Les 10 : Data-Analyse

Wat is een p-waarde?

De p-waarde is de kans om de gevonden verdeling (of een nog extremere) te krijgen, als de nulhypothese H0 waar is.

Formule: P(D | H0)

Wat is de nulhypothese (H0)?

De hypothese dat er geen verband bestaat tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabele.

Wat is de onderzoekshypothese (H1)?

De hypothese die je wil aantonen. Bijvoorbeeld: Belgen kiezen vaker voor zo'n dan Nederlanders.

Wanneer mag je H0 verwerpen?

Wanneer de p-waarde kleiner is dan het vooraf gekozen alfaniveau.

p < α

Wat is het alfaniveau?

De grenswaarde waarmee je beslist of een resultaat statistisch significant is.

Meestal α = 0,05.

Waarom gebruiken onderzoekers vaak α = 0,05?

Omdat Ronald Fisher dit voorstelde, maar het blijft een conventie. Het juiste alfaniveau hangt af van de context.

Wat is een type 1-fout?

Een vals positief resultaat.

Je denkt dat een effect bestaat, maar in werkelijkheid bestaat het niet.

Wat is een type 2-fout?

Een vals negatief resultaat.

Je denkt dat er geen effect bestaat, maar in werkelijkheid bestaat het wel.

Wat betekent een significante p-waarde?

Dat de gevonden data onwaarschijnlijk zijn onder H0, waardoor je H0 mag verwerpen.

Wat betekent een niet-significante p-waarde?

Dat er onvoldoende bewijs is om H0 te verwerpen.

Waarom wordt Bayes' theorema besproken?

Om te tonen dat:

P(A|B) ≠ P(B|A)

en dus dat een p-waarde niet hetzelfde is als de kans dat H0 waar is.

Wat is het verschil tussen frequentistische en Bayesiaanse statistiek?

• Frequentistische statistiek gebruikt p-waardes.

• Bayesiaanse statistiek probeert rechtstreeks de kans op H0 te berekenen met behulp van priors.

Waarom moet je je hypothese vooraf vastleggen?

Om post-hoc theorizing te vermijden.

= Je hypothese aanpassen nadat je de resultaten hebt gezien zodat ze beter lijken te passen bij de data.

Welke twee factoren beïnvloeden een p-waarde?

1. Effectgrootte
2. Aantal observaties (steekproefgrootte)

Waarom is een p-waarde geen goede maat voor effectgrootte?

Omdat ze ook beïnvloed wordt door de hoeveelheid data.

Wat is effectgrootte?

Een maat voor hoe sterk een verband of verschil werkelijk is.

Welke twee maten voor effectgrootte werden besproken?

Odds Ratio (OR) en Cramér's V.

Wat is een Odds Ratio?

Een maat die de verhouding van kansen tussen twee groepen vergelijkt.

Geeft ook de richting van het effect aan.

Hoe interpreteer je een Odds Ratio?

• OR > 1 → voorkeur voor de eerste rij in de eerste kolom

• OR < 1 → voorkeur voor de tweede rij

• OR = 1 → geen effect

Voordelen en Nadelen van Odds Ratio

• Voordeel : Eenvoudig te berekenen en geeft de richting van het effect aan.

• Nadeel : De waarde verandert afhankelijk van welke categorieën je bovenaan of links zet.

Wat is Cramér's V?

Een maat voor effectgrootte tussen categorische variabelen.

Waarde tussen 0 en 1.

• Voordeel : Onafhankelijk van de volgorde van rijen en kolommen en intuïtiever interpreteerbaar.

Waarom geldt:

P(D|H0) ≠ P(H0|D)?

Omdat de kans op de data gegeven H0 niet hetzelfde is als de kans dat H0 waar is gegeven de data.

Dit is de belangrijkste boodschap van de lessen over p-waardes.