Methoden van het Wetenschappelijk Onderzoek Zin en onzin...
24
Methoden van het Wetenschappelijk Methoden van het Wetenschappelijk Onderzoek Onderzoek Zin en onzin van statistiek
Transcript of Methoden van het Wetenschappelijk Onderzoek Zin en onzin...
Meth
oden v
an h
et W
ete
nschappelij
k
Meth
oden v
an h
et W
ete
nschappelij
k
Onderz
oek
Onderz
oek
Zin
en o
nzin
van s
tatistiek
Sta
tistiek k
om
t ern
stig o
ver
Sta
tistiek k
om
t ern
stig o
ver ……
of nie
tof nie
t
•“D
eze tandpasta
help
t te
gen c
aries
in 1
op 2
gevalle
n.”
–H
et
we
rd s
lech
ts g
epro
be
erd
op 4
pers
onen.
•“D
e g
em
iddeld
e jonge info
rmaticus v
erd
ient 1550 €
.”
–D
it is e
en s
am
ple
, m
en h
eeft
echt
nie
t alle
jo
nge info
rmaticussen
bevra
ag
d.
Mensen lie
gen v
aak o
ver
hu
n loon.
En w
at
is d
e s
pre
idin
g?
•“W
indow
s X
P is s
tabie
ler
dan a
ndere
bestu
ringssyste
men.”
–H
oe m
eet
je d
at?
Kan je d
at
so
wie
so o
bje
ctief
mete
n? S
pele
n h
ier
geen
“relig
ieuze”
kw
esties m
ee? W
ie w
are
n je r
espond
ente
n?
•“K
nack
word
t m
eer
gele
zen d
an D
ag A
llem
aal.”
–E
n t
och w
ord
t D
ag A
llem
aa
l m
eer
verk
ocht?
Zouden r
esp
onde
nte
n s
om
s
lieg
en o
ver
wat
ze lezen?
•“D
e e
ffectiviteit v
an d
it p
roduct w
erd
wete
nschappelij
k g
ete
st.”
–Let
op,
er
sta
at
nie
t “w
ete
nsch
appe
lijk b
ew
ezen”;
wa
ars
ch
ijnlij
k h
elp
t het
pro
duct
dus h
ele
maa
l nie
t.
Waaro
m toch s
tatistiek?
Waaro
m toch s
tatistiek?
•Dient om onderzoek quantitatiefte onderbouwen.
•Dient om gegevens te “comprimeren”en zo een overzicht te
bewaren.
•Twee soorten statistiek
–Descriptieve statistiek
–Inferentiële
statistiek
““ Sta
tistiek is v
erv
ele
nd
Sta
tistiek is v
erv
ele
nd
””
•T
och is s
tatistiek d
e e
nig
e juis
te m
anie
r om
wete
nschappelij
k
onderz
oek c
orr
ect te
rapport
ere
n.
•E
en b
asis
kennis
van s
tatistiek laat ook toe o
m w
ete
nschappelij
k
onderz
oek k
ritisch te e
valu
ere
nen te
verg
elijk
en
.
Het verz
am
ele
n v
an d
ata
Het verz
am
ele
n v
an d
ata
•M
isschie
n w
el het bela
ngrijk
ste
is h
et verz
am
ele
n v
an je d
ata
:
•h
ier
wo
rden
de m
eeste
fo
ute
n (
bew
ust
of
on
bew
ust)
gem
aakt.
•V
oorb
eeld
–D
e N
MB
S d
ie d
e s
tipth
eid
va
n d
e t
rein
en n
agaat.
–D
e o
nve
ilighe
idspoll
van d
e f
edera
le r
eg
erin
g.
–E
nquête
naar
sexuele
erv
ari
ngen b
ij jo
ngere
n.
–E
nquête
naar
hygië
ne.
•D
ie n
oem
t m
en in d
e s
tatistiek e
en “
bia
s”.
•W
ees b
ew
ust van b
ias, en v
erm
eld
ste
eds b
ias b
ij je
sta
tistiek!
Verz
am
ele
n v
an d
ata
Verz
am
ele
n v
an d
ata
•B
ijv. enquête
:
–V
indt
u h
et
goe
d d
at
u a
ls w
erk
nem
er
op u
w inkom
en b
ela
st
wo
rdt
om
zo
mensen t
e b
eta
len d
ie t
huis
zitte
n e
n n
iet
we
rken ?
