De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

september 1999SPSS-cursus Statistiek1 SPSS-cursus inleiding statistiek.

Verwante presentaties


Presentatie over: "september 1999SPSS-cursus Statistiek1 SPSS-cursus inleiding statistiek."— Transcript van de presentatie:

1

2 september 1999SPSS-cursus Statistiek1 SPSS-cursus inleiding statistiek

3 september 1999SPSS-cursus Statistiek2 SPSS-cursus inleiding statistiek

4 september 1999SPSS-cursus Statistiek3 Statistiek Waarschijnlijkheidsrekening Statistiek

5 september 1999SPSS-cursus Statistiek4 Waarschijnlijkheidsrekening uit het bekende kansen op uitkomsten berekenen –kans op munt –kans op 3* munt bij 10 worpen bekende: –de werkelijkheid: populatie of universum –een hypothese (veronderstelling over werkelijkheid)

6 september 1999SPSS-cursus Statistiek5 Populatie Eindige populatie –alle nederlandse vrouwen –alle studenten Geneeskunde in Groningen Oneindige populatie –alle mogelijke worpen met een munt

7 september 1999SPSS-cursus Statistiek6 Populatie (verdeling) is bekend –hoeveel nederlandse vrouwen en hun kenmerken bijv. leeftijdsverdeling –hoeveel studenten Geneeskunde en hun kenmerken bijv. verhouding vrouw/ man –mits munt eerlijk: evenveel kans op kruis of munt

8 september 1999SPSS-cursus Statistiek7 Steekproef een willekeurige trekking uit de populatie (aselect) 100 nederlandse vrouwen 20 studenten Geneeskunde 10 worpen met een munt

9 september 1999SPSS-cursus Statistiek8 Waarschijnlijkheidsrekening kans dat 12 (van de 100) vrouwen ouder 60 zijn kans dat er minstens 15 (van 20) vrouwelijke studenten zijn kans op minstens 8 (van 10) keer munt

10 september 1999SPSS-cursus Statistiek9 Statistiek beschrijvende/ inferentiële statistiek (schatten en toetsen) beschrijvende statistiek wat vind je in de steekproef?: tellen (aantallen, gemiddelden, grafieken,...) –aantal vrouwen –gemiddelde leeftijd –staafdiagram kruis/ munt bij 10 worpen –scatterplot leeftijd/ waardering

11 september 1999SPSS-cursus Statistiek10 Statistiek inferentiële statistiek (schatten en toetsen) op grond van uitkomsten in de steekproef parameters in de populatie schatten en conclusies trekken –12% van nederlandse vrouwen is ouder dan 60 –er studeren in Groningen meer vrouwen Geneeskunde dan mannen –de munt is eerlijk

12 september 1999SPSS-cursus Statistiek11 Statistiek Schatten uit uitkomsten van een steekproef schatting maken van de werkelijkheid (populatie)

13 september 1999SPSS-cursus Statistiek12 Statistiek gevonden 12 vrouwen ouder dan 60, hoeveel vrouwen zullen in de populatie ouder 60 zijn? (puntschatting: P(v>60) =0,12) gevonden 15 vrouwelijke studenten, wat is verhouding man/ vrouw in de populatie? (P(v)=0,75) gevonden 8 keer munt, kans op munt ? (P(munt)=0.80)

14 september 1999SPSS-cursus Statistiek13 Statistiek bij ander steekproef (toevallig bepaald!) andere uitkomst: 20 van de 100 ouder dan 60 P(v>60)=0,20 10 vrouwelijke studenten P(v)=0,50 4 keer munt P(munt)=0,40

15 september 1999SPSS-cursus Statistiek14 Statistiek Puntschatting met onzekerheid (standaarddeviatie (SD), spreiding, interval) P(v>60) =0,12 SD=0,03 P(v)=0,75 SD=0,10 P(munt)=0,8 SD=0,13

16 september 1999SPSS-cursus Statistiek15 Schatting Conclusie “Ik denk dat de fractie vrouwen > 60 jaar in de populatie 0,12 is (puntschatting), maar deze fractie ‘kan best’ (met 95% waarschijnlijkheid) liggen tussen 0,06 en 0,18 (puntschatting  2* SD)”

17 september 1999SPSS-cursus Statistiek16 Toetsen van hypothesen Hypothese: veronderstelling over werkelijkheid (populatie) –munt is eerlijk P(munt) = P(kruis) –minder mannelijke dan vrouwelijke studenten Geneeskunde

