DEEL 1 Probleemstelling 1
|
|
- Bertha Goossens
- 6 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 DEEL 1 Probleemstelling 1 Hoofdstuk 1 Van Probleem naar Analyse 1.1 Notatie Types variabelen Types samenhang Sociaalwetenschappelijke probleemstellingen en hun basisformat Werkzaamheid en overgewicht: 6 de schijnbare causaliteit Regionale verschillen in bestaansonzekerheid: 7 de indirecte causaliteit Leeftijd en subjectieve bestaansonzekerheid: 8 suppressie van een samenhang Beroepsstatus en subjectieve gezondheid: 9 de interactieve structuur Politiek vertrouwen: Etnische identiteit bij minderheden: Schoolloopbanen van allochtone jongeren: Arbeidsregime in België: Attitudes van Turkse en Marokkaanse mannen in België: de latente structuur Kernbegrippen Geraadpleegde Literatuur 25 3
2 viii DEEL 2 Basis 27 Hoofdstuk 2 Meten en Meetniveaus 2.1 Wat is meten? Eigenschappen van meetschalen Ordenbaarheid Het bestaan van een meeteenheid Het bestaan van een absoluut nulpunt Meetniveaus Hiërarchie van meetniveaus Kernbegrippen Geraadpleegde Literatuur 38 Hoofdstuk 3 Frequentieverdelingen & Grafische Voorstellingen 3.1 Nominale variabelen Frequentietabel: absolute en relatieve frequenties Grafische voorstelling: histogram, cirkeldiagram Ordinale variabelen Frequentietabel: 42 absolute en relatieve cumulatieve frequenties Grafische voorstelling van ordinale variabelen Interval- en ratiovariabelen Niet in klassen gegroepeerde gegevens In klassen gegroepeerde gegevens Kernbegrippen 50 Hoofdstuk 4 Univariate Statistische Parameters 4.1 Inleiding Maatstaven voor ligging en centrale tendens Modus en modale klasse Kwantielen en mediaan Rekenkundig gemiddelde Meetkundig gemiddelde Harmonisch gemiddelde Maatstaven voor spreiding Variatiebreedte of range Kwantielafstanden Centraal moment van rang Gemiddelde absolute afwijking e Variatie en variantie
3 ix Standaardafwijking Variatiecoëfficiënt Even centrale momenten Maatstaven voor symmetrie Empirische coëfficiënt van Pearson Coëfficiënt van Yule en Kendall Oneven centrale momenten Coëfficiënt van Fisher Coëfficiënt van Pearson Maatstaven voor kurtosis Coëfficiënt van Pearson Coëfficiënt van Fisher Kernbegrippen Geraadpleegde Literatuur 72 Hoofdstuk 5 Inductieve Statistiek 5.1 De centrale limietstelling Toepassingen van de Centrale Limietstelling Test voor het populatiegemiddelde Berekenen van een betrouwbaarheidsinterval De Student s t-verdeling Hypothesetoets Berekenen van een betrouwbaarheidsinterval Kernbegrippen Geraadpleegde literatuur 86 DEEL 3 Analyse 87 Hoofdstuk 6 Samenhang en Statistische Controle 6.1 Analyse van nominale en/of ordinale variabelen Gegevens en probleemstelling Analyse van kruistabellen: doelstellingen Anatomie van een kruistabel Statistische onafhankelijkheid en samenhang Aard van de samenhang: rij- en kolompercentages Significantietoetsing bij kruistabellen: chi-kwadraat Sterkte van het verband: associatiematen Tabelsplitsing Tabelsplitsing: een voorbeeld Mogelijke uitkomsten bij tabelsplitsing Samenhang tussen variabelen van interval- en/of rationiveau
4 x Scatterplots Covariatie en covariantie Pearson product-moment correlatiecoëfficiënt Partiële correlatie Kernbegrippen Geraadpleegde Literatuur 124 Hoofdstuk 7 Bivariate Regressie 7.1 Probleemstelling en causaal diagram Gegevens en Operationalisering Grafische voorstelling Het model van bivariate regressie Doelstellingen van bivariate regressie Schatting van de regressieparameter Kleinste kwadratencriterium (Ordinary Least Squares) Eigenschappen van de OLS-schatters Interpretatie van de regressieparameters Sterkte van het verband en verklaarde variantie De correlatiecoëfficiënt De determinatiecoëfficiënt Regressie met gestandaardiseerde variabelen Significantietesten T-test en betrouwbaarheidsinterval voor en