook op Blackboard. De opgaven die hier opgenomen zijn, komen uit Exercises (klik op The e-books en dan op Exercises ), opgedeeld in hoofdstukken 0-8. Je kunt CAST online gebruiken, of gratis downloaden. Achtergrondinformatie (o.a. Structure and Navigation ) wordt gegeven in hoofdstuk 0. Om CAST te kunnen gebruiken, moet je een recente versie van Java op je computer hebben (zie hoofdstuk 0.2, Other Information). Hieronder een beschrijving van (bijna) alle opgaven. Zie de studiewijzer voor de aanbevolen opgaven per week. 1. One numerical variable 1.1 Graphical displays -- stem and leaf plots, dot plots, box plots and histograms Box plot: aan de hand van een data set construeer je een boxplot. Daarbij heb je de keuze uit een dataset met zeker geen extreme waarden (bovenste) of een dataset met mogelijke extreme waarden (onderste) Shape of a boxplot: bij een aantal datasets moet je de bijpassende boxplot selecteren. Je hebt daarbij de keuze van een moeilijkheidsgraad normaal (bovenste) of lastiger (onderste). Het gaat vooral om het vertalen van de verdeling van de data (symmetrische, scheef of 2-toppig) naar de juiste weergave in de boxplot Histograms: aan de hand van een data set construeer je een histogram. Daarbij heb je de keuze uit een histogram met gelijke klassenbreedtes (bovenste) of ongelijke klassenbreedtes (onderste) Histogram areas and proportions: bij een gegeven histogram moet je een bepaalde proportie bepalen. Je hebt daarbij de keuze of de frequenties van de klassen zijn weergegeven (bovenste) of dat je de frequenties zelf moet schatten uit de histogram (onderste) Information from distributions: bij een gegeven dataset die grafisch is weergegeven moet je de juiste interpretatie omtrent de verdeling van de data set selecteren. 1.2 Numerical summaries of centre and spread -- means, medians and standard deviations Ideas of centre and spread: je krijgt steeds 2 datasets te zien en die moet je vergelijken met betrekking tot de locatie en de spreiding Mean and median: in de grafische weergave van een dateset moet je de mediaan en het gemiddelde schatten Standard deviation from graph: in een grafische weergave van een dataset moet de standaarddeviatie worden afgechat. Als extra hulpmiddel is wel het gemiddelde gegeven.

2 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen 2 Je hebt de keuze om in de data weer te geven als een individueel punt in de grafische weergave (bovenste) of als histogram (onderste) Clusters and outliers (advanced): (bovenste) Van een aantal datasets zijn de gemiddelden en standaarddeviaties gegeven. Je moet vervolgens aangeven wat het gemiddelde en de standaarddeviatie is als de verschillende datasets worden gecombineerd tot 1 dataset. (onderste) Gevraagd wordt om aan te geven wat het gemiddelde en den standaarddeviatie worden als bij een gegeven dataset (met gegeven gemiddelde en standaarddeviatie) een nieuwe waarneming wordt toegevoegd. Deze nieuwe waarneming kan ook een extreme waarde zijn. 1.4 Linear and nonlinear transformations Mean and st devn after linear transformation: gegeven is een dataset met een gemiddelde en standaarddeviatie. Gevraagd wordt wat het gemiddelde en de standaarddeviatie zal zijn na een lineaire transformatie van de data Nonlinear transformations Gegeven is een grafische weergave van de oorspronkelijke data en de data na een drietal transformaties. Gevraagd wordt om de juiste transformatie bij de juiste grafische weergave te plaatsen. 2. Two numerical variables 2.1 Scatterplots and correlations Information from scatterplots: een set van 4 spreidingsdiagrammen moet worden geinterpreteerd. Dat kan in normale spreektaal (bovenste) of in wetenschappelijke jargon (onderste) Correlation coefficient, r: bij een gegeven spreidingsdiagram wordt gevraagd een schatting te geven van de grootte van de correlatie coefficient Outliers, clusters and curvature: bij een set van 4 spreidingsdiagrammen moeten moeten de juiste correlatie coëfficiënten worden geplaatst. Hierbij gaat het vooral om het inschatten van de aanwezigheid van extreme waarden, niet-lineaire verbanden en verschillende groepen op de waarde van de correlatie coëfficiënt. 2.2 Least squares Explanatory variable and response: aan de hand van een korte omschrijving van een onderzoek moet steeds worden aangegeven wat voor type onderzoek het is, wat de verklarende variabele is en de afhankelijke variabele Drawing a straight line: bij een gegeven formule voor een regressie lijn moeten 2 punten van deze lijn getekend worden in een xy-plot Interpreting the slope and intercept: bij een gegeven regressie lijn moet de juiste interpretatie van de coefficienten worden gekozen.

