In de statistiek is er een breed scala van methoden voor gegevensanalyse. Gegevensanalyse zelf wordt gedefinieerd als het verzamelen, onderzoeken, ordenen, transformeren en modelleren van gegevens.
Deze gids zal zich toespitsen op exploratieve en modelleringsmethoden. Dat betekent dat de gids je inzicht zal geven in hoe je vertrouwd kunt raken met verschillende soorten gegevens om te beslissen welke tests je op je gegevensverzameling moet uitvoeren.
Zodra je gegevens zijn verzameld, moet de eerste stap bij elke vorm van gegevensanalyse het begrijpen zijn van wat elk van je variabelen betekent, en of ze kwantitatief of kwalitatief zijn.
Kwantitatieve gegevens en kwalitatieve gegevens moeten op verschillende manieren worden getest en geïnterpreteerd. Het is dus belangrijk dat je je variabelen van tevoren definieert. De meeste statistische software, zoals SPSS, zal dit automatisch voor je doen. Het is echter belangrijk dat je elke variabele zelf doorneemt om te bepalen wat elke variabele is en waarom deze van belang is voor je analyse.
Een manier om je hierbij te helpen is het uitvoeren van een verkennende analyse. De meest gebruikelijke manier om te beginnen met het verkennen van je gegevens is het extraheren van een aantal beschrijvende statistieken.
Beschrijvende statistieken kunnen numeriek gerapporteerd worden of met behulp van enkele handige visualisaties. Enkele voorbeelden van numerieke rapportage zijn de berekening van het gemiddelde, de mediaan en de standaardafwijking.
Anderzijds kun je beschrijvende gegevens ook visueel rapporteren. Grafische voorstellingen van ruwe gegevens kunnen bestaan uit staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en correlatietabellen.
Als je bijvoorbeeld een scriptie schrijft, wil je niet al je tijd stoppen in het doen van research naar welke methode of model het best werkt om jouw open vragen bij interviews goed te gebruiken. Je wil informatie om deze scriptie tot een goed einde te brengen, met betrouwbaarheid in je modellen voorop. Met desnoods een goed voorbeeld van wat het beste gebruik is van je dataverzameling.
Zodra je deze verkennende analyse hebt uitgevoerd, moet je nagaan of je gegevens voldoen aan de veronderstellingen die voor elke test vereist zijn. Dit is een noodzakelijke stap. Als je de beschrijvingen van je gegevens begrijpt, zul je begrijpen welke tests geschikt zijn om uit te voeren.
Twijfel je nog over hoe je termen als validiteit, regressief en gevolg goed moet gebruiken? Of open vragen bij interviews voor je research of scriptie voor meer betrouwbaarheid zorgen in je model? En wil je weten waar je gratis informatie of een voorbeeld van een methode kan leren? Lees dan verder!
Hypothese Testen: Het Verschil Tussen een Hypothese en een Nulhypothese
Als onderzoeker zijn er vele benaderingen om te beginnen met het analyseren van je gegevens. Het verzamelen van gegevens kan een vitaal onderdeel van je project zijn. Om echter een onderzoeksopzet te vormen, is het belangrijk om eerst een onderzoeksvraag te formuleren.
Meestal wordt deze onderzoeksvraag gesteld in de vorm van een hypothese. Het toetsen van hypothesen zoals we dat vandaag kennen, werd in de jaren 1930 populair gemaakt door de statistici Jerzy Neyman en Egon Pearson. Hypothesen in de statistiek zijn gewoonlijk een stelling over een reeks gegevens, waarbij de hypothesetest een onderzoeksmethode is die test of de waarschijnlijkheid van die verklaring waar is.
Aan elke hypothese is een zogeheten nulhypothese verbonden. Een nulhypothese is een stelling die in het algemeen stelt dat de verschillende groepen die je test geen verband met elkaar houden.
Afhankelijk van het feit of je een kwantitatieve gegevensanalyse of een kwalitatieve gegevensanalyse uitvoert, zullen zowel de hypothese als de nulhypothese veranderen. Om te beslissen welke onderzoeksvraag je gaat stellen, is het belangrijk te bepalen welke variabelen voor jou van belang zijn.
Als je bijvoorbeeld een variantieanalyse of ANOVA uitvoert, zouden je hypothesen zijn:
- H1: het gemiddelde van de afhankelijke variabele is niet hetzelfde voor alle groepen;
- H0: het gemiddelde van de afhankelijke variabele is hetzelfde voor alle groepen.
Het kan nuttig zijn om je niveau in statistische analyse te testen door enkele online oefenopgaven te bekijken!
Multivariate Analysemethoden
Er zijn veel verschillende methodologieën die kunnen worden gebruikt bij het uitvoeren van multivariate hypothesetests. De gekozen methodologie zal sterk afhangen van het soort vraag dat je wilt oplossen en het soort variabelen dat je hebt. Afhankelijk van welke strategie je toepast, zal het doel van je analyse veranderen. Door deze verschillende methoden met elkaar te vergelijken, zul je in staat zijn het juiste type statistische test te kiezen.
Multivariate Afhankelijkheidsmethoden
Multivariate afhankelijkheidsmethoden zijn krachtige analyses die trachten het verband te beschrijven tussen een of meer afhankelijke variabelen en verscheidene onafhankelijke variabelen.
Multivariate Methoden voor Onderlinge Afhankelijkheid
Met multivariate onderlinge afhankelijkheidsmethoden wordt getracht een reeks variabelen als groep te interpreteren. Hierbij wordt geen onderscheid gemaakt tussen de onafhankelijkheid of afhankelijkheid van een variabele.
Heb je behoefte aan bijles statistiek? Laat je gerust begeleiden door een privéleraar van Superprof. De ervaren docenten staan klaar om je te helpen!
Hoe de R Kwadraat en P-waarde te Interpreteren
Bij de interpretatie van hypothesen is het belangrijk te begrijpen welk type test je hebt uitgevoerd. Doorgaans zal de interpretatie van de resultaten volgen op de manier waarop de output van je statistische software de resultaten weergeeft. Gewoonlijk worden de resultaten in tabelvorm samengevat.
Hoe Je Analytisch Verslag te Structureren
We hebben het allemaal wel eens meegemaakt: een conclusie proberen te schrijven kan verrassend moeilijk zijn. Deze frustratie kan echter worden vermeden door je verslag correct te structureren. Normaal gesproken komt eerst een korte samenvatting van het onderzoeksproces, geschreven nadat het onderzoek en de analyse hebben plaatsgevonden.
Daarna moet een inleiding tot je project volgen, omdat dit het contextuele kader voor je verslag zal vormen. Niet alleen moet je beschrijven wat je doel is, maar je moet ook andere informatiebronnen citeren die gebaseerd zijn op de theorie. De relevantie van deze artikelen is belangrijk voor je eigen experiment. Door deze artikelen aan te halen, kun je een inhoudelijke analyse van je eigen werk geven.
Vervolgens, als onderzoeker betrokken bij het verzamelen van gegevens, is het noodzakelijk om je methodologie te vermelden. De methodologie voor het verzamelen van ruwe gegevens is gevarieerd. Het kan van alles omvatten, van enquêtes en tests in een laboratorium tot online databanken. Daarom is het belangrijk dat je aangeeft hoe je ze hebt verkregen.
Als je persoonlijke hulp nodig hebt, overweeg dan om aan de slag te gaan met bijles. Superprof biedt statistiek bijles Utrecht gegeven door deskundige privéleraren!
Het analysegedeelte van je gegevens zal alles omvatten wat eerder besproken is. Dit deel omvat de verkennende analyse aan de hand van gestructureerde grafieken en tabellen, en de verschillende statistische methoden die op je gegevens zijn toegepast. Je moet duidelijk aangeven of je variabelen al dan niet voldoen aan alle aannames van de tests die je gebruikt.
Dit gedeelte, waarin je de resultaten van je gegevens analyseert, is de kern van elk verslag dat je schrijft. Het moet op een georganiseerde en duidelijke manier worden geschreven. Elke hypothese die wordt geschonden of elke transformatie van een variabele moet hier of in een bijlage worden vermeld, afhankelijk van je publiek.
Een gemakkelijke manier om dit deel op te stellen is door de belangrijkste delen van je analyse te onderscheiden van de rest van het document. Dit kun je doen door deze zinnen te markeren, te onderstrepen of vet te maken.
Het laatste deel van je verslag moet gewijd zijn aan een conclusie. Dit deel moet niet alleen een samenvatting van de resultaten van je tests bevatten, maar ook een evaluatie van het verslag zelf.
Dit betekent dat het verslag moet ingaan op de verschillende manieren waarop het onderzoeksproces anders had kunnen verlopen. Bovendien geef je aan hoe je het de volgende keer anders zou kunnen doen. Het is ook belangrijk om toe te voegen hoe verder onderzoek kan worden uitgevoerd als iemand anders een soortgelijk onderzoek wil uitvoeren.
Vond je dit artikel leuk? Laat een beoordeling achter!
Laden...
