# Na aanpassing van dit bestand:
#
#     make
#

# Dit bestand is in YAML-formaat, zie: www.yaml.org

---

# Vanaf welke datums de quizvragen beschikbaar mogen zijn (dag, maand, jaar) per week
- [  1,  2, 2011 ]
- [  1,  2, 2011 ]
- [  1,  2, 2011 ]
- [  1,  2, 2011 ]
- [  1,  2, 2011 ]
- [  1,  2, 2011 ]

...

# Elke week begint met een weeknummer:
#
# 1:
#
# Elk item begint met een ingesprongen min, gevolgd door onderstaande
# onderdelen die inspringen ten opzichte van de min, en de data bij de
# onderdelen springen weer een stukje verder in
#
#   -
#     T: |-
#       inleiding voor de vraag (optioneel)
#     Q: |-
#       de vraag
#     C: - |-
#          antwoord keus 1
#        - |-
#          antwoord keus 2, etc
#     A: nummer van het juiste antwoord
#     I: |-
#       toelichting bij de vraag (optioneel)
#     E: |-
#       toelichting bij het juiste antwoord (optioneel)
#
# Data voor een onderdeel dat niet op één regel past mag op
# de volgende regel voortgezet worden met identieke inspringing
#
# Data voor A: een getal
# Overige data: geldig HTML-code
#
# Wanneer de tekst voor T gelijk is als bij de vraag ervoor (in dezelfde week),
# herhaal dan niet die tekst, maar schrijf:
#     T: idem

---

# week 1
1:

  -
    T: |-
       Deze vraag heeft betrekking op
       de volgende (8) gegevens (cijfers).  De cijfers geven aan hoeveel
       vragen juist waren beantwoord op een begriptoets.  De getoetste
       proefpersonen lazen allemaal een Franse tekst op het beeldscherm
       terwijl ze een elektronisch woordenboek gebruikten.  Deze
       proefpersonen werden aselect gekozen uit een groep mensen die
       deelnamen aan een cursus voor volwassenen.  Acht andere proefpersonen
       uit dezelfde cursus vormden een controlegroep die dezelfde toets op
       basis van dezelfde tekst maakten, maar met een papieren versie van
       hetzelfde woordenboek.
    Q: |-
       4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9
       <p>
       De mediaan van de gegevens boven is hetzelfde als het gemiddelde: 5,5
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.2
    E: |-
       De mediaan is 5,5. Het gemiddelde is 6.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag) Deze vraag heeft betrekking op
       de volgende (8) gegevens (cijfers).  De cijfers geven aan hoeveel
       vragen juist waren beantwoord op een begriptoets.  De getoetste
       proefpersonen lazen allemaal een Franse tekst op het beeldscherm
       terwijl ze een elektronisch woordenboek gebruikten.  Deze
       proefpersonen werden aselect gekozen uit een groep mensen die
       deelnamen aan een cursus voor volwassenen.  Acht andere proefpersonen
       uit dezelfde cursus vormden een controlegroep die dezelfde toets op
       basis van dezelfde tekst maakten, maar met een papieren versie van
       hetzelfde woordenboek.
    Q: |-
       4, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9
       <p>
       De studie kan geanalyseerd worden d.m.v. één numerieke variable.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M 1 &quot;Inleiding&quot;
    E: |-
       De cijfers zijn waarden van de ene variabele.

  -
    #Als derde in de lijst:
    T: |-
       Deze vraag heeft betrekking op de volgende (8) gegevens (cijfers).  De
       cijfers geven aan hoeveel
       vragen juist waren beantwoord op een begriptoets (zoals boven).
    Q: |-
       4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 8
       <p>
       De modus van deze dataverzameling is:
    C:
       - |-
         5.0
       - |-
         5.5
       - |-
         5.75
       - |-
         geen van boven
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.2
    E: |-
       De modus is de waarde die het meest voorkomt.

  -
    Q: |-
       Haarkleur, met als waarden blond, rood en zwart, is een kwalitatieve
       variabele.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.1
    E: |-
       Een kwalitatieve variabele plaatst een individu in een groep.

  -
    Q: |-
       Welke soort variabele (meetniveau) is de variabele 'Leeftijd', als men
       hiervoor de volgende waarden hanteert: jong (onder 20), jong-volwassene
       (21-30), vroege middelbare leeftijd (31-45); late middelbare leeftijd
       (46-65), oud (boven 65).
    C:
       - |-
         nominaal
       - |-
         ordinaal
       - |-
         numeriek (kwantitatief)
    A: 2
    I: |-
       Zie voordracht week 1
    E: |-
       Een ordinale variable plaatst individuen in een van een reeks gerangschikte
       categorie&euml;n (categorie&euml;n met een belangrijke volgorde).

  -
    Q: |-
       Doosdiagrammen (Engels &quot;box-n-whiskers&quot; diagrams) laten welke
       van de volgende elementen in een verdeling zien.
    C:
       - |-
         de eerste kwartiel
       - |-
         uitschieters
       - |-
         de interkwartielafstand
       - |-
         alle boven genoemde elementen
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.2

  -
    T: |-
       Deze vraag heeft betrekking op de volgende (8) gegevens (cijfers).  De
       cijfers geven aan hoeveel
       vragen juist waren beantwoord op een begriptoets (zoals boven).
    Q: |-
       5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5
       <p>
       De standaardafwijking van deze dataverzameling is:
    C:
       - |-
         0
       - |-
         5
       - |-
         40
       - |-
         geen van boven
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.2

  -
    Q: |-
       Bij rechtsscheve verdelingen (d.w.z. met een lange staart rechts):
    C:
       - |-
         is de begrip 'standaardafwijking' niet van toepassing
       - |-
         ligt het gemiddelde hoger dan de mediaan
       - |-
         moet de modus anders zijn dan het centrum
       - |-
         alles van boven
       - |-
         geen van boven
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.3

  -
    Q: |-
       Bij normale verdelingen:
    C:
       - |-
         correspondeert de afstand tot het gemiddelde (in aantal
         standaardafwijkingen) met de frequentie van de observatie
       - |-
         valt het gemiddelde samen met de mediaan
       - |-
         heeft men met numerieke variabelen te maken
       - |-
         alles van boven
       - |-
         geen van boven
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.3

  -
    Q: |-
       Als verdelingen ongeveer normaal zijn, kan men ze goed beschrijven
       d.m.v. hun gemiddelde en standaardafwijking. Bij scheve verdelingen
       zijn de vijf getallen
       (minimum, maximum, mediaan, eerste en derde kwartiel) beter.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.2, 1.3

  -
    Q: |-
       De mediaan is minder resistent dan het gemiddelde
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.2

  -
    Q: |-
       Iedere afwijking van een rechte lijn in het normaalkwantieldiagram van
       steekproefgegevens betekent dat de populatie waaruit de steekproef is genomen
       vermoedelijk niet normaal verdeeld is.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.3

  -
    Q: |-
       Michael krijgt een score van 13 op zijn toets waar de scores normaal
       verdeeld zijn met gem. 15 en standaard afwijking 2.  De corresponderende
       gestandaardiseerde <i>z</i>-score is
    C:
       - |-
         -2
       - |-
         -1
       - |-
          1
       - |-
          2
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.3
    E: |-
       <i>z</i>-scores geven de positie van een score of meting aan t.a.v. het
       gemiddelde (in aantal standaardafwijkingen).

  -
    Q: |-
       Moniek draagt schoenen in maat 40.  Schoenmaten voor vrouwen
       zijn normaal  verdeeld N(37, 1,5).   Hoeveel vrouwen hebben grotere schoenen
       dan Moniek?
    C:
       - |-
         ong. 300.000
       - |-
         ong. 2,5%
       - |-
         ong. 5%
       - |-
         dit is niet uit de beschikbare informatie af te leiden
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.3
    E: |-
       We weten dat 95% van de normale verdeling binnen twee SD's van het
       gem. is, en dat de verdeling symmetrisch is.  Dus ligt 2,5% meer dan 2 SD's
       boven het  gem. (en 2,5% meer dan 2 SD's beneden het  gem.)

  -
    Q: |-
       Schoenmaten voor vrouwen zijn normaal  verdeeld N(37, 1,5).   Onder
       welke grens zitten de kleinste 16% van de vrouwenschoenen?
    C:
       - |-
         onder de grote rivieren
       - |-
         onder de bovenste 84%
       - |-
         maat 35,5
       - |-
         dit is niet uit de beschikbare informatie af te leiden
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M 1.3
    E: |-
       We weten dat 68% van de normale verdeling binnen een SD van het
       gem. is, en dat de verdeling symmetrisch is.  Dus ligt 32% meer dan 1 SD
       beneden of boven het gem., en gelijk gesplitst.  Dus ligt 16% meer dan 1 SD
       beneden het  gem. (en 16% meer dan 1 SD boven het  gem.).  1 SD beneden
       het gem. is maat (37 - 1,5 = 35,5).