3 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen Residuals:gevraagd wordt om de residu van een datapunt ten opzichte van een gegeven regressie lijn te schatten Residual plot: bij een gegeven spreidingsdiagram moet de juiste weergave van de residuen plot worden gekozen uit een serie van 4 plots. Er is een mogelijkheid om tips te krijgen, dwz dat de regressie lijn wordt gegeven in het spreidingsdiagram en bij het aanklikken van een individuele waarneming wordt ook de bijbehorende residu weergegeven in alle 4 plots Predictions: bij een gegeven regressie lijn wordt gevraagd om een schatting te maken van de afhankelijke variabele bij een gegeven waarde van de verklarende variabele. 2.3 Curvature, outliers and leverage Regression problems: bij een gegeven spreidingsdiagram moet de juiste interpretatie(s) worden gekozen. De spreidingsdiagram kan een lineair verband weergeven maar ook een niet-lineair. Tevens is het mogelijk dat er extreme waarden in de dataset zitten. Dat kan in normale spreektaal (bovenste) of in statistische jargon (onderste) Log transformations of X and Y:gevraagd wordt om bij een spreidingsdiagram die duidelijk een niet-lineaire samenhang laat zien, aan te geven of een logtransformatie van de X of Y de samenhang wel lineair maakt Prediction from nonlinear model: gegeven wordt een spreidingsdiagram van de originele data en na een log transformatie van de X of Y. Verder is de regressie lijn gegeven van de getransformeerde data. Gevraagd wordt om een schatting te maken van de afhankelijke variabele bij een gegeven waarde van de verklarende variabele Power transformations (advanced): in set van 4 spreidingsdiagrammen waarbij de eerste de oorspronkelijke data is moet telkens de juiste transformatie van X en Y worden gekozen. 4. Categories and counts 4.1 Frequency tables Types of variable: in deze opgave moet je steeds aangeven of een variabele continu, discreet, ordinaal of nominaal is Proportions from frequency tables:aan de hand van een frequentie tabel van een nominale variabele moet steeds een bepaalde kans worden bepaald Proportions for ordered categories and counts: aan de hand van een frequentie tabel van een ordinale variabele moet steeds een bepaalde kans worden bepaald. 4.2 Bar charts, pie charts and Pareto diagrams Drawing a bar chart: aan de hand van een frequentietabel moet een staafdiagram worden gemaakt.

4 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen Proportions and percentages from bar charts: bij een gegeven staafdiagram met bijbehorende cumulatieve verdeling wordt gevraagd naar de kans op een gegeven gebeurtenis Drawing a pie chart: aan de hand van een frequentietabel moet een taartdiagram worden gemaakt Matching bar and pie charts: bij een set van 4 staafdiagrammen moet de juiste taartdiagram worden gekozen Percentages from pie charts: bij een gegeven taartdiagram wordt gevraagd om het het percentage van een gegeven gebeurtenis te gaan schatten. 3.3 Contingency tables Creating a contingency table: maak aan de hand van de dataset een kruistabel Proportions from contingency tables: aan de hand van een gegeven kruistabel moet de kans op een bepaalde gebeurtenis worden geschat. De kans kan een gezamenlijke kans, een marginale of een conditionele kans zijn. 5. Sampling and Variability 5.1 Probability and distributions Equally likely outcomes: in deze opgave wordt of een kaart getrokken uit een pak met 52 speelkaarten of wordt gegooid met 2 dobbelstenen. Gevraagd wordt de kans op een bepaalde gebeurtenis te bepalen Value from finite categorical population: gegeven is een staafdiagram van een nominale of ordinale variabele. Gevraagd wordt de kans op een bepaalde gebeurtenis te bepalen Value from finite numerical population: gegeven is een histogram van een ratio of interval variabele. Gevraagd wordt de kans op een bepaalde gebeurtenis te bepalen. Er is een mogelijkheid om als tip de gebeurtenis aan te laten geven in de histogram Random value from infinite population: gegeven is de kansverdeling van een willekeurige verdeling van een ratio of interval variabele. Gevraagd wordt de kans op een bepaalde gebeurtenis te bepalen Sampling with and without replacement: uit een bekende kleine populatie wordt steeds 2 keer een trekking gedaan zonder of met teruglegging. Gevraagd wordt de kans op een bepaalde gebeurtenis te bepalen. 5.2 Normal distributions Shape of normal distribution: (bovenste) gegeven is de kansverdeling van een normale verdeling en ook het gemiddelde van deze verdeling. Gevraagd wordt om de standaarddeviatie te bepalen.

5 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen 5 (onderste) Gegeven is het gemiddelde en de standaarddeviatie van een normale verdeling. Gevraagd wordt om de kansverdeling te schetsen Probability and area under normal curve: gegeven is het gemiddelde en de standaarddeviatie van een normale verdeling. Gevraagd wordt om een bepaalde kans te gaan schatten. Daarbij heb je de keuze uit een kans op kleiner, kans op groter, kans tussen, kans buiten of een mix van deze kansen Normal probabilities from z-scores: gegeven is het gemiddelde en de standaarddeviatie van een normale verdeling. Gevraagd wordt om een bepaalde kans te gaan schatten. Om de kans te bepalen moet eerst de transformatie naar de standaard normale verdeling (z-transformatie) worden uitgevoerd. Bij deze opgave is keuze om de kans af te lezen uit een grafische weergave van de standaard normale verdeling (bovenste) of uit de tabel van de standaard normaal verdeling (onderste) Expected numbers: gegeven is het gemiddelde en de standaarddeviatie van een normale verdeling. Gevraagd wordt om niet alleen de kans op een bepaalde gebeurtenis te gaan bepalen maar ook om te schatten hoeveel individuen voldoen aan die gebeurtenis Finding X from probability: gegeven is het gemiddelde en de standaarddeviatie van een normale verdeling. Gevraagd wordt om bij een gegeven kans de bijbehorende waarde uit de normale verdeling te gaan schatten. Bij deze opgave is er de keuze om de kans af te lezen uit een grafische weergave van de gegeven normale verdeling (bovenste) of uit de tabel van de standaard normaal verdeling (onderste) Mixture of questions: dit is een mix van vragen uit t/m Guessing normal probabilities: een bekende eigenschap van de normale verdeling is de 70%-90%-100% regel: ca 70% van de data ligt tussen µ±σ, ca 95% tussen µ±2σ en ca 100% tussen µ±3σ. Bij een gegeven normale verdeling wordt nu gevraagd om op basis van dit eigenschap de kans op een bepaalde gebeurtenis te schatten. 5.3 Binomial distributions Recognising a binomial distribution: in een set van steeds vier omschrijvingen van een variabele wordt gevraagd of de variabele binomiaal verdeeld is Shape of binomial distribution: bij een variabele met bekende binomiale verdeling moet de juiste grafische weergave van de verdeling worden gekozen. Er is een keuze uit een eenvoudige formulering van de variabele (bovenste) of een moeilijke formulering (onderste) Finding binomial probabilities: gegeven is de kans van een binomiale verdeling. Gevraagd wordt om een bepaalde kans te gaan schatten Normal approximation: een binomial verdeling met bekende kans kan met een normale verdeling worden benaderd. Gevraagd wordt dat de gemiddelde en de standaarddeviatie is van deze normale verdeling.

