H13

Question 1

Ordinal (categoriaal) variabele

Answer 1

Rangschikken, ordening. Geeft de codering dus wel een waarde aan het getal, maar oppassen met rekenen. Veel metingen in de sociale wetenschappen zijn op ordinaal niveau. Rekenen we mee. Behandelen alsof ze op intervalniveau gemeten zijn (1e en 2e plaats)

Question 2

Interval (kwantitatief)

Answer 2

Verschillen meten. Kwantitatief, omdat een getal dezelfde waarde heeft. Er is alleen geen natuurlijk nulpunt (het is een afgesproken punt). Voorzichtig zijn met rekenen: +/- kan, x/: niet (graden Celsius/afstand van winnaar)

Question 3

Type 1 fout (3)

Answer 3

(Vals positief)
Kans = α

Onderzoek wel verworpen, maar H0 is wel waar

Question 4

Type 2 fout (3)

Answer 4

(Vals negatief)
Kans = β

Onderzoek niet verworpen, maar H0 is niet waar

Question 5

POWER

Answer 5

Kans = 1−β

Onderzoek wel verworpen en H0 niet waar

Question 6

Stappenplan Power uitrekenen (bij proportie) (7)

Answer 6

1) Bepaal kritieke z-waarde die hoort bij significantieniveau (α) (H0)
- p> rechteroverschrijdingskans van alfa (1- α)
- p< linker overschrijdingskans van alfa
- p ̂ moet minimaal z-score se0 boven/onder P0 liggen

2) Standaardfout berekenen (H0)
- SE=√((p_0 (1−p_0))/n)

3) Welke steekproefproportie (p ̂) hoort bij de kritieke z-waarde? Wanneer wordt p ̂ dus verworpen (H0)
- 〖p ̂=p〗_0+z−score ∗SE

4) Hoeveel standaardfouten p ̂ af van de werkelijke p? p wordt gegeven. (HA)
- Hoe groter p afligt van p0, hoe groter de power
- SE=√((p(1−p))/n)

5) Welke z-waarde hoort bij hoort bij de steekproefproportie (HA)
- z=(p ̂−p)/se
- P>P0= linkeroverschrijdingskans
- P<P0= rechteroverschrijdingskans

6) Kans op type 2 fout (β): (HA)
- P-waarde opzoeken bij z-score

7) Power= 1-Type 2 fout (β) (HA)
- Kans om een effect te vinden in de toets
- Al tevreden bij 0.80

Question 7

Onderscheidingsvermogen (power) hangt af van: (5)

Answer 7

1) Soort toets

2) Grootte effect
- Als effect groter is, dan makkelijker te vinden

3) Steekproefgrootte (n)
- Hoe groter de steekproef, hoe meer power

4) Significantieniveau (α) –> Type 1 fout
- Kans op type 1 fout mag je kiezen (vaak 0,05)
- Hoe kleiner kans op type 1, hoe groter kans op type 2
- Kleine Type 1 fout belang bij grote consequenties verwerpen H0 (bijv. doodstraf; zeker weten dat de persoon schuldig is)
- Kleine Type 2 fout belang bij selectie op conditie met hoog risico (bijv. screening borstkanker; liever te veel mensen onterecht, dan mensen missen)

5) Als parameterwaarde (p) dichter bij HA ligt en verder van H0 (P0)

Question 8

Beperkingen hypothesetoets: (7)

Answer 8

1) H0 niet verwerpen, betekent niet H0 klopt/accepteren
- Het geeft 1 waarde aan en 1 waarde kunnen we nooit accepteren
- Het is niet onwaarschijnlijk

2) H0 wordt verworpen, dan is HA geaccepteerd
- HA geeft namelijk wel een range van mogelijkheden aan

3) Statistische significantie impliceert geen (praktische) relevantie
- Grote steekproef kan een klein verschil al kleine P-waarde geven (en daardoor H0 verwerpen)
- Goed kijken of het verschil praktisch kan kloppen

4) P-waarde is de kans op gevonden toetsingsgrootheid of een extremere waarde als H0 waar is
- Bij kleine kans, hoe sterker bewijs tegen 0-hypothese
- Een nulhypothese is niet waar of onwaar, want dit kan je niet met zekerheid zeggen (zie punt 1)

5) Rapporteer niet alleen statistische significante resultaten
- Ook geven van resultaten waar je geen significante resultaten hebt gevonden

6) Een toets kan toevallig significant zijn
- Als α= 0.05, dan is ongeveer 5% 1 toets significant (H0 verwerpen) als in werkelijkheid H0 waar is

7) Het effect kan in populatie kleiner zijn dan aanvankelijk gerapporteerd