Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen. Met

January 14, 2018 | Author: Anonymous | Category: Math, Statistics And Probability, Statistiek
Share Embed Donate


Short Description

Download Inleiding in de statistiek voor de gedragswetenschappen. Met...

Description

INLEIDING IN DE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN. MET ONDERSTEUNING VAN SPSS

1

INLEIDING IN DE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN HOOFDSTUK V CENTRUMMATEN & SPSS DESCRIPTIVES

DOELSTELLINGEN HOOFDSTUK V • De student kent de diverse begrippen over de

centrummaten; • De student kent de impact van de aard van de schaal op de bepaling van de centrale tendens; • De student kan – handmatig - de centrale tendens berekenen voor een (beperkte) verdeling van uitslagen; • Via SPSS kan de student de centrale tendens van een reeks gegevens bepalen.

DE MODUS • Is de waarde met de hoogste frequentie

Bijvoorbeeld scores op een Likertschaal (1-5) Ik vind de opwarming van de aarde een groot probleem (helemaal akk….. helemaal niet akk) score frequentie 1 helemaal akk 13 2 akkoord 12 3 weet niet 3 5 helemaal niet akk 1 Welk is de modus? Score 1 ‘helemaal akkoord’

Voorbeeld van nominale gegevens APS-SURVEY 2004: Burgerlijke stand Burgerlijke stand Absolute Relatieve Frequentie Frequentie

Gehuwd Weduwe/weduwnaar Wettelijk gescheiden Feitelijk gescheiden Ongehuwd TOTAAL

957 98 100 28 355 1538

Modus = ‘GEHUWD’

62,2% 6,4% 6,5% 1,8% 23,1% 100,0%

DE MODUS • Zal vooral gebruikt worden voor nominale

waarden; maar kan in principe altijd bepaald worden. Is meteen duidelijk in de frequentietabel

• Meer dan één modus is mogelijk, bij een

bimodale verdeling zijn er twee modi.

• Gebruikt weinig informatie uit de gegevens.

DE MEDIAAN • De mediaan is de middelste waarde wanneer

de observaties in volgorde van laag naar hoog zijn gezet. (niet mogelijk voor nominale waarden) • Bij een oneven aantal observaties precies de middelste, en bij een even aantal observaties het midden tussen de twee middelste scores; • Komt dus overeen met percentiel 50.

DE MEDIAAN • Welk is de mediaanwaarde van

2, 4, 6, 8, 10? De mediaanwaarde is 6, als middelste waarde

• Welk is de mediaanwaarde van

2, 4, 6, 7, 8, 10? De mediaan is 6,5 zijnde het midden tussen 6 en7.

• Welk is de impact van een wijzing van de laatste

observatie 10 in 20? Verandert hierdoor de mediaan?

Voorbeeld van ordinaal meetniveau APS-SURVEY 2004: Hoogste diploma Diploma Absolute Relatieve Geen/LO Lager secundair Hoger secundair Niet universitair HO Universitair HO TOTAAL

Frequentie

Frequentie

365 324 506 262 89 1546

23,6% 21,0% 32,7% 16,9% 5,8% 100,0%

Mediaan = ‘HOGER SECUNDAIR ONDERWIJS’

Voorbeeld van ordinaal meetniveau Oordeel

Absolute frequentie

Zeer slecht

15

Slecht

20

Neutraal

18

Goed

10

Zeer goed

07

TOTAAL

70

Mediaan = ‘Grens van slecht en neutraal’

Voorbeeld voor interval niveau Mediaan  X n 1 (n oneven)  2   Xn + Xn 1  2 2 (n even) Mediaan  2 18 13 17 16 10 09 15

18 13 17 16 10 09 15 12

09 10 13 15 16 17 18

09 10 12 13 15 16 17 18

Mediaan  15

Mediaan 

13  15  14 2

Bepaal de mediaan uit een tabel Score

f

12

1

13

3

14

1

15

2

16

2

17

1

is hetzelfde als : 14  15 Mediaan   14,5 2

12 13 13 13 14 15 15 16 16 17

DE MEDIAAN • Kan niet gebruikt worden bij nominale waarden; • Is niet afhankelijk van extreem hoge of lage

uitslagen. Gebruikt weinig info uit de gegevens;

• Kan gezien worden in vergelijking met het

rekenkundig gemiddelde;

• Is gemakkelijk te begrijpen/uit te leggen/grafisch

voor te stellen.

DE MEDIAAN • Kan grafisch voorgesteld worden via een

boxplot. SPSS kan een verdeling van uitslagen voorstellen middels een boxplot. In dergelijke boxplot worden PC25, PC50 en PC75 grafisch voorgesteld middels een ‘doos’

OPDRACHT • Maak uitgaande van het bestand busters.sav

een boxplot voor de levensstijl variabelen gezondheidsbesef, internetgebruik, materialisme, modebesef waaruit de verschillen kunnen blijken tussen de groepen met verschillend diploma.

• Wat blijkt?

HET GEMIDDELDE •

Zeer belangrijk

Het gemiddelde is de som van alle scores gedeeld door het aantal scores.

X1  X 2  ...  X n 1 n X   i 1 X i  n n •

Is enkel mogelijk voor interval en ratio meetniveaus, bv. IQ, schooluitslagen, testuitslagen, leeftijd,…

HET GEMIDDELDE • Voorstelling van gemiddelde:

_ in de steekproef: X in de populatie: µ

HET GEMIDDELDE: EEN VOORBEELD I • Score

4 6 8

Frequentie 9 15 21

gemiddelde: (9*4 + 15*6 + 21*8)/45 = 6,53

HET GEMIDDELDE BIJ EEN SAMENGESTELDE STEEKPROEF • Veronderstel je beschikt over twee

steekproeven n1 en n2 met een respectievelijk gemiddelde X1 en X2, welk is dan het zgn. gewogen gemiddelde?

n1  X1  n 2  X 2 X n1  n 2

HET GEMIDDELDE BIJ EEN SAMENGESTELDE STEEKPROEF, EEN VOORBEELD Tien jongens kijken gemiddeld 3 uur per dag tv en vijf meisjes kijken gemiddeld 2 uur per dag tv. Wat is dan het gemiddelde van de gezamenlijke proefgroep? • Oplossing de jongens kijken 30 uur tv de meisjes kijken 10 uur tv totaal: 40 uur; dit is gemiddeld 40/15 = 2,67 (=gewogen •

gemiddelde)

n1  X1  n 2  X 2 10  3  5  2 40 X    2, 67 n1  n 2 10  5 15

HET GEMIDDELDE BIJ EEN SAMENGESTELDE STEEKPROEF

Een analoge eigenschap voor de mediaan bestaat niet. Om de mediaan van de samengestelde steekproef te kennen, moet je alle metingen kennen

HET GETRIMDE GEMIDDELDE

Het rekenkundig gemiddelde van het deel van de waarnemingsgetallen dat overblijft na weglating van de P% kleinste en P% grootste.

Voorbeeld

n  20

1

1

3

3

6

6

7 8

P  5%

7 8

9

9

10

10

14

14

15

15

16

16

17

17

19

19

21

21

23 25 28 30 33 39 40

23

X  18, 2

25 28 30 33 39 40

X getrimd  17,94

Eigenschappen van het rekenkundig gemiddelde Som van de afwijkingen van de waarnemingsgetallen tot het rekenkundig gemiddelde is gelijk aan 0. Xi

Xi  X

18

18-14=4

13

13-14=-1

17

17-14=3

16

16-14=2

10

10-14=-4

09

9-14=-5

15

15-14=1 SOM=0

 X N

i 1

i

 X  0

X  14

Eigenschappen van het rekenkundig gemiddelde • Bij een lineaire transformatie van de scores,

wordt het rekenkundig gemiddelde op dezelfde wijze getransformeerd, d.w.z. als je alle waarnemingsgetallen met b vermenigvuldigt en daar een constante a bijtelt, dan wordt het rekenkundig gemiddelde op dezelfde manier getransformeerd.

Yi  a  b  X i

 i  1, 2,..., n 

 Y  a  bX

Voorbeeld Eigenschappen van het rekenkundig gemiddelde Je meet de volgende temperaturen met de schaal van Celsius: 18°C 13°C 17°C 16°C 10°C 09°C 15°C

X  14C

Via een eenvoudige transformatie kan je de waarden overbrengen naar de schaal van Fahrenheit:

F  32  1,8 C 64,4F 55,4F 62,6F 60,8F 50F 48,2F 59F

Y  57, 2F

Y  a  b  X  Y  32  1,8 14  57, 2

Eigenschappen van het rekenkundig gemiddelde 



Het rekenkundig gemiddelde van een aselecte steekproef is een zuivere schatter van het populatiegemiddelde (µ). D.w.z. dat wanneer we van een oneindig aantal steekproeven (met hetzelfde aantal n) steeds het steekproefgemiddelde berekenen, het rekenkundig gemiddelde van alle steekproefgemiddelden gelijk is aan het populatiegemiddelde. d.i.Centrale limietstelling

HET REKENKUNDIG GEMIDDELDE Snel te berekenen en eenvoudig te begrijpen In dezelfde meeteenheid als de waarden Alle waarden worden bij de berekening betrokken Gevoelig voor extreme waarden Steeds berekenen bij interval en ratio waarden Eventueel vergelijken met mediaan

GEBRUIK VAN CENTRUMMATEN • Modus: bij nominale, ordinale, interval en

ratio waarden;

• Mediaan: bij ordinale, interval en ratio

waarden;

• Gemiddelde: bij interval en ratio waarden.

GEBRUIK VAN CENTRUMMATEN Modus vooral bij nominale waarden • Gemiddelde versus mediaan? - Gemiddelde gebruikt meer informatie dan de mediaan; de mediaan gebruikt enkel de rangorde van de getallen, dus bij interval waarden…. •

- Invloed van ‘uitbijters’/’’outliers’? Uitbijters hebben geen invloed op de mediaan, wel op het gemiddelde. Bij de mogelijkheid van extreme waarden kan getrimde gemiddelde een oplossing bieden. Getrimde gemiddelden worden berekend zonder rekening te houden met bv. de 5% hoogste en 5% laagste waarden.

GEBRUIK VAN CENTRUMMATEN •

Gemiddelde versus mediaan: Het gemiddelde varieert minder van steekproef tot steekproef t.o.v. de mediaan. Dus het gemiddelde wordt meer gebruikt in de toetsende statistiek om het centrum van de populatie te schatten.



Gemiddelde is algebraïsch aardiger. We kunnen gegevens van subgroepen samenvoegen om gewogen gemiddelde te berekenen, … dit kan niet bij een mediaan. Het gemiddelde verdient de voorkeur bij interval/ratio schalen.



Onderlinge positie van gemiddelde en mediaan zegt iets over de mate van scheefheid van de verdeling.

VERGELIJKING VAN CENTRUMMATEN • Voor symmetrische verdelingen

Bij een normaalachtige verdeling is MO=Me=Gem. bv. verdeling van de IQ’s

VERGELIJKING VAN CENTRUMMATEN • Voor symmetrische verdelingen

bij een uniforme verdeling Me=gemid. Modus? Bv. verdeling van leeftijd, van 20 t/m 50 jaar

VERGELIJKING VAN CENTRUMMATEN • Bij asymmetrische verdelingen

voor een rechts scheve verdeling (scheefheid pos.) Mogemid bv. een gemakkelijke toets

VERGELIJKING VAN CENTRUMMATEN • Besluit:

1. De vorm van de verdeling heeft invloed op de onderlinge positie van de centrummaten. 2. Indien mogelijk maak gebruik van het rekenkundig gemiddelde als maat van centrale tendens.

SPSS EN DE CENTRUMMATEN

SPSS EN DE CENTRUMMATEN

SPSS EN DE CENTRUMMATEN

SPSS OUTPUT VAN DE CENTRUMMATEN

SPSS EN HET REKENKUNDIG GEMIDDELDEN • Om subgroepen te vergelijken maken we vaak

gebruik van het rekenkundig gemiddelde. • Maak uitgaande van het bestand busters.sav een vergelijking tussen de beide leeftijdsgroepen voor wat betreft de levensstijl variabelen (op grond van de gemiddelden)

SPSS MAAK EEN VERGELIJKING TUSSEN SUBGROEPEN

SPSS VERGELIJKING VAN SUBGROEPEN

OUTPUT COMPARE MEANS Report modetot Geslacht man vrouw Total

Mean 3,6082 4,5744 4,2331

N 142 260 402

Std. Deviation 1,23673 1,12907 1,25498

Kan dit verschil toevallig zijn? Verwijst het naar een verschil tussen de populaties? Zie inductieve statistiek: jaar II

OPGAVEN

BIJKOMENDE OPGAVE Bereken alle zinvolle centrummaten op de volgende tabel

INLEIDING IN DE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN. MET ONDERSTEUNING VAN SPSS

47

View more...

Comments

Copyright � 2017 NANOPDF Inc.
SUPPORT NANOPDF