6 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen Probabilities from normal approximation: bij een gegeven binomiale verdeling met bekende, wordt gevraagd om via de benaderde normale verdeling een bepaalde kans te bepalen. Vergeet niet om de een continuiteitscorrectie toe te passen. 5.4 Distribution of sample mean and sum Spread of distribution of mean and sum: gegeven is een normale verdeling met gemiddelde 0 en onbekende standaard eviatie. Uit deze verdeling wordt een steekproef getrokken en vervolgens wordt de verdeling van of de som of het gemiddelde van deze waarnemingen grafisch weergegeven. Bij een set van 4 van dergelijke grafische weergaves moeten de juiste bijbehorende steekproefgroottes worden gekozen Shape of distribution of mean and sum: gegeven is een volstrekt willekeurige verdeling. Uit deze verdeling wordt een steekproef getrokken en vervolgens wordt de verdeling van het gemiddelde van deze waarnemingen grafisch weergegeven. Bij een set van 4 van dergelijke grafische weergaves moeten de juiste bijbehorende steekproefgroottes worden gekozen Distribution of mean and sum (cont): gegeven is een scheve verdeling en uit deze verdeling wordt een steekproef getrokken. Gevraagd wordt wat er gebeurt met de scheefheid, gemiddelde en standaarddeviatie als er gekeken wordt naar of de som of het gemiddelde in de steekproef Probabilities relating to means and sums: gegeven is een normale verdeling met bekende gemiddelde en standaarddeviatie. Uit deze verdeling wordt een steekproef getrokken. Gevraagd wordt wat de kans is op een bepaalde gebeurtenis. De gebeurtenis kan zijn of een individuele waarneming of de som of het gemiddelde van de waarnemingen in de steekproef. De kans wordt bepaald via de standaard normale verdeling.. 6 Estimating Parameters 6.1 Population and samples Distinction between populations and samples: per set van 3 beschrijvingen van onderzoeken moet aangegeven worden of er sprake is van een steekproef of populatie Distinction between parameters and estimates: per set van 3 beschrijvingen van onderzoeken moet aangegeven worden of er sprake is van een stochastische variabele of de uitkomst van de stochastische variabele Standard Error Standard error of mean: gegeven is een steekproef met schatters voor het gemiddelde en de standaarddeviatie. Gevraagd wordt een schatting voor de standaardfout van het gemiddelde Standard error vs standard deviation: gegeven is een steekproef met schatters voor of de standaarddeviatie of de standaardfout van het gemiddelde. Gevraagd wordt de breedte

7 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen 7 van het 95% betrouwbaarheidsinterval voor of een individuele waarneming of het gemiddelde van de waarnemingen Factors affecting the standard deviation and standard error: per set van 3 beweringen over de standaarddeviatie of de standaardfout van het gemiddelde moet de juiste bewering worden gekozen. 6.3 Confidence interval for mean Approx 95% CI from standard error: gegeven is het gemiddelde en de standaardfout van het gemiddelde. Gevraagd wordt het 95% betrouwbaarheidsinterval. Hier wordt gebruik gemaakt van de eigenschappen van een normale verdeling % confidence interval, known sigma: gegeven is een steekproef met schatters voor het gemiddelde en de standaarddeviatie. Daarnaast is de standaarddeviatie in de populatie gegeven. Gevraagd wordt het 95% betrouwbaarheidsinterval voor een individuele waarneming uit de populatie % confidence interval, unknown sigma: gegeven is een steekproef met schatters voor het gemiddelde en de standaarddeviatie. De standaarddeviatie in de populatie is onbekend. Gevraagd wordt het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het gemiddelde in de populatie. Hier wordt gebruik gemaakt van de t-verdeling Other confidence levels, known sigma: zie 5.3.2, maar nu is het of een 90% of een 95% of een 99% betrouwbaarheidsinterval Mixture of levels, known and unknown sigma: dit is een mix van de opgaven uit t/m Factors affecting width of confidence interval In een set van 3 beweringen moet aangegeven wat het effect is van een verandering van of de steekproefgrootte of de standaarddeviatie of het betrouwbaarheidsnivo (90%, 95% of 99%) heeft op de breedte van het betrouwbaarheidsinterval Interpreting a 95% confidence interval Uit een set van 4 beweringen moet steeds de juiste interpretatie van het betrouwbaarheidsinterval worden gekozen. 6.4 Estimating proportions Standard error of proportion: gegeven is een frequentabel van een categorische variabele. Gevraagd wordt de standaardfout van een specifieke kans % confidence interval for probability: gegeven is een frequentabel van een categorische variabele. Gevraagd wordt niet alleen de standaardfout van een specifieke kans, maar ook een benadering van het 95% betrouwbaarheidsnterval..

