08. Onzekerheid begrijpen
Begrijp steekproeffout, betrouwbaarheidsintervallen, p-waarden, power en waarom zekerheid nooit absoluut is.
Een beperkte steekproef en onvolmaakte metingen zouden bij herhaling andere uitkomsten geven.
Back
De onbekende werkelijke waarde in de doelpopulatie.
Back
De uit de steekproef berekende benadering van een populatieparameter.
Back
Natuurlijke verandering doordat toevallig andere deelnemers worden geselecteerd.
Back
Een maat voor hoeveel een schatting door steekproefvariatie doorgaans schommelt.
Back
Een reeks waarden die met de gegevens en het gekozen model verenigbaar zijn.
Back
Bij eindeloos herhalen bevat ongeveer 95 procent van zulke berekende intervallen de werkelijke parameter.
Back
Meestal een grotere effectieve steekproef, minder variatie en betrouwbaardere metingen.
Back
Onder de nulhypothese de kans op een uitkomst minstens zo extreem als de geobserveerde.
Back
Niet de kans dat de hypothese waar is en niet de grootte, betekenis of betrouwbaarheid van het effect.
Back
De vooraf gekozen beslisgrens waarmee een p-waarde vaak wordt vergeleken.
Back
Volgens de toets een effect concluderen terwijl de nulhypothese waar is.
Back
Een werkelijk relevant effect niet detecteren.
Back
De kans dat een toets een gespecificeerd werkelijk effect detecteert.
Back
Grotere effectieve steekproeven geven meestal preciezere schattingen, maar lossen bias niet op.
Back
Zonder correctie groeit de kans dat minstens één resultaat toevallig opvallend is.
Back
Nee. Significant zegt niet automatisch dat een effect groot of onderwijsrelevant is.
Back
Nee. De schatting kan ook te onnauwkeurig zijn; bekijk effect en interval.
Back
Met equivalentie of non-inferioriteit, een vooraf gekozen relevante grens en voldoende precisie.
Back
Lees schatting én interval, controleer omvang, aannames en aantal toetsen, en scheid detectie van belang.
Back