Modelvergelijkingsprocedure en F-test Kernbegrippen Geraadpleegde Literatuur 156 Hoofdstuk 8 Meervoudige Regressie 8.1 Probleemstelling en causaal diagram Gegevens en operationalisering Voorbereidende bivariate analyses Bivariate regressie in functie van Bivariate regressie in functie van Grafische voorstelling van meervoudige regressie Het model van meervoudige regressie Doelstellingen van meervoudige regressie Schatting van de regressieparameters Interpretatie van de regressieparameters Sterkte van het verband en verklaarde variantie Meervoudige correlatiecoëfficiënt Meervoudige determinatiecoëfficiënt
5 xi Adjusted Meervoudige regressie met gestandaardiseerde variabelen Significantietesten Modelvergelijkingsprocedure en F-test T-test partiële regressiecoëfficiënten F-test voor partiële regressiecoëfficiënten T-test regressiecoëfficiënt Regressiediagnostiek Lineariteitsassumptie Additiviteitsassumptie Multicollineariteit Afwezigheid van autocorrelatie Homoscedasticiteitsassumptie Normaliteitsassumptie residuen Outliers of uitbijters Hefboompunten Kernbegrippen Geraadpleegde Literatuur 208 Hoofdstuk 9 Dummy-regressie & Variantie-analyse 9.1 Probleemstelling en causaal diagram Gegevens en operationalisering Het model van regressie met dummyvariabelen Doelstellingen van meervoudige regressie met dummyvariabelen Schatting van de regressieparameters Meervoudige regressie met dummyvariabelen Regressie met een dichotome onafhankelijke variabele Regressie met een polytome onafhankelijke variabele Regressie met kwantitatieve en dummy onafhankelijke 229 variabelen Interacties tussen dummyvariabelen Niet-lineaire relaties Alternatieve codeerschema s Variantieanalyse T-test voor verschil tussen gemiddelden One-way analysis of variance N-way analysis of variance & analysis of covariance Kernbegrippen Geraadpleegde literatuur
6 xii Hoofdstuk 10 Logistische Regressie 10.1 Het linear probability model Het model van Logistische Regressie Odds Odds-ratio Logit Regressievergelijking Schatting van de regressieparameters Het principe van de likelihoodfunctie Kenmerken van maximum likelihood schatters Logistische regressie in de praktijk Model chi-square en model summary Pseudo R² Classificatie Wald-statistic Interpretatie van de coëfficiënten Alternatieve codeerschema s Hosmer-Lemeshow test Additiviteitsassumptie Lineariteitsassumptie Multinomial logit modellen Het model van multinimiale logistische regressie Significantietesten Interpretatie regressiecoëfficiënten Kernbegrippen Geraadpleegde literatuur 304 Hoofdstuk 11 Modelspecificatie in Regressie 11.1 Inleiding Causale diagrammen Padanalyse met variabelen van interval- of ratiomeetniveau Analyse van probleemrelaties door modelvergelijking Bivariate causale structuur Schijnbare causaliteit Indirecte relaties of mediatie Suppressie Interactie of moderatie Replicatie Kernbegrippen Geraadpleegde literatuur
7 xiii Hoofdstuk 12 Principale Componenten & Factoranalyse 12.1 Principes van schaalconstructie Constructie van somschalen Cumulatief categorische indexschaal Likertschaal Betrouwbaarheid van scomschalen Principale Componentenanalyse PCA: een intuïtieve benadering PCA als geometrie: eigenwaarden en eigenvectoren PCA: een bivariaat voorbeeld PCA: tweedimensionale oplossing en rotaties Van principale componenten naar principale factoranalyse Kernbegrippen Geraadpleegde literatuur 365 Appendix A Elementaire Algebra A.1 Machten 367 A.2 Merkwaardige producten 367 A.3 Sommatieteken 368 A.4 Productteken 369 A.5 Logaritmen 370 A.6 Geraadpleegde literatuur 370 Appendix B Tabellen B.1 Standaardnormale verdeling 371 B.2 T-verdeling 372 B.3 F-verdeling 373 B.4 F-verdeling 374 B.5 F-verdeling 375 B.6 Chi-kwadraatverdeling
2de bach PSW. Statistiek 2. Samenvatting (cursus + notities) uickprinter Koningstraat Antwerpen.
