Deze bundel bevat (zowel Nederlandstalig als Engelstalig) een boeksamenvatting, BulletPoints en TentamenTickets te gebruiken bij de 5e druk van Agresti Statistical Methods for the Social Sciences.
Nederlandstalige TentamenTickets - Statistical Methods for the Social Sciences - Agresti - 5e druk
- Wat zijn statistische methoden? – TentamenTickets 1
- Welke soorten steekproeven en variabelen zijn er? – TentamenTickets 2
- Hoe werkt beschrijvende statistiek? - TentamenTickets 3
- Hoe gebruik je kansverdelingen voor statistische inferentie? - TentamenTickets 4
- Hoe maak je schattingen voor statistische inferentie?
Statistiek 1: Samenvattingen, uittreksels, aantekeningen en oefenvragen - RUG
- In deze bundel worden o.a. samenvattingen, collegeaantekeningen en oefententamens gedeeld voor het vak Statistiek 1 voor de opleiding Psychologie, jaar 1 aan de Rijksuniversiteit Groningen
- Voor een compleet overzicht van de door JoHo aangeboden samenvattingen
Statistiek 1: Samenvattingen, uittreksels, aantekeningen en oefenvragen - RUG
9e druk Introduction to the Practice of Statistics van Moore & McCabe - Samenvattingenbundel
Verzameling Nederlandstalige en Engelstalige studiematerialen bij het boek van Moore & McCabe
Statistical Methods for the Social Sciences van Agresti, 5e druk
Deze bundel bevat (zowel Nederlandstalig als Engelstalig) een boeksamenvatting, BulletPoints en TentamenTickets te gebruiken bij de 5e druk van Agresti Statistical Methods for the Social Sciences.
Oefenvragen bij het boek Introduction to the Practice of Statistics van Moore & McCabe
Bijgaand oefenvragen bij de hoofdstukken 1 tot en met 7 van het boek van Moore & McCabe in PDF.
Deze oefenvragen zijn onder andere te gebruiken bij het vak Statistiek 1A en Statistiek 1B zoals gegeven aan de Universiteit van Groningen (Psychologie).
Succes met leren!
Begrippenlijst bij het vak statistiek
| Een manier van het voorspellen van een uitkomstvariabele d.m.v. een voorspellende variabele. |
| Een manier van voorspellen van een uitkomstvariabele d.m.v. meerdere voorspellende variabelen. |
| Met deze methode kan gekeken worden welke lijn het beste de verzamelde date beschrijft (de lijn die door de meeste datapunten heen gaat). |
| Het punt waarop de lijn de verticale as van de grafiek raakt. |
| De helling en de intercept, dus de parameters bₓ en bₒ. |
| De deviaties. De regressielijn overschat of onderschat de ware data. De afstand tot de lijn en de ware data is het residu. |
| Kijken hoe goed de regressielijn de data representeert, omdat de best gevonden lijn nog niet een goed representatie hoeft te zijn. |
| Het kwadrateren van de verschillen tussen de geobserveerde data met het gemiddelde. |
| Het kwadrateren van het verschil tussen de geobserveerde data en de regressielijn. |
| Het delen van de residual sum of squares door de total sum of squares. Het representeert het percentage variantie dat verklaard wordt door het model (de regressielijn). |
| Een meting van hoeveel het model de voorspelling verbeterd heeft vergeleken met het niveau van onnauwkeurigheid. |
| De b-waarde die we verwachten als de nul-hypothese waar is. |
| De uitkomstvariabele Y wordt voorspeld met gebruik van de vergelijking van een rechte lijn. |
| Een veelvoudige correlatie coëfficiënt. Dit is de geobserveerde waarden van Y en de waarden van Y die door het model zijn voorspeld. |
| De hoeveelheid variantie die door het model verklaard kan worden. |
| Ze worden geselecteerd d.m.v. eerder werk en de onderzoeker besluit in welke volgorde de voorspellers in het model worden gedaan. Als algemene regel is er dat belangrijke voorspellers eerst in het model gestopt moeten worden. |
| Er wordt geen onderscheid gemaakt in |
Samenvattingen en studiehulp voor Psychologie Bachelor 1 aan de Rijksuniversiteit Groningen
- In deze bundel worden o.a. samenvattingen, oefententamens en collegeaantekeningen gedeeld voor de opleiding Psychologie, jaar 1, aan de Rijksuniversiteit Groningen.
- Voor Engelstalige samenvattingen & studiehulp ga je naar Summaries and study services for Psychology Bachelor 1 at the University of Groningen.
- Voor een compleet overzicht van de door JoHo aangeboden samenvattingen & studiehulp en de beschikbare geprinte samenvattingen voor dit studiejaar ga je naar Psychology: Groningen - Bachelor RUG - Summaries and study assistance
Research Methods and Statistics: Summaries, Study Notes & Practice Exams - UvA
Summaries, Exam Questions and Lecture Notes - UvA B1 Psychology - Study Bundle
In this bundle summaries, exam questions and lecture notes will be shared for the study Psychology, Bachelor 1, University of Amsterdam.