8 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen Other confidence levels: gegeven is een frequentabel van een categorische variabele. Gevraagd wordt niet alleen de standaardfout van een specifieke kans, maar ook een 90% of 95 of 99% betrouwbaarheidsnterval Factors affecting width of CI In een set van 3 beweringen moet aangegeven wat het effect is van een verandering van of de steekproefgrootte of de geschatte kans of het betrouwbaarheidsnivo (90%, 95% of 99%) heeft op de breedte van het betrouwbaarheidsinterval Interpreting a 95% confidence interval Uit een set van 4 beweringen moet steeds de juiste interpretatie van het betrouwbaarheidsinterval worden gekozen. 7. Testing Hypothesis 7.1 Testing with simulations Test about a proportion gegeven is het aantal successen van een steekproef getrokken uit een binomiaal verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een één-zijdige toets betreffende de kans in de populatie te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van steekproeftrekkingen Test about a mean, known sigma gegeven is het gemiddelde en de standaard deviatie van een steekproef getrokken uit een normale verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een één-zijdige toets betreffende het populatie gemiddelde te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van een sample 7.2 Tests about probabilities and proportions Perform test using binomial distribution gegeven is het aantal successen van een steekproef getrokken uit een binomiaal verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een één-zijdige toets betreffende de kans in de populatie te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de exacte binomiale verdeling Perform test with a normal approximation gegeven is het aantal successen van een steekproef getrokken uit een binomiaal verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een één-zijdige toets betreffende de kans in de populatie te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de benaderde normale verdeling van de binomiale verdeling Test with continuity correction (advanced) gegeven is het aantal successen van een steekproef getrokken uit een binomiaal verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een één-zijdige toets betreffende de kans in de populatie te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de benaderde normale verdeling van de binomiale verdeling. De opgave is vergelijkbaar met maar nu met continuiteitscorrectie.

9 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen Tests about means Hypothesis test, assuming known σ gegeven is het gemiddelde en de standaard deviatie van een steekproef getrokken uit een normale verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een eenzijdie of twee-zijdige toets betreffende het populatie gemiddelde te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de standaard normale verdeling. Verder wordt verondersteld dat de populatie standaardafwijking (σ) bekend is T test (unknown sigma) gegeven is het gemiddelde en de standaard deviatie van een steekproef getrokken uit een normale verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een eenzijdie of twee-zijdige toets betreffende het populatie gemiddelde te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de t verdeling. Verder wordt verondersteld dat de populatie standaardafwijking (σ) onbekend is. 7.4 Properties of p-values Generic interpretation of a p-values uit een set van 4 beweringen moet steeds de juiste interpretatie van de p-waarde worden gekozen. De beweringen zijn geschreven in statistische jargon. Je hebt nog de keuze uit eenvoudige (boven) of lastige (onderste) bewoordingen Interpretation of p-values (in context) analoog aan maar nu zijn de eenvoudig gestelde beweringen weergegeven in termen van de context van het onderzoek Interpretation of p-values (harder) analoog aan maar nu zijn de lastig gestelde beweringen weergegeven in termen van de context van het onderzoek. 8. Other Exercises 8.1 Comparing groups Probabilities about sums and differences: gegeven zijn 2 normale verdelingen met bekende gemiddelden en standaarddeviaties. Gevraagd wordt de kans op een bepaald gebeurtenis die betrekking kan hebben op of de som of het verschil tussen beide verdelingen Confidence interval for difference in means: gegeven zijn de gemiddelden en standaarddeviaties van twee steekproeven uit een normale verdeling. Gevraagd wordt om het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het verschil van de populatie gemiddelden te bepalen. Hierbij wordt aangenomen dat de populatie varianties niet gelijk hoeven te zijn Tests about difference in means: gegeven zijn de gemiddelden en standaarddeviaties van twee steekproeven uit een normale verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een (één of twee-zijdige) toets betreffende het verschil van de twee populatie gemiddelde te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de t-verdeling. Ook wordt aangenomen dat de populatie varianties niet gelijk hoeven te zijn.

10 Toegepaste Biostatistiek CAST oefeningen CIs for difference in proportions: gegeven zijn het aantal successen in twee steekproeven uit een binomiaal verdeling. Gevraagd wordt om het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het verschil van de populatie proporties te bepalen Tests about difference in proportions: gegeven zijn het aantal successen in twee steekproeven uit een binomiaal verdeling. Gevraagd wordt de p-waarde van een (één of twee-zijdige) toets betreffende het verschil van de twee populatie proporties te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren.. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de normale verdeling 8.2 Regression Confidence interval for slope: gegeven is de schatting van de helling van een lineaire samenhang in een steekproef. Ook de standaardfout van deze schatting is gegeven. Gevraagd wordt om het 95% betrouwbaarheidsinterval voor de populatie regressie coëfficiënt te bepalen Testing whether the slope is zero: gegeven is de schatting van de helling van een lineaire samenhang in een steekproef. Ook de standaardfout van deze schatting is gegeven. Gevraagd wordt de p-waarde van een (één of twee-zijdige) toets betreffende de helling in de populatie te bepalen en vervolgens de uitkomst te interpreteren.. De p-waarde wordt bepaald aan de hand van de t verdeling.

Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold

Oefenvragen 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 informatie

Vertaling van enkele termen uit de kansrekening en statistiek alternative hypothesis alternatieve hypothese approximate methods benaderende methoden asymptotic variance asymptotische variantie asymptotically

Nadere informatie

4 Domein STATISTIEK - versie 1.2

4 Domein STATISTIEK - versie 1.2 USolv-IT - Boomstructuur DOMEIN STATISTIEK - versie 1.2 - c Copyrighted 42 4 Domein STATISTIEK - versie 1.2 (Op initiatief van USolv-IT werd deze boomstructuur mede in overleg met het Universitair Centrum

Nadere informatie

Opgave 1: (zowel 2DM40 als 2S390)

Opgave 1: (zowel 2DM40 als 2S390) TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4 en S39) op donderdag, 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling

Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling Moore, McCabe & Craig: 3.3 Toward Statistical Inference From Probability to Inference 5.1 Sampling Distributions for

