Studeren

[verwijderd]

Ik droom tegenwoordig van statistiek. T- toets, P-toest, U-toets, normaalverdeling, deviaties..🙄

Trees

[verwijderd] dat zou voor mij in de categorie nachtmerrie vallen 😬

[verwijderd]

[verwijderd] leuk toch! 😁 the basics 😄🙃

[verwijderd]

Trees
Voor mij ook hoor. Maar sinds ik er een goede podcast over gevonden heb, snap ik het een beetje. Dat is zo'n overwinning voor mij.

Trees

[verwijderd] wat fijn zeg! Dat geeft wel weer wat rust.

Bij mij ging het mis bij het vak herhaalde metingen. Bij de term repeated measures ANOVA krijg ik nog steeds last van een fight and flight response. De docente was een Chinese vrouw, die echt erbarmelijk slecht Engels sprak. Ze had wat mij betreft net zo goed in haar moedertaal kunnen les geven 😬.

[verwijderd]

Trees
Oh dat is dan wel extra lastig jah!

[verwijderd]

[verwijderd] wat is voor jou p value, hoe zou je dat uitleggen?
Wij hebben nu een analytics consulting opdracht waar we statistieke methoden en modellen aan iemand moeten uitleggen met 0 statistische kennis (communicatie opdracht dus eigenlijk). En het blijkt dus nogal een opgave te zijn 😅😂

[verwijderd]

Met de p waarde bepaal je of het verschil significant is.. Dus als je twee groepen data vergelijkt middels de t toets, kun je je afvragen, wanneer het verschil tussen die data op toeval berust of niet. De p toets is het gegeven wat je hiervoor krijg: p= kleiner van 0,05.
Dat staat voor 5 %. Bij 5% of minder kun j er vanuit gaan dat een afwijking toeval is. Als p groter is, dan is er meer aan de hand.
In Audiostatistiek wordt het met voorbeelden makkelijk uitgelegd.

[verwijderd]

[verwijderd] haha het is alleen precies andersom: je gaat er vanuit dat er geen verschil is tussen 2 means (bijvoorbeeld) en als je p value <0.05 Dan is het significant en kun je H1 accepteren en anders niet.
we mogen alleen de worden als significant niet gebruiken omdat de meeste het niet kennen/begrijpen/verkeerd gebruiken dus we het op een andere manier moeten uitleggen. Hetzelfde met p value.
We hebben nu ‘probability of events just as extreme happening randomly again.’ Lijkt me begrijpelijk toch? Of niet? 😅

Hooyo-shimbir

[verwijderd]
Wij hebben t zo geleerd:
5%.Toepassing:
Wanneer a.d.h.v. een normaal verdeelde steekproef wordt getest of het gemiddelde van populatie 𝜇statistisch significant van een referentiewaarde 𝜇0verschilt.
Hierbij wordt een nulhypothese (H0) en een alternatieve hypothese (HA) opgesteld:
𝐻0:𝜇=𝜇0 er is geen significant verschil tussen het gemiddelde en de referentiewaarde
HA:𝜇≠𝜇0 er is een significant verschil tussen het gemiddelde en de referentiewaarde(tweezijdig)
𝐻𝐴:𝜇>𝜇0 het gemiddelde is significant groter dan de referentiewaarde

Bij tweezijdige toets en α0.05: zoek in Tabel van de t-verdeling 𝒕𝟎.𝟎𝟐𝟓op bij het juiste aantal vrijheidsgraden; wanneer 𝒕𝒔>𝒕𝟎.𝟎𝟐𝟓of de p-waarde behoren bij 𝒕𝒔≤0.025, wordt H0verworpen en is er dus een significant verschil tussen het gemiddelde en de referentiewaarde.Bij éénzijdige toets en α0.05: zoek in Tabel van de t-verdeling 𝒕𝟎.𝟎𝟓op bij het juiste aantal vrijheidsgraden; wanneer 𝒕𝒔>𝒕𝟎.𝟎𝟓of de p-waarde behorend bij 𝒕𝒔≤0,05 wordt H0verworpen en is het gemiddelde dus significant groter dan de referentie waarde.

[verwijderd]

[verwijderd]
Daar gaat mijn overwinning.

Vulpen

[verwijderd] Toch vond ik jouw uitleg duidelijker, als je de minder door meer vervangt. Ik vind het wat kunstmatig @[verwijderd], als je significant niet mag gebruiken. Ik weet niets van statistiek maar wat significant betekent vind ik gewoon algemene kennis 🤷 Maar ja, je bent nu eenmaal verbonden aan de regels van zo'n opdracht hè... En op zich is het wel goed dat ze aandacht besteden aan duidelijk communiceren!

Hooyo-shimbir

[verwijderd] maar bij onderzoek willen we juist een significant verschil aantonen. Daar zijn we naar op zoek, ik denk ook dat het daarom zo genoemd wordt. Als je een P <0,05 vind is er een significant verschil / afwijkend van de normaal waarde of hetgeen waarmee je vergelijkt. Tenminste zo heb ik t wel geleerd, net als [verwijderd]

[verwijderd]

Vulpen
Dankje, je reactie doet me oprecht goed.
Ik heb inmiddels maar zo'n 6 uur studie zitten in die basisbegrippen. 😬
En het dan nog fout doen. 🙁

[verwijderd]

Zoals ik het geleerd heb, ga ik van twee datasets het gemiddelde vergelijken met de onafhankelijke t-toets. Bijv verzuimcijfers tussen mannen en vrouwen.
Om aan te tonen of dat verschil wel of niet significant is, dus is er een belangrijk verschil, gebruik je de p-toets. Is deze kleiner dan 0.05, dan kun je zeggen dat het verschil in gemiddelde niet significant is en de t-toets dus valide genoeg is, want de foutmarge is klein genoeg. Bij een p groter dan 0.05 is dat niet zo en is er waarschijnlijk een andere reden voor het verschil in gemiddelden is.

[verwijderd]

[verwijderd] again, precies andersom 😅

Trees

[verwijderd] Is deze kleiner dan 0.05, dan kun je zeggen dat het verschil in gemiddelde niet significant is en de t-toets dus valide genoeg is, want de foutmarge is klein genoeg.

Volgens mij is het net anders. De kans is dan lager dan 5% dat het gevonden verschil in gemiddelden op basis van toeval is gevonden oftewel het verschil is dus wel significant.

Nu is mijn statistiek al van ongeveer 100 jaar geleden, dus corrigeer maar als ik het verkeerd zeg.

[verwijderd]

En hoe kleiner deze groene oppervlakte (integraal van deze probability density function) hoe minder kans op spontaan nog zo’n event; dus je kan met meer zekerheid zeggen dat het geen toeval is. Dan neem je H1 (mu1≠mu2) aan. H0 is ‘er is geen verschil’. En dat is het meest verwarrende voor de meesten denk ik. 😄

Trees

[verwijderd] precies!

[verwijderd]

Vandaag komt mijn pakket van civas binnen 😀

« Vorige pagina Volgende pagina »