Inference for Distributions - Inference for the Mean of a Population

19 belangrijke vragen over Inference for Distributions - Inference for the Mean of a Population

Iedere steekproefgrootte heeft een verschillende t verdeling

waar

Welke aanname wordt gedaan bij gematchte paren?

Dat verschilscores normaal verdeeld zijn.

Wanneer is de betrouwbaarheidsinterval exact?

Wanneer de populatieverdeling normaal is en bij benadering correct is voor grootte n in andere cases
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat zijn de voordelen van een gematchte paren design?

- Meer power (= effecten sneller ontdekt).
- Minder proefpersonen nodig (bij herhaalde meting één proefpersoon voor twee condities gebruikt).

Een of tweezijdig bij within-subjects/matched subjects design?

Tweezijdig het meest veilig omdat je in de meeste situaties niet met zekerheid kunt zeggen welke kant de uitkomsten op gaan

Wanneer gebruik je een matched pair analyse?

Als twee metingen of observaties voor elk individu gedaan worden en we de verschillen onderzoeken

Hoe checken we of data normaal zijn?

·         Gebruik normaalkwantielplot
·         Als punten bij benadering op een rechte lijn liggen, kunnen data als normaal beschouwd worden.

Voor elk individu wordt het verschil gebruikt tussen de twee metingen als data voor je onderzoek

waar

Wat is een block design?

Generalisatie van gematchte paren designs naar grotere groepen.

Wanneer zijn de resultaten van de eenzijdige t-toets correct?

Als de populatie normaal verdeeld is


Wat is de nul- en alternatieve hypothese bij matched pairs t procedure?

H0: Mu = Mu.0

Ha: Mu =NIET Mu.0, Mu => 0, Mu =< 0.

Wat is de formule van de matched pairs t procedure?

t = Xgem - Mu.0 / (s / [wortel]n)

Hoe verhoog je de nauwkeurigheid van de P-waarden en kritieke waarden van de  t-verdelingen als de populatie niet normaal verdeeld is?

Grotere steekproeven gebruiken

Waarom steekproef vergroten voor nauwkeurigheid?

Steekproevengem. x van de steekproef benadert de normaalverdeling (centrale limiettheorie) en als steekproef groter wordt benaderd s steekproef sigma populatie (wet van de grote getallen)

Watgebruik je om bij kleine steekproeven te checken op scheefheid en uitbijters voordat je de t-procedure gebruikt:

Normaal kwartielplot, stemplot of boxplot

Zijn t-procedures robuust tegen uitbijters en non-normaliteit?

Uitbijters: niet.

Non-normaliteit: wel.

Dus altijd checken op uitbijters en scheefheid!

Wanneer t-procedure wel/niet gebruiken? (Steekproefgrootte)

- n=<15: alleen als data normaalverdeling benaderd.

- n=15-40: bij uitbijters of sterke scheefheid niet, anders wel.

- n=<40: t-procedure kan gebruikt worden.

Wat gebeurt er als het aantaal vrijheidsgraden stijgt?Apple-tabwhite-space

De t benadert steeds meer de normaalverdeling

Is een normaalverdeling robuust tegen uitbijters?Apple-tabwhite-space

Ja

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo