Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

6.3.10: histogram lijkt normaal verdeeld, toont geen outliers. Boxplot geeft outliers wel weer. Hoe moet ik de outliers interpreteren?

0 leuk 0 niet-leuks
In opdracht 6.3.10 wordt o.a. het volgende aangegeven bij het antwoord:

Het verschil in commitment-scores, dif_commitment, lijkt normaal verdeeld. Er zijn een paar extreme waarden, maar deze zijn gebalanceerd en lijken op basis van het histogram geen outliers te zijn.

Wanneer ik de boxplot maak worden de outliers aan beide kanten wel zichtbaar. Hoe moet ik op basis van deze twee gegevens omgaan met de outliers? Worden deze pas serieus genomen wanneer ze 3SD afliggen van het gemiddelde? Dus hoe verhoudt de normaalverdeling zich dan in deze met de box-plots met zijn outliers?
gevraagd 25 mei 2019 in Inleiding Data Analyse (IDA) door 852153124 (120 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
Er bestaan geen harde grenzen om te bepalen wat een outlier is. Er zijn verschillende (conflicterende) criteria, en soms gebruik je nog weer andere criteria om te bepalen wat outliers zijn. In een boxplot worden alle waarden buiten het 1.5 IQR criterium als stipjes weergegeven. Of je dit ook als outliers beschouwd in een studie is aan de onderzoeker.

Onthoud altijd dat statistiek onherroepelijk subjectief is. Er bestaan geen grenswaarden die kunnen aangeven hoe de realiteit er uitziet. Je maakt dus allemaal subjectieve besluiten, en het gaat dus om de onderbouwing. Als je er bijvoorbeeld voor kiest om een grenswaarde te hanteten, dan moet je ook kunnen onderbouwen waarom precies die grenswaarde. (En "dat heb ik iemand anders zien doen" volstaat dan niet ":-))
beantwoord 28 mei 2019 door gjp (65,600 punten)
...