Resume
Samenvatting Onderzoekstechnieken
- Cours
- Onderzoekstechnieken
- Établissement
- Hogeschool Gent (HoGent)
Uitgebreide samenvatting Onderzoekstechnieken 2e jaar HoGent Toegepaste Informatica. Compleet met uitgebreide inhoudstafel.
[Montrer plus]
Aperçu du contenu
OnderzoekstechniekenSamenvatting - HoGent
Jakob Lierman
Academiejaar 2018-2019
1
,Inhoudsopgave
1 Het onderzoeksproces 4
1.1 De wetenschappelijke methode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.1 Niet-wetenschappelijk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.2 Wetenschappelijk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.3 Onderzoeksdoelstellingen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.4 Fundamenteel vs. toegepast onderzoek . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2 Basisconcepten in onderzoek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Meetniveaus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 Onderzoeksproces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2 Analyse op 1 variabele 6
2.1 Centrummaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.1 Gemiddelde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.2 Mediaan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.3 Modus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2 Spreidingsmaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.1 Range / Bereik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2.2 Kwartielen & kwartielafstand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2.3 Variantie en standaardafwijking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3 Grafieken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.1 Cirkeldiagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.2 Staafdiagram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3.3 Boxplot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.4 Data-ambiguïteit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.5 Data distortion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.6 Anscombe’s Quartet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
3 Steekproefonderzoek 11
3.1 Populatie en steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2 Keuze steekproefmethode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3.2.1 Elementen voor een steekproef kiezen . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2.2 Fouten bij steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.2.3 Aanpassing formules standaarddeviatie . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.2.4 Overzicht symbolen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3 Kansverdeling van een steekproef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3.1 Stochastisch experiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.3.2 Kansverdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.4 De normale verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.4.1 De standaardnormale verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.5 Centrale limietstelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.5.1 Schatten van een parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.5.2 Betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde bij grote steekproef 15
3.5.3 Betrouwbaarheidsinterval populatiegemiddelde bij een kleine steek-
proef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2
, 3.5.4 Betrouwbaarheidsinterval voor populatiefractie bij een grote steek-
proef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4 Toetsingsprocedures 18
4.1 Elementen van een hypothesetoets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.2 Toetsingsprocedure voor de z-toets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
4.3 Kritieke gebied . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.4 Overschrijdingskans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.5 Eenzijdig of tweezijdig toetsen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.6 De t-toets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.7 De t-toets voor twee steekproeven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.8 Fouten in hypothesetoetsen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.9 Effectgrootte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
4.9.1 Cohen’s d . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5 Analyse op 2 variabelen 22
5.1 Kruistabellen en Cramér’s V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5.2 χ2 -test voor associatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
5.3 (Lineaire) Regressie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
5.3.1 Kleinste kwadrantenmethode van Gauss . . . . . . . . . . . . . . 24
5.4 Correlatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.4.1 Co-variantie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
5.4.2 Pearsons product-momentcorrelatiecoëfficiënt . . . . . . . . . . . 26
5.4.3 Determinatiecoëfficiënt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
6 De χ2 -toets 28
6.1 χ2 -toets voor verdelingen (één variabele) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.1.1 Goodness of fit test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
6.1.2 Toetsingsprocedure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
6.1.3 Voorwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
6.2 χ2 -kruistabeltoets (twee variabelen) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
7 Tijdreeksen 30
7.1 Tijdreeksen en voorspellingen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
7.2 Tijdreeksmodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
7.2.1 Wiskundig model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
7.2.2 Algemeen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.3 Schatten van parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.3.1 Voortschrijdend gemiddelde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
7.3.2 Meten van de nauwkeurigheid van voorspellingen . . . . . . . . . 31
7.4 Exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.4.1 Enkelvoudige exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.4.2 Dubbele exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
7.4.3 Driedubbele exponentiële afvlakking . . . . . . . . . . . . . . . . 33
A Notatie 34
3
, 1 Het onderzoeksproces
1.1 De wetenschappelijke methode
1.1.1 Niet-wetenschappelijk
• Autoritair: alles wat een autoritair persoon beweert wordt aanzien als waarheid.
• Deductief: gegeven een set van veronderstellingen gaat men op een welbepaalde
manier conclusies trekken.
1.1.2 Wetenschappelijk
Kenmerk: de empirische validering: gebaseerd op ervaring en directe observatie.
Aan de hand van empirisch onderzoek worden verschillende doelen behaald:
1. Exploratie
2. Beschrijving
3. Voorspelling
4. Controle
1.1.3 Onderzoeksdoelstellingen
• Generalisatie: conclusies voor subgroep gelden ook voor groep
• Specialisatie: toepassen van algemene kennis op een specifiek domein of probleem
1.1.4 Fundamenteel vs. toegepast onderzoek
Fundamenteel onderzoek: meestal bij universiteiten om kennis binnen een bepaald vak-
gebied uit te breiden.
Toegepast onderzoek: meestal in bedrijfscontext om een concreet probleem te onderzoe-
ken en/of op te lossen.
1.2 Basisconcepten in onderzoek
1.2.1 Meetniveaus
Definitie 1 (Variabele). Algemene eigenschap van een object waardoor we objecten van
elkaar kunnen onderscheiden. (Vb. lengte, gewicht, ...)
Definitie 2 (Waarde). Specifieke eigenschap, invulling voor die variabele. (Vb. 1.73m,
60kg, ...)
• Nominaal meetniveau: keuze uit beperkt aantal categorieën zonder volgorde.
(Vb. geslacht, ras, vorm, ...)
• Ordinaal meetniveau: een variabele die is ingedeeld in categorieën met logische
volgorde. (Vb. opleidingsniveau, militaire rang, ...)
4
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur jakoblierman. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €4,44. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
Peut-on faire confiance à Stuvia ?
4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)
80467 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours
Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans