De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

WOT statistiek Inleiding. Pag. Korte inhoud levels of measurement of variables vooraf: data bekijken a.d.h.v. ‘descriptives’ normaalverdeling 04/06/20122.

Verwante presentaties


Presentatie over: "WOT statistiek Inleiding. Pag. Korte inhoud levels of measurement of variables vooraf: data bekijken a.d.h.v. ‘descriptives’ normaalverdeling 04/06/20122."— Transcript van de presentatie:

1 WOT statistiek Inleiding

2 Pag. Korte inhoud levels of measurement of variables vooraf: data bekijken a.d.h.v. ‘descriptives’ normaalverdeling 04/06/20122 WOT Statistiek

3 Pag. Levels of measurement 1.categorical variables 2.continuous variables - nominal - ordinal - interval scale - ratio scale - discrete variables 04/06/20123 WOT Statistiek

4 Pag. Levels of measurement 1.a. categorical: NOMINAL VARIABLES geen inherente numerieke waarde geen rangorde op schaal beperkt aantal mogelijkheden 04/06/20124 WOT Statistiek Voorbeeld geslacht van participanten: 1 = man, 2 = vrouw taalachtergrond: 1 = Franstalig, 2 = Nederlandstalig ‘group membership’: 1 = control group vs experimental group

5 Pag. Levels of measurement 1.a. categorical: ORDINAL VARIABLES beperkte numerieke waarde:rangorde geen informatie over intervalgrootte; geen garantie dat rangorde even groot is 04/06/20125 WOT Statistiek Voorbeeld 1e, 2e, 3e leerjaar: verschil in L2 kennis niet per se even groot 1e, 2e, 3e plaats in quiz: puntenverschil niet per se even groot

6 Pag. Levels of measurement 1.a. continuous: INTERVAL VARIABLES even groot verschil tussen alle waarden op een schaal geen absoluut nul-punt  0 staat niet voor de afwezigheid van een eigenschap; waarden kunnen kleiner dan nul zijn 04/06/20126 WOT Statistiek Voorbeeld Temperatuur in °C : kan ook negatief zijn

7 Pag. Levels of measurement 1.a. continuous: RATIO VARIABLES = interval, behalve: absoluut nul-punt  0 = afwezigheid van een eigenschap 04/06/20127 WOT Statistiek Voorbeeld Gewicht: 0 kg = iets bestaat niet Temperatuur in ° Kelvin: 0 = kleinst mogelijk leeftijd

8 Pag. Levels of measurement 1.a. continuous: DISCRETE VARIABLES enkel bepaalde waarden zijn mogelijk 04/06/20128 WOT Statistiek Voorbeeld aantal kinderen: 1, 2, 3,…, niet 1,5

9 Pag. Levels of measurement -voor formules kunnen enkel ‘continuous variables’ gebruikt worden ‘if you multiply a human by a cat, you do not get a hat’ -interpretatie van de onderzoeker speelt ook een rol: Leeftijd = continuous maar onderzoeker kan kiezen voor groepering in bv jong, oud, … = nominal Likert scale: vaak geïnterpreteerd als interval scale maar: hebben we hier zekerheid over gelijke intervalgrootte? “We should probably regard these data as ordinal although many scholars do not” (Field, 2009, p. 8) 04/06/20129 WOT Statistiek

10 Pag. Levels of measurement 1.categorical variables 2.continuous variables Bv. -Chi-Square test -Ordinal: Spearman rank correlation - Pearson’s correlation - T-test en ANOVA 04/06/ WOT Statistiek

11 Pag. Vooraf: ‘descriptives’ 1. verkennende blik op je data werpen  vertrouwd worden met data  kan je soms al een idee van de uitkomst geven 2. zijn je data normaal verdeeld? 04/06/ WOT Statistiek

12 Pag. Vooraf: ‘descriptives’ 04/06/ WOT Statistiek Voorbeeld: de meeste mannen in de U.K. zijn 175 cm groot. Een aantal zijn iets kleiner of groter. Slechts een klein aantal mannen zijn zeer groot (> 205 cm) of zeer klein (< 145 cm) 175cm Frequency distribution = histogram meerderheid van de waarden ligt rond het gemiddelde μ ‘frequency’ (aantal observaties) daalt naarmate je verder weggaat van het gemiddelde observaties liggen symmetrisch rond het gemiddelde

13 Pag. Vooraf: ‘descriptives’ 1. verkennende blik op je data werpen  vertrouwd worden met data  kan je soms al een idee van de uitkomst geven 2. zijn je data normaal verdeeld?  ja: parametric statistics (bv. ANOVA, t-test)  Nee: non-parametric statistics 04/06/ WOT Statistiek

14 Pag. Vooraf: ‘descriptives’ 1. verkennende blik op je data werpen  vertrouwd worden met data  kan je soms al een idee van de uitkomst geven 2. zijn je data normaal verdeeld?  ja: parametric statistics (bv. ANOVA, t-test)  Nee: non-parametric statistics 04/06/ WOT Statistiek

15 Pag. Descriptives 1. numeriek mean, median, … standaard deviatie, variantie, standard error range, interquartile range 2. grafisch histogram boxplot Q-Q-plot (quantile-quantile plot) 04/06/ WOT Statistiek

16 Pag. 04/06/ WOT Statistiek

17 Pag. 04/06/ WOT Statistiek

18 Pag. 04/06/ WOT Statistiek

19 Pag. 04/06/ WOT Statistiek Descriptives: SPSS Output

20 Pag. 04/06/ WOT Statistiek Descriptives: SPSS Output

21 Pag. Descriptives: SPSS Output 04/06/ WOT Statistiek >.01 = OK (normal distribution)

22 Pag. Descriptives: SPSS Output 04/06/ WOT Statistiek Niet handig wanneer je < 50 observaties hebt

23 Pag. Descriptives: SPSS Output 04/06/ WOT Statistiek Box = middenste helft van geordende observaties Horizontale lijn in box = median (middelste observatie) Verticale lijnen = bovenste en onderste kwart van geordende observaties (extreme waarden uitgezonderd) Bol = outlier  afstand tot box is > 1.5 x de lengte van de box Voorwaarden voor normaalverdeling: -median in midden van box -geen outliers -twee lijnen even lang

24 Pag. Descriptives: SPSS Output 04/06/ WOT Statistiek Lijn: ‘expected values’: waar de observaties zouden liggen in geval van normaalverdeling Bollen: ‘observed values’  waar jouw observaties liggen  hoe dichter bij de lijn, hoe beter


Download ppt "WOT statistiek Inleiding. Pag. Korte inhoud levels of measurement of variables vooraf: data bekijken a.d.h.v. ‘descriptives’ normaalverdeling 04/06/20122."

Verwante presentaties


Ads door Google