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

In studietaak 2 staat de volgende tekst:

"Zoals aan de getallen hierboven al te zien is, zijn deze niet altijd gemakkelijk te interpreteren. De spitse verdeling heeft bijvoorbeeld duidelijk een grote, positieve kurtosis, maar heeft ook een lagere waarde voor skewness dan de bijna normaal verdeelde datareeks. Dit komt door de rol van toeval: er is immers altijd sprake van steekproeftoeval en meetfout."

In de erboven staande tabel staat voor de spitse verdeling een skewness waarde van 0.5215 genoemd, en voor de bijna normale verdeling een skewness waarde van 0.3215. 

Is het dan niet zo dat de skewness-waarde van de spitse verdeling juist hoger is dan die van de bijna normale verdeling, met andere woorden: de waarde ligt verder van 0 af bij de spitse verdeling (t.o.v. de waarde horend bij de bijna normale verdeling), en is positief. 

Ik interpreteer dit als volgt: de spitse verdeling laat ook enige rechtsscheefheid zien (dit laatste geldt volgens mij ook voor de bijna normale verdeling, maar in mindere mate).

Concreet is mijn vraag:

Klopt het dat de tekst "... maar heeft ook een lagere waarde voor skewness" mogelijk zou moeten zijn: "maar heeft ook een hogere waarde voor skewness"?

Indien dit niet zo is: zouden jullie me kunnen uitleggen wat er verkeerd gaat in mijn gedachtengang?

in Inleiding Onderzoek (OIO, PB02x2; was Inleiding Data Analyse, IDA) door (290 punten)

1 Antwoord

0 leuk 0 niet-leuks
Je begrijpt het heel goed en het lijkt inderdaad om een foutje in de tekst te staan. De skewness heeft een hogere waarde bij de spitse verdeling dan bij de bijna normale verdeling.
door (38.8k punten)
...