HC5

Question 1

Wat is de kern van statistisch toetsen en waar staat het voor? En wat is de echte volgorde?

Answer 1

SPINE
Standard error
Parameters
Interval estimates (confidence intervals)
Null hypothesis significance testing
Estimation
PESIN

Question 2

Hoe groot de error/fout is kan berekend worden met SS of variantie. Het doel bij het schatten is het beste model zoeken en de error zo klein mogelijk houden. Maar de beste model fit/kleinste variantie betekent nog niet dat de schatting ook goed is. Hoe zeker zijn we dat onze schatting o.b.v. de steekproef ook representatief is voor de populatie, waar wordt dat mee berekend? Wat houdt dat in?

Answer 2

De standaardfout = statistische maat voor representativiteit van de steekproef. Standaardfout is de standaarddeviatie binnen de steekproevenverdeling

Question 3

Wat houdt sampling variation in?

Answer 3

Elke steekproef zal een iets ander gemiddelde laten zien

Question 4

Wat houdt het dan in als er een grotere variatie in steekproefgemiddelden is?

Answer 4

Dit leidt tot een grotere standaardfout en dat houdt in dat het een minder representatieve steekproef is

Question 5

Hoe wordt de standaardfout (SE) berekend?

Answer 5

Kleine sigma xgem = s/(wortel N)

Question 6

Wat geldt er voor de standaardfout bij samples van groter dan 30?

Answer 6

De sample distribution is normaal verdeeld

Question 7

Wat zijn betrouwbaarheidsintervallen?

Answer 7

Een gebied van waarden dat een grote waarschijnlijkheid heeft de populatiewaarde te bevatten (meestal 95%)

Question 8

Hoe bereken je de betrouwbaarheidsintervallen?

Answer 8

95% z-scores liggen tussen -1,96 en +1,96.
Ondergrens 95% CI = Xgem - (1,96SE)
Bovengrens 95% CI = Xgem + (1,96SE)

Question 9

Hoe ziet het proces van Null Hypothesis Significance Testing (NHST) eruit?

Answer 9

1. Hypothesen opstellen
2. Kies het significantieniveau (alfa), meestal 5%
3. Kies de juiste statistische toets
4. Bepaal grootte steekproef (power)
5. Reken de test-statistiek uit (SPSS)
6. Reken de kans p uit
7. Vergelijk p met alfa

Question 10

Bij het opstellen van hypothesen is het belangrijk dat het gaat om 2 elkaar uitsluitende hypothesen. Wat is er belangrijk bij een nulhypothese? Geef ook een voorbeeld van een nulhypothese bij de onderzoeksvraag: plegen vrouwen evenveel geweldsdelicten als mannen?

Answer 10

Een nulhypothese geeft geen effect, geen verband en geen verschil aan.
Vb. Vrouwen plegen even veel geweldsdelicten als mannen

Question 11

Wat geeft een alternatieve hypothese dan aan?

Answer 11

Wel een effect, wel een verband of wel een verschil

Question 12

Geef een voorbeeld van een ongerichte alternatieve hypothese bij de onderzoeksvraag: Plegen vrouwen evenveel geweldsdelicten als mannen?

Answer 12

Vrouwen en mannen plegen niet evenveel geweldsdelicten

Question 13

Geef een voorbeeld van een gerichte alternatieve hypothese bij de onderzoeksvraag: Plegen vrouwen evenveel geweldsdelicten als mannen?

Answer 13

Vrouwen plegen minder geweldsdelicten dan mannen

Question 14

Wat is het significantieniveau (alfa)?

Answer 14

De kans dat je H0 verwerpt (concludeert dat er een effect is), terwijl er in werkelijkheid geen effect is. Meestal is dit 5%

Question 15

Waar hangt het kiezen van de juiste statistische toets vanaf?

Answer 15

• Meetniveau van de variabelen: nominaal, ordinaal, interval/ratio
• Type steekproefverdeling bv. normaalverdeling
• De onderzoeksvraag: ben je geïnteresseerd in groepsverschillen of samenhang?

Question 16

Bij het bepalen van de steekproefgrootte moet naar de power (het onderscheidend vermogen van de toets) gekeken worden. Een hogere power: grotere kans dat (klein) effect in populatie ook zichtbaar is in steekproef. Waar hangt de power vanaf? Wat is de gangbare waarde voor power?

Answer 16

• Grootte van de effecten in de populatie. Groter –> hogere power
• Strengheid alfa. Kleiner –> lagere power
• Steekproefgrootte. Groter –> hogere power
  Gangbare waarde voor power is 0,80

Question 17

Dan wordt de test-statistiek uitgevoerd. Welke soorten zijn er en waar is dit afhankelijk van?