18 september 1999SPSS-cursus Statistiek17 Stel hypothese Stel Nulhypothese (H 0 ) op –P(munt) = P(kruis) = 0,5 –P(vrouw) = P(man) =0,5 –P(vrouw>60)= 0,2 Stel Alternatieve hypothese vast (H a ) (situatie als H 0 niet waar is) –P(munt) > 0,5 –P(vrouw)  0,5 –P(vrouw>60) > 0,2

19 september 1999SPSS-cursus Statistiek18 Bepaal kansverdeling onder H 0 waarschijnlijkheidsrekening bij steekproefgrootte: –P(0 * munt), P(1 * munt), …, P(10 * munt) als P(munt) = 0,5 –P(0 * vrouw), P(1 * vrouw), …, P(20 * vrouw) als P(vrouw) = 0,5

20 september 1999SPSS-cursus Statistiek19 Trek steekproef Trek een aselecte steekproef uit de populatie Doe de waarnemingen (tellen, meten, …)

21 september 1999SPSS-cursus Statistiek20 Bepaal kans op gevonden uitkomst Dit heet Overschrijdingskans Gevonden 8 keer munt P(  8 * munt) = 0,055 berekening? Let op: 8, 9, 10 * alle bij H a (P(munt)>0,5) Zou dit kunnen als H 0 waar is? Ja, de kans is 0,055 !

22 september 1999SPSS-cursus Statistiek21 Wat vind je van de uitkomst? Acht je uitkomst ‘redelijk’ als H 0 waar is? Of past uitkomst beter bij H a ?

23 september 1999SPSS-cursus Statistiek22 Fout I en fout II werkelijkheid H 0 H a uitkomst H 0 H a OKFout II Fout IOK

24 september 1999SPSS-cursus Statistiek23 Significantieniveau Geef vooraf aan welke kans je redelijk vindt dit is een keus van de onderzoeker! –0,05 gebruikelijke significantieniveau –0,01 kleinere kans om H 0 ten onrechte te verwerpen, grotere om hem ten onrechte niet te verwerpen

25 september 1999SPSS-cursus Statistiek24 Verwerpen van H 0 als P(uitkomst) < significantieniveau: verwerp H 0, neem H a aan anders: neem H 0 aan

26 september 1999SPSS-cursus Statistiek25 Conclusie P(gevonden # vrouw) = 0,03 bij H 0 : P(vrouw)=0,5 Significantieniveau is 0,05 Resultaat is significant Er zijn niet evenveel vrouwen als mannen

27 september 1999SPSS-cursus Statistiek26 1-zijdig / 2-zijdig toetsen H o is ’is gelijk aan’ H a kan zijn: –is ongelijk aan 2-zijdig –is groter dan (of kleiner dan) 1-zijdig

28 september 1999SPSS-cursus Statistiek27 1-zijdig / 2-zijdig toetsen 1-zijdig als je tevoren een verwachting hebt over het alternatief als H 0 wordt verworpen Bijvoorbeeld het toedienen van een medicatie om de bloeddruk te verlagen. Het is slechts interessant als dit tot verlaging leidt (mits er iets verandert). Hiervoor moet je een ‘theorie’ hebben.

29 september 1999SPSS-cursus Statistiek28 1-zijdig / 2-zijdig toetsen 2-zijdig als de richting bij verwerpen van H 0 niet is te voorspellen. Bijvoorbeeld of vrouwen beter op een trainingsprogramma reageren dan mannen.

30 september 1999SPSS-cursus Statistiek29 1-zijdig / 2-zijdig toetsen Gem. Overschr. Overschr SD

31 september 1999SPSS-cursus Statistiek30 1-zijdig / 2-zijdig toetsen De verdeling van een toetsingsgrootheid, bijv. het verschil in gemiddelde leeftijd Bij 2-zijdig moet je kijken of de waarde van de toetsingsgrootheid valt in het linker of rechter staartje, samen een kans van 0,05 (als dat significantieniveau is) Bij een normale verdeling zijn de grenzen > 1,96 en < -1,96

32 september 1999SPSS-cursus Statistiek31 1-zijdig / 2-zijdig toetsen Bij 1-zijdig kijk je in 1 staartje (bijv. rechts); het gebied omvat dat aan die ene kant een kans 0,05 Bij een normale verdeling is de grens > 1,645

33 september 1999SPSS-cursus Statistiek32 Keus methode kansverdeling variabelen meetniveau variabelen verschil of verband steekproef opzet