2de bach PSW Statistiek 2 Samenvatting (cursus + notities) Q www.quickprinter.be uickprinter Koningstraat 13 2000 Antwerpen B20 5,50 Nieuw!!! Online samenvattingen kopen via www.quickprintershop.be Samenvatting
Nadere informatie4 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 informatieSamenvatting Statistiek II Met uitleg over het gebruik van een TI -84
Samenvatting Statistiek II Met uitleg over het gebruik van een TI -84 Deze studentencursus is eigenlijk ontstaan door mijn eigen manier van studeren. Door het schrijven van uitgebreide samenvattingen beheers
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 informatieInhoud. 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 informatieData 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 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 informatieLES 2: Data-cleaning en -transformatie 1. Frequentietabel
Methoden SPSS hoe en waarom LES 1: Introductie SPSS 1. Basiskennis SPSS Eerst 3 stappen uitvoeren in de databank: 1. Definitie van variabelen = variabelen invoegen en values definiëren = missing values
Nadere informatieOnderzoeksmethodiek LE: 2
Onderzoeksmethodiek LE: 2 3 Parameters en grootheden 3.1 Parameters Wat is een parameter? Een karakteristieke grootheid van een populatie Gem. gewicht van een 34-jarige man 3.2 Steekproefgrootheden Wat
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 informatieStatistiek II. Voorbeeldexamen. Prof. dr. Karel NEELS Mei Naam: Rolnummer: Studierichting en -jaar:
Statistiek II Voorbeeldexamen Prof. dr. Karel NEELS Mei 2017 Naam: Rolnummer: Studierichting en -jaar: Antwoordinstructie & Giscorrectie Het proefexamen bestaat uit 15 items met telkens 5 antwoordmogelijkheden.
Nadere informatieOnderzoek. 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 informatieHoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Numerieke beschrijving van data p 1/31 Beschrijvende
Nadere informatieSPSS. 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 informatieHoofdstuk 18. Verbanden tussen variabelen vaststellen en interpreteren
Hoofdstuk 18 Verbanden tussen variabelen vaststellen en interpreteren Analyse van verbanden Analyse van verbanden: bij de analyse van verbanden stel je vast of er een stabiel verband bestaat tussen twee
Nadere informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 16 Donderdag 4 November 1 / 25 2 Statistiek Indeling: Schatten Correlatie 2 / 25 Schatten 3 / 25 Schatters: maximum likelihood schatters Def. Zij Ω de verzameling van
Nadere informatieData 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 informatieHOOFDSTUK 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 informatieCollege 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 informatie5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram:
5.0 Voorkennis Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: De lengte van de staven komt overeen met de hoeveelheid; De staven staan meestal los van
Nadere informatieZowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y
1 Regressie analyse Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y Regressie: wel een oorzakelijk verband verondersteld: X Y Voorbeeld
Nadere informatieIn de praktijk gaat men eerder werken met numerieke codes. Aan de hand van een codeboek wordt per variabele een nummer aan een waarde toegekend.
Basisconcepten De statistiek heeft de studie van gegevens, die kenmerken van een bevolking beschrijven, tot object. Als je zelf onderzoek wil verrichten of de resultaten van het werk van een ander wil
Nadere informatieINHOUDS- OPGAVE. Voorwoord 19. Voorwoord bij de nieuwe druk 20. Inleiding 23
5 INHOUDS- OPGAVE Voorwoord 19 Voorwoord bij de nieuwe druk 20 Inleiding 23 Ontwikkelingen in het Hoger Beroepsonderwijs 23 Praktijkgericht Onderzoek 25 De focus van ons boek 27 De structuur van dit boek
Nadere informatie5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram:
5.0 Voorkennis Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: De lengte van de staven komt overeen met de hoeveelheid; De staven staan meestal los van
Nadere informatie1BA PSYCH Statistiek 1 Oefeningenreeks 2 1
D..2. OEFENINGENREEKS 2 OEFENING Gegevens over de regenval (in cm) in South Bend (Indiana) over een periode van 30 jaar. Klasse K K f F f. 00 F. 00 n n 2,3 2, 3,7 3,7 3,4 3, 4 4,29 7,8 4, 4, 4 9 4,29 32,4,,
Nadere informatieStatistische variabelen. formuleblad
Statistische variabelen formuleblad 0. voorkennis Soorten variabelen Discreet of continu Bij kwantitatieve gegevens gaat het om meetbare gegeven, zoals temperatuur, snelheid of gewicht. Bij een discrete
Nadere informatieOverzicht van tabellen 13. Overzicht van figuren 15. Voorwoord 17. Inleiding 19
Inhoudsopgave Overzicht van tabellen 13 Overzicht van figuren 15 Voorwoord 17 Inleiding 19 Ontwikkelingen in het Hoger Beroepsonderwijs 19 Praktijkgericht Onderzoek 21 De focus van dit boek 23 De structuur
Nadere informatieVaardigheden IV Delphine De smet 3 theorielessen 2 practica in groepen per 40, oefenen in SPSS
Vaardigheden IV Delphine De smet 3 theorielessen 2 practica in groepen per 40, oefenen in SPSS Examen: week 20-24 april: schriftelijk examen met toepassing SPSS, geen open boek, wel sterk toepassingsgericht,
Nadere informatieExamen 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 informatieHAVO 4 wiskunde A. Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen. checklist SE1 wiskunde A.pdf
HAVO 4 wiskunde A Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen. checklist SE1 wiskunde A.pdf 1. rekenregels en verhoudingen Ik kan breuken vermenigvuldigen en delen. Ik ken
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 informatieSPSS 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 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 informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 9 Dinsdag 18 Oktober 1 / 1 2 Statistiek Vandaag: Centrale Limietstelling Correlatie Regressie 2 / 1 Centrale Limietstelling 3 / 1 Centrale Limietstelling St. (Centrale
Nadere informatieDeel I : beschrijvende statistiek
HOOFDSTUK 1 TYPISCHE FOUTEN BIJ STATISTIEK Foute gegevens Fouten in berekening kans Foute interpretatie resultaten Statistiek : de wetenschap van het leren uit data & van het meten, controleren en communiceren
Nadere informatieIntroductie 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 informatieStatistiek voor A.I. College 2. Donderdag 13 September 2012
Statistiek voor A.I. College 2 Donderdag 13 September 2012 1 / 42 1 Beschrijvende statistiek 2 / 42 Extrapolatie 3 / 42 Verkiezingen 2012 4 / 42 Verkiezingen 2012 5 / 42 1 Beschrijvende statistiek Vandaag:
Nadere informatieStatistiek 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 informatieRegressie-analyse. Cursus Bachelor Project 2 B&O College 2 Harry B.G. Ganzeboom. Regressie-model en mediatie-analyse 1
Regressie-analyse Cursus Bachelor Project 2 B&O College 2 Harry B.G. Ganzeboom Regressie-model en mediatie-analyse 1 Agenda Lineaire regressie-model (herhaling) Enkelvoudig (simple) Meervoudig (multiple)
Nadere informatieEnkelvoudige 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 informatieOverzicht statistiek 5N4p
Overzicht statistiek 5N4p EEB2 GGHM2012 Inhoud 1 Frequenties, absoluut en relatief... 3 1.1 Frequentietabel... 3 1.2 Absolute en relatieve frequentie... 3 1.3 Cumulatieve frequentie... 4 2 Centrum en spreiding...
