Term
| Noem een ander woord voor modaliteit. |
|
Definition
|
|
Term
| Noem een ander woord voor scheefheid. |
|
Definition
|
|
Term
| Noem een ander woord voor spitsheid. |
|
Definition
|
|
Term
| Wat doet de Hartigan's diptest? |
|
Definition
Deze test geeft een indicatie van de unimodaliteit van een verdeling. Een perfect unimodale verdeling heeft een diptestwaarde van
0
. Naarmate een verdeling ‘meertoppiger’ lijkt te zijn – dus minder duidelijk eentoppig – wordt deze waarde steeds groter. |
|
|
Term
| Waar liggen de datapunten voornamelijk bij een linksscheve verdeling? |
|
Definition
| Voornamelijk aan de rechterkant (links zit een staart)/ |
|
|
Term
| Waar liggen de datapunten voornamelijk bij een rechtsscheve verdeling? |
|
Definition
| Voornamelijk aan de linkerkant (met een staart aan de rechterkant). |
|
|
Term
| Wat gebeurt er met de skeweness naarmate een verdeling meer linksscheef is? |
|
Definition
| Dan wordt de skewness steeds kleiner (dat is, meer negatief). |
|
|
Term
| Wat gebeurt er met de skeweness naarmate een verdeling meer rechtsscheef is? |
|
Definition
| Dan wordt de skewness steeds groter (dat is, meer positief). |
|
|
Term
| Er zijn verschillende vuistregels wanneer er gesproken kan worden van een afwijking van normaliteit. Een meer conservatieve vuistregel legt deze bij een skewness van... |
|
Definition
|
|
Term
| Er zijn verschillende vuistregels wanneer er gesproken kan worden van een afwijking van normaliteit. Meer liberale vuistregels spreken pas van schending bij een skewness van... |
|
Definition
|
|
Term
| Hoe noem je een verdeling die erg spits is? |
|
Definition
| Een leptokurte verdeling. |
|
|
Term
| Hoe noem je een verdeling die erg plat is? |
|
Definition
| Een platykurte verdeling. |
|
|
Term
| Hoeveel % van de datapunten (ongeveer twee derde) ligt binnen ongeveer één standaarddeviatie van het gemiddelde? |
|
Definition
|
|
Term
| Hoeveel % van de datapunten ligt binnen ongeveer twee standaarddeviaties van het gemiddelde? |
|
Definition
|
|
Term
| Hoeveel % van de datapunten (dus bijna allemaal) ligt binnen ongeveer drie standaarddeviaties van het gemiddelde? |
|
Definition
|
|
Term
| Waarom is de normale verdeling belangrijk in de psychologie, onderwijswetenschappen en andere wetenschappen? |
|
Definition
| Omdat veel variabelen in de natuur normaal verdeeld zijn. |
|
|
Term
| Is ruis wel/niet normaal verdeeld? |
|
Definition
|
|
Term
| Wat is een z-verdeling en waarom is het handig? |
|
Definition
Een normaalverdeling met een gemiddelde van 0 en een standaarddeviatie van
1. Dit heet een standaardnormale verdeling of z-verdeling.
Deze z-verdeling is handig, want van elk datapunt in die verdeling is gelijk duidelijk hoe ver het van het gemiddelde ligt. Datapunten in een z-verdeling heten z-scores. Als een datapunt een z-score van
2 heeft, betekent dit dat dit datapunt
2 standaarddeviaties boven het gemiddelde ligt. Dat betekent ook dat slechts 2
, 5% van de datapunten nog hoger ligt dan dat datapunt. We zagen net namelijk dat
95% van de datapunten binnen twee standaarddeviaties van het gemiddelde ligt, dat is 2, 5% aan elke kant van de verdeling. |
|
|
Term
| Waarom is het handig om datapunten om te rekenen in z-scores? |
|
Definition
| Omdat je van een z-score weet hoe ver deze van het gemiddelde ligt, kan het handig zijn om datapunten om te rekenen in z-scores. Dit proces heet standaardisering. |
|
|
Term
| Hoe reken je om naar z-scores? |
|
Definition
| Door het gemiddelde van een waarde af te trekken en dat te delen door de standaarddeviatie. |
|
|
Term
| Waarom werken psychologen vaak met gestandaardiseerde waarden? |
|
Definition
| De z-score geeft aan hoe ver een waarde van het gemiddelde afligt. Als de betreffende variabele ook nog normaal verdeeld is, geeft de z-score bovendien informatie over hoe extreem dat datapunt is, omdat we weten welke proportie van de datapunten op welke afstand van het gemiddelde ligt. Verder maakt standaardisering de vergelijking mogelijk tussen variabelen die op verschillende schalen gemeten zijn. |
|
|
Term
| Wat betekent density in een density plot? |
|
Definition
| De lijn geeft de zogenaamde ‘dichtheid’ (‘density’ in het Engels) van de verdeling aan, oftewel hoeveel datapunten er voor een gegeven meetwaarde zijn, en wordt daarom ook wel een density plot genoemd. |
|
|
Term
| Wat doet een Q-Q-plot met de data? |
|
Definition
De Q-Q-plot splitst de data in zogenoemde kwantielen (‘quantiles’, daarom ‘Q’). Kwantielen zijn de breekpunten tussen even grote delen van de data.
In de Q-Q-plot worden de geobserveerde kwantielen uit de data geplot tegen de verwachte kwantielen op basis van een normale verdeling. Of de geobserveerde of de verwachte kwantielen op de x-as of op de y-as staan, wisselt per softwareprogramma. Dit maakt niet uit voor de interpretatie. Als een datareeks normaal verdeeld is, liggen de kwantielen allemaal op een diagonale lijn. Als een datareeks niet normaal is verdeeld, wijken de stipjes van de diagonale lijn af. |
|
|
Term
| Wat wordt er met de data gedaan in een boxplot? |
|
Definition
In een boxplot worden drie kwartielen geplot, dat wil zeggen de breekpunten die de data in vier even grote delen splitsen. Meestal is een boxplot verticaal weergegeven, waardoor de y-as de schaal van de variabele weergeeft.
De middelste lijn in de boxplot geeft de mediaan van de data aan. De twee boxen erom heen geven het 1e en het 3e kwartiel aan. Dat betekent dat 50% van de datapunten binnen deze twee boxen liggen. De (verticale) lijnen geven aan tussen welke waarden de hoogste en de laagste 25%
van de datapunten ligt.
Bovendien worden in een boxplot mogelijke outliers visueel weergegeven door middel van zwarte bolletjes of sterretjes. Als er geen outliers weergegeven worden, betekent dit dat je het einde van de verticale lijn kunt interpreteren als het minimum en maximum van de data. |
|
|