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40), op maandag 5 januari 2009 14.00-17.00 uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40), op maandag 5 januari 2009 14.00-17.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2DM4), op maandag 5 januari 29 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven

Nadere informatie

introductie populatie- steekproef- steekproevenverdeling pauze parameters aannames ten slotte

introductie populatie- steekproef- steekproevenverdeling pauze parameters aannames ten slotte toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week 2: de steekproevenverdeling Moore, McCabe, and Craig. Introduction to the Practice of Statistics Chapter 5: Sampling Distributions 5.1: The

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 28 oktober 2009, 9.00-12.00 uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 28 oktober 2009, 9.00-12.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4) woensdag 8 oktober 9, 9.-. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven Statistisch

Nadere informatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie

9. 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 informatie

Grafieken Cirkeldiagram

Grafieken Cirkeldiagram Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, uur De u TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor T (2S070) op vrijdag 8 oktober 1999, 14.00-17.00 uur De uitwerkingen van de opgaven dienen duidelijk geformuleerd

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2DM4 en 2S39) op maandag 2--27, 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

College Week 4 Inspecteren van Data: Verdelingen

College Week 4 Inspecteren van Data: Verdelingen College Week 4 Inspecteren van Data: Verdelingen Inleiding in de Methoden & Technieken 2013 2014 Hemmo Smit Dus volgende week Geen college en werkgroepen Maar Oefententamen on-line (BB) Data invoeren voor

Nadere informatie

werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample

werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample cursus 9 mei 2012 werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample van frequentie naar dichtheid we bepalen frequenties van meetwaarden plot in histogram delen door totaal aantal meetwaarden > fracties

Nadere informatie

College 4 Inspecteren van Data: Verdelingen

College 4 Inspecteren van Data: Verdelingen College Inspecteren van Data: Verdelingen Inleiding M&T 01 013 Hemmo Smit Overzicht van deze cursus 1. Grondprincipes van de wetenschap. Observeren en meten 3. Interne consistentie; Beschrijvend onderzoek.

Nadere informatie

Faculteit der Wiskunde en Informatica

Faculteit der Wiskunde en Informatica Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (DM4), op woensdag 7 januari 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven

Nadere informatie

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets

introductie 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 informatie

toetsende statistiek deze week: wat hebben we al geleerd? Frank Busing, Universiteit Leiden

toetsende 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 informatie

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen

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 informatie

Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie

Voorbeeldtentamen 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 informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek 1 Doel Beheersen van elementaire statistische technieken Toepassen van deze technieken op aardwetenschappelijke data 2 1 Leerstof Boek: : Introductory Statistics, door

Nadere informatie

a. Wanneer kan men in plaats van de Pearson correlatie coefficient beter de Spearman rangcorrelatie coefficient berekenen?

a. Wanneer kan men in plaats van de Pearson correlatie coefficient beter de Spearman rangcorrelatie coefficient berekenen? Opdracht 15a ------------ Spearman rangcorrelatie coefficient (non-parametrische tegenhanger van de Pearson correlatie coefficient) Wilcoxon symmetrie-toets (non-parametrische tegenhanger van de t-procedure

Nadere informatie

Antwoordvel Versie A

Antwoordvel 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 informatie

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 30 januari 2009

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 30 januari 2009 EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I 30 januari 2009 - Dit tentamen bestaat uit vier opgaven onderverdeeld in totaal 2 subvragen. - Geef bij het beantwoorden van de vragen een zo volledig mogelijk antwoord.

Nadere informatie

2DM71: Eindtoets Biostatistiek, op dinsdag 20 Januari 2015, 13.30-16.30

2DM71: Eindtoets Biostatistiek, op dinsdag 20 Januari 2015, 13.30-16.30 Faculteit der Wiskunde en Informatica 2DM71: Eindtoets Biostatistiek, op dinsdag 20 Januari 2015, 13.30-16.30 Opgave 1: (5 x 6 = 30 punten) (Bij deze opgave is gebruik van resultaten uit bijlage 1 noodzakelijk)

Nadere informatie

Hoeveel vertrouwen heb ik in mijn onderzoek en conclusie? Les 1

Hoeveel vertrouwen heb ik in mijn onderzoek en conclusie? Les 1 Hoeveel vertrouwen heb ik in mijn onderzoek en conclusie? Les 1 1 Onderwerpen van de lessenserie: De Normale Verdeling Nul- en Alternatieve-hypothese ( - en -fout) Steekproeven Statistisch toetsen Grafisch

Nadere informatie

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 2. Basisbegrippen. Theoretische kansverdelingen

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 2. Basisbegrippen. Theoretische kansverdelingen Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 2 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Theoretische kansverdelingen

Nadere informatie

Enkelvoudige lineaire regressie

Enkelvoudige lineaire regressie Enkelvoudige lineaire regressie Inleiding Dit hoofdstuk sluit aan op hoofdstuk I-9 van het statistiekboek. Er wordt hier steeds gesproken over het verband tussen één afhankelijke variabele Y en één onafhankelijke

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 27 oktober 2010, uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 27 oktober 2010, uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2DM4) woensdag 27 oktober 2, 9.-2. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven

Nadere informatie

Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA

Hoofdstuk 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 informatie

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie

College 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 informatie

b. Bepaal b1 en b0 en geef de vergelijking van de kleinste-kwadratenlijn.

b. Bepaal b1 en b0 en geef de vergelijking van de kleinste-kwadratenlijn. Opdracht 12a ------------ enkelvoudige lineaire regressie Kan de leeftijd waarop een kind begint te spreken voorspellen hoe zijn score zal zijn bij een latere test op verstandelijke vermogens? Een studie

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamenopgaven Statistiek (2DD71) op xx-xx-xxxx, xx.00-xx.00 uur.