Nadere informatieInhoud. Inleiding 15. Deel I Beschrijvende statistiek 17
Inhoud Inleiding 15 Deel I Beschrijvende statistiek 17 1 Tabellen, grafieken en kengetallen 19 1.1 Case Game 16 20 1.2 Populatie en steekproef 22 1.3 Meetniveaus 23 1.4 De frequentieverdeling 25 1.5 Grafieken
Nadere informatiemlw stroom 2.1: Statistisch modelleren
mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren College 5: Regressie en correlatie (2) Rosner 11.5-11.8 Arnold Kester Capaciteitsgroep Methodologie en Statistiek Universiteit Maastricht Postbus 616, 6200 MD Maastricht
Nadere informatieStatistische methoden en technieken tentamen
Statistische methoden en technieken tentamen Course information C OURSE BKB0019T AC ADEMIC YEAR 2017-2018 EC 3 LANGUAGES Nederlands PROGRAMME bachelor 2 / Bedrijfskunde (Business Administration) pre-master
Nadere informatieCollege 6. Samenhang tussen variabelen. Inleiding M&T Hemmo Smit
College 6 Samenhang tussen variabelen Inleiding M&T 2012 2013 Hemmo Smit Overzicht van deze cursus 1. Grondprincipes van de wetenschap 2. Observeren en meten 3. Interne consistentie; Beschrijvend onderzoek
Nadere informatieOplossingen hoofdstuk 8
Count Count Oplossingen hoofdstuk 8 1. Plaats de volgende eigenschappen bij de gegeven verdelingen. De eigenschappen kunnen voorkomen bij meerdere verdelingen. Plaats bij elke eigenschap het hierbij horende
Nadere informatieStatistiek 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 informatie20. Multilevel lineaire modellen
20. Multilevel lineaire modellen Hiërarchische gegevens Veel fenomenen zijn ingebed in een bredere context. Variabelen kunnen dus ook hiërarchisch zijn, ingebed zijn in variabelen op hogere niveaus. Deze
Nadere informatieHoofdstuk 8: Multipele regressie Vragen
Hoofdstuk 8: Multipele regressie Vragen 1. Wat is het verschil tussen de pearson correlatie en de multipele correlatie R? 2. Voor twee modellen berekenen we de adjusted R2 : Model 1 heeft een adjusted
Nadere informatieExperimenteel en Correlationeel Onderzoek
Experimenteel en Correlationeel Onderzoek In veel onderzoek is het doel: Het vaststellen van oorzaak-gevolg (causale) relaties Criteria voor causaliteit 1. Samenhang (correlatie, covariantie) 2. Opeenvolging
Nadere informatie1. Statistiek gebruiken 1
Hoofdstuk 0 Inhoudsopgave 1. Statistiek gebruiken 1 2. Gegevens beschrijven 3 2.1 Verschillende soorten gegevens......................................... 3 2.2 Staafdiagrammen en histogrammen....................................
Nadere informatieCursus 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 informatieCollege 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 informatieHoofdstuk 19. Voorspellende analyse bij marktonderzoek
Hoofdstuk 19 Voorspellende analyse bij marktonderzoek Voorspellen begrijpen Voorspelling: een uitspraak over wat er naar verwachting in de toekomst zal gebeuren op basis van ervaringen uit het verleden
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 informatieSTATISTIEK I Samenvatting
STATISTIEK I Samenvatting Academiejaar 2013-2014 Prof. T. MARCHANT Juno KOEKELKOREN 1BA PSYCH Statistiek 1: 2013-2014 1 1BA PSYCH Statistiek 1: 2013-2014 2 DEEL 0 INTODUCTIE INHOUD H 1: INLEIDING 1.1 DE
Nadere informatie10. Moderatie, mediatie en nog meer regressie
10. Moderatie, mediatie en nog meer regressie Voordat je moderatie en mediatie analyses gaat uitvoeren in, kun je het best een extra dialog box installeren, PROCESS. Volg hiervoor de stappen op pagina
Nadere informatieZomerschool 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 informatieHoofdstuk 2 : Grafische beschrijving van data. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 2 : Grafische beschrijving van data Marnix Van Daele Marnix.VanDaele@UGent.be Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Grafische beschrijving van data p. 1/35 Soorten meetwaarden
Nadere informatieHoofdstuk 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 informatieLes 2 / 3: Meetschalen en Parameters
Les 2 / 3: Meetschalen en Parameters I Theorie: A. Algemeen : V is de verzameling van alle mogelijke uitkomsten van een toevallig experiment. Een veranderlijke of stochastiek is een afbeelding G die aan
Nadere informatieFormules Excel Bedrijfsstatistiek
Formules Excel Bedrijfsstatistiek Hoofdstuk 2 Data en hun voorstelling AANTAL.ALS vb: AANTAL.ALS(A1 :B6,H1) Telt hoeveel keer (frequentie) de waarde die in H1 zit in A1:B6 voorkomt. Vooral bedoeld voor
Nadere informatieElementaire Statistiek
Elementaire Statistiek Elementaire Statistiek J. van Soest VSSD VSSD Zevende druk 1992, 1994, 1997 Eerste druk 1972 Uitegegeven door: VSSD Leeghwaterstraat 42 2628 CA Delft, The Netherlands tel. +31 15
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 informatieAuteur: Vicky Franssen (2013). Update: Liesbet Matthys (2014) Methodologie en Redactie BAP Arteveldehogeschool P 138
7.2.3 Kwantitatieve analyse De inhoud van dit cursusonderdeel werd overgenomen uit: Plooij, F. (2014). Onderzoek doen: een praktische inleiding in onderzoeksvaardigheden. Pearson Benelux: Pearson. Kwantitatieve
Nadere informatieKwantitatieve modellen. Harry B.G. Ganzeboom 18 april 2016 College 1: Meetkwaliteit
Kwantitatieve modellen voor BCO PMC Harry B.G. Ganzeboom 18 april 2016 College 1: Meetkwaliteit Drie colleges Validiteits- en betrouwbaarheidsanalyse Causale analyse met confounding en mediatie Causale
Nadere informatieBeschrijvende statistiek
Beschrijvende statistiek Beschrijvende statistiek Het berekenen en interpreteren van tabellen en statistieken Bregje van Groningen Connie de Boer Vierde druk Woord vooraf Voor veel studenten is statistiek
Nadere informatieMeten: algemene beginselen. Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 1 28 februari 2011
Meten: algemene Harry B.G. Ganzeboom ADEK UvS College 1 28 februari 2011 OPZET College 1: Algemene College 2: Meting van attitudes (ISSP) College 3: Meting van achtergrondvariabelen via MTMM College 4:
Nadere informatieReconstructie Bedrijfsstatistiek 2016
Reconstructie Bedrijfsstatistiek 2016 Open vragen Vraag 1 1. Bewijs dat σ^² een onvertekende schatter is voor σ²=σi 1/n * Xi² 2. Bereken de variantie van o^² 3. Is de schatter consistent? 4. Teken chi-kwadraat
Nadere informatieHAVO 4 wiskunde A. Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen....
HAVO 4 wiskunde A Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen.... 1. rekenregels en verhoudingen Ik kan breuken vermenigvuldigen en delen. Ik ken de rekenregel breuk Ik kan
Nadere informatieKwantitatieve methoden. Samenvatting met verwijzing naar Excel functies
Kwantitatieve methoden Samenvatting met verwijzing naar Excel functies I. Inleiding Statistiek is een gebied in de wiskunde dat zich bezighoudt met het samenvatten, beschrijven en analyseren van (grote
Nadere informatieTECHNISCHE 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 informatieOpgave 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 informatieTentamen 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 informatieFasen in het onderzoeksproces
Fasen in het onderzoeksproces Gegevensbestand Controleren gegevens Bewerken gegevens Analyseren gegevens Interpreteren resultaten Nieuwe vragen? ja Onderzoeksverslag 1 Bestand opmaken Variabelen definiëren:
Nadere informatieDEEL II DOEN! - Praktische opdracht statistiek WA- 4HAVO
DEEL II DOEN! - Praktische opdracht statistiek WA- 4HAVO Leerlingmateriaal 1. Doel van de praktische opdracht Het doel van deze praktische opdracht is om de theorie uit je boek te verbinden met de data
Nadere informatieOnderzoeksmethoden: Statistiek 1
0 123458898391081904749010998490849 074907079`794793784908`094389983.. Onderzoeksmethoden: Statistiek 1 Joepie, ons computerprogramma levert output Wat doen we hiermee? Marjan van den Akker 1 2 Output
Nadere informatieCursus Inleidende Statistiek
Cursus Inleidende Statistiek Voor het Riza Door Aad Fioole Hetty Klavers Hans van Twuiver Werkdocument: Auteurs: 92011X (herziene versie) Hetty Klavers Hans van Twuiver Datum: augustus 1992 c t L4 a_61
Nadere informatieParagraaf 10.1 : Populatie en Steekproef
Hoofdstuk 10 Statistische Variabelen (H5 Wis A) Pagina 1 van 8 Paragraaf 10.1 : Populatie en Steekproef Les 1 : Herhaling Definitie Betrouwbaarheidsinterval (BI) Betrouwbaarheidsinterval (BI) = { de waarden
Nadere informatieG0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd Modeloplossing
G0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd 2007-2008 Modeloplossing Opmerking vooraf: Deze modeloplossing is een heel volledig antwoord op de gestelde vragen. Om de maximumscore op een vraag
Nadere informatieDe Collegereeks Statistiek. statistiek. Statistiek in het dagelijkse nieuws. Statistiek Hoorcollege 1. Descriptieve statistiek ttitik
9/8/009 De Collegereeks Statistiek Statistiek Hoorcollege 1 Descriptieve statistiek ttitik Informatiekunde Universiteit Utrecht Dr. H. Prüst (37): Descriptieve statistiek (H 1,,3) (HP) 3(38): Score & Kans
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 informatieExamenvragen KBM/EMS 09-15
THEORIE Examenvragen KBM/EMS 09-15 Je krijgt een logistisch model met lineaire predictor = beta 0. Leid via de maximum likelihoodfunctie een schatter af voor beta 0. Bewijs met principale componenten Vraag
Nadere informatieA. Week 1: Introductie in de statistiek.
A. Week 1: Introductie in de statistiek. Populatie en steekproef. In dit vak leren we de basis van de statistiek. In de statistiek probeert men erachter te komen hoe we de populatie het beste kunnen observeren.
Nadere informatieUitgebreide inhoudsopgave: Werken met ken- en stuurgetallen DEEL I WAT ZIJN KEN- EN STUURGETALLEN?
DEEL I WAT ZIJN KEN- EN STUURGETALLEN? 1. Inleiding...3 2. Waarom is kwantificering noodzakelijk?...6 3. Ken- en stuurgetallen als instrument van personeelsmanagers...7 4. Enkele begripsomschrijvingen...10
Nadere informatieHoofdstuk 7: De analyse en rapportering van jouw empirisch onderzoek
Hoofdstuk 7: De analyse en rapportering van jouw empirisch onderzoek Nadat je je empirisch of veldonderzoek voltooide, en je hebt de data ingevoerd, moet je die ook analyseren, verwerken en rapporteren.
