Summary Gegevens en Gevolgtrekkingen

-
480 Flashcards & Notes
10 Students
  • This summary

  • +380.000 other summaries

  • A unique study tool

  • A rehearsal system for this summary

  • Studycoaching with videos

Remember faster, study better. Scientifically proven.

This is the summary of the book "Gegevens en Gevolgtrekkingen". The author(s) of the book is/are OU. This summary is written by students who study efficient with the Study Tool of Study Smart With Chris.

PREMIUM summaries are quality controlled, selected summaries prepared for you to help you achieve your study goals faster!

Be the first one to add content
Discover the Study Smart Package

Latest added flashcards

Hoe kunnen we de effectiviteit van een causale factor meten?
Als het verschil tussen de twee fracties die het gevolg (V) van de oorzaak in kwestie vertonen:
die in Xc: f(V|C) en die in Xniet-c: f(V|niet-C)
Hoe kan men causale factoren definiëren?
Causale factoren worden gedefinieerd door relaties tussen denkbeeldige versies van de gegeven populatie die in alle opzichten hetzelfde zijn als de gegeven populatie. Alleen is bij de een de oorzaak bij alle elementen aanwezig (populatie Xc) en bij de andere bij geen enkel element (populatie Xniet-c).
Als twee variabelen afhankelijk én gecorreleerd zijn, rijst het vermoeden dat veranderingen in de ene variabele veranderingen in de andere zullen veroorzaken. Is dat vermoeden juist?
Nee, hoewel het bestaan van een causaal verband het bestaan van een correlatie garandeert, geldt het omgekeerde niet.
Geef een voorbeeld van een causale hypothese. Waarop heeft een dergelijke hypothese nadrukkelijk geen betrekking?
  • Voorbeeld: het roken van sigaretten veroorzaakt longkanker
  • Een dergelijke hypothese heeft betrekking op een populatie, niet op individuen
Wanneer spreken we bij kwantitatieve variabelen van 'positief gecorreleerd' dan wel 'negatief gecorreleerd'?
  • Positief gecorreleerd: hoe groter de waarde van de ene variabele des te groter de waarde van de andere
  • Negatief gecorreleerd: hoe groter de waarde van de ene variabele des te kleiner de waarde van de andere
Bij de grafische weergave van de frequentieverdeling van een continue variabele ontstaat een probleem: er zijn veel verschillende waarden die dicht bij elkaar liggen. Hoe lost men dit probleem op?
Men geeft de frequenties weer van klassen van waarden (lichaamslengte van jongemannen per 5 cm)
Op welke twee manieren kan men van waarden het gemiddelde berekenen?
  1. Vermenigvuldig de waarden met hun frequentie, tel ze op en deel ze door het totaal
  2. Vermenigvuldig de waarden met de relatieve frequenties en tel ze op
Enkelvoudige hypothesen over relatieve frequenties zijn equivalent met hypothesen over gemiddelden. Geldt dat ook voor een hypothese over de relatieve frequenties van meer dan twee mogelijke waarden bij een kwalitatieve variabele?
Ja, een hypothese over de relatieve frequenties (of kansen) van die verschillende waarden kan opgevat worden als een conjunctie van enkelvoudige hypothesen.
Op welke twee manieren kunnen frequenties waarmee waarden van een variabele in een populatie voorkomen, weergegeven worden?
  1. Als absolute frequenties: het totale aantal waarden in de populatie
  2. Als relatieve frequenties: het deel dat de waarden binnen de populatie vertegenwoordigen (NB de som van relatieve frequenties is altijd 1)
Op welke twee zaken hebben statistische hypotheses over het algemeen betrekking?
  1. Frequenties of percentages waarmee de verschillende waarden in een populatie voorkomen
     2. De gemiddelde waarde van de variabele in een populatie