Vakken
Engels
Frans
Duits
Spaans
Nederlands
Grieks
Portugees
Italiaans
Latijn
Japans
Biologie
Aardrijkskunde
Natuur- en scheikunde
Wiskunde, rekenen
Economie
Geschiedenis
Eigen methodes
Alle vakken
Home
›
Alle vakken
›
Eigen methodes
›
Statistiek A+B
› 10 Hoorcollege 10
Helaas is de overhoormodule niet beschikbaar. Wel kun je deze lijst overhoren via StudyGo. Klik op 'Overhoren'
Statistiek A+B
10 Hoorcollege 10
Jaar 3 (universiteit)
Link voor email / website
Link naar overhoring, zonder bewerk/reactiemogelijkheid (ELO)
Open met deze code de oefening in miniTeach
Twitter
Facebook
Google+
LinkedIn
Over welk meetniveau gaat het bij het toetsen van een gemiddelde? = Over ratiomeetniveau. Hoe kun je een gemiddelde toetsen met een boxplot? = Je hebt een boxplot van beide of alle groepen en je kan zien wat het verschil in gemiddelden is. Zijn verschillen tussen twee of meer gemiddelden betekenisvol? Toetsingsmogelijkheden: twee afhankelijke groepen, twee onafhankelijke groepen, drie of meer onafhankelijke groepen. De dikke streep is het gemiddelde van de groep: centrummaat. Het rechthoekje er omheen: geeft iets aan over de afwijking binnen elke groep op groepsgemiddelden:standaarddeviatie. De streepjes heten snorharen. Als het er buiten valt (ook buiten de snorharen) is het een outlier. Extreem geval is nog verder er buiten. Hoe kom je van variantie naar standaarddeviatie? = Wortel variantie is de standaarddeviatie. Noem een voorbeeld van een onafhankelijke en gepaarde waarneming. = Waarnemingen zijn op de een of andere manier aan elkaar gekoppeld. Tijdstippen is vaak met experimenten. De onderzoeksgroep ziet tussen de tijdstippen bijv. een filmpje. Vergelijken van dezelfde respondenten op twee variabelen. Wat zijn de hypothesen bij het toetsen van een gemiddelde? = De nulhypothese is dat er geen verschil is: H0: μ1 – μ2 = 0. Het gaat hier over onafhankelijke groepen. Het is gelijk of wijkt niet significant af. De alternatieve hypothese zegt dat er wel verschil is: Ha: μ1 – μ2 › 0. Ha: μ1 – μ2 ‹ 0. Ha: μ1 – μ2 ≠ 0. De laatste is tweezijdig en de anderen zijn eenzijdig. Wat is het verschil tussen het toetsen van gemiddelden bij een gepaarde en een niet gepaarde waarneming? = Bij een gepaarde waarneming is er sprake van afhankelijke data. Het aantal paarde is het aantal verschilscores. Hoe toets je via SPSS de gemiddelden van twee afhankelijke groepen? = Analyze à Compare Means à Paired Samples T-test Hoe kun je kijken of er sprake is van een significant verschil bij het vergelijken van de gemiddelden van twee afhankelijke groepen? = De overschrijdingskans vergelijken met alfa of de t-waarde vergelijken met de kritieke t-waarde. SPSS toetst tweezijdig, dus als je eenzijdig toetst moet je P delen door 2. Is dat getal kleiner dan alfa, dan is het significant. Wat is de formule van het betrouwbaarheidsinterval? = . Xd is het gemiddelde en SE is de standaard error. Als je een betrouwbaarheidsinterval van 95 hebt, vul je bij 100(1-alfa) 95 in. Je kunt dan met 95% zekerheid zeggen dat het werkelijke verschil in aantal werkuren ligt tussen lower en upper bound in de tabel op de PowerPoint. Wat is de effect size? = Cohen’s d2. Gestandaardiseerde d-score (d staat voor difference) ds=(gemiddelde)xd/Sd. Die score is ongelimiteerd en kan ook ver boven de 1 liggen. Hoe groter het getal hoe groter het verschil. Boven de 1 is het wel heel groot. Vuistregels blijven 0,2: klein 0,5: medium en 0,8: groot. Maar het kan ook heel groot zijn. – of + moet je hierbij niet meenemen. Het gaat om de getalswaarde, niet of dat er + of – staat. We gaan nu over tot onafhankelijke steekproef. Berekenen Cohen’s D: ^d = (x1-x2)/s. S is de standaarddeviatie. Dus gemiddelde ene groep – het gemiddelde van de andere groep delen door de standaarddeviatie. Dit geeft de sterkte van het verschil aan. Als de standaarddeviaties niet gelijk zijn, want moet je daarvoor gebruiken. Dus indien s niet gelijk is in de groepen: Gebruik s van de controlegroep. Gebruik Sp (soort van gewogen gemiddelde van beide standaarddeviaties in de groepen). Berekenen via Tools op internet (NIET in SPSS!) à zie college 3: https://www.psychometrica.de/effect_size.html#cohenb . Hoe gaat het toetsen van gemiddelden van twee onafhankelijke groepen? = Via SPSS: Analyze à Compare Means à Independent Samples T-test. Uitvoer SPSS bevat automatisch resultaten van twee t-toets-varianten: 1. T-toets indien variantie in groepen gelijk. 2. T-toets indien varianties in groepen verschillen. Levene’s toets bepaalt welke variant je moet kiezen. Twee nominaalverdelingen. Spreiding: hoeft niet voor de groepen gelijk te zijn. Spreiding is hoeveel mensen afwijken van het gemiddelde. De groepen hoeven niet even groot te zijn. Uitvoer SPSS bevat automatisch resultaten van twee t-toetsvarianten: blokje geeft spreiding aan ten opzichte van het gemiddelde. Dat is bij de bovenste twee gelijk. Daaronder verschillen ze. Daarvoor is een speciale toets. Gelijke varianties noemen we homoscedasticiteit. Ongelijke varianties noemen we heteroscedasticiteit. Ho: gelijke varianties en Ha: ongelijke varianties. Met Levene’s toets kijken we of Ho of Ha op gaat en op basis daarvan waar we in de output moeten kijken of zoiets. Wat is de Levene’s toets? = Daarmee kan je bepalen of je moet kiezen voor de toets van gemiddelden van twee onafhankelijke groepen met gelijke varianties of een toets van gemiddelden met twee onafhankelijke groepen met ongelijke varianties. Voorbeeld: Je zou F met de kritieke F kunnen vergelijken. We kijken nu bij sig naar de overschrijdingskans. Die kans is kleiner dan 0,001. Daarmee verwerp je H0 dat de varianties gelijk zijn. Dat betekent dat je Ha aanneemt: dat de varianties ongelijk zijn. Voor de interpretatie van de t-toets, moet je kijken in de onderste regel. T-toets voor ongelijke variantie gebruiken. We toetsen of het gemiddelde van het aantal werkuren tussen mannen en vrouwen gelijk is Ho, tegen dat het gemiddelde van mannen hoger dan het gemiddelde van vrouwen. Je kijkt in de onderste regel in de tabel op de PowerPoint, omdat je al tot de conclusie bent gekomen dat varianties ongelijk zijn. Als je wil gaan toetsen kun je onderste t-score met kritieke t (die je kan opzoeken met aantal vrijheidswaarde -1 of zoiets (t-tabel) vergelijken of…. Ho: μman – μvrouw = 0 en Ha: μman – μvrouw › 0. Dit is eenzijdige toetst, dus je moet eerst kijken of de veronderstelde richting aanwezig is. Hoe kun je tot een toetsconclusie komen? Kijken naar de overschrijdingskans en die kun je vergelijken met alfa. Eerst moet je die overschrijdingskans delen door 2. P‹alfa dus reden om Ha aan te nemen. Stappenplan: 1. T-waarde bepalen. 2. Overschrijdingskans bepalen. 3. Gedeeld door 2. 4. Vergelijken met alfa. Altijd geïnteresseerd in: 1. Aard van het verschil. 2. Sterkte/relevantie. 3. En de vraag of het significant is. De aard is hier dat mannen gemiddeld meer werkuren hebben dan vrouwen. Het is hier vaak significant. Die relevantie kunnen we bekijken aan de hand van het betrouwbaarheidsinterval. Er is nog een manier met verschilscores. Stel dat H0 waar zou zijn en dat het verschil 0 is. Het verschil van 0 ligt niet in het betrouwbaarheidsinterval. Ook op die manier kun je H0 verwerpen. Er is dus reden om aan te nemen dat… Als 0 in het betrouwbaarheidsinterval ligt, al is het bij de grens, dus maar net, dan moet je H0 verwerpen. Hoe kun je met een error barchart zien of de verschillen significant zijn? = (Je moet hierbij het 2e bolletje aanvinken of zoiets). Als de grafieken niet overlappen kun je zeggen dat het verschil significant is. Als er geen overlappende waarden zijn, is het dus niet significant.
Ingezonden op 30-05-2019 - 1139x bekeken.
Nog niet genoeg stemmen voor waardering: geef je mening!
voting system
1
2
3
4
5
Maak gratis account aan
Toon volledig menu
Door deze site te gebruiken, ga je akkoord met het gebruik van cookies voor analytische doeleinden, gepersonaliseerde inhoud en advertenties.
Meer informatie.
Overhoor en verbeter je talenkennis op woordjesleren.nl. De grootste verzameling van Franse, Engelse, Duitse en anderstalige oefeningen. Naast talen zijn ook andere vakken beschikbaar, zoals biologie, geschiedenis en aardrijkskunde!