De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Statistiek Hoorcollege 3 Samenhang tussen variabelen.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Statistiek Hoorcollege 3 Samenhang tussen variabelen."— Transcript van de presentatie:

1 Statistiek Hoorcollege 3 Samenhang tussen variabelen

2 Stappenplan 1. Bepaal of het om een frequentievraag, verschilvraag of een vraag naar samenhang gaat 2. Bepaal het meetniveau van de variabelen 3. Bepaal welke toets je nodig hebt 4. Bereken de toetswaarde 5. Kijk in de tabel of de uitkomst aanleiding geeft om de H 0 aan te houden, of om deze te verwerpen

3 Voorbeeld Mann-Whitney Een onderzoeker wil weten of de mannelijke diëtisten meer per uur verdienen dan de vrouwelijke. Toets dit met onderstaande steekproef met α = 5%. inkomen in € per uur mmmmmvvvv

4 Stap 1 Het gaat om een verschilvraag, want we willen weten of het inkomen van vrouwen verschilt van dat van mannen. Specifieker: we willen weten of het inkomen van mannen hoger is dan dat van vrouwen.

5 Stap 2 Het gaat om inkomen per uur, inkomen is hier dan een variabele op scale-niveau.

6 Stap 3 We zouden kunnen kiezen tussen de Χ 2 -, de Mann-Whitney- en de t-toets. Het gaat om variabelen op scale-niveau De steekproeven hebben een heel kleine n: n man = 5 en n vrouw = 5 (de t-toets valt af). Kies daarom voor een non-parametrische toets: de MW-toets (de Χ 2 –toets is minder geschikt vanwege het hoge meetniveau).

7 Stap 4 De formule: Je hebt dus nodig: n 1 = 5 n 2 = 4 R 1 = hiervoor heb je een tabelletje nodig

8 Stap 4 In de tabel rangschik je de waarden. De kleinste krijgt een 1. inkomen per uur rang6842, waarde geslachtmmmmmvvvv

9 Stap 4 Iets overzichtelijker manvrouwrang manrang vrouw R 1 = 29,5R 2 = 15,5

10 Stap 4 De formule: Je hebt dus nodig: n 1 = 5 n 2 = 4 R 1 = 29,5 (de grootste som)

11 Stap 5 Bijlage 3: waarschijnlijkheidswaarde ≈ Let op: neem tabel van n 2 = 5. Dit is groter dan 0,05 (α), dus niet significant, dus H 0 : er is geen verschil in inkomen tussen mannelijke en vrouwelijke dietisten

12 Samenhang: correlaties De correlatie geeft de sterkte van de samenhang tussen twee variabelen weer, van -1 (perfect negatief verband) via 0 (geen enkel verband) tot 1 (perfect positief verband).

13 Spearman rangcorrelatie Is er een samenhang tussen het hoe gezond men eet en hoeveel men sport (toets met α = 5%)? 1=gezond 2=gezond noch ongezond 3=ongezond 1=geregeld 2=soms 3=bijna nooit Stap 1: het gaat duidelijk om een samenhangsvraag etensporten

14 Spearman rangcorrelatie Stap 2. Het meetniveau is ordinaal, bij beide variabelen. Stap 3. De Spearman-rangcorrelatie-toets is dus geschikt:

15 Spearman rangcorrelatie etensportenRANGeten RANGsporte ndidi^

16 Spearman rangcorrelatie SPSS geeft al aan dat de uitkomst (0,718) zelfs met een α van 1% significant is (te zien aan de 2 sterretjes). Let op: de waarde 0,178 verschil licht van de met de hand berekende waarde van 0,757

17 Spearman rangcorrelatie Stap 5. Zie bijlage 5: 0,44 De SR-correlatie (0,76) valt in het kritieke gebied: we nemen H 1 aan: er is een positieve samenhang tussen hoe gezond men eet en hoe vaak men sport. Anders gezegd: hoe gezonder men eet, hoe vaker men sport.

18 Pearson product-moment-correlatie Is er een samenhang tussen de leeftijd en de BMI, en zo ja, is deze samenhang positief of negatief (toets met α = 5%)? Formule:

19 Productmoment correlatie XlftYbmiX^2Y^2XY ……………

20 Productmoment correlatie Hieronder de output van SPSS. Ook hier heeft de Pearson correlatie de waarde van 0,39. SPSS zegt alvast dat de correlatie significant is (zelfs met α = 1%).

21 Productmoment correlatie De correlatiecoëfficiënt van 0,39 valt binnen het kritieke gebied, er is dus een significant positief verband tussen leeftijd en BMI (de correlatiecoëfficiënt is een positief getal).

22 Regressielijn Twee scatterplots, links Excel, rechts SPSS. De best passende lijn is door de puntenwolk getrokken.


Download ppt "Statistiek Hoorcollege 3 Samenhang tussen variabelen."

Verwante presentaties


Ads door Google