2:

  -
    Q: |-
       Als het onbekend is of een verdeling van gegevens
       normaal is, mag men <em>niet</em> concluderen dat 95%
       van de gegevens binnen twee sd's van het gemiddelde ligt.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.3

  -
    Q: |-
       Overal waar
       het verzamelen van gegevens onverwacht lang duurde,
       verdient een tijdreeksgrafiek de aanbeveling.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.1
    E: |-
       Tijdreeksgrafieken geven inzicht in het verloop van metingen in de tijd,
       of deze metingen over korte dan wel langere perioden werden uitgevoerd.

  -
    Q: |-
       De vertaling naar <i>z</i>-scores vergemakkelijkt de interpretatie
       van gegevens maar maakt de statistische analyse lastiger.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.3

  -
    Q: |-
       Met welke <i>z</i>-waarde correspondeert de score 139 in een verdeling <i>N</i>(125,&nbsp;7)?
    C:
       - |-
         -14
       - |-
         (132, 146)
       - |-
         111
       - |-
         2
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.3

  -
    Q: |-
       De laagste 10% van de scores van de scholieren op een
       gestandaardiseerde leestoets worden geïdentificeerd zodat
       leerkrachten voor problemen alert kunnen zijn.  De toetsscores zijn
       normaal verdeeld, met gem. 60 en standaardafwijking 7,8.  Wat zijn
       de laagste 10% van de scores?
    C:
       - |-
         &le; 60
       - |-
         &le; 52,2
       - |-
         &le; 1,28
       - |-
         &le; 50
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.3

  -
    Q: |-
       Als een klant besluit iets te kopen bij het internetbedrijf <i>koop-ze</i>,
       dan besteedt hij of zij gem. &euro;22 per bezoek
       (&sigma;&nbsp;=&nbsp;&euro;9).
       Het bedrijf wil een actie starten voor de
       belangrijkste 1% van hun klanten.  Hoeveel moet een klant
       bij een bezoek besteden om binnen de top van 1% te
       vallen?
    C:
       - |-
         &ge; &euro;43
       - |-
         &ge; &euro;48,5
       - |-
         &ge; &euro;1,96
       - |-
         &le; &euro;100
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.3

  -
    T: |-
       Je bestudeert de resultaten van een herkenbaarheidsonderzoek van een
       merknaam d.m.v. een toets met een bekende &sigma; (10) in een
       populatie van tieners die potentiële klanten zijn.  Het
       steekproefgemiddelde is 74 bij een steekproef van 25 deelnemers.
    Q: |-
       De standaardfout in dit geval is gelijk aan:
    C:
       - |-
         24
       - |-
         15
       - |-
         3
       - |-
         geen van deze cijfers
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.1 (en 5.2)
    E: |-
       Het gaat om de verdeling van de steekproefgemiddelden (voor alle
       denkbare streekproeven).

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag)
       Je bestudeert de resultaten van een herkenbaarheidsonderzoek van een
       merknaam d.m.v. een toets met een bekende &sigma; (10) in een
       populatie van tieners die potentiële klanten zijn.  Het
       steekproefgemiddelde is 74 bij een steekproef van 25 deelnemers.
    Q: |-
       Wat is de kritieke <i>z</i>-waarde voor een
       betrouwbaarheidsinterval van 99%?
    C:
       - |-
         &plusmn; 1,65
       - |-
         &plusmn; 1,96
       - |-
         &plusmn; 0,005%
       - |-
         &plusmn; 2,58
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.3

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag)
       Je bestudeert de resultaten van een herkenbaarheidsonderzoek van een
       merknaam d.m.v. een toets met een bekende &sigma; (10) in een
       populatie van tieners die potentiële klanten zijn.  Het
       steekproefgemiddelde is 74 bij een steekproef van 25 deelnemers.
    Q: |-
       Als het bekend is dat het populatiegemiddelde bij deze toets
       gelijk is aan 70, welke <i>z</i>-waarde heeft deze steekproef dan?
    C:
       - |-
         0,4
       - |-
         2,0
       - |-
         4,0
       - |-
         40%
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 5.2
    E: |-
       Je gebruikt standaardfout i.p.v. &sigma; omdat je de steekproef
       analyseert (i.p.v. een individuele score).

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag)
       Je bestudeert de resultaten van een herkenbaarheidsonderzoek van een
       merknaam d.m.v. een toets met een bekende &sigma; (10) in een
       populatie van tieners die potentiële klanten zijn.  Het
       steekproefgemiddelde is 74 bij een steekproef van 25 deelnemers.
    Q: |-
       Als je steekproef bestaat uit de reacties van tieners t.a.v. de
       naam &quot;Rhinoscerology&quot;, dan kun je zien of deze merknaam
       anders dan gemiddeld herkenbaar is.
       <p>
       Wat is de correcte vorm van <i>H</i><sub>0</sub> en <i>H<sub>a</sub></i>?
       We schrijven
       <i>m<sub>R</sub></i>, &mu;<sub><i>R</i></sub> voor de gem.
       herkenbaarheid van &quot;Rhinoscerology&quot; en
       <i>m</i><sub>alg</sub>, &mu;<sub>alg</sub> voor de gem. herkenbaarheid
       van welke merknaam dan ook.  De
       Griekse letter &mu; en de Latijnse <i>m</i> hebben -- zoals
       gebruikelijk -- verschillende betekenissen.
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub> : <i>m<sub>R</sub></i> = <i>m</i><sub>alg</sub>,
         <i>H<sub>a</sub></i> : <i>m<sub>R</sub></i> &gt; <i>m</i><sub>alg</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub> : <i>m<sub>R</sub></i> = <i>m</i><sub>alg</sub>,
         <i>H<sub>a</sub></i> : <i>m<sub>R</sub></i> &ne; <i>m</i><sub>alg</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub> : &mu;<sub><i>R</i></sub> = &mu;<sub>alg</sub>,
         <i>H<sub>a</sub></i> : &mu;<sub><i>R</i></sub> &gt; &mu;<sub>alg</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub> : &mu;<sub><i>R</i></sub> = &mu;<sub>alg</sub>,
         <i>H<sub>a</sub></i> : &mu;<sub><i>R</i></sub> &ne; &mu;<sub>alg</sub>
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       De <i>H</i><sub>0</sub> moet over de populatie gaan, niet de
       steekproef en heeft conceptueel de status van de bewering dat
       niets bijzonders aan de hand is.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag)
       Je bestudeert de resultaten van een herkenbaarheidsonderzoek van een
       merknaam d.m.v. een toets met een bekende &sigma; (10) in een
       populatie van tieners die potentiële klanten zijn.  Het
       steekproefgemiddelde is 74 bij een steekproef van 25 deelnemers.
       De gebruikte toets heeft een populatiegemiddelde van 70
       voor een brede reeks van merknamen.
    Q: |-
       Wat is je conclusie t.a.v. de vorige vraag?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af.  Het verschil tussen
         &quot;Rhinoscerology&quot; en de gem. andere merknaam is
         significant op het niveau &alpha;&nbsp;&lt;0,5.
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af.  Het verschil tussen
         &quot;Rhinoscerology&quot; en de gem. andere merknaam is
         significant op het niveau &alpha;&nbsp;&lt;0,05.
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af.  Het verschil tussen
         &quot;Rhinoscerology&quot; en de gem. andere merknaam is
         significant op het niveau &alpha;&nbsp;&lt;0,01.
       - |-
         We handhaven  <i>H</i><sub>0</sub>. We hebben geen
         statistisch significant verschil tussen
         &quot;Rhinoscerology&quot; en andere merknamen kunnen zien.
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2 en 1.3
    E: |-
       De waarde 74 ligt twee standaardfouten boven het populatiegem. (70),
       dus <i>z</i> = 2.   Volgens tabel A ligt 0,9772 van de verdeling
       lager.  De kans dat <i>z</i> op basis van toeval zo hoog of hoger
       zou zijn is 0,0228.  Dit is ook de kans dat men een zo afwijkende steekproef zou
       zien als er niets bijzonders aan de hand is met
       &quot;Rhinoscerology&quot;
       (<i>H</i><sub>0</sub>, d.w.z.
       als dit merk net zo herkenbaar was als de algemene populatie). Omdat de kans zo klein is, wijzen we
       <i>H</i><sub>0</sub> af.

  -
    Q: |-
       Je leest een artikel waarin wordt gemeld dat een resultaat
       werd geanalyseerd d.m.v. een "Fisher's Exact" toets en significant is
       op het niveau &alpha; = 0.005.  Dan is het resultaat ook significant
       op het niveau &alpha; = 0.01.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       Significant op het niveau &alpha; = <i>x</i> impliceert altijd
       significant op het niveau &alpha; = <i>x'</i> (voor <i>x</i> &lt; <i>x'</i>)

  -
    T: |-
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Identificeer de nulhypothese en het alternatief.
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: prestaties zijn onafhankelijk van programma<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: prestaties zijn afhankelijk van programma
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>prog-</sub> = &mu;<sub>prog+</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>prog-</sub> &ne; &mu;<sub>prog+</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: prog-  =   prog+<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: prog- &ne; prog+
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>prog-</sub> = &mu;<sub>prog+</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>prog-</sub> &le; &mu;<sub>prog+</sub>
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       De toetsingsgrootheid is het gemiddelde.  Is de toets
       één- of tweezijdig?
    C:
       - |-
         éénzijdig
       - |-
         tweezijdig
       - |-
         onvoldoende informatie
       - |-
         irrelevante vraag
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       Je zoekt bewijs alleen in één richting (verbetering).

