Univariate analyse: hypothese toetsen

9 belangrijke vragen over Univariate analyse: hypothese toetsen

Waarom bestaat er onzekerheid bij toetsen?

De beslissing over handhaven of verwerpen van de nulhypothese (en dus het overgaan op de alternatieve hypothese) wordt genomen onder onzekerheid. Deze onzekerheid is het gevolg van:
(i) het gebruik steekproefinformatie;
(ii) het feit dat de populatiekenmerken niet bekend zijn en dus gewerkt wordt met veronderstellingen, H0 en H1.

Foute beslissingen zijn onvermijdelijk Het is niet mogelijk om in afzonderlijke beslissingssituaties vast te stellen of er een fout gemaakt wordt; de werkelijke situatie in de populatie is immers niet bekend. Wel is vast te stellen hoe groot de kans is dat fouten worden gemaakt

Hoe noem je beta in kader van toets

Macht van de toets(discriminerend vermogen)

Welke twee soorten van onzekerheid zijn er bij toetsen?

Fout eerste soort:
Ten onrechte verwerpen van de nulhypothese; verwerpen H0, terwijl deze juist is.  Kans op fout eerste soort: α = P(verwerpen H0|H0 correct) α: significantieniveau van de toetsprocedure

Fout tweede soort:
Ten onrechte handhaven van de nulhypothese; handhaven H0, terwijl deze onjuist is.
Kans op fout tweede soort: β = P(handhaven H0|H1 correct) 1 − β: macht (discriminerend vermogen) van de toets
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Wat zijn de 7 stappen van toetsuitvoering?

1. Formuleren hypotheses 2. Keuze van toetsgrootheid. 3. bepalen verdeling toetsgrootheid. 4. Intuitief verwerpingsgebied(tekenen). 5. vaststellen siginificantieniveau. 6. opzoeken kritieke waarden. 7. uitvoeren toets

Wanneer toets je eenzijdig en wanneer tweezijdig

Soms zorgt toetsgrootheid ervoor dat je perse 1 van de 2 moet gebruiken en soms kan je zelf beslissen

Wat zijn de gevolgen van het kiezen van een bepaald significantieniveau?

1 Keuze significantieniveau heeft direct gevolgen voor de omvang van verwerpingsgebied en handhavingsgebied en daarmee op de kans op een fout van de 2e soort
2 Bij gegeven steekproefomvang betekent een grotere kans op een fout van de 1ste soort altijd een kleinere kans op een fout van de 2de soort. Omgekeerd, betekent een lager gekozen waarde van het significantieniveau, een grotere kans op een fout van de 2de soort

Hoe bereken je de kans van de fout op de tweede soort?

Voor H1 groter dan H0: P ( Z < ( Cr - Mu1 ) / standaardfout )
Voor H1 kleiner dan H0: P ( Z > ( Cl - Mu1 ) / standaardfout )

Opzoeken waarde in tabel.

Hoe bereken je de gewenste steekproef omvang?

Gegeven wensen over kans fout op de 1e en 2e soort:

N groter dan of gelijk aan [ (Z alpha * Z beta) * standaarddeviatie / ( mu1 - muo) ) ^2.

Wat zijn de gevolgen van een toename van de steekproefomvang?

Wanneer de steekproefomvang n stijgt, wordt de standaardfout van het steekproefgemiddelde s/ √ n kleiner. Als gevolg hiervan wordt het acceptatiegebied kleiner en het verwerpingsgebied groter

Dit verklaart (gedeeltelijk) waarom analyses van grotere steekproeven eerder significante resultaten laten zien

Let op: significantie betekent nog geen relevantie! Als de steekproefomvang maar groot genoeg is, zullen uiteindelijk zelfs nulhypothesen die gering afwijken van de echte populatieparameter worden verworpen

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