Ik garandeer je dat je het beter gaat begrijpen. Hier staan uitgebreid alles uitgelegd en met voorbeelden en oefenopdrachten. Mijn medestudenten waren zeer tevreden hierover.
2 soorten statistiek: beschrijvende en inferentiële
beschrijvende statistiek: vatten de steekproef of de populatie data samen aan de hand van
nummers (het gemiddelde, de mediaan, de standaarddefinitie, bereik etc), tabellen en
grafieken. (je hebt iedereen in je dataset)
Inferentiële statistiek is bedoeld om uitspraken te doen over de populatie als geheel,
gebaseerd op enkel de steekproefdata.
3 fasen:
Designfase → hier ontwerp je je dataverzameling, hoe kom je aan je data zodat je
statistische analytische toetsen kunt gaan doen.
Beschrijving → als je eenmaal die data hebt dan kun je je data gaan beschrijven
het maken van inferenties → (inductie) op basis van een aantal waarnemingen in je
steekproef toch met een bepaalde mate van zekerheid iets zeggen over de hele
doelpopulatie
een statistiek→ meting van steekproef
parameter→ populatiewaarde (onbekend)
in het generaliseren van de statistieken naar de populatie als geheel kunnen allerlei
problemen ontstaan:
-onzekerheid door natuurlijke variatie (toeval) tussen steekproeven (de waarden in je
steekproef kunnen bijv net iets hoger of lager dan in de populatie als geheel)
- door problemen/fouten met/binnen de steekproef
Steekproef problemen bij inferentiele statistiek:
doel: betrouwbare en valide uitspraken over populatie op basis van een steekproef
-steekproef grootheden dienen niet te verschillen van populatiegrootheden
problemen
- je wil een steekproef die voldoende groot is zodat je een lage steekproeffout hebt
(sampling error)
- die aselect getrokken is, die dus representatief is voor de populatie dat je geen
steekproef vertekening hebt (sampling bias)
- en zodat iedereen die je benaderd hebt om deel te nemen aan je steekproef ook
correcte antwoorden geeft geen meetfout dus (reponse bias) (incorrecte
antwoorden, sociaal wenselijke antwoorden, geen invalide meetinstrumenten)
, - op alle items van je onderzoek , dus iedereen neemt deel aan alles niet sommige
vragen wel sommige niet omdat het zo even uitkomt, selectieve respons
(non-response bias) selectieve deelname
- Sampling bias(= steekproefvertekening):
Selectieve werving / Selectie bias
Undercoverage ←—-Vrijwillige deelname
(selectiebias kan leiden tot undercoverage. Bijv vrijwillige deelname waardoor de steekproef
niet meer representatief is.)
VOORKOMEN→ aselecte steekproef (maar aselecte steekproeven trekken is niet altijd
mogelijk, bijv medicijnenonderzoek)
- Sampling error (steekproeffout):
Toevallige steekproefverschillen. Dit is er altijd want het is toeval→ populatieparameters zijn
nooit bekend.
- Respons bias
Slecht geformuleerde of verwarrende vragen
Sociale wenselijkheid
- Non-respons bias
Ontbrekende data
bepaalde vragen niet invullen
PERFECTIE:
Een aselecte steekproef van voldoende omvang die informatie (data) oplevert over
iedereen die benaderd is, met correcte responses voor alle subjecten op alle items
Wat als het niet:
- Aselect is? Sampling bias/steekproefvertekening
- Van voldoende omvang is? Sampling bias/steekproefvertekening
- Over iedereen die benaderd is gaat? Sampling bias of non-response bias
- Correcte responses zijn? Response bias of non-response bias
- Alle subjecten op alle items is? Response bias of non-response bias
kiezen tussen de verschillende methodes doe je op basis van de samenstelling van de
doelpopulatie, de onderzoeksvraag en (praktische) haalbaarheid van de te vormen
steekproef
1. Methode 1: Enkelvoudig aselect steekproef
- iedere combinatie van deelnemers heeft uiteindelijk evenveel kans om
gezamelijk in de steekproef te verschijnen. (dus stel je wilde een steekpreof
trekken met 5 personen en in de populatie zijn er 20, dan kanm je nummer
1456 of 2345 of 7823 etc )
stap 1: stel steekproefkader vast (sampling frame): bijv eerst een lijst nodig met
daarop (alle studenten namen,nummers, namen etc.) iedereen uit je populatie
waaruit je dan willekeurig kunt trekken. Dus een overzicht met alle personen van je
populatie waaruit je de steekproef wilt trekken.
stap 2: trek aselect/willekeurig steekproef van n deelnemers: bijv nummer toewijzen
aan iedere student en dan met n willekeurige getallen studenten kiezen voor
steekproef (dus bijv als t gaat over 200.000 studenten, dan geef je ze allemaal een
nummer en maak je lijst en dan trek je willekeurig daaruit getallen(hangt ervan af hoe
groot je wil dat je steekproef is))
2. Methode 2: Systematisch aselecte steekproef
- nadeel: niet elke combinatie van deelnemers heeft evenveel kans om de
steekproef te vormen (hierdoor kans op vertekening in steekproef)(drm als
het kan eerder voor enkelvoudige aselecte steekproef)
- voordeel: eenvoudiger en vaak goede representativiteit
, stap 1: stel steekproefkader vast
stap 2: bepaal stapgrootte “skip number” k=N/n (N= populatiegrootte n=steekproef)
Dus bijvoorbeeld als je populatie uit 20 bestaat en je steekproef uit 4, dan is de
stapgrootte 5.
Stap 3: kies eerste deelnemer aselect en bepaal vervolgens deelnemers met deze
stapgrootte k: Bijv: voor eerste student willekeurig nummer bepalen (bv. 3) en dan
elke ke student includeren. ( dus door die stapgrootte heb je dus telkens bijv student
3 dan 8 dan 13 dan 18. want k=4)
Methode 3: Gestratificeerde steekproef (stratified random sampling)
Hier wil je verschillende groepen beschouwen in je onderzoeksvraag, dus 1 groep
noemen we stratum, dat kan bijvoorbeeld zijn jongens en meisjes. (Je doet dit omdat
je het risico loopt bij aselect dat je heel veel meiden trekt en weinig jongens, terwijl je
eigenlijk in je onderzoeksvraag hebt dat je jongens en meisjes wil vergelijken op een
bepaald gebied.en dan kan je niet de vergelijking maken die je wilt)
stap 1: stel steekproefkader op. (dus bijv alle scholieren van 18)
stap 2: verdeel populatie in strata
dus meiden en jongens apart scheiden
stap 3: trek aselect uit ieder stratum
bijv 2 jongens 2 meisjes
bijv kinderen met autisme, kinderen zonder autisme
(Je trekt aselect uit de groep 1 (meiden) apart een steekproef en je trekt aselect uit
groep 2 (jongens) een steekproef apart. )
stel de populatie bestaat voor 10% uit met autisme en 90% zonder:
-proportionele statistische steekproef: je trek 10% uit de populatie met autisme en je
trekt 90% uit de populatie zonder autisme.
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 mbelmalha. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €9,86. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