34 september 1999SPSS-cursus Statistiek33 Kansverdeling De kansverdeling beschrijft de kansen op uitkomsten De totale kans, alle uitkomsten samen, = 1 Je hebt continue en discrete kansverdelingen

35 september 1999SPSS-cursus Statistiek34 Kansverdeling Discreet –slechts bepaalde uitkomsten mogelijk –man of vrouw –blauwe, bruine, grijze, groene ogen –aantal mensen –elke uitkomst heeft bepaalde kans, andere uitkomsten onmogelijk, kans = 0

36 september 1999SPSS-cursus Statistiek35 Kansverdeling Continu –alle uikomsten zijn mogelijk –de getallenrechte, van - oneindig tot + oneindig –snelheid –afstand –tijd

37 september 1999SPSS-cursus Statistiek36 Kansen continu Bij continue verdeling kans op uitkomst in interval –Kans uitkomst < a = 0,05 –Kans op uitkomst > b = 0,20 –Kans op uitkomst tussen a en b = 0,75

38 september 1999SPSS-cursus Statistiek37 Normale verdeling Gem. Overschr. Overschr SD

39 september 1999SPSS-cursus Statistiek38 Kansverdeling Bijv. (continue) Normale verdeling (oppervlak = 1) Hoe hoger, hoe groter kans, kans bij gemiddelde groot, staart klein De ‘vorm’ is bepaald Plaats en breedte wordt bepaald door Parameters gemiddelde en SD *

40 september 1999SPSS-cursus Statistiek39 Kansverdeling * Populatie: griekse letters, steekproef ‘gewone’ letters Gemiddelde  resp. m SD  resp. s Corr. Coëff.  resp. R Er zijn ook verdelingen die niet door parameters worden bepaald: parametervrij (non parametric)

41 september 1999SPSS-cursus Statistiek40 Meetniveau Nominaal –discrete uitkomsten zonder volgorde –man, vrouw –oogkleur –typologie ziekten

42 september 1999SPSS-cursus Statistiek41 Meetniveau Ordinaal –discrete uitkomsten met volgorde –verschil uitkomsten onbepaald: slecht/ matig versus matig/ voldoende –slecht/ matig/ voldoende/ goed –leeftijdsklassen: 40

43 september 1999SPSS-cursus Statistiek42 Meetniveau Interval –representatie van continue verdeling –verschil uitkomsten bepaald: 5-4 = 6-5 –tijd in seconden –afstand in mm –score op IQ-test

44 september 1999SPSS-cursus Statistiek43 Meetniveau Ratio –als interval –met absoluut nulpunt –temperatuur Celsius Interval –afstand in meters Ratio

45 september 1999SPSS-cursus Statistiek44 Centrale tendentie Interval (Ratio) gemiddelde Ordinaal mediaan (middelste waarde, 50%) Nominaal - (PM: frequenties, modus)

46 september 1999SPSS-cursus Statistiek45 Spreiding Interval (ratio) standaarddeviatie (SD) Ordinaal interkwartielenrange (25% - 75%) Nominaal - (PM: frequenties, modus)

47 september 1999SPSS-cursus Statistiek46 Toetsen op verschil 2 onafhankelijke steekproeven interval niveau Normale verdeling Student t-toets

48 september 1999SPSS-cursus Statistiek47 Normale verdeling gem 2. SD gem 1. SD

49 september 1999SPSS-cursus Statistiek48 Student t-toets onafh. steekpr. zijn gemiddelden gelijk (H 0 ) ? twee varianten: –varianties gelijk (equal) –varianties ongelijk (unequal)

50 september 1999SPSS-cursus Statistiek49 Toetsen op verschil 2 onafhankelijke steekproeven interval niveau, geen Normale verdeling of ordinaal niveau

51 september 1999SPSS-cursus Statistiek50 Mann-Whitney U-toets zijn medianen gelijk (H 0 ) ? gemiddelde rangnummers U statistic standaardnormale benadering U

52 september 1999SPSS-cursus Statistiek51 Gepaarde waarnemingen aan een individu zijn 2 waarnemingen bijv. test voor en na training is er verschil? per individu voor en na vergelijken, verschil per individu ‘middelen’ over de steekproef

53 september 1999SPSS-cursus Statistiek52 Toetsing H o : geen verschil H a : 1 of 2-zijdige verandering interval: Student t-toets match ordinaal: Wilcoxon symm. toets

