HC4 + H1, H2, H4, H5 SPSS

Question 1

Wat is een histogram/frequentie distributie?

Answer 1

Het is een grafiek die aangeeft hoe vaak een bepaalde optie voorkomt.

Question 2

Hoe ziet een normaal verdeling eruit?

Answer 2

Dat is een soort parabool, die aan beide kanten er precies hetzelfde uitziet. Het is symmetrisch

Question 3

De normaalverdeling wordt veel gebruikt bij een veelgebruikte variabele. Welke?

Answer 3

Lengte

Question 4

Er zijn twee veel voorkomende manier waarbij een verdeling afwijkt van normaal. Welke

Answer 4

1. Gebrek aan symmetrie (skew, ookwel scheefheid)
2. Puntigheid (kurtosis)

Question 5

Scheve verdelingen zijn niet symmetrisch en in plaats daarvan zijn de meest voorkomende scores geclusterd aan het uiteinde van de schaal. Hoe ziet de positieve scheve verdeling eruit?

Answer 5

De frequente scores zitten vooral aan het begin en loopt daarna af en de staart/punt is richting de meer hogere scores

Question 6

Hoe ziet de negatieve scheve verdeling eruit?

Answer 6

Dit is het spiegelbeeld van de positieve verdeling. De frequente scores zitten vooral aan het einde en de staart/punt is richting de meer lagere scores

Question 7

Wat is kurtosis?

Answer 7

Kurtosis verwijst naar de mate waarin scores clusteren aan het einde van de verdeling (ookwel staarten genoemd) en dit heeft de neiging zich uit te drukken in hoe puntig een verdeling is.

Question 8

Wat is een positieve kurtosis?

Answer 8

Een verdeling met positieve kurtosis heeft veel scores in de staart (zwaarstaart distributie) en is puntig. Dit wordt leptokurtisch genoemd.

Question 9

Wat is een negatieve kurtosis?

Answer 9

Een verdeling met negatieve kurtosis is relatief dun in de staart en is platter dan normaal. Dit wordt platikurtisch genoemd.

Question 10

Wat is de centrale tendentie en welke drie metingen worden daar voor gebruikt?

Answer 10

De centrale tendentie is om uit te rekenen waar het centrum van een frequentieverdeling ligt. Hiervoor worden de modus, de mediaan en het gemiddelde gebruikt.

Question 11

Wat is de modus? Hoe wordt het genoemd als er twee modi zijn en hoe wordt het genoemd als het er meer dan 2 zijn?

Answer 11

Dit is het getal/de waarde die het meeste voorkomt in een dataset. Als het er twee zijn wordt het bimodaal genoemd. Bij meer dan twee wordt het multimodaal genoemd.

Question 12

Wat zijn de nadelen van de modus?

Answer 12

• Het is mogelijk dat er meer dan één modus is
• Bij lage kurtosis/puntigheid kunnen een paar waarnemingen de waarde van de modus al beïnvloeden.
• Het zegt weinig over de hele scoreverdeling

Question 13

Wat zijn de voordelen van de modus?

Answer 13

• Makkelijk te bepalen
• Kan ook voor elke variabele gebruikt worden: ook nominaal meetniveau

Question 14

Wat is de mediaan? Met welke formule wordt het uitgerekend?

Answer 14

Dit is de waarde die als de data opeenvolgend van laag naar hoog wordt gezet, de waarde die op de middelste plek staat. Als de dataset even is, dan wordt het gemiddelde genomen tussen de twee middelste waarden. Het kan worden uitgerekend door (n+1)/2 = mediaan

Question 15

Wat zijn de voordelen van de mediaan?

Answer 15

• Wordt niet sterk beïnvloed door: extreme waarden en scheefheid van de verdeling
• Het kan gebruikt worden voor ordinale, interval en ratio data.

Question 16

Wat zijn de nadelen van de mediaan?

