Bootstrap Plot Numeriek
→ voor gewone gegevens (alles behalve geen tijdreeksen)
→ Centrale tendentie maatstaven met elkaar vergelijken
Dit gaat als er NA in de reeks staat!
Er wordt gevraagd naar de significantie van meerdere centrale
tendentiemaatstaven.
Pearson correlatie Numeriek (2)
→ altijd kijken naar scatterplot
→ Gevoelig voor outliers H0: niet significant verschillend (P-waarde > kleine alfa)
→ Jarque Bera = diagnostische test Ha: WEL significant verschillend (P-waarde < kleine alfa)
Colliniariteitsmaatstaf die mate van lineair verband geeft tussen twee variabelen
We onderzoeken de Pearson correlatie tussen de bloeddruk en het cholesterolgehalte
voor mannen en vrouwen.
Rank Correlation P-waarde > kleine alfa = aanvaarden nulhypothese
→ data niet continu verdeeld is bv. likertschaal P-waarde < kleine alfa = verwerpen nulhypothese (Significant
→ of uitzondering Scatterplot waarbij outliers de correlatie vertekenen verschillend van 0)
→ Kendall is voorzichtiger dan Spearman
,Kernel Density Plot Numeriek (2)
QQ Plot(s) Numeriek
Gemiddelde berekenen
Grafiek met Gausscurve
Somers Dxy Rank Correlation Binair
Partial Correlation Numeriek (3)
→ Correlatie tussen x en y, gegeven dat we het effect van z uitschakelen
→ Geboortes vs ooievaarsnesten
Trivariate scatterplots Numeriek (3)
Scatterplot in 3D, met Kernel Density Plots
Correlation Matrices Numeriek
→ kijken of gegevens gecorreleerd zijn Binair
→ Nauwe correlatie? Geen regressie doen! P-waarde < kleine alfa = er is een correlatie
→ Restecg1binary en Restecg0biary zijn heel sterk gecorreleerd P-waarde > kleine alfa = er is geen correlatie
Cronbach Alfa Data enquêtes - likertscores
→ kijken welke vragen je gemiddelde naar beneden trekken en die ga je
verwijderen
Distributions
Tukey Lambda PPCC Plot Numeriek
→ Een manier om heel veel verdelingen te bekijken en te concluderen welke
verdeling nu het beste bij de data set hoort
Normal QQ Plot Numeriek
→ Kijken of de gegevens normaal verdeeld zijn. (zie hierboven bij QQ Plots)
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