Summary SV CDP

-
279 Flashcards & Notes
1 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.

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

Summary - SV CDP

  • 1 Inleiding

  • multivariate methoden
    dit zijn methoden waarmee we naar meerdere variabelen tegelijk willen kijken. hierbij gebruiken we drie of meer variabelen die de samenhang bekijken.
  • statistische problemen binnen de criminologie
    1. dark number
    2. officieel gegevens geven een onderschatting
    3. veel gegevens zijn scheef tot zeer scheef verdeeld
  • univariate technieken
    technieken die naar een variabel kijken
  • bivariate technieken
    technieken die het verband tussen twee variabelen onderzoeken. hierbij kan makkelijk het ene kenner uit het andere kenmerk voorspelt worden.
  • kenmerk van multivariate technieken
    1. kwantitatief
    2. toetsend of explorerend
    3. datareductie vs modeltoetsing
    4. hoog vs laaf metniveau data
    5. voorspelling vs samenhang
    6. asymmetrisch vs symmetrische 
  • kwalitatieve analyse zijn per definitie multivariaagt
  • toetsende analyse
    wanneer er hypothesen getoetst moeten worden.
  • explorerende analyses
    deze geven geen of nauwelijks verdelinseiden aan de data. hierbij doen allerlei soorten variabelen mee aan de analyse. de analyse lever minder beduidend kritische uitspraken op.
  • data reductie
    het reduceren van het aantal variabelen naar een samenvatten variabel. .
  • modeltoetsing
    we stellen een model op waarin we naar bepaalde uitkomstmaten kijken en waar we relaties veronderstellen tussen de uitkomstmaten en de verschillende oorzakelijke factoren. we onderzoeken vervolgens hoe die relaties liggen.
  • assymetrisch
    duidelijk onderscheid tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabel.
  • symmetrisch
    de vraag naar samenhang tussen kenmerk a en b omdat a en b eenzelfde rol hebben.
  • 2 Methodologie in vogelvlucht

  • meetniveau's
    • ordinaal: categorieën. dichotoom
    • nominaal: rangorde
    • interval: verhuizing van verschillen, hoe de waarneming geordend is, geen vast nulpunt
    • ratio: de info kan op andere schaal uitgedrukt worden. vast nulpunt
    • absoluut: je kan niks meer veranderen alle informatie ligt al vast. bijv. aantal kinderen. 
  • afhankelijke variabel
    gevolg
  • onafhankelijke variabel
    oorzaak.
  • costellatie
    een model van de werkelijkheid als het model:
    1. onafhankelijk is van de werkelijkhied
    2. bekender is dan de werkelijkhied
    3. overeenkomt met de werkelijkhied
  • maquette = schaalmodel = empirische model
  • parameter
    de coëfficiënten in de modellen worden parameters genoemd.
  • hoe goed een model de werkelijkheid beschrijft wordt uitgedrukt in de model fit of de goodness of fit.
  • model fit
    de model fit geeft met behulp van een cijfer weer hoe dicht de voorspelde afhankelijke variabele in de buurt van de echte, de waargenomen afhankelijke variabelen zit. lijkt de afhankelijke variabele volgens de voorspelling sterk op de waargenomen afhankelijke variabel dan is de model fit of de goodness of fit hoog.
  • wat is het doel van een model
    het doel van een model is dat het model het goed doet en de model fit hoog is.
  • een model dient een vereenvoudigde schematische representatie van de werkelijkhied te zijn dus in zijn algemeenheid geldt dat simpelheid de voorkeur geniet.
  • er bestaat altijd een belang tussen de model fit en de complexiteit: zo goed mogelijk voorspellend model met zo min mogelijke variabelen.
  • per techniek zijn de uitmaten anders maat het doel blijft hetzelfde. bijv. R^2
  • constructen
    niet direct afleesbare begrippen worden constructen genoemd zoals armoede, intelligentie.
  • hypothetisch construct
    hiermee wordt een abstracte term bedoeld waarmee naar een niet-uitwendig waarneembaar kenmerk van personen wordt verwezen.
  • conceptuele definitie
    wat verstaan we onder het construct?
  • operationele definitie?
    hoe meet je het construct?
Read the full summary
This summary. +380.000 other summaries. A unique study tool. A rehearsal system for this summary. Studycoaching with videos.

Latest added flashcards

hoe worden de discriminatiewaarde berekend.
dit wordt berekend als het gemiddelde van de kwadratensom van de categorie kwantificaties.
discriminatiewaarde
maat die aangeeft hoe goed de categorieën van een variabele de respondenten onderscheiden.
aan welke criteria moet je je houden als het gaat om bruikbaarheid van de dimensies en met betrekking tot de bruikbaarheid van de variabelen in de oplossing.
  1. multiple correspondentie analyse probeert een oplossing te creëren die zo goed mogelijk de verbanden tussen de diverse variabelen samenvat. de techniek probeert de combinaties van antwoorden zo goed mogelijk samen te plaatsen. de techniek probeert de persoon zo dicht mogelijk bij de categorie te plaatsen. 
  2. de techniek probeert de respondenten obv. hun antwoorden te onderscheiden of te discrimineren. 
reciprocal averaging.
objectieve scores en categorie kwalificaties staan in directe relatie tot elkaar. 
de categorie ligt in de buurt van de persoon die die categorie gescoord heeft en dus moet die persoon in het middelpunt van de categorie in het middelpunt van dei wol object scores liggen. = reciprocal averaging 
herschalen
het vervangen van de oorspronkelijke scores van de variabele door nieuwe getallen wordt herschalen genoemd.
categorie kwantificaties
de plaatsen van de categorieën in de oplossing kunnen net zoals die van respondenten worden weergeven met behulp van coördinaten. de coördinaten van de vategoriien heten categorie kwalificaties
object scores
het zijn de scores van de objecten: de respondenten. iedere respondent heeft een score op de dimensies van de oplossing. de scores zijn dus direct vergelijkbaar met factor en componentscores. o
multiple correspondentie analyse
geschikt voor datasets voor verbanden tussen nominale variabelen.  ook wel de homogeniteitsanalyse-> HOMALS. 
hierbij gaat het om een multivariabel nominale analyse 
assumpties van PCA
  1. variabelen minimaal interval 
  2. de variabelen x zijn normaal verdeeld 
  3. de relaties tussen de variabelen moeten lineair zijn
  4. de correlatie moet betrouwbaar zijn
interpreteerbaarheid-criterium
dit is een inhoudelijk criterium het doel is het aantal variabelen terug te brengen tot een kleiner aantal componenten waarvan wordt vernoemd dat die een inhoudelijke betekenis hebben of veronderstellen.