Answer 16

• Kleine steekproefstabiliteit
• Weinig rekenkundige mogelijkheden
• Het meetniveau van de variabele moet minimaal ordinaal zijn

Question 17

Wat is het gemiddelde, hoe wordt het berekend?

Answer 17

Je telt alle waarden bij elkaar op en deelt het dan door het aantal waarden

Question 18

Wat zijn de nadelen van het gemiddelde?

Answer 18

• Gevoelig voor outliers en scheefheid van de verdeling.
• Meetniveau moet interval/ratio zijn

Question 19

Wat zijn de voordelen van het gemiddelde?

Answer 19

• Meest gebruikte maat
• Elke score wordt gebruikt
• Veel rekenkundige mogelijkheden

Question 20

Alleen de centrummaten is niet genoeg voor het interpreteren van de data. Hiervoor hebben we ook spreidingsmaten. Welke spreidingsmaten zijn er en hoe wordt een spreidingsmaat gedefinieerd?

Answer 20

Spreidingsmaat = de maat voor de variatie binnen de steekproef: liggen getallen in een verdeling dichtbij of juist ver uit elkaar?
- Sum of squared errors
- Bereik/range
- Standaarddeviatie
- Variantie

Question 21

Wat is de spreiding/het bereik?

Answer 21

Het verschil tussen de hoogste en de laagste score

Question 22

Wat is het nadeel van de spreiding?

Answer 22

Het is heel gemakkelijk beïnvloed door uitschieters, want het pakt juist alleen de hoogste en laagste waarde

Question 23

De dataset kan worden opgedeeld in kwartielen, de dataset wordt verdeeld in groepen van 25%. 50% is de mediaan, ookwel het tweede kwartiel. Q1 is de mediaan van het laagste helft. Q3 is de mediaan van de hoogste helft. Wat is de interkwartielafstand?

Answer 23

Q3-Q1

Question 24

Wat zijn kwantiels? vb.

Answer 24

Waarden die een dataset splitsen in gelijke delen. Als een dataset in 9 gelijke stukjes moet worden verdeeld, dan heet dit een noniel.

Question 25

Wat is de sum squared errors (SS) en wat is het doel?

Answer 25

Het geeft een indicatie van totale spreiding van een variabele. Het doel is om te kijken naar de afwijkingen van elke score t.o.v. gemiddeld (deviantie)

Question 26

Met welke formule kan de deviantie/afwijking worden berekend? En wat is de formule van de SS?

Answer 26

deviantie = Sigma (xi - xgem)
SS = Sigma (xi - xgem)^2

Question 27

Waar wordt de kwadratensom (sum of squares (errors)) voor gebruikt? Waarom wordt dit eigenlijk niet vaak gebruikt en wat wordt er dan wel gebruikt?

Answer 27

Het is een indicator van de totale afwijking van het gemiddelde. Het wordt niet veel gebruikt, omdat het niet vergeleken kan worden met andere dataset die een andere hoeveelheid data hebben. Daarom wordt de gemiddelde afwijking van het gemiddelde gebruikt. Dit wordt de variantie genoemd.

Question 28

Hoe wordt de variantie/gemiddelde afwijking van het gemiddelde berekend?

Answer 28

Variantie (s^2) = (Sigma (deviantie)^2)/(N-1)

Question 29

Hoe wordt de standaarddeviatie berekend? Waarom wordt de standaarddeviatie vaak gebruikt? Wat is de standaarddeviatie?

Answer 29

Maat voor gemiddelde afwijking van de scores van het steekproefgemiddelde.
Sd = Wortel (s^2). Het wordt vaak gebruikt omdat het niet in het kwadraat is, maar de daadwerkelijke gemiddelde afwijking van het gemiddelde.

Question 30

Op welke manier hebben het gemiddelde en de standaarddeviatie invloed op de dataverdeling?