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Als het gem. resultaat voor scholieren die het programma volgden,
       op 87,5 ligt, wat concludeer je dan?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af en accepteren <i>H<sub>a</sub></i>.
         Het programma is wel degelijk van invloed.
       - |-
         We handhaven <i>H</i><sub>0</sub>.  Er is onvoldoende
         bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.
       - |-
         Dit is een grensgeval dat we over moeten doen om tot een duidelijke conclusie
         te komen.
       - |-
         De afwijkende scores moeten nader onder de loep worden genomen.
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2 en 1.3
    E: |-
       De waarde 87,5 ligt 2,5 standaardfouten boven het populatiegem. (85),
       dus <i>z</i>= 2,5.   Volgens tabel A ligt 0,9938 van de verdeling
       lager.  De kans dat <i>z</i> op basis van toeval zo hoog of hoger
       zou zijn is 0,0062.  Dit is ook de kans dat men een zo afwijkende steekproef zou
       zien als er niets bijzonders aan de hand is met het programma.
       (<i>H</i><sub>0</sub>). Omdat de kans zo klein is (duidelijk onder
       het normale niveau van &alpha;&nbsp;0,05), wijzen we
       <i>H</i><sub>0</sub> af.

3:

  -
    Q: |-
       De nulhypothese in een <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       heeft altijd de vorm &quot;Er is geen verschil tussen de (gemiddelden van
       de) populaties waaruit de steekproeven zijn gekozen.&quot;
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1

  -
    Q: |-
       Je wilt d.m.v. een <i>t</i>-toets een schatting maken van de gemiddelde
       laadtijd voor webstekken onder gebruik van flash-animaties.  Je
       controleert de drukte van het netwerkverkeer, en laat 15 aselect
       gekozen webstekken toetsen.  Met hoeveel vrijheidsgraden moet je
       in zo'n geval rekenen?
       (Zie M&amp;M tabel E)
    C:
       - |-
         15
       - |-
         14
       - |-
         1
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M 7.1
    E: |-
       Er zijn steeds (<i>n</i>&nbsp;-&nbsp;1) vrijheidsgraden, waar <i>n</i> het
       aantal datapunten is.

  -
    Q: |-
       Je wilt d.m.v. een <i>t</i>-toets een schatting maken van de gemiddelde
       laadtijd voor webstekken onder gebruik van flash-animaties.  Je
       controleert de drukte van het netwerkverkeer, en laat 15 aselect
       gekozen webstekken toetsen.  Met welke <i>t</i>-waarde moet je verder
       werken om met een significantieniveau &alpha;=0,05 te werken?
       (Zie M&amp;M tabel D)
    C:
       - |-
         1,341
       - |-
         1,345
       - |-
         1,761
       - |-
         1,753
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M 7.1 en M&amp;M tabel D)
    E: |-
       Uiteraard moet men in de rij kijken waar 14&nbsp;df (vrijheidsgraden) staat.

  -
    T: |-
       Je bestudeert de aantrekkelijkheid van twee soorten webstekken voor
       jongeren -- met en zonder flash-animaties.  Van elke groep worden 15
       webstekken aselect gekozen, waarvoor de jongeren de aantrekkelijkheid
       van iedere site (met en zonder flash) evalueren op een schaal 1 t/m 10.
    Q: |-
       De nulhypothese voorspelt geen verschil in de gemiddelde aantrekkelijkheid.
       Door middel van welke toets zou je moeten analyseren?
    C:
       - |-
         De <i>z</i>-toets
       - |-
         De één-steekproef <i>t</i>-toets (<i>t</i>-toets voor een
         enkelvoudige steekproef).
       - |-
         De <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         De <i>t</i>-toets voor gekoppelde paren
    A: 4

  -
    T: |-
       Je bestudeert de aantrekkelijkheid van twee soorten webstekken voor
       jongeren -- met en zonder flash-animaties.  Van elke groep worden 15
       webstekken aselect gekozen, waarvoor de jongeren de aantrekkelijkheid
       evalueren op een schaal 1 t/m 10. Beide versies van alle webstekken
       worden 10 keer geëvalueerd, zodat er 300 oordelen zijn in het geheel.
    Q: |-
       De nulhypothese voorspelt geen verschil in de gemiddelde evaluatie
       scores.  De hierbij
       gebruikte statistiek is afhankelijk van het aantal vrijheidsgraden in het
       ontwerp.  Om hoeveel vrijheidsgraden gaat het in dit geval?
    C:
       - |-
         299
       - |-
         149
       - |-
         14
       - |-
         9
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.1
    E: |-
       Het aantal vrijheidsgraden is het aantal paren min één, en er zijn
       hier 150 oordeel-paren.  Dit is een moeilijke vraag omdat het
       voorbeeld in het boek alleen gaat over een situatie waar er maar
       één paar metingen (voor en na) is per geval.  Hier zijn er tien
       paar metingen per geval.

  -
    T: |-
       Je bestudeert de aantrekkelijkheid van twee soorten webstekken voor
       jongeren -- met en zonder flash-animaties.  Van elke groep worden 15
       webstekken aselect gekozen.
    Q: |-
       Een geschikte grafiek om het effect te tonen van de flash-animaties op
       de aantrekkelijkheid is de volgende:
    C:
       - |-
         histogrammen naast elkaar
       - |-
         doosdiagrammen naast elkaar
       - |-
         normaalkwantielplot
       - |-
         kruisdiagram
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.2
    E: |-
       D.m.v. doosdiagrammen laat men de twee verdeling naast elkaar zien.

  -
    T: |-
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een speciaal hiervoor gemaakte
       toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd worden gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Welke statistische toets is toepasbaar?
    C:
       - |-
         <i>z</i>-toets
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         Hiervoor is een andere soort toets nodig.
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.2
    E: |-
       Men vergelijkt gemiddelden zonder de standaardafwijking van de populatie te
       weten, dus <i>t</i>-toets.  Er zijn twee niet-overlappende
       (dus onafhankelijke) steekproeven.

  -
    T: |-
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een niet-gestandaardiseerde toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Formuleer <i>H</i><sub>0</sub> en <i>H<sub>a</sub></i>.
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: taalvaardigheid is onafhankelijk van leeftijd<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: taalvaardigheid is afhankelijk van leeftijd
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> = &mu;<sub>taalv./na-pub</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> &ne; &mu;<sub>taalv./na-pub</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: voor-pub = na-pub<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: voor-pub &ne; na-pub
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> = &mu;<sub>taalv./na-pub</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> &ge; &mu;<sub>taalv./na-pub</sub>
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.2
    E: |-
       Hypothesen gaan altijd over populaties, nooit over steekproeven,
       dus moet men het over &mu;'s hebben.  Bij de onderzoeksvraag is er sprake
       van het vermoeden van &quot;betere prestaties&quot; bij de groep die jonger
       begint en niet alleen &quot;andere prestaties&quot;.  Daarom moet in de <i>H<sub>a</sub></i>
       staan dat het ene gem. groter is dan het andere:
       <blockquote>
       &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> &ge; &mu;<sub>taalv./na-pub</sub>
       </blockquote>

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een niet-gestandaardiseerde toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Stel dat de verdeling van toetsresultaten niet-normaal blijkt
       te zijn, maar dat je meer dan 100 proefpersonen in beide
       categorieën hebt.  Verandert dat iets in de opzet van je
       studie?
    C:
       - |-
         In dit geval zou men de <i>z</i>-toets moeten toepassen
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor gepaarde data
         moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor onafhankelijke
         steekproeven moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men een andere toets dan de bovengenoemde
         moeten toepassen.
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.1
    E: |-
       Mits de steekproefgrootte boven 40 is mag men <i>t</i>-procedures
       gebruiken, zelfs als de verdeling duidelijk scheef is.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een niet-gestandaardiseerde toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Stel dat de verdeling van toetsresultaten niet-normaal blijkt
       te zijn, en dat je slechts 10 proefpersonen in iedere
       categorie hebt.  Verandert dat iets in de opzet van je
       studie?
    C:
       - |-
         In dit geval zou men de <i>z</i>-toets moeten toepassen
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor gepaarde data
         moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor onafhankelijke
         steekproeven moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men een andere toets moeten gebruiken.
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.1
    E: |-
       Bij een steekproefgrootte van beneden de 15 moeten de verdelingen
       bij benadering normaal zijn.

  -
    T: |-
       <b>Variant van de vorige vraag.</b>
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en nu blijkt er wel een gestandaardiseerde toets
       beschikbaar te zijn met bekende &sigma; (populatie standaardafwijking).<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8,2
       <tr><td>16<td>frans<td>3,9
       <tr><td>12<td>engels<td>8,0
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       De (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score vindt net zoals
       eerder plaats: Men splits de leeftijd in twee groepen
       op, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.
    Q: |-
       Welke statistische toets is toepasbaar?
    C:
       - |-
         <i>z</i>-toets
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         Hiervoor is een andere soort toets nodig.
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.1 en 5.2
    E: |-
       Men vergelijkt gemiddelden waar de populatie standaardafwijking
       bekend is, dus <i>z</i>-toets.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij een eerdere vraag in week 2.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Als het gem. resultaat voor scholieren die het programma volgden,
       op 86,5 ligt, wat is dan je conclusie?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af en accepteren <i>H<sub>a</sub></i>.
         Het programma is wel degelijk van invloed.
       - |-
         We handhaven <i>H</i><sub>0</sub>.  Er is onvoldoende
         bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.
       - |-
         Dit is een grensgeval dat we over moeten doen om tot een duidelijke conclusie
         te komen.
       - |-
         Men moet nagaan of sommige gegevens niet genegeerd mogen worden.
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2 en 1.3
    E: |-
       De waarde 86,5 ligt 1,5 standaardfouten boven het populatiegem. (85),
       dus <i>z</i>= 1,5.   Volgens tabel A ligt 0,9332 van de verdeling
       lager.  De kans dat <i>z</i> op basis van toeval zo hoog of hoger
       zou zijn is 0,0668.  Dit is ook de kans dat men een zo afwijkende
       steekproef zou
       zien als er niets bijzonders aan de hand is met het programma.
       (<i>H</i><sub>0</sub>). Omdat de kans groter is dan 0,05 hebben
       we onvoldoende reden om
       <i>H</i><sub>0</sub> af te wijzen.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Als het gem. resultaat voor scholieren die het programma volgden,
       op 85,9 ligt, wat concludeer je dan?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af en accepteren <i>H<sub>a</sub></i>.
         Het programma is wel degelijk van invloed.
       - |-
         We handhaven <i>H</i><sub>0</sub>.  Er is onvoldoende
         bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.
       - |-
         Dit is een grensgeval dat we over moeten doen om tot een duidelijke conclusie
         te komen.
       - |-
         Ik ga deze cursus volgend jaar nog eens volgen.
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2 en 1.3
    E: |-
       De waarde 85,9 ligt 0,9 standaardfouten boven het populatiegem. (85),
       dus <i>z</i>= 0,9.   Volgens tabel A ligt 0,8159 van de verdeling
       lager.  De kans dat <i>z</i> op basis van toeval zo hoog of hoger
       zou zijn is 0,1841. Dit is ook de kans dat men een zo afwijkende steekproef zou
       zien als er niets bijzonders aan de hand is met het programma.
       (<i>H</i><sub>0</sub>). Omdat de kans groter is dan 0.05, hebben we
       onvoldoende reden om
       <i>H</i><sub>0</sub> af te wijzen.

  -
    Q: |-
       Een statistische procedure is <i>robuust</i> dan en dan alleen
    C:
       - |-
         als de berekeningen ongevoelig zijn voor afwijkingen van de
         nodige veronderstellingen.
       - |-
         als de procedure op de <i>t</i>-verdeling berust.
       - |-
         als de berekeningen redelijk simpel zijn, en daarom niet foutgevoelig.
       - |-
         als men de procedure zeer vaak mag toepassen.
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.1

  -
    Q: |-
       Het tentamen over gespreksanalyse heeft normaalverdeelde resultaten met een
       gemiddelde van 50.  75% van de tentamencijfers lagen
       tussen 40 en 60.  Hoe groot was de sd (ongeveer)?
    C:
       - |-
         kleiner dan 10
       - |-
         groter dan 10
       - |-
         ongeveer 10
       - |-
         het antwoord is niet uit deze informatie af te leiden
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.3
    E: |-
       Bij een normale verdeling weet men dat 68% van de gegevens binnen
       één sd van het gem. liggen:
       <blockquote>
       1 sd = 68%
       </blockquote>
       daaruit volgt:
       <blockquote>
       1 sd &lt; 75%
       </blockquote>
       gegeven:
       <blockquote>
       75% = 10
       </blockquote>
       dus:
       <blockquote>
       1 sd &lt; 10
       </blockquote>

4:

  -
    T: |-
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van een bedrijf, één waarin de klant
       op de site persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat
       hij eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je deelt alle klanten op een
       aselecte manier in een van de twee groepen, de helft in de ene en
       de helft in de andere, en je bekijkt hoe positief klanten
       reageren (hoeveel ze kopen) nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Laten we &mu;<sub>web</sub> c.q. &mu<sub>e-mail</sub> gebruiken
       voor de gem. koopsommen van de klanten die op het web resp. per
       e-mail worden benaderd. Hoe zou men de hypothesen formuleren?
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>web</sub> = &mu<sub>e-mail</sub> <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>web</sub> &ne; &mu<sub>e-mail</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>web</sub> = &mu<sub>e-mail</sub> <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>web</sub> &ge; &mu<sub>e-mail</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>web</sub> = &mu<sub>e-mail</sub> <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>web</sub> &le; &mu<sub>e-mail</sub>
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       In de beschrijving staat geen vermoeden over welke manier beter
       zou zijn.  Dit is dus een tweezijdige vraag.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe positief klanten
       reageren (hoeveel ze kopen) nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Welke variabelen zou je hiervoor willen definieren?
    C:
       - |-
         Klantnummer (nominaal) en koopsom (numeriek).
       - |-
         Contactmanier (web versus e-mail) en koopsom (numeriek).
       - |-
         Contactmanier (web versus e-mail), koopsom (numeriek) en reactie (positief versus
         negatief).
       - |-
         Alle bovengenoemde variabelen.
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1 (1.0)
    E: |-
       Klantnummer is overbodig -- we identificeren de klant niet,
       ook als hij meerdere keren terugkomt.  We noemden ook dat we
       de koopsom gebruiken als indicatie of de reactie positief of
       negatief was.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe positief klanten
       reageren (hoeveel ze kopen) nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Welke <i>vertekeningen</i> zouden in deze opzet kunnen voorkomen?
    C:
       - |-
         Misschien kopen mensen meer als ze op een website persoonlijk
         worden begroet.
       - |-
         Misschien kopen mensen die naar de website gaan gem. meer
         dan willekeurige mensen in het klantenbestand.
       - |-
         Misschien irriteren ongevraagde e-mails de klanten.
       - |-
         Alle bovengenoemde variabelen.
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 3.4
    E: |-
       Het valt zeker te verwachten dat mensen die uit eigen
       beweegredenen naar een commerciële website gaan meer kopen
       dan mensen die er niet naartoe gaan.
       Dat de groet op de website bevorderend zou zijn is juist een
       hypothese die we toetsen, dus geen vertekenende variabele.
       Dat e-mail de klant zou kunnen irriteren is inherent aan het
       gebruik van e-mail, en ligt dus besloten in een hypothese
       die we toetsen, en is dus ook geen vertekenende variabele.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van je bedrijf, één waarna de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarna klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe positief klanten
       reageren (hoeveel ze kopen) nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Welke toets komt hier in aanmerking?
    C:
       - |-
         &chi;&sup2;
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         <i>z</i>-toets
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M, 7.2
    E: |-
       Hoeveel men koopt is een numerieke variabele.  Dus vergelijkt
       men gemiddelden van twee verschillende groepen in een situatie
       waar geen standaarddeviatie van de populatie beschikbaar is.