TECHNISCHE 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 informatie

Hierbij is het steekproefgemiddelde x_gemiddeld= en de steekproefstandaardafwijking

Hierbij is het steekproefgemiddelde x_gemiddeld= en de steekproefstandaardafwijking Opdracht 9a ----------- t-procedures voor een enkelvoudige steekproef Voor de meting van de leesvaardigheid van kinderen wordt als toets de Degree of Reading Power (DRP) gebruikt. In een onderzoek onder

Nadere informatie

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses

Vandaag. 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 informatie

werkcollege 5 - P&D7: Population distributions - P&D8: Sampling variability and Sampling distributions

werkcollege 5 - P&D7: Population distributions - P&D8: Sampling variability and Sampling distributions cursus 4 mei 2012 werkcollege 5 - P&D7: Population distributions - P&D8: Sampling variability and Sampling distributions Huiswerk P&D, opgaven Chapter 6: 9, 19, 25, 33 P&D, opgaven Appendix A: 1, 9 doen

Nadere informatie

c. Geef de een-factor ANOVA-tabel. Formuleer H_0 and H_a. Wat is je conclusie?

c. Geef de een-factor ANOVA-tabel. Formuleer H_0 and H_a. Wat is je conclusie? Opdracht 13a ------------ Een-factor ANOVA (ANOVA-tabel, Contrasten, Bonferroni) Bij een onderzoek naar de leesvaardigheid bij kinderen in de V.S. werden drie onderwijsmethoden met elkaar vergeleken. Verschillende

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40) woensdag 2 november 2011, uur

Tentamen 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 informatie

Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies

Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies Inleiding Statistische gevolgtrekkingen worden gebruikt om conclusies over een populatie of proces te trekken op basis van data. Deze data wordt samengevat door middel

Nadere informatie

Residual Plot for Strength. predicted Strength

Residual Plot for Strength. predicted Strength Uitwerking tentamen DS mei 4 Opgave Een uitwerking geven is hier niet mogelijk. Het is van belang het iteratieve optimaliseringsproces goed uit te voeren (zie ook de PowerPoint sheets): screening design

Nadere informatie

Enkelvoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden

Enkelvoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

Statistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette

Statistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette Statistiek I Samenvatting Prof. dr. Carette Opleiding: bachelor of science in de Handelswetenschappen Academiejaar 2016 2017 Inhoudsopgave Hoofdstuk 1: Statistiek, gegevens en statistisch denken... 3 De

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag ,

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op dinsdag 5-03-2005, 9.00-22.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur.

TECHNISCHE 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 informatie

mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2

mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2 mlw stroom 2.2 Biostatistiek en Epidemiologie College 9: Herhaalde metingen (2) Syllabus Afhankelijke Data Hoofdstuk 4, 5.1, 5.2 Bjorn Winkens Methodologie en Statistiek Universiteit Maastricht 21 maart

Nadere informatie

Interim Toegepaste Biostatistiek deel 1 14 december 2009 Versie A ANTWOORDEN

Interim 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 informatie

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen SPSS Introductiecursus Sanne Hoeks Mattie Lenzen Statistiek, waarom? Doel van het onderzoek om nieuwe feiten van de werkelijkheid vast te stellen door middel van systematisch onderzoek en empirische verzamelen

Nadere informatie

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

Hoofdstuk 2: Verbanden

Hoofdstuk 2: Verbanden Hoofdstuk 2: Verbanden Inleiding In het gebruik van statistiek komen we vaak relaties tussen variabelen tegen. De focus van dit hoofdstuk ligt op het leren hoe deze relaties op grafische en numerieke wijze

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S390) op 17-11-2003 U mag alleen gebruik maken van een onbeschreven Statistisch Compendium (dikt. nr. 2218) en van een zakrekenmachine.

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40), op woensdag 12 november 2008 14.00-17.00 uur

Tentamen Biostatistiek 1 voor BMT (2DM40), op woensdag 12 november 2008 14.00-17.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2DM4), op woensdag 2 november 28 4.-7. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en van een onbeschreven

Nadere informatie

Het gebruik van een grafische rekenmachine is toegestaan tijdens dit tentamen, alsmede één A4-tje met aantekeningen.

Het gebruik van een grafische rekenmachine is toegestaan tijdens dit tentamen, alsmede één A4-tje met aantekeningen. Het gebruik van een grafische rekenmachine is toegestaan tijdens dit tentamen, alsmede één A4-tje met aantekeningen. 1. (a) In de appendix van deze vraag, is een dataset gegeven met de corresponderende

Nadere informatie

Examen Statistiek I Feedback

Examen Statistiek I Feedback Examen Statistiek I Feedback Bij elke vraag is alternatief A correct. Bij de trekking van een persoon uit een populatie beschouwt men de gebeurtenissen A (met bril), B (hooggeschoold) en C (mannelijk).

Nadere informatie

Examen G0N34 Statistiek

Examen G0N34 Statistiek Naam: Richting: Examen G0N34 Statistiek 8 september 2010 Enkele richtlijnen : Wie de vragen aanneemt en bekijkt, moet minstens 1 uur blijven zitten. Je mag gebruik maken van een rekenmachine, het formularium

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S390) op maandag ,

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S390) op maandag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek voor BMT (2S390) op maandag 19-11-2001, 14.00-17.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Masterclass: advanced statistics. Bianca de Greef Sander van Kuijk Afdeling KEMTA

Masterclass: advanced statistics. Bianca de Greef Sander van Kuijk Afdeling KEMTA Masterclass: advanced statistics Bianca de Greef Sander van Kuijk Afdeling KEMTA Inhoud Masterclass Deel 1 (theorie): Achtergrond regressie Deel 2 (voorbeeld): Keuzes Output Model Model Dependent variable

Nadere informatie

Voer de gegevens in in een tabel. Definieer de drie kolommen van de tabel en kies als kolomnamen groep, vooraf en achteraf.