Answer 30

Gemiddelde = plaats. Als het gemiddelde verandert, dan schuift de klokvorm in zijn geheel naar links of naar rechts.
Standaarddeviatie = vorm. Als de variantie of standaarddeviatie verandert, dan wordt de klokvorm breder of smaller

Question 31

Stap 3 van de analyse is rekenen met de data. Data kan ook in waarschijnlijkheid worden uitgedrukt, een kansverdeling genoemd. Dit werkt alleen bij een normaalverdeling. Het ziet er dan ook zo uit. bv. Bij cijfers van een tentamen kan berekend worden hoe groot de kans is om een 9 of hoger te halen. Met welke berekening moet dit worden gedaan?

Answer 31

z = ((Xi-Xgem)/sd)

Question 32

Wat is de z-score?

Answer 32

Een gestandaardiseerde score voor specifieke uitkomst zodat deze overeenkomt met standaard normaalverdeling. Geeft aan hoeveel standaarddeviaties een score van het gemiddelde af zit.

Question 33

Wat moet er verder gedaan worden als we de z-waarde weten.

Answer 33

We kijken in de bijlage A.1, zoeken de z-waarde op en kijken bij de smaller portion, want we willen weten hoe groot de kans is om een 9 of hoger te halen. Dat is het antwoord.

Question 34

Wat moeten we doen om te bepalen wat de kans is om een 9 of lager te halen?

Answer 34

Z berekenen met voorgaande formule en dan de z-waarde opzoeken in bijlage A.1 en kijken bij larger portion. Dat is het antwoord

Question 35

Je kunt nooit de hele werkelijkheid meten. Toch wordt hier het meest naar gestreefd. Wat is de formule die hierbij hoort?

Answer 35

Werkelijkheid = model + fout

Question 36

Uitspraken doen over de werkelijkheid is uitspraken doen over de gehele populatie. Wat is het probleem hiermee?

Answer 36

Uitspraken over de hele populatie is meestal onhaalbaar. Een oplossing daarvoor is de steekproef. Het is dan belangrijk om naar de kwaliteit (probability vs non-probability sampling) en de grootte (n belangrijk voor betrouwbaarheidsinterval, power en significantie) te kijken

Question 37

Wat is een parameter?

Answer 37

Een meetbare waarde die de populatie of een aspect van de populatie, karakteriseert. Parameters in de populatie (de werkelijkheid) kunnen geschat worden op basis van steekproef data. Voor een populatie zijn dat Griekse tekens, zoals sigma en mu en voor een steekproef zijn dat Latijnse tekens, zoals s en x

Question 38

Wat houdt een model fit in?

Answer 38

De mate waarin een model de data goed representeert

Question 39

Stap 1 in de analyse is data verkennen. Wat is de frequentie?

Answer 39

Aantal keer dat een bepaalde waarde van een variabele voorkomt in de data

Question 40

Bij het verkennen van de data kan er sprake zijn van een frequentieverdeling en een normaalverdeling. Waarom moet je bij een frequentieverdeling van elke variabele in je onderzoek bekijken hoe de verdeling eruit ziet?

Answer 40

• Om fouten te ontdekken (bv. typfouten bij invoeren)
• Checken of iedereen wel alle vragen heeft ingevuld (item-missings)
• Samenvatting van de onderzoeksgegevens.

Question 41

Wat is er kenmerken aan een normaalverdeling?

Answer 41

• Klokvormig
• Symmetrisch

Question 42

Welke soort fenomenen hebben normaliter een normaalverdeling?

Answer 42

• Scores op een toets
• Lengte van mensen

Question 43

Waarom is het zo belangrijk om te kijken of jouw variabelen normaal verdeeld zijn?

Answer 43

Sommige statistische toetsen vereisen dat variabelen normaal verdeeld zijn (assumptie van normaliteit)

Question 44

Stap 2 in de analyse is data beschrijven/samenvatten. Dit gaat over centrale tendentiematen/centrummaten. Hoe weet je of scores normaal verdeeld zijn?

Answer 44

Als de modus, mediaan en het gemiddelde op dezelfde plek zitten.