  -
    T: |-
       (Voortbordurend op de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Net zoals
       boven deel je alle klanten op een aselecte manier in een van de
       twee groepen, de helft in de ene en de helft in de andere.
       Je wilt niet alleen
       kijken hoeveel men koopt, omdat klantenbinding inhoudt dat men
       het contact in stand houdt zelfs in perioden waarin de klant niks
       wil kopen.  Je wilt dus <i>ook</i> vergelijken hoe vaak klanten
       terugkomen als ze op deze manieren worden benaderd, d.w.z. nadat
       ze begroet werden of een e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Op welke manier kan je de onderzoeksvraag concretiseren?
    C:
       - |-
         Vergelijk <i>percentage</i> terugkomers onder de twee condities
         web-begroeting ofwel e-mailbericht.
       - |-
         Vergelijk <i>aantal</i> terugkomers onder de twee condities
         web-begroeting ofwel e-mailbericht
       - |-
         1 én 2 zijn allebei redelijke concretiseringen.
       - |-
         Vergelijk of het netverkeer bij je site in het geheel omhoog gaat.
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M, 5.1
    E: |-
       Bij de 50/50-verdeling in steekproeven komen antwoorden 1 en 2
       op hetzelfde neer.  Antwoord 4 gaat aan de vergelijking voorbij.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van een bedrijf, één waarin de klant
       op de site persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat
       hij eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je deelt alle klanten op een
       aselecte manier in een van de twee groepen, de helft in de ene en
       de helft in de andere, en je bekijkt hoe vaak klanten
       terugkomen nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Laten we f<sub>web</sub> c.q. f<sub>e-mail</sub> gebruiken
       voor het gem. aantal (frequentie) terugkerende klanten die via
       het web resp. per e-mail worden benaderd, f<sub>all</sub> voor het
       aantal alle terugkerende klanten, en
       p<sub>web</sub>, p<sub>e-mail</sub> resp. p<sub>all</sub>
       voor de corresponderende percentages.
       <p>
       Hoe zou men de hypothesen formuleren?
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: f<sub>web</sub> = f<sub>e-mail</sub> <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: f<sub>web</sub> &ne; f<sub>e-mail</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: p<sub>web</sub> = p<sub>e-mail</sub> <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: p<sub>web</sub> &ne; p<sub>e-mail</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: f<sub>web</sub> = f<sub>all</sub> <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: f<sub>web</sub> &ne; f<sub>all</sub>
       - |-
         Óf 1 óf 2.
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       Net zoals in vraag 5, kan men bij gelijk grote
       steekproeven óf het aantal óf het percentage positieve reacties tellen.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe vaak klanten
       terugkomen nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Welke variabelen zou je hiervoor willen definieren?
    C:
       - |-
         Klantnummer (nominaal) en wel-of-niet terugkomende (nominaal).
       - |-
         Contactmanier (web versus e-mail) en wel of niet terugkomend (nominaal).
       - |-
         Contactmanier (web versus e-mail), koopsom (numeriek) en wel of niet
         terugkomend (nominaal).
       - |-
         Alle bovengenoemde variabelen.
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1 (1.0)
    E: |-
       Klantnummer is overbodig -- we identificeren de klant niet,
       ook als hij meerdere keren terugkomt.  De koopsom werd boven
       gebruikt, maar niet <i>hiervoor</i>, d.w.z. om te zien hoe vaak
       klanten terugkomen.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe vaak klanten
       terugkomen nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Welke <i>vertekeningen</i> zouden in deze opzet kunnen voorkomen?
    C:
       - |-
         Misschien komen mensen vaker terug als ze op een website persoonlijk
         worden begroet.
       - |-
         Misschien zijn mensen die naar de website gaan juist de mensen
         die er sowieso vaker heen gaan, en dan waren ze er ook zonder webbegroeting
         vaker heen gegaan.
       - |-
         Misschien hoeven mensen die net bij een site langskomen niet zo
         snel terug te keren.  Dan zou de groep die de webbegroeting krijgt
         juist minder snel terugkomen.
       - |-
         2 én 3
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 3.4
    E: |-
       Het is zeker te verwachten dat mensen die uit eigen beweegredenen
       naar een website gaan ook de mensen zijn die vaker terugkeren.
       Dat de groet op de website bevorderend zou zijn is juist de
       hypothese die we toetsen dus geen vertekenende variabele, en het is
       ook niet uit te sluiten dat mensen die net bij een bepaalde site
       waren minder snel terug zullen komen.

  -
    T: |-
       (Deels hetzelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe vaak klanten
       terugkomen nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen,
       en je vermoedt een mogelijkerwijs vertekenende factor, nl.
       het tijdstip van het laatste bezoek.  Mensen zouden niet snel
       teruggaan naar de site als ze hem kort geleden hebben bezocht.
    Q: |-
       Hoe zou men deze factor kunnen verkennen?
    C:
       - |-
         Door middel van een tijdreeksgrafiek waarin het aantal bezoekers
         per dag wordt getoond.
       - |-
         Gesegmenteerde staafdiagrammen waarin de groep met webgroet en de
         groep met e-mail t.a.v. hun bezoekpatroon worden vergeleken.
       - |-
         Doosdiagrammen naast elkaar waarin men voor de twee groepen ziet
         hoe lang de tijd tussen bezoeken is per gebruiker.
       - |-
         Al de bovengenoemde middelen zouden een rol kunnen spelen.
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1.1-1.2
    E: |-
       De gesuggereerde tijdreeksgrafiek (1) laat alleen aantallen zien, geen
       individueel gedrag.  Het gaat niet om (2) de vergelijking tussen de
       twee groepen, maar (3) de verdeling van hoe lang geleden het laatste
       bezoek was is daarentegen wel de moeite waard.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe vaak klanten
       terugkomen nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Welke statische toets komt hiervoor in aanmerking?
    C:
       - |-
         Men mag de percentages vergelijken d.m.v. de <i>t</i>-toets,
         mits men de standaardafwijking op basis van de binomiale verdeling
         afleidt.
       - |-
         De &chi;&sup2;-toets van onafhankelijkheid.
       - |-
         De tekentoets waarbij terugkomend positief is en niet terugkomend
         negatief.
       - |-
         Alle bovengenoemde toetsen zijn mogelijk.
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 5.1, 7.1, 8.2, 9
    E: |-
       Dit is inderdaad een verwarrende situatie.  Een voordeel van
       de aanpak d.m.v. percentages en de <i>t</i>-toets is dat men
       relatief helder kan zeggen hoe groot een eventueel effect is
       in termen van percentuele verschillen en ook standaardafwijkingen.

  -
    T: |-
       (Deels hetzelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe vaak klanten
       terugkomen nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
       Je kiest voor de aanpak waar men de percentages vergelijkt
       d.m.v. de <i>t</i>-toets.
    Q: |-
       Hoeveel gegevens zijn nodig om de analyse d.m.v. een <i>t</i>-toets
       over de percentages verantwoord uit te voeren?
    C:
       - |-
         Minimaal 15 als er uitschieters zijn of andere tekens van een
         niet-normale verdeling.
       - |-
         Minimaal 10 terugkomers en niet-terugkomers in beide
         categorieën.
       - |-
         Minimaal 40 als er grote scheefheid in de verdeling zit.
       - |-
         Alle bovengenoemde beperkingen zijn belangrijk.
    A: 2
    I: |-
       Zie overheadsheets "Comparing Proportions", p. 10.
    E: |-
       Het heeft geen zin om over scheefheid of uitschieters te spreken
       in deze toepassing van de <i>t</i>-toets want het gaat alleen
       om de informatie of men wel of niet terugkomt -- geen numerieke
       data.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je vergelijkt twee technieken om klantenbinding te verbeteren
       op basis van de website van jouw bedrijf, één waarin de klant
       persoonlijk wordt begroet op basis van een formulier dat hij
       eerder invulde, en één waarin klanten eens in de drie maanden
       een e-mail van het bedrijf krijgen.  Je bekijkt hoe vaak klanten
       terugkomen nadat ze óf de nieuwe site met
       begroeting hebben gezien óf nadat ze de e-mail hebben ontvangen.
    Q: |-
       Een geschikte grafiek om het effect te tonen van de maatregels
       ten behoeve van klantenbinding is de volgende:
    C:
       - |-
         histogrammen naast elkaar
       - |-
         doosdiagrammen naast elkaar
       - |-
         normaalkwantielplot
       - |-
         Géén van de bovengenoemde grafieken.
    A: 4
    E: |-
       Het gaat hier in wezen om twee cijfers, het aantal terugkerende
       klanten die e-mail ofwel een webbegroeting ontvingen (of het percentage).
       Iedere grafiek is overkill.

  -
    Q: |-
       Als de proportionele verhoudingen tussen de frequentie van
       kwalitatieve variabelen sterk veranderen wanneer men gegevens
       samenvoegt ("aggregeert"), is er sprake van de <span class="sc">paradox van
       Simpson</span>. In zulke situaties is er sprake van één of meer
       verborgen variabelen.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1
    I: |-
       M&amp;M 2.6
    E: |-
       Bij verdere analyse kan het altijd blijken dat schijnbaar
       belangrijke factoren misleidend waren.

  -
    Q: |-
       Het tentamen over gespreksanalyse heeft normaal
       verdeelde resultaten met een
       gemiddelde van 50.  75% van de tentamencijfers lagen
       tussen 40 en 60.  Hoe groot was de sd (ongeveer)?
    C:
       - |-
         kleiner dan 10
       - |-
         groter dan 10
       - |-
         ongeveer 10
       - |-
         het antwoord is niet van deze informatie af te leiden
    A: 1
    I: |-
       M&amp;M 1.3
    E: |-
       Bij een normale verdeling is 68% van de data binnen één
       standaardafwijking van het centrum.  Die moet dan kleiner
       dan 10 zijn in dit geval.  Anders beredeneerd: als 68% van
       de gevallen binnen één sd ligt, ligt 75% binnen meer dan
       een sd.

  -
    T: |-
       Je leest in een vakblad dat men een experiment uitvoerde om te
       toetsen of dyslexie voorspelbaar was aan de hand van evt.
       leesproblemen bij ouders.  De nulhypothese, dat er geen verhouding
       zou zijn, kon door middel van een Spearman-rangcorrelatie
       verworpen worden, waarbij p &le; 0.02.
    Q: |-
       Wat mag men verder concluderen?
    C:
       - |-
         Dat 2% van de data verenigbaar was met de nulhypothese.
       - |-
         Dat het resultaat significant is op het niveau &alpha; = 0.01
       - |-
         Dat het resultaat significant is op het niveau &alpha; = 0.05
       - |-
         Dat het resultaat helaas niet statistisch significant is.
    A: 3
    I: |-
       M&amp;M 6.2
    E: |-
       Antwoord (1) leidt misschien tot vragen.  Het zou correct zijn als
       er stond "dat de kans op de steekproefgegevens maar 2% is, mits er
       inderdaad geen verband was tussen dyslectische kinderen en leesproblemen
       bij de ouders".

5:

  -
    T: |-
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen
       moedertaal en syntactische fouten in het Nederlands van buitenlanders.
       Je onderscheidt drie soort fouten:
       <ol>
       <li>zelfstandig naamwoord zonder aanwijzend voornaamwoord:
       <em>ik vind [dit] meisje leuk</em>
       <li>positie van het werkwoord in hoofdzinnen:
       <em>ik heb gegeten de appel</em>
       <li>positie van het werkwoord in bijzinnen:
       <em>de man die at de appel...</em>
       </ol>
       Je hebt ook data over hoe vaak deze fouten voorkomen in vijf groepen
       van anderstaligen: Engels (12 studenten), Duits (9), Japans (5),
       Russisch (4), en Spaans (4).
    Q: |-
       Welke toets komt hier in aanmerking?
    C:
       - |-
         &chi;&sup2;
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         <i>z</i>-toets
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1
    E: |-
       Men toetst of de nominale variabele "foutsoort" afhankelijk is
       van de nominale variabele "moedertaal van de spreker".

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen
       moedertaal en syntactische fouten in het Nederlands van buitenlanders.
       Je onderscheidt drie soort fouten:
       <ol>
       <li>zelfstandig naamwoord zonder aanwijzend voornaamwoord:
       <em>ik vind [dit] meisje leuk</em>
       <li>positie van het werkwoord in hoofdzinnen:
       <em>ik heb gegeten de appel</em>
       <li>positie van het werkwoord in bijzinnen:
       <em>de man die at de appel...</em>
       </ol>
       Je hebt ook data over hoe vaak deze fouten voorkomen in vijf groepen
       van anderstaligen: Engels (12 studenten), Duits (9), Japans (5),
       Russisch (4), en Spaans (4).
    Q: |-
       Identificeer één variabele en zijn waarden.
    C:
       - |-
         moedertaal: &le; 5
       - |-
         moedertaal: wel of niet met lidwoorden
       - |-
         ervaring: aantal jaren in Nederland
       - |-
         moedertaal: Engels, Duits, ...
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 1 (1.0)
    E: |-
       (1-3) hebben niks met de vraag te maken.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen
       moedertaal en syntactische fouten in het Nederlands van buitenlanders.
       Je onderscheidt drie soort fouten:
       <ol>
       <li>zelfstandig naamwoord zonder aanwijzend voornaamwoord:
       <em>ik vind [dit] meisje leuk</em>
       <li>positie van het werkwoord in hoofdzinnen:
       <em>ik heb gegeten de appel</em>
       <li>positie van het werkwoord in bijzinnen:
       <em>de man die at de appel...</em>
       </ol>
       Je hebt ook data over hoe vaak deze fouten voorkomen in vijf groepen
       van anderstaligen: Engels (12 studenten), Duits (9), Japans (5),
       Russisch (4), en Spaans (4).
    Q: |-
       Formuleer <i>H</i><sub>0</sub> en <i>H<sub>a</sub></i>.
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: foutsoorten zijn onafhankelijk van moedertaal<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: foutsoorten zijn afhankelijk van moedertaal
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>Eng</sub> = &mu<sub>Dts</sub> = ... (enz.) <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>Eng</sub> &ne; &mu<sub>Dts</sub> &ne; ... (enz.)
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: Eng = Dts = ... (enz.) <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: Eng &ne; Dts &ne; ... (enz.)
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>Eng</sub> = &mu<sub>Dts</sub> = ... (enz.) <br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>Eng</sub> &ge; &mu<sub>Dts</sub> &ge; ... (enz.)
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1
    E: |-
       Natuurlijk behoren hypotheses over gemiddelden geen rol te spelen in
       een studie met nominale gegevens.  Het is onduidelijk wat (3) überhaupt
       betekent.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen
       moedertaal en syntactische fouten in het Nederlands van buitenlanders.
       Je onderscheidt drie soort fouten:
       <ol>
       <li>zelfstandig naamwoord zonder aanwijzend voornaamwoord:
       <em>ik vind [dit] meisje leuk</em>
       <li>positie van het werkwoord in hoofdzinnen:
       <em>ik heb gegeten de appel</em>
       <li>positie van het werkwoord in bijzinnen:
       <em>de man die at de appel...</em>
       </ol>
       Je hebt ook data over hoe vaak deze fouten voorkomen in vijf groepen
       van anderstaligen: Engels (12 studenten), Duits (9), Japans (5),
       Russisch (4), en Spaans (4).
    Q: |-
       Is de toets een- of tweezijdig?
    C:
       - |-
         eenzijdig
       - |-
         tweezijdig
       - |-
         onvoldoende informatie
       - |-
         irrelevante vraag
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M 9.1 (en 6.2)
    E: |-
       Voor de goede orde merken we dat de vraag zoals die is gesteld vraagt
       naar een <i>verhouding</i>, en noch bijzonder hoge/lage waarden
       noch bijzonder extreme waarden  voorspelt.  Daarom "irrelevant".  Ook de opzet
       met &chi;&sup2; kijkt naar afwijkende patronen die in sommige
       gevallen afwijkend hoog zijn en in andere gevallen in dezelfde tabel
       afwijkend laag.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen
       moedertaal en syntactische fouten in het Nederlands van buitenlanders.
       Je onderscheidt drie soort fouten:
       <ol>
       <li>zelfstandig naamwoord zonder aanwijzend voornaamwoord:
       <em>ik vind [dit] meisje leuk</em>
       <li>positie van het werkwoord in hoofdzinnen:
       <em>ik heb gegeten de appel</em>
       <li>positie van het werkwoord in bijzinnen:
       <em>de man die at de appel...</em>
       </ol>
       Je hebt ook data over hoe vaak deze fouten voorkomen in vijf groepen
       van anderstaligen: Engels (12 studenten), Duits (9), Japans (5),
       Russisch (4), en Spaans (4).
    Q: |-
       Hoeveel vrijheidsgraden zullen er zijn?
    C:
       - |-
         14
       - |-
         33
       - |-
         8
       - |-
         irrelevant
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1
    E: |-
       Altijd (r - 1)(c - 1) waar r het aantal rijen, en c het aantal
       kolommen is.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen
       moedertaal en syntactische fouten in het Nederlands van buitenlanders.
       Je onderscheidt drie soort fouten:
       <ol>
       <li>zelfstandig naamwoord zonder aanwijzend voornaamwoord:
       <em>ik vind [dit] meisje leuk</em>
       <li>positie van het werkwoord in hoofdzinnen:
       <em>ik heb gegeten de appel</em>
       <li>positie van het werkwoord in bijzinnen:
       <em>de man die at de appel...</em>
       </ol>
       Je hebt ook data over hoe vaak deze fouten voorkomen in vijf groepen
       van anderstaligen: Engels (12 studenten), Duits (9), Japans (5),
       Russisch (4), en Spaans (4).
    Q: |-
       Waarop moet men verder letten in de opzet van de studie?
    C:
       - |-
         [a] dat verdelingen ongeveer normaal zijn
       - |-
         [b] dat men alleen fouten telt die onafhankelijk
         van elkaar optreden
       - |-
         [a] en [b]
       - |-
         dat de verdelingen niet extreem asymmetrisch
         zijn
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1-9.2
    E: |-
       Het is uiteraard onzin om van normale verdelingen van nominale
       variabelen te spreken (1). Asymmetrie hoeft geen probleem te zijn.

  -
    Q: |-
       Welke soort grafiek is geschikt om de invloed van moedertaal op
       foutsoort aan te tonen?
    C:
       - |-
         histogrammen naast elkaar
       - |-
         doosdiagrammen naast elkaar
       - |-
         normaalkwantielplot
       - |-
         kruistabel
    A: 1
    I: |-
       Zie overhead sheets, &chi;&sup2;
    E: |-
       Doosdiagrammen en normaalkwantielplots zijn alleen zinvol
       bij numerieke variabelen, en een kruistabel is geen grafiek.

  -
    Q: |-
       &chi;&sup2; wordt vaak toegepast om na te gaan of
       twee nominale variabelen vergelijkbaar zijn in verdeling.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1-9.2
    E: |-
       Nee, de vraag is of de ene variabele afhankelijk is van de andere.
       Misschien verwarrend als men bedenkt dat men wél kijkt of de reeks
       in de ene rij proportioneel vergelijkbaar is met de reeks in de
       andere. Maar dit gaat dan niet om vergelijkbaarheid van de
       variabelen, echter om de deelverdelingen t.a.v. de verschillende
       waarden van de ene variabele.

  -
    Q: |-
       Een kruistabel wordt onder de loep genomen om de hypothese
       te toetsen dat de rij- en kolomclassificaties onafhankelijk zijn.
       Er zijn 3 rijen en 4 kolommen.  Hoeveel vrijheidsgraden
       zijn er t.a.v. een &chi;&sup2;-toets?
    C:
       - |-
         11
       - |-
         12
       - |-
         n - 1
       - |-
         6
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1
    E: |-
       Altijd (r - 1)(c - 1) waar r het aantal rijen, en c het aantal
       kolommen is.

  -
    Q: |-
       Als het blijkt dat er te weinig gegevens in een cel bij een
       &chi;&sup2;-ontwerp zijn, wat moet men met de gegevens in die cel
       doen?
    C:
       - |-
         De gegevens in die cel helemaal verwijderen.
       - |-
         De hele rij of kolom verwijderen waarin te weinig gegevens staan.
       - |-
         Kijken of men een andere kolom of rij met de actuele (waar de
         cel met te weinig gegevens staat) te combineren valt zodat er
         een andere reeks van waarden ontstaat.
       - |-
         2 of 3, mits men de onderzoeksvraag op deze manier steeds stellen
         kan.
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1

  -
    Q: |-
       Je bent genoodzaakt om categorieën samen te voegen in een complexe
       toepassing van  &chi;&sup2; zodat je maar 2 rijen en 3 kolommen gebruikt.
       Stelling: in deze situatie is de correctie van Yate van toepassing.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 2
    I: |-
       Zie M&amp;M, 9.1
    E: |-
       Yates correctie is alleen van toepassing bij 2x2-tabellen waar
       bovendien de celgroottes beneden de 30 vallen.

  -
    T: |-
       Je moet de resultaten van een voorlichtingsprogramma in een bedrijf met
       100 medewerkers onderzoeken.  Er werd gezegd dat medewerkers die
       aan het programma deel hebben genomen beter geïnformeerd zouden zijn.
       <p>
       Er is een toets beschikbaar (met gem. 75 en sd 30) om dit te
       meten.  Men is overeengekomen dat alleen metingen in de hoogste 5%
       bewijs zullen leveren voor de effectiviteit van het programma.  Alle
       medewerkers in het bedrijf nemen aan de toets deel.
    Q: |-
       Identificeer de nulhypothese en het alternatief.
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: het geïnformeerd zijn is onafhankelijk van het programma<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: het geïnformeerd zijn is afhankelijk van het programma
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>alg.</sub> = &mu;<sub>prog+</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>alg.</sub> &ne; &mu;<sub>prog+</sub><br>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: <i>m</i><sub>alg.</sub> = <i>m</i><sub>prog+</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: <i>m</i><sub>alg.</sub> &ne; <i>m</i><sub>prog+</sub><br>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>alg.</sub> = &mu;<sub>prog+</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>alg.</sub> &le; &mu;<sub>prog+</sub><br>
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       Hypothesen gaan over populaties, niet over steekproeven, en de vraag is
       helder eenzijdig.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een voorlichtingsprogramma in een bedrijf met
       100 medewerkers onderzoeken.  Er werd gezegd dat medewerkers die
       aan het programma deel hebben genomen beter geïnformeerd zouden zijn.
       <p>
       Er is een toets beschikbaar (met gem. 75 en sd 30) om dit te
       meten.  Men is overeengekomen dat alleen metingen in de hoogste 5%
       bewijs zullen leveren voor de effectiviteit van het programma.  Alle
       medewerkers in het bedrijf nemen aan de toets deel.
    Q: |-
       Welke toets moet je toepassen?
    C:
       - |-
         &chi;&sup2;
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         <i>z</i>-toets
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       We toetsen gemiddelden met een toets met bekende standaardafwijking.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een voorlichtingsprogramma in een bedrijf met
       100 medewerkers onderzoeken.  Er werd gezegd dat medewerkers die
       aan het programma deel hebben genomen beter geïnformeerd zouden zijn.
       <p>
       Er is een toets beschikbaar (met gem. 75 en sd 30) om dit te
       meten.  Men is overeengekomen dat alleen metingen in de hoogste 5%
       bewijs zullen leveren voor de effectiviteit van het programma.  Alle
       medewerkers in het bedrijf nemen aan de toets deel.
    Q: |-
       Een normaalkwantieldiagram toont aan dat de verdeling van scores
       in de steekproef sterk afwijkt van normaal. Welke toets moet je
       toepassen?
    C:
       - |-
         Mann-Whitney (Wilcoxon-rangsomtoets)
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         <i>z</i>-toets
    A: 4
    I: |-
       Zie M&amp;M, 6.2
    E: |-
       We toetsen gemiddelden met een toets met bekende standaardafwijking.
       De normaliteit is interessant, maar geen vereiste.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een voorlichtingsprogramma in een bedrijf met
       100 medewerkers onderzoeken.  Er werd gezegd dat medewerkers die
       aan het programma deel hebben genomen beter geïnformeerd zouden zijn.
       <p>
       Er is een toets beschikbaar (met gem. 75 en sd 30) om dit te
       meten.  Men is overeengekomen dat alleen metingen in de hoogste 5%
       bewijs zullen leveren voor de effectiviteit van het programma.  Alle
       medewerkers in het bedrijf nemen aan de toets deel.
    Q: |-
       Men wil weten hoe hoog het gem. van de groep moet zijn om het bewijs
       te leveren.  Welke score is nodig?
    C:
       - |-
         124,5
       - |-
         49,5
       - |-
         80
       - |-
         1,96
    A: 3
    I: |-
       Zie M&amp;M, 5.2
    E: |-
       We toetsen gemiddelden van steekproeven, dus mogen we (30/&radic;100)
       i.p.v. 30 (&sigma;) gebruiken om een <i>z</i>-score voor de
       steekproef af te leiden.  3 keer 1.65 = 5.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een voorlichtingsprogramma in een bedrijf met
       100 medewerkers onderzoeken.  Er werd gezegd dat medewerkers die
       aan het programma deel hebben genomen beter geïnformeerd zouden zijn.
       <p>
       Er is een toets beschikbaar (met gem. 75 en sd 30) om dit te
       meten.  Men is overeengekomen dat alleen metingen in de hoogste 5%
       bewijs zullen leveren voor de effectiviteit van het programma.  Alle
       medewerkers in het bedrijf nemen aan de toets deel.
    Q: |-
       Het gem. resultaat voor deze groep ligt bij 120,1.
       Wat moet de conclusie zijn?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af en accepteren <i>H<sub>a</sub></i>.
         Het programma informeert effectief.
       - |-
         We handhaven <i>H</i><sub>0</sub>.  Er is onvoldoende
         bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.
       - |-
         Dit is een grensgeval dat we over moeten doen
         om tot een duidelijke conclusie te komen.
       - |-
         Dit is een grensgeval.  We moeten de afwijkende
         scores nader onder de loep nemen.
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 5.2
    E: |-
       Eigenlijk is het resultaat zo hoog dat men het moet wantrouwen,
       hetgeen geen optie in de antwoordlijst is.  Maar het is een ongelooflijk
       sterk bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een voorlichtingsprogramma in een bedrijf met
       100 medewerkers onderzoeken.  Er werd gezegd dat medewerkers die
       aan het programma deel hebben genomen beter geïnformeerd zouden zijn.
       <p>
       Er is een toets beschikbaar (met gem. 75 en sd 30) om dit te
       meten.  Men is overeengekomen dat alleen metingen in de hoogste 5%
       bewijs zullen leveren voor de effectiviteit van het programma.  Alle
       medewerkers in het bedrijf nemen aan de toets deel.
    Q: |-
       Het blijkt later dat sommige mensen in de steekproef bij interne
       communicatie in het bedrijf werkten.  Ze waren op de hoogte
       van het programma en van de studie.  Hoe zie je deze situatie?
    C:
       - |-
         Deze mensen mogen niet meetellen in de steekproef.
         Er is sprake van een verborgen variabele.
       - |-
         Als de steekproef aselect werd gekozen, dan mocht
         de studie ook in deze vorm uitgevoerd worden.
       - |-
         Juridische actie tegen deze saboteurs is dan
         aan de orde.
       - |-
         We vermelden deze mensen in het verslag, maar
         zien geen behoefte om de analyse aan te passen.
    A: 1
    I: |-
       Zie M&amp;M, 5.2 <i>et passim</i>.
    E: |-
       Zo'n effect trekt het experiment in twijfel.  Uiteraard moet
       men in de analyse proberen van een zuivere vergelijking uit te gaan.

