TMO-topic 6_basis gegevensverwerkingen_stap 5 draaigrafieken.pdf

# Basis gegevensverwerkingen en grafiekgeneratie Dit document beschrijft de stappen voor het transformeren van ruwe data naar begrijpelijke frequentietabellen en grafieken, met een focus op de presentatie aan opdrachtgevers. De verwerking omvat het creëren van frequentietabellen, het opschonen van data, en het genereren van diverse grafiektypes [1](#page=1). ### 1.1 Algemene stappen in de gegevensverwerking Het proces van gegevensverwerking en grafiekgeneratie volgt een specifieke reeks stappen om ruwe data om te zetten in bruikbare inzichten [1](#page=1). * **Stap 1: Frequentietabellen maken** Alle kolommen worden omgezet naar frequentietabellen die de absolute waarden weergeven [1](#page=1). * **Stap 2: Data opschonen** De data wordt grondig gereinigd [1](#page=1). * **Stap 3: Basisgrafieken genereren** Voor elke vraag worden 'basisgrafieken' gegenereerd, die de absolute frequenties of percentages tonen. Dit zijn typisch frequentiegrafieken [1](#page=1). * **Stap 4: Speciale grafieken voor rang- en schaalvragen** Rangschikking- en schaalvragen vereisen aanvullende, 'speciale grafieken' (later behandeld als topic 7) [1](#page=1). * **Stap 5: Belangrijkste draaigrafieken selecteren en maken** Dit is een cruciale stap waarbij de belangrijkste draaitabellen worden geselecteerd en omgezet in draaigrafieken, voornamelijk in percentages [1](#page=1) [2](#page=2). > **Tip:** Het uiteindelijke doel is om grafieken te presenteren aan de opdrachtgever, waarbij de focus ligt op begrijpelijkheid en relevantie [1](#page=1). ### 1.2 Draaigrafieken: de combinatie van variabelen Draaigrafieken, specifiek in stap 5, representeren de combinatie van twee kolommen, wat neerkomt op de combinatie van twee surveyvragen (SR-vragen) [2](#page=2). * **Definitie:** Een draaigrafiek is de visuele representatie van een draaitabel die de relatie tussen een onafhankelijke variabele (kolomhoofding) en een afhankelijke variabele (rijhoofding) weergeeft [2](#page=2). * **Generatie:** Uit één draaitabel kan automatisch één draaigrafiek worden gegenereerd [2](#page=2). * **Focus:** Bij het genereren van draaigrafieken wordt de nadruk gelegd op verticale percentages. Codes 98 en 99 worden hierbij genegeerd [2](#page=2). > **Tip:** De draaigrafiek is een krachtig instrument om de interactie tussen twee variabelen te visualiseren [2](#page=2). ### 1.3 Illustratieve voorbeelden van grafiektypes De docent maakt gebruik van een 'oefendatamatrix BRABO\_standaard gegevensverwerking' om de verschillende grafiektypes concreet te illustreren [3](#page=3). * **Absolute waarden:** Grafieken die de ruwe aantallen weergeven [3](#page=3). * **Horizontale percentages:** Waarbij de percentages worden berekend over de rijen [3](#page=3). * **Verticale percentages:** Waarbij de percentages worden berekend over de kolommen [3](#page=3). > **Example:** Een concreet voorbeeld is de "draaigrafiek geslachten houding – verticale percentages", waarbij de houding wordt geanalyseerd in relatie tot geslacht, uitgedrukt in verticale percentages. Het is belangrijk om deze grafieken vervolgens te verklaren, interpreteren en te concluderen [3](#page=3). --- # Functie van draaigrafieken in data-analyse Draaigrafieken zijn een essentieel onderdeel van data-analyse, waarbij ze visualisaties bieden van de relatie tussen twee variabelen, gegenereerd uit draaitabellen [2](#page=2). ### 2.1 Creatie en structuur van draaigrafieken Een draaigrafiek wordt automatisch gegenereerd uit één draaitabel. De grafiek combineert twee kolommen, wat overeenkomt met twee "SR-vragen" in de data. Meer specifiek, de draaigrafiek visualiseert de combinatie van een onafhankelijke variabele (die fungeert als kolomhoofding) en een afhankelijke variabele (die fungeert als rijhoofding) [2](#page=2). #### 2.1.1 Voorwaarden voor draaigrafieken Er zijn specifieke voorwaarden voor het maken van draaigrafieken vanuit een draaitabel: * Er mag enkel gebruik gemaakt worden van verticale percentages [2](#page=2). * Codes die "98" en "99" bevatten, mogen niet gebruikt worden [2](#page=2). > **Tip:** Zorg ervoor dat de data in de draaitabel correct is opgemaakt en gefilterd voordat u een draaigrafiek genereert om ongewenste resultaten te vermijden [2](#page=2). ### 2.2 Interpretatie van draaigrafieken Het interpreteren van draaigrafieken, met name die gebaseerd op verticale percentages, is een cruciale stap in data-analyse [3](#page=3). #### 2.2.1 Voorbeelden van interpretatie De docent illustreert dit aan de hand van de dataset 'oefendatamatrix BRABO_standaard gegevensverwerking'. Specifieke aandacht gaat uit naar de interpretatie van [3](#page=3): * Absolute waarden [3](#page=3). * Horizontale percentages [3](#page=3). * Verticale percentages [3](#page=3). Een concreet voorbeeld is de draaigrafiek van "geslachten houding", waarbij de analyse gericht is op het verklaren, interpreteren en concluderen van de data weergegeven door middel van verticale percentages [3](#page=3). > **Example:** Bij een draaigrafiek die de houding van geslachten weergeeft met verticale percentages, zou men bijvoorbeeld kunnen analyseren welk percentage van de mannen een bepaalde houding