Nadere informatieInleiding 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 informatieToegepaste Statistiek, Dag 7 1
Toegepaste Statistiek, Dag 7 1 Statistiek: Afkomstig uit het Duits: De studie van politieke feiten en cijfers. Afgeleid uit het latijn: status, staat, toestand Belangrijkste associatie: beschrijvende statistiek
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 informatie1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test
Werkboek 2013-2014 ANCOVA Covariantie analyse bestaat uit regressieanalyse en variantieanalyse. Er wordt een afhankelijke variabele (intervalniveau) voorspeld uit meerdere onafhankelijke variabelen. De
Nadere informatie16. MANOVA. Overeenkomsten en verschillen met ANOVA. De theorie MANOVA
16. MANOVA MANOVA Multivariate variantieanalyse (MANOVA) kan gebruikt worden in een situatie waarin je meerdere afhankelijke variabelen hebt. Met MANOVA kan er 1 onafhankelijke variabele gebruikt worden
Nadere informatieTIP 10: ANALYSE VAN DE CIJFERS
TOETSTIP 10 oktober 2011 Bepaling wat en waarom je wilt meten Toetsopzet Materiaal Betrouw- baarheid Beoordeling Interpretatie resultaten TIP 10: ANALYSE VAN DE CIJFERS Wie les geeft, botst automatisch
Nadere informatieRegressie-analyse doel menu hulp globale werkwijze aandachtspunten Doel: Voor de uitvoering in SPSS: Missing Values Globale werkwijze
Regressie-analyse Regressie-analyse is gericht op het voorspellen van één (numerieke) afhankelijke variabele met behulp van een of meerdere onafhankelijke variabelen (numerieke en/of dummy-variabelen).
Nadere informatieInleiding 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 informatieStatistiek. Beschrijvende Statistiek Hoofdstuk 1 1.1, 1.2, 1.5, 1.6 lezen 1.3, 1.4 Les 1 Hoofdstuk 2 2.1, 2.3, 2.5 Les 2
INHOUDSOPGAVE Leswijzer...3 Beschrijvende Statistiek...3 Kansberekening...3 Inductieve statistiek, inferentiele statistiek...3 Hoofdstuk...3. Drie deelgebieden...3. Frequentieverdeling....3. Frequentieverdeling....4.5
Nadere informatie(slope in het Engels) en het snijpunt met de y-as, b 0
8. Regressie Een introductie Al vaak is genoemd dat statistische modellen allemaal neerkomen op uitkomst = model + error. Dit model kun je ook gebruiken om de uitkomst te voorspellen, met een correlatie
Nadere informatieOnderzoeksmethoden: Statistiek 1: Beschrijvende statistiek. Output gegevens. Kansrekening en statistiek in de informatica
Onderzoeksmethoden: Statistiek 1: Beschrijvende statistiek Peter de Waal (gebaseerd op slides Marjan van den Akker, Peter de Waal) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht 00394756520584654261849505028761647595030...
Nadere informatieExamenvragen KBM (herexamen)
Examenvragen KBM 2012-2013 (herexamen) THEORIE: - BetaGLS en BetaOLS berekenen - Bewijs met principale componenten - Vraag over variantieanalyse: o wanneer stochastisch gebruiken o wanneer het andere (ben
Nadere informatieOnderzoeksmethoden II
Onderzoeksmethoden II 2018-2019 Zelfstudie: theorie wetenschappelijk onderzoek Onderzoeksvraag = vraag waarover gaat je onderzoek Hypothese = stelling verwachtingen over onderzoek Belangrijk: eenduidige
Nadere informatieExperimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO)
Experimenteel en Correlationeel Onderzoek (ECO) In veel onderzoek is het ultieme doel: Het vaststellen van oorzaak-gevolg (causale) relaties Rode draad ECO: Met behulp van onderzoek zo goed mogelijk uitspraken
Nadere informatie