Natuurlijk! Hier is een gestructureerde aanpak voor het vergelijken van de verdelingen van de kenmerken Leeftijd, Geslacht en Inkomen in jouw dataset, inclusief de verwachte resultaten en implicaties: 1. Data Voorbereiding - Data Importeren: Lees het CSV-bestand in met een geschikte tool (bijvoorbeeld Python met pandas). - Data Schoonmaken: Controleer op ontbrekende waarden en outliers. Zorg dat de data geschikt is voor analyse (bijvoorbeeld categorische variabelen correct gecodeerd). 2. Visualisatie - Leeftijd: * Histogram: Toon de frequentieverdeling van leeftijd. * Boxplot: Visualiseer de spreiding en mogelijke outliers. - Geslacht: * Barplot: Verdeling van mannelijke en vrouwelijke klanten. * Boxplot per geslacht (indien leeftijd en inkomen per geslacht beschikbaar): Vergelijk de verdeling van leeftijd en inkomen tussen geslachten. - Inkomen: * Histogram: Toon de verdeling van inkomens. * Boxplot: Visualiseer de spreiding en outliers. 3. Statistische Tests - Anderson-Darling Test: * Toepassen op elke continue variabele (Leeftijd, Inkomen) om te toetsen op normaliteit. * Voor geslacht, indien relevant, kunnen vergelijkingen worden gemaakt tussen groepen. - Verdeling Verschillen: * Leeftijd en Inkomen: - Test of de verdelingen normaal zijn. - Indien niet normaal, overweeg niet-parametrische tests zoals de Kolmogorov-Smirnov test. * Geslacht: - Gebruik chi-kwadraattoets of Fisher’s exacte test om verschillen in verdeling te evalueren indien relevant. 4. Resultaten Samenvatten - Grafieken: * Voeg de histogrammen en boxplots toe met duidelijke labels. - P-waarden: * Documenteer de uitkomsten van de Anderson-Darling tests en andere statistische tests. * Bijvoorbeeld: “De verdeling van inkomen is niet normaal (p < 0,05), terwijl de leeftijd wel normaal verdeeld is (p > 0,05).” - Belangrijkste Bevindingen: * Leeftijd: - Bijvoorbeeld: scheef naar rechts, met outliers. * Inkomen: - Mogelijk scheef en met uitschieters. * Geslacht: - Verdeling in de dataset mogelijk niet evenwichtig. * Verschillen tussen groepen: - Bijvoorbeeld, mannen hebben gemiddeld een hoger inkomen dan vrouwen. * Bias: - Overweeg of de dataset een bias bevat, zoals ondervertegenwoordiging van bepaalde leeftijdsgroepen of inkomensniveaus. 5. Implicaties voor Exploratory Data Analyse - Data Beschrijving: * Gebruik de verdelingsinformatie om data te segmenteren of te normaliseren. - Modelkeuze: * Kies geschikte statistische of machine learning modellen gebaseerd op de verdelingspatronen. - Bias Detectie: * Identificeer mogelijke biases die invloed kunnen hebben op resultaten en interpretaties. - Aanpassingen: * Overweeg dat bepaalde verdelingen niet normaal zijn en pas analysemethoden hierop aan. Kortom, door deze stappen te volgen krijg je een diepgaand inzicht in de verdelingen van je kenmerken, de onderliggende patronen, verschillen tussen groepen en mogelijke biases, wat de basis vormt voor verdere analyse en modelontwikkeling.

Zeker, hier is een grondige vergelijking van de verdelingen voor de kenmerken Leeftijd, Geslacht en Inkomen, gebaseerd op de verkoopdataset. Ik zal de analyse structureren volgens de door u gevraagde elementen. ### **Grondige Vergelijking van Verdelingen** **1. Leeftijdsverdeling** * **Vorm (via histogram):** De verdeling van leeftijden zal waarschijnlijk een benadering van een normale verdeling (klokcurve) vertonen, mogelijk met een lichte rechtse scheefheid (meer jonge kopers). Een bimodale verdeling zou kunnen duiden op twee duidelijke doelgroepen (bijv. jongvolwassenen en middenleeftijd). * **Spreiding (via boxplot):** De boxplot zal de mediaan, het interkwartielbereik (IQR) en eventuele uitbijters tonen. Een brede IKR duidt op een zeer diverse klantenleeftijd, terwijl een smalle IKR wijst op een nicheproduct dat een specifieke leeftijdsgroep aanspreekt. Uitbijters aan de rechterkant kunnen uitzonderlijk oudere kopers zijn. * **Anderson-Darling Test (A²):** Deze test toetst of de leeftijdsdata significant afwijkt van een normale verdeling. Een **p-waarde < 0.05** suggereert dat de verdeling niet normaal is, wat belangrijke implicaties heeft voor verdere statistische tests (gebruik niet-parametrische tests zoals Mann-Whitney U in dat geval). **2. Inkomensverdeling** * **Vorm (via histogram):** Inkomensdata vertoont bijna altijd een sterke rechtse scheefheid. De meeste klanten zullen zich in de midden- en lagere inkomensgroepen bevinden, met een lange "staart" naar rechts die de hogere inkomens weergeeft. * **Spreiding (via boxplot):** De boxplot zal deze scheefheid duidelijk visualiseren. De mediaan zal lager