Cursus Statistiek
voor je thesis, wetenschappelijk artikel of dissertatie

Je moet weten welke variabelen er zijn, omdat je anders niet kunt bepalen welke statistische toets je er mee mag uitvoeren. In deze video leer je hoe je dat doet >>>

De gegevens uit de respons zijn indicatoren voor de situatie in de populatie. Omdat je het nooit zeker weet bereken je het betrouwbaarheidsinterval >>>

Het toetsen in de statistiek gaat wereldwijd op dezelfde manier. Als je een keer weet hoe het gaat, kun je het altijd en overal toepassen. Zo doe je dat >>>

Als je weet welke variabelen je hebt (video 1), hoe de toetsprocedure werkt (video 3) en welke theoretische verdelingen er zijn (video 4) kun je bepalen welke toets je moet hebben. Hoe dat gaat, leer je in deze video.  Je krijgt het paper Welke statistische toets mag/moet ik gebruiken? er gratis bij >>>

Deze toets kun je heel goed gebruiken voor het toetsen van representativiteit >>>

Deze toets wordt heel veel gebruikt in de statistiek. Er zijn twee t-toetsen. In deze video leer je wat de verschillen zijn en waar je op moet letten bij de keus voor de ene dan wel de andere toets >>>

Dit is de gepaarde t-toets en wordt gebruikt voor het vergelijken van twee gemiddelden van kenmerken. In deze video leer je de rationale achter deze toets en hoe de berekeningen gaan >>>

Een variantieanalyse of kortweg een ANOVA, is een uitbreiding van de gewone t-toets voor het toetsen van een verschil tussen twee gemiddelden. Het rekenwerk gaat wel heel anders >>>

Het rekenwerk voor een RM-ANOVA is vergelijkbaar met een gewone ANOVA. (In SPSS hebben ze het echter heel erg moeilijk gemaakt, maar daar gaat deze video niet over). In deze video leer je de rationale achter deze toets >>>

De Kruskal-Wallis toets is een analyse van drie of meer kenmerken die gemeten zijn op ordinaal niveau. Het rekenwerk gaat geheel anders dan in de variantieanalyse. In deze video leer je hoe dat gaat en hoe je het resultaat interpreteert >>>

De Wilcoxon-toets pas je toe als je twee kenmerken die beide zijn gemeten op ordinaal niveau met elkaar wilt vergelijken. In deze video leer je hoe dat gaat >>>

De Friedman-toets pas je toe als je drie of meer kenmerken die  gemeten zijn op ordinaal niveau met elkaar  vergelijkt. In deze video leer je hoe dat gaat >>>

Als je twee nominale (of ordinale) variabelen tegen elkaar hebt uitgezet, kun je nagaan of de verdeling (redelijk) evenwichtig is of dat er statistisch significante verschillen of samenhang in zit. Daarvoor gebruik je de chikwadraattoets >>>

Deze toets gebruik je om een bepaalde verdeling in een nominaal of ordinaal gemeten variabele zit. Het rekenwerk is relatief eenvoudig.

De productmoment correlatie van Pearson, is het hart van alle statistische analyses. Het is de basis voor (multipele) regressieanalyse. Sterker nog, die twee zijn grotendeels aan elkaar gelijk >>>

Als je te maken hebt met ordinale data dan kun je de pm-correlatie eigenlijk niet uitvoeren. Het alternatief is de rangcorrelatie van Spearman. Overigens wordt daar weer commentaar op geleverd en zou het beter zijn om Kendalls tau te berekenen >>

Kendalls tau is relatief lastig te berekenen. In deze video leer je hoe dat moet >>>

Dit zijn twee maten voor het bepalen van de samenhang tussen twee variabelen op nominaal niveau. De phi-coëfficiënt geldt voor een 2x2 tabel en Cramèrs V voor alle andere tabellen >>>

In deze video leer je de rationale achter een factoranalyse. Het rekenwerk leggen we je niet uit, want dat is vrij lastig. Wel bespreken we bepaalde vormen van rotatie en wat je beter wel en beter niet kunt doen >>>

Cronbachs alfa is een maat voor samenhang tussen meerdere items. Hoe hoger die samenhang tussen de items, hoe betrouwbaarder de schaal. In deze video leggen we uit hoe het werkt en hoe je voor een hogere Cronbachs alfa kunt zorgen >>>

In deze video leer je hoe regressieanalyse en correlatie (die van de Pearson) met elkaar samenhangen. Eigenlijk zijn het twee maten voor hetzelfde >>>

In plaats van een één op é´´n relatie (univariate regressie) gaan we in deze video in op de vele op een (multipele) regressie. In plaats van de r komt nu de nadruk te liggen op R2 >>>

Regressieanalyses mag alleen worden uitgevoerd met continue data. Dummy's kun je ook makkelijk opnemen als het om voorspellers gaat. Als de afhankelijke variabele een dummy is, moet je een vorm van logistische regressie uitvoeren >>>

Moderatie wil zeggen dat er een interactie is tussen twee voorspellende variabelen. Of dat er is, kun je met een specifieke vorm van regressieanalyse vaststellen >>>

Mediatie houdt in dat de invloed van een voorspellende variabele teniet wordt gedaan door een betere verklarende variabele. Dit kun je toetsen door het uitvoeren van een aantal separate regressieanalyses >>>

De optimale steekproefgrootte kan bepaald worden door na te gaan wanneer er een statistisch significant verschil ontstaat. In deze video leer je hoe je dat kunt bepalen >>>