Voer 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 informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen

Nadere informatie

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek /k 1/35 OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een

Nadere informatie

Classification - Prediction

Classification - Prediction Classification - Prediction Tot hiertoe: vooral classification Naive Bayes k-nearest Neighbours... Op basis van predictor variabelen X 1, X 2,..., X p klasse Y (= discreet) proberen te bepalen. Training

Nadere informatie

Zomerschool Vakdidactisch Onderzoek Leuven, 8-10 september 2010 Sessie 8: Analyse van kwantitatieve data

Zomerschool Vakdidactisch Onderzoek Leuven, 8-10 september 2010 Sessie 8: Analyse van kwantitatieve data Zomerschool Vakdidactisch Onderzoek Leuven, 8-10 september 2010 Sessie 8: Analyse van kwantitatieve data An Carbonez Leuven Statistics Research Centre Katholieke Universiteit Leuven Voorstelling van de

Nadere informatie

SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I

SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I SPSS 15.0 in praktische stappen voor AGW-bachelors Uitwerkingen Stap 7: Oefenen I Hieronder volgen de SPSS uitvoer en de antwoorden van de opgaven van Stap 7: Oefenen I. Daarnaast wordt bij elke opgave

Nadere informatie

Verband tussen twee variabelen

Verband tussen twee variabelen Verband tussen twee variabelen Inleiding Dit practicum sluit aan op hoofdstuk I-3 van het statistiekboek en geeft uitleg over het maken van kruistabellen, het berekenen van de correlatiecoëfficiënt en

Nadere informatie

11. Multipele Regressie en Correlatie

11. 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 informatie

SPSS. Statistiek : SPSS

SPSS. Statistiek : SPSS SPSS - hoofdstuk 1 : 1.4. fase 4 : verrichten van metingen en / of verzamelen van gegevens Gegevens gevonden bij een onderzoek worden systematisch weergegeven in een datamatrix bij SPSS De datamatrix Gebruik

Nadere informatie

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 3 februari 2012

EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I. 3 februari 2012 EIND TOETS TOEGEPASTE BIOSTATISTIEK I 3 februari 2012 - Dit tentamen bestaat uit vier opgaven onderverdeeld in totaal 27 subvragen. - Geef bij het beantwoorden van de vragen een zo volledig mogelijk antwoord.

Nadere informatie

Formuleblad. Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i

Formuleblad. Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i Formuleblad Hoofdstuk 1: Gemiddelde berekenen: = x 1 + x 2 + x 3 + +x n / n Of: = 1/n Σ x i Plaats van de median berekenen: Oneven aantal observaties: (n+1)/2 Even aantal observaties: gemiddelde van de

Nadere informatie

d. Maak een spreidingsdiagram van de gegevens. Plaats de x-waarden op de x-as en de z-waarden op de y-as.

d. Maak een spreidingsdiagram van de gegevens. Plaats de x-waarden op de x-as en de z-waarden op de y-as. Opdracht 6a ----------- Dichtheidskromme, normaal-kwantiel-plot Een nauwkeurige waarde van de lichtsnelheid is van belang voor ontwerpers van computers, omdat de elektrische signalen zich uitsluitend met

Nadere informatie

toetskeuze schema verschillen in gemiddelden

toetskeuze 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 informatie

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een klein kapitaaltje

Nadere informatie

SPSS Opstarten & gegevens inlezen Gegevens verkennen Beschrijvende statistiek

SPSS Opstarten & gegevens inlezen Gegevens verkennen Beschrijvende statistiek Opstarten & gegevens inlezen *Inlezen gegevens Via eerste scherm bij opening SPSS of via File; Open; Data. Opletten of namen van variabelen op de eerste rij staan ( Staat ) Opm.: Bij.TXT bestand altijd

Nadere informatie

Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies

Hoofdstuk 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 informatie

Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 1 van 28

Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 1 van 28 Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 1 van 28 Beknopte handleiding SPSS versie 18.0 2 van 28 Inhoudsopgave Inleiding...3 SPSS- tips...4 Kopiëren van datakenmerken...6 Van SPSS naar Excel...7 Opsturen

Nadere informatie

Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015

Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Centrale tendentie Centrale tendentie wordt meestal afgemeten aan twee maten: Mediaan: de middelste waarneming, 50%

Nadere informatie

b. Maak een histogram van de verdeling van het groeiseizoen. Kies eerst klassen en maak een geschikte frequentietabel.

b. Maak een histogram van de verdeling van het groeiseizoen. Kies eerst klassen en maak een geschikte frequentietabel. Opdracht 2a ----------- Stamdiagrammen, histogrammen, tijdreeksgrafieken De Old Farmers Almanac vermeldt de groeiseizoenen voor de grote steden in de V.S., zoals gerapporteerd door het National Climatic

Nadere informatie

Wiskunde B - Tentamen 2

Wiskunde 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 informatie

Extra Opgaven. 3. Van 10 personen meten we 100 keer de hartslag na het sporten. De gemiddelde hartslag van

Extra Opgaven. 3. Van 10 personen meten we 100 keer de hartslag na het sporten. De gemiddelde hartslag van Extra Opgaven 1. Een persoon doet een HIV-test. Helaas is de uitslag positief. De test is echter niet perfect. De persoon vraagt zich af wat de kans is dat hij nu ook echt HIV heeft. Gegeven is: de kans

