Week 3

Question 1

Wat zijn de 5 algemene stappen om significantie te testen?

Answer 1

1. Aannames definiëren.
2. Hypotheses opstellen
3. Toetsingsgrootheid berekenen
4. p-waarde berekenen
5. Conclusie trekken

Question 2

Wat is de toetsingsgrootheid bij gemiddeldes en proporties?

Answer 2

Bij gemiddelde is het de t-score en bij proporties is het de z-score

Question 3

Wat is de type I en type II fout en wat is de kans hierop? Wat voor “false …” is dit

Answer 3

1. Type I fout is de kans dat de nul hypothese waar is, maar je verwerpt hem. Deze kans staat gelijk aan ⍺.
   Dit is false positive
2. Type II foutis de kans dat de nul hypothese wel waar is maar je verwerpt hem niet. De kans hierop is 1 - power/onderscheidend vermogen.
   Dit is false negative

Question 4

Welke 3 factoren horen bij een lage power/onderscheidingsvermogen?

Answer 4

1. Een kleine steekproef
2. Een klein werkelijk effect (kleine effect grootte)
3. Grote spreding van observaties (s)

Question 5

Wat zijn 4 mogelijke assumpties van toetsingsgrootheden?

Answer 5

• Type data: Kwalitatief of Kwantitatief.
• Randomisatie: Gaat uit van een steekproef die op aselecte manier verkregen is
• Populatie verdeling: Gaat uit van een bepaalde verdeling zoals een normaalverdeling
• Steekproefgrootte: Soms klopt een assumptie alleen vanaf een bepaalde steekproefgrootte.

Question 6

Welk symbool geeft de standaardfout weer, en welke de geschatte standaardfout? En hoe bereken je de geschatte standaardfout (gemiddelde)?

Answer 6

• σȳ = echte standaardfout
• se is geschatte standaardfout
• se = s/√n

Question 7

Hoe bereken je de t-score bij een nul hypothese (gemiddelde)?

Answer 7

t = ȳ - µ0 / se

Question 8

Hoe bereken je de standaardfout en de z-score voor een enkele proportie bij nul hypothese?

Answer 8

• se0= √𝜋0(1-𝜋0) / n
• z= 𝜋ˆ-𝜋0 / se0

Question 9

Wat is de formule van power? en de formule van de kans op een type II fout?

Answer 9

• Power = 1 - P(type II error)
• P(type II error) = 1 - Power

Question 10

Hoe bereken je de z-score als je twee steekproefproporties vergelijkt op basis van de nul hypothese? En hoe bereken je de standaardfout?

Answer 10

z = 𝜋dˆ- 𝜋0 / se0
se0 = √𝜋0(1 - 𝜋0) /n1 + 𝜋0(1-𝜋0)/n2

Question 11

Waar op moet je letten als je de z- of t-score p-waarde afleest in de tabel?

Answer 11

Dit is de p-waarde voor een eenzijdige toets dus je moet hem verdubbelen.

Question 12

Waar staat β voor in de type twee fout.

Answer 12

β staat voor de kans op een type II fout.
Het staat gelijk aan 1 - power.

Question 13

Waarom is statistische significantie niet altijd praktische significantie?

Answer 13

• Omdat je met nieuwe Big Data eigenlijk bij elk verschil een statistisch verschil hebt.
  Hierdoor kan een verschil in de praktijk amper merkbaar zijn en toch significant.

Question 14

Wat is p-hacking

Answer 14

Je doet meerdere toetsen in 1 studie en rapporteert alleen degene die significant zijn, terwijl de meeste niet significant zijn. Dan is de kans op toeval groot.

Question 15

Waar staat de p-waarde voor?

Answer 15

De kans op een bepaalde waarde OF EXTREMER, gegeven dat de nul hypothese waar is.

Question 16

Waar staat robuustheid voor?

Answer 16

In hoeverre een statistische toets nog steeds werkt als een of meerdere aannames worden geschonden

Question 17

Wanneer is het niet erg als een variabele discreet gemeten is, en wanneer is het niet erg als de variabele niet normaal verdeeld is?

Answer 17

• Het is niet erg als een variabele discreet gemeten is, zo lang je minimaal ongeveer 5-7 waardes hebt.
• Het is niet erg als je minimaal 30 proefpersonen hebt, omdat dan de steekproevenverdeling, ongeacht populatieverdeling, normaal verdeeld is.

Question 18

ALs je de standaarderror berekent voor afhankelijke en onafhankelijke steekproeven, wat is dan het verschil?

Answer 18

• Bij onafhankelijke steekproeven bereken je de se op basis van de twee verschillende StandaardAFWIJKINGEN. Dit staat op formule blad.
• Bij afhankelijke steekproeven ga je er van uit dat er één groep is voor de standaardAFWIJKING, dus je maakt eerst de Sd score, en die vul je in op de SE formule voor individuele steekproeven: se = Sd/√n

Question 19

Hoe kan je Sd berekenen en waar staat Sd voor? En waar staat ȳd voor?

Answer 19

• In afhankelijke steekproeven is Sd het gemiddelde verschil tussen twee steekproeven van de zelfde persoon van het gemiddelde verschil af
• Dit staat gelijk aan ȳ2 - ȳ1.
• ȳd staat voor het steekproefgemiddelde van het verschil tussen twee groepen: en staat ook gelijk aan ȳ2 - ȳ1.

Question 20

Wanneer gebruik je de McNemar-toets en Binomiale toets en Fisher’s exacte formule?

Answer 20

• Mcnemar-toets kan je gebruiken om direct tot z-score te komen als je twee afhankelijke steekproefproporties vergelijkt. (Niet bij kleine n)
• Binomiale toets gebruik je bij kleine samples als je twee afhankelijke steekproefproporties vergelijkt.
• Fisher’s exacte toets gebruik je als je twee onafhankelijke steekproefproporties vergelijkt met een kleine n

Question 21

Wat is de formule voor de t-toets als je het verschil tussen y1 en y2 vergelijkt met de nul hypothese? En wat is de nul hypothese?

Answer 21

Dan krijg je ȳd - μ0 / se
Met H0: μ1 = μ2, dus μ2 - μ1 is nul

Question 22

Hoe bereken je de Formule voor de t-toets als je één observatie vergelijkt met de nul hypothese?

Answer 22

t = ȳ - μ0 /se

Question 23

Hoeveel vrijheidsgraden heb je als je twee onafhankelijke groepen met elkaar vergelijkt?

Answer 23

• n1 + n2 - 2
• En bij afhankelijke groepen is het gewoon n - 1