–V
indt
u d
at
de o
verh
eid
mensen d
ie w
erk
will
en m
aar
ge
en v
inde
n,
moet
onders
teune
n?
Verz
am
ele
n v
an d
ata
dm
v. enqu
Verz
am
ele
n v
an d
ata
dm
v. enqu
êêtete
•H
oe w
ord
t de d
ata
verg
aard
?
•H
oeveel deeln
em
ers
zijn
er/
welk
perc
enta
ge v
an d
e p
opula
tie is d
it?
•E
xclu
sie
crite
rium
.
•R
espons.
•V
ert
ekent de n
iet-
respons d
e r
esultate
n?
•H
oe is d
e v
ragenlij
st opgeste
ld?
•B
etr
ouw
baarh
eid
van d
e v
ragenlij
st?
•W
ie z
ijn d
e inte
rvie
wers
?
•O
ple
idin
g e
n o
pvolg
ing v
an d
e inte
rvie
wers
?
•U
niform
iteit v
an d
e o
msta
ndig
heden v
an h
et in
terv
iew
?
Gegevens v
erz
am
ele
n: m
eth
odes
Gegevens v
erz
am
ele
n: m
eth
odes
•W
illekeurig v
erz
am
ele
n
–E
lk g
eval h
eeft
een g
elij
ke k
ans o
m o
pge
no
men t
e w
ord
en
in d
e s
tatistiek.
–N
odig
: een w
elo
mlij
nde p
opu
latie,
een lijs
t m
et
alle
gevalle
n e
neen
random
genera
tor.
•S
yste
matisch v
erz
am
ele
n
–H
et
eers
te g
eval is
will
eke
urig
, de r
est
word
t volg
ens e
en b
epaald
e
pro
ced
ure
gekozen.
Bv.
Sta
rt b
ij een w
illeke
urig r
oln
r. e
n d
aarn
a incre
me
nt
met
10.
–V
erg
root
nie
t echt
een f
out,
behalv
e b
ij e
en v
ert
ekend
e p
opula
tie.
•P
roport
ioneel gestr
atifieerd
verz
am
ele
n
–P
er
gro
ep in d
e p
opu
latie n
eem
je e
en a
anta
l geva
llen,
gelij
k a
an d
e
verh
ou
din
g in d
e p
op
ula
tie.
•D
ispro
port
ioneel gestr
atifieerd
verz
am
ele
n.
Hoeveel sam
ple
s?
Hoeveel sam
ple
s?
•H
oeveel sam
ple
s h
eb je n
odig
?
•E
r is
een v
uis
tregel: m
eer
is b
ete
r.
–N
atu
url
ijk is h
et
verz
am
ele
n v
an g
eg
evens b
eperk
t door
tijd
, geld
en
ruim
te.
•V
erm
eld
altijd
het aanta
l sam
ple
s.
–D
at
is a
ltijd
het
verg
ete
n n
um
mert
je…
Want
zo k
an je z
elfs a
anto
nen d
at
de k
ans d
at
je k
op w
erp
t 80
% is.
Rapport
ere
n v
an s
tatistiek
Rapport
ere
n v
an s
tatistiek
•H
et “g
em
iddeld
e”,
rekenkundig
gem
iddeld
e, m
edia
an, of m
odus?
–G
em
idde
lde (
mean):
–M
edia
an:
sort
ere
n,
er
ligg
en e
venvee
l w
aard
en o
nd
er
als
boven d
e
media
an.
–M
odus:
waard
e w
elk
e h
et
meest
voork
om
t (d
e p
op
ula
irste
wa
ard
e).
x—=
xi
N
Maat van d
ispers
ieM
aat van d
ispers
ie
•A
ls je g
em
iddeld
en r
apport
eert
, m
oet er
ste
eds e
en m
aat van d
ispers
ie
bij!
•E
en g
oede m
aat van d
ispers
ie h
oudt re
kenin
g m
et
–A
lle g
egeve
ns.
–B
eschrijft
de g
em
idd
eld
e a
fwijk
ing v
an d
e s
core
s t
en o
pzic
hte
van h
et
gem
iddeld
e.
–N
eem
t to
e a
ls d
e h
ete
rogen
iteit v
an d
e g
eg
evens t
oen
ee
mt.
•U
iters
ten v
an d
e g
egevens.