heeft, en dit vergelijken met het percentage van de vrouwen met diezelfde houding. Dit helpt bij het identificeren van mogelijke verschillen tussen de groepen [3](#page=3). --- # Interpretatie van draaigrafieken Het interpreteren en trekken van conclusies uit draaigrafieken, specifiek met betrekking tot verticale percentages en de relatie tussen variabelen zoals geslacht en houding, is cruciaal voor gegevensverwerking [3](#page=3). ### 3.1 De rol van draaigrafieken in gegevensverwerking Draaigrafieken, ook wel bekend als draaitabellen of kruistabellen, zijn een essentieel hulpmiddel voor het analyseren van de relatie tussen twee of meer categorische variabelen. Ze stellen ons in staat om de distributie van gegevens te visualiseren en patronen te ontdekken die anders verborgen zouden blijven [3](#page=3). ### 3.2 Verticale percentages in draaigrafieken Een specifieke methode van interpretatie van draaigrafieken betreft het gebruik van verticale percentages. Dit houdt in dat de percentages binnen elke kolom worden berekend, waardoor de relatie tussen de variabele in de kolom en de variabele in de rijen kan worden geanalyseerd [3](#page=3). #### 3.2.1 Toepassing op geslacht en houding Een veelvoorkomende toepassing van verticale percentages is het onderzoeken van de relatie tussen variabelen zoals geslacht en houding. Door een draaigrafiek te maken met "geslacht" als kolomvariabele en "houding" als rijvariabele, kunnen verticale percentages worden berekend om te zien hoe de houding verschilt per geslacht [3](#page=3). > **Voorbeeld:** Stel we hebben gegevens over de houding ten opzichte van een bepaald onderwerp, onderverdeeld naar geslacht. Een draaigrafiek met verticale percentages kan ons laten zien welk percentage van de mannen een positieve houding heeft, vergeleken met welk percentage van de vrouwen een positieve houding heeft. Dit helpt bij het vaststellen of er een significante relatie bestaat tussen geslacht en houding [3](#page=3). #### 3.2.2 Stappen voor interpretatie en conclusie Het proces van het interpreteren van draaigrafieken met verticale percentages omvat doorgaans de volgende stappen: 1. **Creëren van de draaigrafiek:** Genereren van de draaigrafiek, waarbij de variabelen correct worden toegewezen aan rijen en kolommen [3](#page=3). 2. **Berekenen van verticale percentages:** Zorgen dat de percentages correct binnen elke kolom worden berekend [3](#page=3). 3. **Verklaren van de resultaten:** Begrijpen wat de berekende percentages betekenen in de context van de onderzochte variabelen [3](#page=3). 4. **Interpreteren van patronen:** Identificeren van trends, verschillen of overeenkomsten in de verticale percentages tussen de groepen [3](#page=3). 5. **Concluderen:** Trekken van onderbouwde conclusies op basis van de interpretaties, rekening houdend met mogelijke beperkingen van de gegevens [3](#page=3). > **Tip:** Het is essentieel om bij het interpreteren van draaigrafieken niet alleen naar de absolute aantallen te kijken, maar ook naar de relatieve verdelingen, zoals de verticale of horizontale percentages, om betekenisvolle conclusies te kunnen trekken [3](#page=3). --- ## Veelgemaakte fouten om te vermijden - Bestudeer alle onderwerpen grondig voor examens - Let op formules en belangrijke definities - Oefen met de voorbeelden in elke sectie - Memoriseer niet zonder de onderliggende concepten te begrijpen

| Term | Definition | |------|------------| | Frequentietabellen | Dit zijn tabellen die de absolute of relatieve aantallen weergeven van hoe vaak bepaalde waarden voorkomen binnen een dataset, wat helpt bij het begrijpen van de distributie van gegevens. | | Basisgrafieken | Dit zijn de fundamentele grafische representaties van gegevens, zoals frequentiegrafieken, die absolute waarden of percentages tonen om inzichten te verschaffen over de data. | | Rang- en schaalvragen | Vragen die respondenten vragen om antwoorden te rangschikken of te beoordelen op een schaal, wat speciale grafische methoden vereist voor analyse en visualisatie. | | Draaitabellen | Een techniek voor gegevensanalyse die de distributie van waarden van twee of meer variabelen samenvat en de relaties daartussen toont, vaak gebruikt als voorbereiding op draaigrafieken. | | Draaigrafieken | Visuele representaties die worden gegenereerd uit draaitabellen om de relatie tussen twee variabelen te illustreren, waarbij meestal verticale of horizontale percentages worden gebruikt. | | Verticale percentages | Percentages berekend ten opzichte van de subtotalen van een kolom in een draaitabel, wat de verdeling binnen elke categorie van de kolomvariabele weergeeft. | | Horizontale percentages | Percentages berekend ten opzichte van de subtotalen van een rij in een draaitabel, wat de verdeling binnen elke categorie van de rijvariabele weergeeft. | | Onafhankelijke variabele | De variabele die wordt gemanipuleerd of gecontroleerd in een onderzoek om het effect op de afhankelijke variabele te meten; in draaitabellen vaak gepresenteerd als kolomhoofdingen. | | Afhankelijke variabele | De variabele die wordt gemeten in een onderzoek om te zien hoe deze wordt beïnvloed door de onafhankelijke variabele; in draaitabellen vaak gepresenteerd als rijhoofdingen. |