Comments on: Trouwen verlaagt criminaliteit

By: Sterke correlatie tussen criminaliteit en gescheiden inwoners

Sterke correlatie tussen criminaliteit en gescheiden inwoners — Tue, 01 Jun 2010 18:51:36 +0000

[...] Op dinsdag 18 augustus gepubliceerd op Sargasso.nl [...]

By: De welgestelden wisselen de VVD in voor D66 - Sargasso

De welgestelden wisselen de VVD in voor D66 - Sargasso — Tue, 01 Sep 2009 10:32:30 +0000

[...] Eerste aflevering. Tweede aflevering. D66, Politiek, Statistiek, VVD Terug naar het blog [...]

By: Loonsverhoging? Verhuizen! - Sargasso

Loonsverhoging? Verhuizen! - Sargasso — Wed, 26 Aug 2009 09:00:31 +0000

[...] Trouwen verlaagt criminaliteit (51) [...]

By: DJ

DJ — Wed, 19 Aug 2009 16:53:24 +0000

@Jasper, dan neem ik een voorschot op de eerste vraag: mag er een kleine legenda + as beschrijving bij in formeel jargon :) *gaat van het weer genieten*

By: Jasper

Jasper — Wed, 19 Aug 2009 15:14:58 +0000

@DJ en Bismarck, goed dat jullie er samen zijn uitgekomen! Bismarck, dank voor de uitleg, ik had het zelf niet beter kunnen doen.

Er wordt idd gebruik gemaakt van de Pearson-correlatie. Daarbij meteen de aantekening dat het dus niet uit te sluiten is dat er sterkere verbanden bestaan dan de lineaire die hier zijn aangegeven. Zo zal er ongetwijfeld een zeer sterke logaritmische samenhang zijn tussen aantal inwoners en criminaliteit. Maar dan verlaten we het terrein van het populair-wetenschappelijk blog… (Waar niets mis mee is, uiteraard, maar alles kent z’n tijd en plek)

Eens te meer blijkt dat statistiek meer vragen oproept dan het beantwoord. Gelukkig komen er nog twee artikelen en dus nog meer vragen! :)

By: DJ

DJ — Wed, 19 Aug 2009 11:14:24 +0000

@47, ja, deze functie is triviaal, zat veel te ingewikkeld te doen hier (voor mij is dit figuur nodeloos ingewikkeld) … moet nodig eens op vakantie ;) … Ik refresh ook te langzaam zie ik …

By: DJ

DJ — Wed, 19 Aug 2009 11:01:13 +0000

Ah, ik snap dat x=r en y=r2 in deze grafiek. Significantie (als in p waarde) wordt hier nergens gegeven. Normaliteit speelt hier geen rol, ik dacht dat y=abs(r). my bad ;)

By: Bismarck

Bismarck — Wed, 19 Aug 2009 10:50:14 +0000

Ik zit trouwens niet op te letten, de X-as geeft de invloed aan (inderdaad R^2), daarmee is de functie nog simpeler, maar hetzelfde blijft opgaan, X en Y-as geven dezelfde dimensie weer. De functie wordt dan: Y=X^2, een parabolische functie.

By: Bismarck

Bismarck — Wed, 19 Aug 2009 10:45:45 +0000

@45: Dat verklaart het wel. Bij een constante N is de significantie van een correlatie een exponentiële functie van de correlatie. Ik doe hier de aanname dat gebruik is gemaakt van de Pearson-correlatie en dat voor de berekening van de significantie uit is gegaan van normaliteit. Of dat correct is, is een tweede, maar geheid dat het gedaan is in dit geval (zoals in 99% van de gevallen waarin een correlatie berekend wordt).

gevolg is dat de X-as en de Y-as eigenlijk eenzelfde dimensie weergeven, zoals #40 aangeeft.

By: DJ

DJ — Wed, 19 Aug 2009 10:21:35 +0000

@44 ;), dat is juist, maar dat verklaart niet waarom de punten op een parabool liggen zonder daar van af te wijken, vandaar dat ik denk dat de correlaties aan een curve gefit zijn. Nog even een simulatie voorbeeldje geprobeerd hier en dat ligt aanmerkelijk minder glad. En waarom een parabool, tangent ligt meer voor de hand. Significantie is verder afhankelijk van hoe je dit bepaald en vereist normale data bij gebruik van een t-test (dit wordt te technisch denk ik … veel te lekker weer…)