•G
em
iddeld
e d
evia
tie:
•V
ariatie:
GD=
‚…x
i-
x—…
N
V=
‚Ix
i-
x—M2
N
Max HxL−Min HxL
Sta
ndaard
afw
ijkin
gS
tandaard
afw
ijkin
g
s=
V=
i=1
Nx i-
xêê2
N
Ne
em
tafm
et
vie
rka
nts
wort
elN
Norm
aalv
erd
elin
gN
orm
aalv
erd
elin
g
Gra
fieken
Gra
fieken
•G
rafieken lere
n je v
eel in
een o
ogopsla
g.
•Let echte
r op m
et het soort
gra
fieken, som
mig
en z
ijn o
nbew
ust
mis
leid
end.
Ne
tto
be
dri
jfs
win
st
0
50
100
150
200
250 1
969
1974
1979
1984
1989
1994
1999
Netto
bedri
jfswi
nst
200
220
240 19
6919
7419
7919
8419
8919
9419
99
Ne
tto
be
dri
jfs
win
st
200
205
210
215
220
225
230
235
240 1
969
1974
1979
1984
1989
1994
1999
Inte
rpre
tere
n v
an s
tatistiek
Inte
rpre
tere
n v
an s
tatistiek
•S
tatistiek r
educeert
data
tot enkele
bevattelij
ke g
eta
llen.
•B
eslu
iten tre
kken u
it e
en p
aar
geta
llen is g
evaarlijk
.
–G
em
idde
ld g
ezin
heeft
2,4
kin
dere
n.
•O
ple
tten m
et uitspra
ken
–V
aak w
ord
t sta
tistiek e
rg k
ort
zic
htig g
eïn
terp
rete
erd
.
–K
rante
nart
ikele
n,
pop p
olls
, pro
gnoses,
…
•H
et re
kenkundig
gem
iddeld
e w
ord
t al te
vaak a
ls “
norm
aal”
beschouw
d. A
ls w
at afw
ijkt van h
et re
kenkundig
gem
iddeld
e is d
an
abnorm
aal.
–B
v.
Ontw
ikkelin
g v
an k
indere
n.
•Laat je
nie
t in
tim
idere
n d
oor
impre
ssio
nante
nam
en: “U
niv
ers
iteit X
”of
“Onderz
oek Y
”kunnen z
ich o
ok v
erg
issen.
Corr
ela
tie
Corr
ela
tie
•E
en k
rachtig g
ere
edschap in s
tatistiek h
et bere
kenen v
an c
orr
ela
tie
(met corr
ela
tiem
atr
ices, re
gre
ssie
coëffic
iente
n, …
)
•E
chte
r corr
ela
tie w
ord
t al te
vaak m
isbru
ikt om
causale
verb
anden te
leggen tussen tw
ee facto
ren.
–S
om
mig
e k
linken a
an
nem
elij
k:
“kin
dere
n v
an
ouders
met
laag inkom
en
hebb
en s
lechte
re s
tudie
resultate
n”.
–M
aar
je k
an e
cht
alle
s c
orr
ele
ren a
ls je w
il: “
leesvaard
igheid
hangt
af
van
de s
choe
nm
aa
t”
•A
ls e
r een c
ausalverb
and is, dan is e
en c
orr
ela
tie.
•E
en c
ausaal verb
and w
erk
t in
tw
ee r
ichtingen, som
s m
oeili
jk te
onders
cheid
en in w
elk
e r
ichting.
Geta
llen
Geta
llen
na
na
de
de k
om
ma
kom
ma
•“A
lser
veelgeta
llen
na
de k
om
ma
sta
an, dan
moethetw
eldegelij
konderz
oek
zijn
.”
•A
lsje
een
geta
lgeeft, ro
nd
dan
ste
eds n
etjes
af.
–V
uis
trege
l: t
we
esig
nific
ante
cijf
ers
van d
e s
tanda
ard
devia
tie
gem
iddeld
e=
98.2
34
632
1 s
t.dev.
= 0
.00342
879
wo
rdt
98.2
346 ±
0.0
034
Aan
Aan
de s
lag m
et
de s
lag m
et
sta
tistiek
sta
tistiek
•A
lsje
sta
tistiek
wenstte
gebru
iken
voor
hetra
pport
ere
nvan
onderz
oek.
–G
ebru
ikda
nd
e s
tatistische
meth
odes
va
n g
elij
kaard
igo
nderz
oek,
dit
laa
t
verg
elij
kin
gto
e.
–Z
oek
een
go
ed
recht-
toe-r
echt-
aan
bo
ek.
•Mark Twain: “Lies, damnlies, and statistics.”
