Theorie PT3

Question 1

Polygons

Answer 1

Rechte lijn getrokken door verbonden datapunten met 2 assen

Kan bij Interval en Ratio schalen.

Question 2

Populatie

Answer 2

Alle individuen waarin een studie geïnteresseerd is. De originele populatie waaruit een sample komt

Question 3

Probability values:

Answer 3

uitgedrukt in fracties. Kan ook in percentage.

Question 4

Probability:

Answer 4

de kans op een specifieke uitkomst wanneer meerdere uitkomsten mogelijk zijn. Gegeven als een fractie. Dus de kans van alle opties bij elkaar is altijd 1.

Question 5

Proportion / Proportie definitie

Answer 5

Relatieve frequentie van een waarde in relatie tot het totale aantal.

Question 6

Random Sampling:

Answer 6

elk individu uit een populatie heeft een gelijke kans om geselecteerd te worden voor een sample. Resulteert in een simple random sample.

Question 7

Range:

Answer 7

Verschil tussen hoogste en laagste score.

stap 1 om variability vast te stellen.

Question 8

Ratio scale

Answer 8

Data met een rangorde, gelijke intervallen én een absoluut nulpunt.
B.v. lengte, gewicht, inkomsten

Question 9

Real limits

Answer 9

Het bereik waarin de ware waarde van de meting van een interval ligt. B.v. +/- 1.5cm (boven en onder)
Hierbij heb je upper en lower- real limits.

Question 10

Rekenvolgorde met sommatie

Answer 10

Haakjes
Machten
Keer en delen
Sommatie
Verder optrekken/aftrekken

Question 11

Relatie Alpha level en Type I error?

Answer 11

Alpha level is de kans dat een experiment in een Type I error resulteert.

Question 12

Ruwe score (raw)

Answer 12

Onverwerkte score, zoals 40/50 goed. Dus niet omgezet naar cijfer van 1 tot 10.

Question 13

s =

Answer 13

Sample SD

Question 14

Sample

Answer 14

Een set van individuen uit een populatie

Question 15

Sampling error

Answer 15

Verschil tussen waarden berekend in de steekproef en de ware waarden uit de populatie. ontstaat omdat je een DEEL van de populatie meet.

Question 16

Sampling Error:

Answer 16

natuurlijke meetfout tussen steekproef en populatie.

Question 17

Scale of measurement

Answer 17

Categorieën die gebruikt worden om een variabele te meten

Question 18

Score definitie

Answer 18

Score op een test, zoals 85 van de 100. Dit kan verwerkt zijn, b.v. als t-score

Question 19

Smooth curves worden gebruikt voor …

Answer 19

Populaties

Question 20

Standaardisatie =

Answer 20

alle ruwe scores omzetten in z-scores. Handig voor hypothese-testing.

Question 21

Standardized distribution:

Answer 21

een getransformeerde distributie (normale distributie naar z-score) waarbij mu = 0 en SD = 1.

Question 22

Statistiek

Answer 22

Numerieke waarde die een sample beschrijft, gemeten uit die sample.

Question 23

Stel je voor dat je toetst of mensen met rode shirts meer complimenten krijgen dan mensen met andere kleuren. Je toetst dit met een sample van N = 200. Wat zijn de 2 hypothesen voor de hypothesetest?

Answer 23

1. Nulhypothese N0 = de mensen wie rood dragen krijgen niet meer complimenten dan de andere kleuren.
2. Alternatieve hypothese N1 = de mensen wie rood dragen krijgen meer complimenten.

Question 24

Stem-and-leaf display

Answer 24

Scores opknippen in losse getallen, 1e los.

Dus

1 | 1415
2 | 1266
3 | 87
4 | 55

3 heeft dan: 38 en 37.

Question 25

Tail of the distribution =

Answer 25

de lage kant in een asymmetrische distributie, waar het naar afzwakt.

Question 26

Type I en II error

Answer 26

Type I error: wanneer nulhypothese verworpen wordt terwijl de nulhypothese klopt. Dus onterecht aannemen dat er een effect was. De kans hiervoor is gedetermineerd door het Alpha level. Type II error: wanneer nulhypothese niet wordt verworpen terwijl hij niet klopt. Dus onterecht aannemen dat er geen effect was. Komt vaak voor wanneer het effect klein is.

Question 27

Undetermined values:

Answer 27

waarden die niet ingevuld zijn bij datapunt, b.v. als de test nooit afgerond is en dus geen tijd voor de test beschikbaar is.

Question 28

Unimodale verdeling =

Answer 28

Symmetrische smooth curve waarin de piek het midden is

Question 29

Variability:

Answer 29

Beschrijft distributie, hoeveel afstand we kunnen verwachten tussen individu en gemiddelde. Mate waarin scores verspreid of geclusterd zijn. kwantitatieve meting van verschil tussen scores in een distributie. Meestal uitgedrukt in distance. SD en Variance.

Question 30

Variance en standaarddeviatie kunnen gebruikt worden bij … scales. 1. Nominal 2. Ordinal 3. Ratio 4. Interval

Answer 30

Ratio en Interval, omdat ze gemeten worden in numerieke scores in termen van afstand van het gemiddelde. Aangezien alleen Ratio en Interval gelijke numerieke afstanden hebben. Een gemiddelde voor Nominal is onmogelijk en voor Ordinal is het onpasselijk.

Question 31

Verschil discrete/continuous variabele?

Answer 31

Continuous variables kunnen opgedeeld worden in oneindig delen. B.v. lengte tot cm, tot 1 punt achter komma of 2, etc. Discrete variabelen zijn categorieën die ongerelateerd en apart zijn.

Question 32

Verschil simple random sampling en (independent) random sampling?

Answer 32

independent random sampling vereist dat de kans op selectie gelijk blijft naarmate mensen worden geselecteerd. Random sampling verwijst naar independent random sampling, dus de kans blijft gelijk.

Question 33

Voor de hypothese Mu > 15.8 is het beter om een … te gebruiken. 1) Directionele test 2) Two-tailed test.

Answer 33

Een directionele, want je stelt de alternatieve hypothese dat het effect groter zal zijn dan 15.8.

Question 34

Voordeel stem & leaf display over frequency distribution table:

Answer 34

stem & leaf geeft je specifieke waarde, frequency distribution geeft je sneller idee van frequentie.

Question 35

Waarom gebruik je real limits bij het inschatten van z-scores of probability bij een binominal distributie?

Answer 35

Een score van b.v. 6 is gerepresenteerd door een staaf in een histogram, en de volgende is 7. Dus 5,5 – 6,5 is 6.

Question 36

Waarom is de onbekende populatie (unknown population) hypothetisch?

Answer 36

Deze populatie is hypothetisch omdat de manipulatie nooit aan de hele populatie wordt geadministreerd. Dus het is een hypothese over de populatie op basis van sample data. De hypothese test is slechts een gestandaardiseerde methode om de sample data te testen.

Question 37

Waarom is er een normal approximation voor binominal distributies, en niet gewoon een normaaldistributie?

Answer 37

Omdat het geen continuous data is (1 of 2, niets tussen). Het komt wel erg dichtbij als je groot genoeg n hebt.

Question 38

Waarom wordt Variance gebruikt, waarbij je kwadraten gebruikt ipv de ruwe scores van Deviatie?

Answer 38

Omdat de som anders altijd 0 is.

Question 39

Wanneer gebruik je de Definitional Formula voor SS, en wanneer de Computational Formula?

Answer 39

Wanneer het gemiddelde geen geheel getal is wordt het lastig om alle individuele scores op te tellen met de definitional formula.

Question 40

Wanneer is een sample statistiek unbiased, en wanneer biased?

Answer 40

Unbiased: sample gemiddelde gelijk aan populatiegemiddelde Biased: sample gemiddelde boven of onder populatiegemiddelde

Question 41

Wanneer je ... (veel/weinig) scores hebt, is een grafische weergave beter dan een frequentie tabel.

Answer 41

Veel.

Question 42

Wanneer je bij een continuous variabele veel identieke scores meet, wat kun je dan concluderen?

Answer 42

Er is waarschijnlijk een slechte meting uitgevoerd, aangezien de kans op identieke scores zeer klein is vanwege de oneindigheid van de variatie in continue variabelen.

Question 43

Wanneer je met een steekproefgemiddelde werkt, gebruik je … Standaarddeviatie/Standaarderror.

Answer 43

Standaarderror

Question 44

Wanneer n = 1, zal de standaarderror gelijk zijn aan …

Answer 44

De standaarddeviatie van de populatie.

Question 45

Wat betekent: H1 : Mu met rood shirt =/= 15.9?

Answer 45

De alternatieve hypothese stelt dat met een rood shirt, de behaalde score anders dan 15.9 zal zijn.HHH

Question 46

Wat geeft de central tendency weer? (mediaan, modus, gemiddelde)

Answer 46

Het middenpunt

Question 47

Wat is binominal data?

Answer 47

Data waarbij twee categorieën de opties waren. B.v. winnen of verliezen, coin flips.

Question 48

Wat is de standaarddeviatie van een z-score distributie?

Answer 48

SD = 1.

Question 49

Wat is de variantie voor de set: 2,2,2,2,2.?

Answer 49

0. Deviatie is 0 en 0 squared is 0 * 5 is 0.

Question 50

Wat is de breedte van het interval 20-24?

Answer 50

5. Je telt 20 en 24 mee

Question 51

Wat is de relatie tussen de modus, de mediaan en het gemiddelde bij een skewed distribution?

Answer 51

Het gemiddelde gaat naar de extreme scores in de staart, en de modus gaat naar het hoogtepunt van de skewed piek. De mediaan is meestal ergens tussen deze twee.