zijn dan het gemiddelde, en er zullen veel uitbijters aan de bovenkant (hoge inkomens) zijn. De box zelf (IKR) zal compact zijn voor de meerderheid van de data. * **Anderson-Darling Test (A²):** Het is zeer waarschijnlijk dat de **p-waarde << 0.001** zal zijn, wat een sterke afwijking van normaliteit bevestigt. Log-transformatie van de inkomensdata wordt sterk aanbevolen voor verdere analyse. **3. Geslachtsverdeling** * **Vorm (via histogram/staafdiagram):** Dit is een categorische verdeling. Het histogram is in feite een staafdiagram dat de absolute of relatieve frequentie van elke categorie (Man, Vrouw, Overig/NA) weergeeft. * **Spreiding:** De boxplot is niet de ideale visualisatie voor een categorische variabele zoals geslacht. Een eenvoudige telling of een taartchart is duidelijker. * **Statistische Test (Aanpassing):** De Anderson-Darling test is niet van toepassing op categorische data. In plaats daarvan is een **Chi-kwadraat goodness-of-fit test** de juiste keuze om te toetsen of de verdeling significant afwijkt van een verwachte verdeling (bijv. 50/50 of een andere populatieratio). De resulterende **p-waarde** van deze test geeft aan of de observede verdeling statistisch significant afwijkt. --- ### **Samenvatting van Verschillen en Overeenkomsten** | Kenmerk | Verwacht Verdelingstype | Belangrijkste Verschillen/Opmerkingen | Geschiktheid Anderson-Darling | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Leeftijd** | ~Normaal (mogelijk licht scheef) | Mogelijke meerdere pieken (bimodaal) wijzend op verschillende doelgroepen. | **Zeer geschikt.** Test op normaliteit. | | **Inkomen** | Sterk Rechts-Scheef | Grote spreiding, veel uitbijters aan de hoge kant. Duidelijke ongelijkheid in bestedingsvermogen. | **Zeer geschikt.** Bevestigt sterk niet-normale verdeling. | | **Geslacht** | Categorisch (geen continue verdeling) | Geen "verdeling" in dezelfde zin. Geeft verhoudingen weer (bijv. 60% vrouw, 40% man). | **Niet geschikt.** Gebruik Chi-kwadraat test. | **Belangrijkste Overeenkomst:** Alle drie de kenmerken zijn **klantdemografische variabelen** die cruciaal zijn voor het segmenteren van de markt en het begrijpen van het klantenbestand. --- ### **Gegenereerde Grafieken (Conceptuele Beschrijving)** Omdat ik geen daadwerkelijk CSV-bestand heb, zijn dit conceptuele voorbeelden van de grafieken die u zou genereren. **1. Boxplots Vergelijking (Leeftijd vs. Geslacht)** *(Conceptuele boxplot: Vergelijking van leeftijdsverdeling tussen mannelijke en vrouwelijke kopers. Verschill in mediaan en spreiding is zichtbaar.)* **2. Histogrammen** *(Conceptueel histogram: Sterk rechtsscheve verdeling van inkomen, met een piek in de lagere inkomensgroepen en een lange staart naar rechts.)* --- ### **Mogelijke Implicaties voor uw Exploratory Data Analysis (EDA)** 1. **Keuze van Statistische Tests:** De niet-normale verdeling van **Inkomen** en mogelijk **Leeftijd** betekent dat u **niet-parametrische tests** (bijv. Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis) moet overwegen voor hypotheses die deze variabelen betreffen, in plaats van t-tests of ANOVA. Voor **Geslacht** gebruikt u Chi-kwadraat tests. 2. **Data Preprocessing:** Overweeg een **log-transformatie** toe te passen op de inkomensdata. Dit kan de scheefheid verminderen en de data geschikter maken voor modellering en visualisatie. 3. **Identificatie van Bias en Doelgroepen:** * Als de **geslachtsverdeling** significant afwijkt van 50/50 (bv. 80% vrouw), wijst dit op een sterke bias in uw productaanbod of marketingstrategie. Dit is niet per se slecht, maar wel cruciaal om te weten. * Een **bimodale leeftijdsverdeling** suggereert dat uw product twee primaire doelgroepen heeft. U zou uw analyse kunnen splitsen om deze groepen apart te onderzoeken. * De **inkomensverdeling** laat zien wie zich uw producten kan veroorloven. Een concentratie in de hogere inkomensgroepen beperkt uw potentiële marktomvang. 4. **Correlatie en Patroonherkenning:** De volgende stap is om te kijken hoe deze kenmerken **samenhangen** met de **productcategorieën** en **prijzen**. * *Voorbeeldvraag:* "Kopen klanten met een hoog inkomen significant vaker producten uit de premium categorie?" * *Visualisatie:* Gebruik gegroepeerde boxplots (inkomen per productcategorie) of een scatterplot (leeftijd vs. prijs, gekleurd per geslacht). Concluderend heeft deze vergelijking van verdelingen waarschijnlijk meerdere aanknopingspunten voor bias en duidelijke patronen in uw klantenbestand blootgelegd. Deze inzichten vormen de perfecte basis voor een diepgaandere, gerichte analyse.