54 september 1999SPSS-cursus Statistiek53 Samenhang variabelen (relatie, verband, correlatie) H 0 : geen samenhang H a : wel samenhang positief: groot met groot negatief: groot met klein

55 september 1999SPSS-cursus Statistiek54 Samenhang interval leeftijd waardeer * * * * * * * * * * * * * ** * * * * positieve samenhang

56 september 1999SPSS-cursus Statistiek55 Samenhang interval leeftijd waardeer * * * * * * * * * * * * * * * * ** * * ** * ** * * * * * * * * * * * geen samenhang

57 september 1999SPSS-cursus Statistiek56 Samenhang Bij geen samenhang: correlatie  = 0 Perfect positief  = + 1 Perfect negatief  = - 1 Significantie bepalen, H 0 :  = 0 R ook ‘sterktemaat’

58 september 1999SPSS-cursus Statistiek57 Samenhang interval - interval Pearson (‘product-moment’) interval - ordinaal Spearman * (rangorde) ordinaal - ordinaal Spearman * nominaal - nominaal Chi 2 * of Kendall tau

59 september 1999SPSS-cursus Statistiek58 Samenhang als variabele verschillend niveau is laagste bepalend

60 september 1999SPSS-cursus Statistiek59 Start SPSS

61 september 1999SPSS-cursus Statistiek60 Chi 2 GESLACHT by OPLEID OPLEID Row Total GESLACHT ,7 29,6 3,7 58, ,8 47,4 15,8 41,3 Column Total 54,3 37,0 8,7 100,0

62 september 1999SPSS-cursus Statistiek61 Chi 2 Chi-Square Value DF Sign. Pearson 4, ,09788 Likelihood Ratio 4, ,09458 Mantel-Haenszel test for 4, ,03310 linear association Minimum Expected Frequency - 1,652 Cells with Expected Frequency <5- 2 OF 6(33,3%) Number of Missing Observations: 0

63 september 1999SPSS-cursus Statistiek62 Chi 2 H o : geen relatie geslacht - opleid dan verdeling opleid man = vrouw= totaal = 54,3 - 37,0 - 8,7 (verwachting) vergelijk gevonden verdelingen 66,7 - 29,6 - 3,7 resp. 36,8 - 47,4 - 15,8 hiermee

64 september 1999SPSS-cursus Statistiek63 Chi 2 (grote) verschillen leiden tot verwerpen H 0 Maat: Pearson Sign NS op niveau 0,05 ‘Eis’ omdat uitkomsten (aantallen) discreet en Chi 2 continu, is voor goede benadering nodig: max. 20% cellen verwachting <5

65 september 1999SPSS-cursus Statistiek64 Chi 2 In dit geval 33,3 % cellen te klein. Dan codes samenvoegen, bijv. opleid laag / midden+hoog

66 september 1999SPSS-cursus Statistiek65 Staafdiagram: aantallen van categorieën hoogte = aantal Kans aantal munt, N=10 Histogram: aantallen in klassen oppervlakte = aantal Leeftijdsverdeling

67 september 1999SPSS-cursus Statistiek66 Scatterplot leeftijd - waardering

68 september 1999SPSS-cursus Statistiek67 Binomiale verdeling Uitkomst is Succes (vrouw > 60) of niet Binomiale verdeling N pogingen N = 100 X Successen X = 12 Succeskans p = X/N = 0,12 SD = (p*(1-p)/N) ½ = (0,12*0,88/100) ½ = 0,0325

69 september 1999SPSS-cursus Statistiek68 Kans op x successen Uitkomst is Succes of niet Binomiale verdeling Succeskans = p N pogingen Kans dat x van N succes zijn

70 september 1999SPSS-cursus Statistiek69 Kansverdeling H0H0 Ha

71 september 1999SPSS-cursus Statistiek70 Kansverdeling

72 september 1999SPSS-cursus Statistiek71 Formule P(x=X; p; N) = p X (1-p) N-X p=0.5 N=10 X=8 NXNX

73 september 1999SPSS-cursus Statistiek72 Berekening = = = = = * * 0.25 = *9 2* 1

74 september 1999SPSS-cursus Statistiek73 Berekening = = = = = * * 0.5 =

75 september 1999SPSS-cursus Statistiek74 Berekening = = = = 1 1 * * 1 =

76 september 1999SPSS-cursus Statistiek75 Berekening * * *


Download ppt "september 1999SPSS-cursus Statistiek1 SPSS-cursus inleiding statistiek."

Verwante presentaties


Ads door Google