Nadere informatie

vragen 1-7 gaan over de door Dylan Molenaar behandelde stof: chapter 1, interleafs 2, 4 en 5

vragen 1-7 gaan over de door Dylan Molenaar behandelde stof: chapter 1, interleafs 2, 4 en 5 vragen 1-7 gaan over de door Dylan Molenaar behandelde stof: chapter 1, interleafs 2, 4 en 5 Vraag 1. Wat is het gevolg voor je metingen als de weegschaal die je gebruikt systematisch vijf kilo teveel

Nadere informatie

8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen

8. 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 informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op vrijdag , 9-12 uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op vrijdag , 9-12 uur. TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op vrijdag 29-04-2004, 9-2 uur. Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine

Nadere informatie

Inhoud. 1 Inleiding tot de beschrijvende statistiek Maatstaven voor ligging en spreiding Kansrekening 99

Inhoud. 1 Inleiding tot de beschrijvende statistiek Maatstaven voor ligging en spreiding Kansrekening 99 Inhoud 1 Inleiding tot de beschrijvende statistiek 13 1.1 Een eerste verkenning 14 1.2 Frequentieverdelingen 22 1.3 Grafische voorstellingen 30 1.4 Diverse diagrammen 35 1.5 Stamdiagram, histogram en frequentiepolygoon

Nadere informatie

E Y = ln(β 1 x) ln β 1 + β 2

E Y = ln(β 1 x) ln β 1 + β 2 Tentamen Statistische Methoden MST STM 1 april 2009, 9.00 12.00 uur Toelichting. Een antwoord alleen is niet voldoende: er dient een motivatie, toelichting of berekening aanwezig te zijn. Gebruik, tenzij

Nadere informatie

Onderzoek. B-cluster BBB-OND2B.2

Onderzoek. B-cluster BBB-OND2B.2 Onderzoek B-cluster BBB-OND2B.2 Succes met leren Leuk dat je onze bundels hebt gedownload. Met deze bundels hopen we dat het leren een stuk makkelijker wordt. We proberen de beste samenvattingen voor jou

Nadere informatie

Statistiek II. Sessie 5. Feedback Deel 5

Statistiek II. Sessie 5. Feedback Deel 5 Statistiek II Sessie 5 Feedback Deel 5 VPPK Universiteit Gent 2017-2018 Feedback Oefensessie 5 1 Statismex, gewicht en slaperigheid2 1. Lineair model: slaperigheid2 = β 0 + β 1 dosis + β 2 bd + ε H 0 :

Nadere informatie

HOOFDSTUK 2: VERBANDEN

HOOFDSTUK 2: VERBANDEN HOOFDSTUK 2: VERBANDEN Inleiding In het gebruik van statistiek komen we vaak relaties tussen variabelen tegen. De focus van dit hoodfstuk ligt op het leren hoe deze relaties op grafische en numerieke wijze

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op donderdag ,

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op donderdag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S95) op donderdag 0-03-2005, 4.00-7.00 uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine,

Nadere informatie

Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst.

Populatie: 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 informatie

Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen

Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen Statistiek 2 deel A 30 minuten over statistisch toetsen R.J. Baars, MSc Kruytgebouw N710 r.j.baars@uu.nl februari 2014 Opbouw van statistiek Statistiek 1 (periode 2: vandaag) Dit college + zelfstudie +

Nadere informatie

HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN

HOOFDSTUK 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 informatie

Hoofdstuk 10: Regressie

Hoofdstuk 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 informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening 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 informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data 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

Introductie tot de statistiek

Introductie tot de statistiek Introductie tot de statistiek Hogeschool Gent 04/05/2010 Inhoudsopgave 1 Basisbegrippen en beschrijvende statistiek 8 1.1 Onderzoek............................ 8 1.1.1 Data........................... 8

Nadere informatie

SOCIALE STATISTIEK (deel 2)

SOCIALE STATISTIEK (deel 2) SOCIALE STATISTIEK (deel 2) D. Vanpaemel KU Leuven D. Vanpaemel (KU Leuven) SOCIALE STATISTIEK (deel 2) 1 / 57 Hoofdstuk 5: Schatters en hun verdeling 5.1 Steekproefgemiddelde als toevalsvariabele D. Vanpaemel

Nadere informatie

werkcollege 6 - D&P10: Hypothesis testing using a single sample

werkcollege 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 informatie

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE 1 DOEL VAN REGRESSIE ANALYSE De relatie te bestuderen tussen een response variabele en een verzameling verklarende variabelen 1. LINEAIRE REGRESSIE Veronderstel dat gegevens

Nadere informatie

Examen G0N34 Statistiek

Examen G0N34 Statistiek Naam: Richting: Examen G0N34 Statistiek 7 juni 2010 Enkele richtlijnen : Wie de vragen aanneemt en bekijkt, moet minstens 1 uur blijven zitten. Je mag gebruik maken van een rekenmachine, het formularium

Nadere informatie

Bestaat er een betekenisvol verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Gebruik de Chi-kwadraattoets voor kruistabellen.

Bestaat er een betekenisvol verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Gebruik de Chi-kwadraattoets voor kruistabellen. Oplossingen hoofdstuk IX 1. Bestaat er een verband tussen het geslacht en het voorkomen van dyslexie? Uit een aselecte steekproef van 00 leerlingen (waarvan 50% jongens en 50% meisjes) uit het basisonderwijs

Nadere informatie

Eindtoets Toegepaste Biostatistiek

Eindtoets Toegepaste Biostatistiek Eindtoets Toegepaste Biostatistiek 2013-2014 29 januari 2014 Dit tentamen bestaat uit vier opgaven, onderverdeeld in 24 subvragen. Begin bij het maken van een nieuwe opgave steeds op een nieuw antwoordvel.

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek II voor TeMa (2S195) op maandag ,

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek II voor TeMa (2S195) op maandag , TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek II voor TeMa (2S195) op maandag 8-5-26, 9.-12. uur Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een (grafisch)

Nadere informatie