6:

  -
    T: |-
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een gestandaardiseerde toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Welke statistische toets is toepasbaar?
    C:
       - |-
         &chi;&sup2;
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         Mann-Whitney (Wilcoxon-rangsomtoets)
    A: 3

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een gestandaardiseerde toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Formuleer <i>H</i><sub>0</sub> en <i>H<sub>a</sub></i>.
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: taalvaardigheid is onafhankelijk van leeftijd<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: taalvaardigheid is afhankelijk van leeftijd
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> = &mu;<sub>taalv./na-pub</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> &ne; &mu;<sub>taalv./na-pub</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: voor-pub = na-pub<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: voor-pub &ne; na-pub
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> = &mu;<sub>taalv./na-pub</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>taalv./voor-pub</sub> &ge; &mu;<sub>taalv./na-pub</sub>
    A: 4

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een gestandaardiseerde toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Stel dat de verdeling van toetsresultaten niet-normaal blijkt
       te zijn, maar dat je meer dan 100 proefpersonen in beide
       categorieën hebt.  Verandert dat iets in de opzet van je
       studie?
    C:
       - |-
         In dit geval zou men &chi;&sup2; moeten toepassen
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor gepaarde data
         moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor onafhankelijke
         steekproeven moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men de Mann-Whitney (Wilcoxon-rangsomtoets)
         moeten toepassen.
    A: 3

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je wilt kijken of er een belangrijke verhouding bestaat tussen leeftijd
       (wanneer wordt een taal geleerd) en de vaardigheid in een vreemde
       taal. Je hebt bijzondere belangstelling voor de vraag of de
       puberteit een grens is waarna taalverwerving minder succesvol
       verloopt.  Je hebt data over wanneer mensen beginnen met een bepaalde
       vreemde taal, en hoe hoog ze scoren op een gestandaardiseerde toets.<br>
       De data zien er als volgt uit:
       <p>
       <center>
       <table>
       <tr><td>10<td>engels<td>8
       <tr><td>16<td>frans<td>3
       <tr><td>12<td>engels<td>8
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       <tr><td align="center">.<td align="center">.<td align="center">.
       </table>
       </center>
       <p>
       Een (indirecte) toets van de verhouding leeftijd/score zou als volgt
       kunnen plaatsvinden: Men zou de leeftijd in twee groepen kunnen
       opsplitsen, <em>beneden</em> 14 en 14 <em>of ouder</em>, en dan toetsen
       of betere prestaties bij de jongere leeftijd wordt gevonden.  Ga ervan
       uit dat men op deze manier aan de slag gaat, en geef antwoorden op de
       volgende vragen.
    Q: |-
       Stel dat de verdeling van toetsresultaten niet-normaal blijkt
       te zijn, en dat je slechts 10 proefpersonen in iedere
       categorie hebt.  Verandert dat iets in de opzet van je
       studie?
    C:
       - |-
         In dit geval zou men &chi;&sup2; moeten toepassen
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor gepaarde data
         moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men de <i>t</i>-toets voor onafhankelijke
         steekproeven moeten toepassen.
       - |-
         In dit geval zou men de Mann-Whitney (Wilcoxon-rangsomtoets)
         moeten toepassen.
    A: 4

  -
    T: |-
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Identificeer de nulhypothese en het alternatief.
    C:
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: prestaties zijn onafhankelijk van programma<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: prestaties zijn afhankelijk van programma
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>prog-</sub> = &mu;<sub>prog+</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>prog-</sub> &ne; &mu;<sub>prog+</sub>
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: prog-  =   prog+<br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: prog- &ne; prog+
       - |-
         <i>H</i><sub>0</sub>: &mu;<sub>prog-</sub> = &mu;<sub>prog+</sub><br>
         <i>H<sub>a</sub></i>: &mu;<sub>prog-</sub> &le; &mu;<sub>prog+</sub>
    A: 4

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       De toetsingsgrootheid is het gemiddelde.  Is de toets
       een- of tweezijdig?
    C:
       - |-
         eenzijdig
       - |-
         tweezijdig
       - |-
         onvoldoende informatie
       - |-
         irrelevante vraag
    A: 1

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Welke toets moet je toepassen?
    C:
       - |-
         &chi;&sup2;
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         <i>z</i>-toets
    A: 4

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Als blijkt dat de gegevens in de steekproef in sterke mate niet-normaal
       verdeeld zijn, welke toets moet je dan toepassen?
    C:
       - |-
         <i>t</i>-toets voor gepaarde data
       - |-
         Mann-Whitney (Wilcoxon-rangsomtoets)
       - |-
         <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       - |-
         <i>z</i>-toets
    A: 4

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Als het gem. resultaat voor scholieren die het programma volgden,
       op 87,5 ligt, wat concludeer je dan?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af en accepteren <i>H<sub>a</sub></i>.
         Het programma is wel degelijk van invloed.
       - |-
         We handhaven <i>H</i><sub>0</sub>.  Er is onvoldoende
         bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.
       - |-
         Dit is een grensgeval dat we over moeten doen om tot een duidelijke conclusie te komen.
       - |-
         De afwijkende scores moeten nader onder de loep worden genomen.
    A: 1

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Als het gem. resultaat voor scholieren die het programma volgden,
       op 86,5 ligt, wat is dan je conclusie?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af en accepteren <i>H<sub>a</sub></i>.
         Het programma is wel degelijk van invloed.
       - |-
         We handhaven <i>H</i><sub>0</sub>.  Er is onvoldoende
         bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.
       - |-
         Dit is een grensgeval dat we over moeten doen om tot een duidelijke conclusie te komen.
       - |-
         Men moet nagaan of sommige gegevens niet genegeerd mogen worden.
    A: 2

  -
    T: |-
       (Zelfde als bij de vorige vraag.)
       Je moet de resultaten van een onderwijsprogramma onderzoeken.  Er is
       hiervoor een toets beschikbaar met gem. &mu;=85 en &sigma;=5.  Er
       werd gezegd dat prestaties hoger liggen voor scholieren die het
       programma hebben gevolgd. Je wilt nagaan of het programma
       daadwerkelijk een verbetering oplevert. Je neemt een aselecte
       steekproef van 25 scholieren die het programma volgden.
    Q: |-
       Als het gem. resultaat voor scholieren die het programma volgden,
       op 85,9 ligt, wat concludeer je dan?
    C:
       - |-
         We wijzen <i>H</i><sub>0</sub> af en accepteren <i>H<sub>a</sub></i>.
         Het programma is wel degelijk van invloed.
       - |-
         We handhaven <i>H</i><sub>0</sub>.  Er is onvoldoende
         bewijs tegen <i>H</i><sub>0</sub>.
       - |-
         Dit is een grensgeval dat we over moeten doen om tot een duidelijke conclusie te komen.
       - |-
         Ik ga deze cursus volgend jaar nog eens volgen.
    A: 2

  -
    Q: |-
       Je leest een artikel waarin wordt gemeld dat een resultaat
       werd geanalyseerd d.m.v. een Kruskal-Wallistoets en significant is
       op het niveau &alpha; = 0,005.  Dan is het resultaat ook significant
       op het niveau &alpha; = 0,01.
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1

  -
    Q: |-
       De nulhypothese in een <i>t</i>-toets voor onafhankelijke steekproeven
       heeft altijd de vorm &quot;Er is geen verschil tussen de (gemiddelden van
       de) populaties waaruit de steekproeven zijn gekozen.&quot;
    C:
       - |-
         Klopt
       - |-
         Klopt niet
    A: 1

  -
    Q: |-
       Je wilt d.m.v. een <i>t</i>-toets een schatting maken van de gemiddelde
       laadtijd voor webstekken die gebruik maken van Flash-animaties.  Je
       controleert de drukte van het netwerkverkeer, en laat 15 aselect
       gekozen webstekken toetsen.  Met welke <i>t</i>-waarde moet je verder werken om
       met een significantieniveau &alpha;=0,05 te werken?  (Een tabel is
       bijgevoegd.)
    C:
       - |-
         1,341
       - |-
         1,345
       - |-
         1,761
       - |-
         1,753
    A: 3

  -
    Q: |-
       Je bestudeert de aantrekkelijkheid van twee soorten webstekken voor
       jongeren -- met en zonder Flash-animaties.  Van elke groep worden 15
       webstekken aselect gekozen.  De nulhypothese voorspelt geen verschil in de
       groepen, wat je d.m.v. de <i>t</i>-toets kunt toetsen.  De hierbij gebruikte
       <i>t</i>-statistiek is afhankelijk van het aantal vrijheidsgraden in het
       ontwerp.  Om hoeveel vrijheidsgraden gaat het in dit geval?
    C:
       - |-
         14
       - |-
         28
       - |-
         15
       - |-
         29
    A: 1

  -
    Q: |-
       Een geschikte grafiek om het effect te tonen van de Flash-animaties op
       de aantrekkelijkheid is de volgende:
    C:
       - |-
         histogrammen naast elkaar
       - |-
         doosdiagrammen naast elkaar
       - |-
         normaalkwantielplot
       - |-
         kruisdiagram
    A: 2

...

#Local variables:
#coding: utf-8
#End:
