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!

0 leuk 0 niet-leuks

Hoi Natascha,

Even een vraagje. Ik heb opdracht 4.8.10 uitgewerkt, zie link. Daar zie ik skewness voor worksat0= 0.117 en worksat1=-0.0939. Op basis hiervan zou ik voor worksat0 concluderen dat het rechtsscheef is en de worksat1 linksscheef, maar minimaal aangezien ze dichtbij 0 liggen voor beide. 

Ik wil even zeker weten dat ik het goed begrijp, als het een rechtsscheve verdeling betreft zoals bij workstat0, dan vindt volgens de bosplot de meeste spreiding plaats aan de rechterkant (bovenste blokje), de staart ligt rechts. 

Maar bij worksat1, met een skewness van -0.03939, zou het dan toch een linksscheve verdeling moeten zijn? In de boxplot zie ik echter dat de meeste datapunten (meeste spreiding) alsnog aan de rechterkant (bovenste blokje) liggen. Die weergave zou dan toch niet corresponderen met een negatieve skew? Of zie ik het nu helemaal verkeerd? 

https://onderzoeksvragen.ou.nl/?qa=blob&qa_blobid=666321910185215378

Dan nog een algemene vraag mbt QQ plots, in Jamovi wordt deze tegenovergesteld weergegeven. Ik vind het lastig om de QQ plot te interpreteren, wat moet ik hier precies van onthouden? 

in Inleiding Onderzoek (OIO, PB02x2; was Inleiding Data Analyse, IDA) door (1.0k punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
Het gaat hier om een aantal verschillende dingen, die gerelateerd zijn maar niet een op een te vergelijken zijn. De verdeling van de je data kun je bekijken op verschillende manieren, waaronder door te kijken naar het histogram (oogt het scheef of niet? is het te plat of te spits?), de QenQplot (worden de puntjes mooi op de lijn weergegeven of wijken ze er veel vanaf?) en dan heb je ook nog de maat van bijvoorbeeld Skewness. Die samen geven je een idee over hoe de data eruit ziet.

In een boxplot wordt de verdeling van de scores weer gegeven op basis van de mediaan (en de interkwartiel afstand). Hieruit is goed op te maken of je outliers in je data hebt. Die worden dan aangegeven met stipjes.

Je kunt niet een een op een vergelijking maken met de boxplot en het histogram, vooral niet in dit geval waar er eigenlijk nauwelijks sprake is van een scheve verdeling. Als de data echt heel erg scheef was dan zou je wel verwachten dat je dit duidelijk terugziet in zowel de histogram als de boxplot.

Alle deze dingen hoeven echter niet perfect vergelijkbaar te zijn. Je kunt ze afzonderlijk bekijken en dan bijv. concluderen: de verdeling lijkt redelijk normaal (Q-Q plot), wellicht een klein beetje scheef (histogram en Skewness maat), er is echter geen sprake van outliers (boxplot).
door (36.2k punten)
Bedankt Natascha
...