For more summaries and other study assistance as provided by JoHo, please check the Startup page Psychology: UvA Amsterdam - Summaries and study services
Summary of Research Methods in Psychology, Morling, 3rd edition
- What is the psychological way of thinking? - Chapter 1
- What are sources of information in psychological research? - Chapter 2
- What are the research tools for consumers? - Chapter 3
- What are the ethical guidelines for psychological research? - Chapter 4
- What are good measurements in psychology? - Chapter 5
- How do we use a survey and observations? - Chapter 6
- How do you rate the frequencies of behavior and beliefs? - Chapter 7
- What does bivariate correlational research involve? - Chapter 8
- What does multivariate correlational research involve? - Chapter 9
- How can causal claims be evaluated with the help of experiments? - Chapter 10
- What is the influence of confounding and obscure factors? - Chapter 11
- How do you deal with experiments that contain more than one independent variable? - Chapter 12
- What are quasi-experiments? - Chapter 13
- Apply results of a research in daily life? - Chapter 14
What is the psychological way of thinking? - Chapter 1
Psychology is based on research and studies by psychologists. Psychologists can be seen as scientists and therefore also as empiricists. Empiricists base their conclusions on systematic observations. Psychologists base their ideas about behavior on studies they have carried out with animals on people in their natural environment or in an environment that has been specially made for the research. Anyone who wants to think as a psychologist must think like a researcher.
Who are the producers and consumers in research?
Psychology students who are interested in conducting research, conducting questionnaires, examining animals, the brain or other themes from psychology are called producers of research information. These students will probably publish articles and work as a research scientist or professor. Of course there are psychology students who do not want to work in a laboratory, but who like to read about research with animals and people. These students are seen as consumers of research. They read about research and they can apply what they have read in the professional field, their hobby or friends and family. These students can become therapists, study advisers or teachers. In practice, it is often the case that psychologists take on both roles. They are both producers and consumers of research.
For the subjects that you will still receive during your psychology studies, it is important to know how you can be a researcher. Even if you do not plan to start a PhD after your studies. Of course you have to write a thesis for graduation and your thesis will have to meet the APA standards. The APA
.....read moreStatistical Methods for the Social Sciences van Agresti, 5e druk
Deze bundel bevat (zowel Nederlandstalig als Engelstalig) een boeksamenvatting, BulletPoints en TentamenTickets te gebruiken bij de 5e druk van Agresti Statistical Methods for the Social Sciences.
Research Methods & Statistics – Bayesian statistics summary (UNIVERSITY OF AMSTERDAM)
Probability refers to the proportion of occurrence when a particular experiment is repeated infinitely often under different circumstances. It is a long-term relative frequency, does not apply to unique events and is dependent on the reference category.
Subjective probability refers to the subjective degree of conviction in a hypothesis. Objective probability refers to the long-term relative frequency and is the same probability used in classical statistics.
The p-value is the probability of finding a test statistic at least as extreme as the one observed, given that the null hypothesis is true. An X% confidence interval for a parameter is an interval that in repeated use has an X% chance to capture the true value of the parameter. The p-values are only concerned about the null hypothesis, although it is not possible to make statements about the probability of a hypothesis in classical statistics.
If the null hypothesis is true, then the p-values drift randomly. Therefore, it is possible that the p-value is significant by chance. This is why stopping rules are imperative in classical statistics. In Bayesian statistics, the Bayes factor does not drift randomly but drifts towards the correct decision.
In classical statistics, the stopping rules (1), the timing of explanations (posthoc test or not) (2) and multiple tests influence the conclusion. This is not the case in Bayesian statistics.
Classical statistics does not allow for probabilities to be assigned to hypotheses or parameters, whereas Bayesian statistics does allow this.
Bayesian statistics is a method of learning from prediction errors. It assumes that probability does not exist but only uncertainty, which has to be quantified in a principled manner. Therefore, in Bayesian statistics, probability can be assigned to a single hypothesis.
The data drive an update from prior knowledge to posterior knowledge. This method investigates whereas classical statistics investigates .
The Bayes factor can also be seen as the predictive updating factor for the posterior belief. It is the ratio of likelihoods. The likelihood refers to the probability of obtaining the data given the hypothesis. Bayesian statistics use Bayes rule:
The prior distribution determines the posterior distribution, therefore, a high predictive updating factor in favour of the alternative hypothesis does not necessarily mean that the alternative hypothesis is better. It only predicts the dataset X times better than the null hypothesis in this case.
The posterior belief and the Bayes factor are the same if the prior belief is that the distribution is 50/50. Otherwise, the posterior belief and the Bayes factor are not the same.
The Bayes factor can be used as evidence, although these categories are arbitrary. Statistical evidence refers to a change in conviction concerning a hypothesis
.....read moreSummaries and study services for Psychology Bachelor 1 at the University of Amsterdam
On this page study materials for the study Psychology Bachelor 1, University of Amsterdam (UvA), are bundled.
For a full overview of available study materials for this study, please visit the Startup page Psychology: UvA Amsterdam - Summaries and study services
- 1 of 1458
- volgende ›
Add new contribution