Answer 17

• T-toets
• Chi-kwadraat-toets
  De soort is afhankelijk van de verdeling

Question 18

Bij het berekenen van de kans p berekenen we de overschrijdingskans p: Fisher’s p value. Wat houdt dit in?

Answer 18

Dit geeft aan hoe groot de kans is dat we deze statistiek vinden, als er in de werkelijkheid geen verband bestaat

Question 19

Dan wordt p vergeleken met alfa. Wanneer wordt de H0 verworpen en wanneer niet?

Answer 19

p < of = alfa –> de toets (H0 tegen H1) is statistisch significant. Het is onwaarschijnlijk dat er geen effect is in de populatie (dat H0 waar is) of het is waarschijnlijk dat er een effect is (dat H1 waar is)
p < of = alfa –> significant resultaat, verwerp H0, aanname H1
p > alfa –> niet significant, niet verwerpen H0, geen ondersteuning H1

Question 20

Geef een voorbeeld van een eenzijdige toets en van een tweezijdige toets. Eenzijdige toetsen komen weinig voor en worden afgeraden

Answer 20

Eenzijdig: Mannen heben een grotere kans om vals beschuldigd te worden dan vrouwen
Tweezijdig: Er is een relatie tussen sekse en de kans om vals beschuldigd te worden

Question 21

Bij eenzijdig toetsen: alfa blijft 0.05. Bij tweezijdig toetsen: verdeeld over twee richtingen dus beide 0.025. Wat houdt dit in voor de nulhypothese?

Answer 21

Bij een tweezijdige toets zal de steekproefwaarde dus extremer moeten zijn om de nulhypothese te verwerpen (je toetst dan strenger)

Question 22

Wat is een type I fout en wat is een type II fout?

Answer 22

Type I fout = vals positief (onderzoek: alternatieve hypothese is waar, werkelijkheid: nulhypothese is waar) Ten onrechte H0 verwerpen
Type II fout = vals negatief (onderzoek: nulhypothese is waar, werkelijkheid: alternatieve hypothese is waar)
Ten onrecht H1 verwerpen

Question 23

Wat geeft de correlatie aan?

Answer 23

Relaties, samenhang, associaties. Statistische toets die toetst in hoeverre twee variabelen met elkaar samenhangen

Question 24

De correlatie kan positief of negatief zijn of er kan geen correlatie zijn. De correlatiecoëfficiënt r heeft altijd een waarde tussen -1 en +1. Dit veronderstelt een lineair verband. Wat is r als er een positieve correlatie is, een negatieve correlatie en geen correlatie? en hoe gaat de lijn?

Answer 24

Positieve correlatie: 1, van linksonder naar rechtsboven
Negatieve correlatie: -1, van rechtsonder naar linksboven
Geen correlatie: 0, alles door elkaar

Question 25

Voor de correlatie zijn er twee verschillende toetsen: Pearson’s r en Spearman’s Rho. Wat zijn de assumpties van Pearson? Geef een voorbeeld van een vraag die gesteld kan worden

Answer 25

• Meetniveau X&Y: minimaal interval
• Scores normaal verdeeld
  Vb. Wat is de relatie tussen het aantal uur dat je hebt geleerd voor je tentamen en het tentamencijfer

Question 26

Wat zijn de assumpties van Spearman?

Answer 26

• Meetniveau X&Y: minimaal ordinaal
• Scores hoeven niet normaal verdeeld te zijn
  Vb. Wat is de relatie tussen het aantal uur leren voor een tentamen en het behalen van een onvoldoende, voldoende of goed?

Question 27

Wat zijn de nadelen van correlatie?

Answer 27

• Bij een niet-lineair verband is dit geen goede maat
• Geen uitspraak mogelijk over causaliteit
  Pearson: Gevoelig voor uitschieters

Question 28

Als er is bepaald dat een verband significant is moet ook de effectgrootte bepaald worden om te kijken of het wel relevant is. Welke waarden zijn de vuistregel bij effectgrootte? Hierbij kijk je naar r.

Answer 28

ong 0,1 –> zwak verband
ong 0,3 –> gemiddeld verband
> 0,5 –> sterk verband

Question 29

Als je de effectgrootte hebt, dan kan je ook de verklaarde variantie berekenen. Hoe doe je dat?

Answer 29

Je neemt r, en doet r^2 x 100% en dan heb je het percentage verklaarde variantie.