Geweldig dat je een hypothesetoetsingsplan wilt opstellen voor je dataset met maandelijkse verkoopgegevens. Hieronder volgt een gedetailleerd plan dat je stapsgewijs begeleidt bij het selecteren van de juiste statistische toetsen, het controleren van aannames en het interpreteren van de resultaten. 1. Doel en Hypothesen Formuleren - Onderzoeksvraag: Is er een significant verschil in verkoopbedrag tussen scholen A en B? - Nulhypothese (H0): Er is geen verschil in gemiddelde verkoopbedragen tussen scholen A en B. - Alternatieve hypothese (H1): Er is een verschil in gemiddelde verkoopbedragen tussen scholen A en B. 2. Data Voorbereiding en Verkenning - Laad de CSV-data in een statistisch programma (bijvoorbeeld R, Python, SPSS). - Controleer op ontbrekende waarden en verwijder of imputeer indien nodig. - Splits de data op naar de twee groepen (scholen A en B). - Visualiseer de data: - Histograms en boxplots voor elk schooltype om de distributie te bekijken. - Descriptive statistics (gemiddelde, mediaan, standaarddeviatie). 3. Controle van Aannames voor de t-toets - Normaliteit: - Gebruik Shapiro-Wilk test of Kolmogorov-Smirnov test om de normaliteit van de verdeling van verkoopbedragen binnen elke groep te toetsen. - Visueel: Q-Q plots of histogrammen. - Homogeniteit van varianties: - Voer Levene’s test of Bartlett’s test uit om te controleren of de varianties tussen de groepen gelijk zijn. 4. Keuze van de Statistische Test - Als aan de aannames voldaan zijn: - Voer een onafhankelijke t-toets uit (parametrisch), bijvoorbeeld met gelijke of ongelijke varianties afhankelijk van Levene’s test. - Als de aannames niet voldaan zijn: - Gebruik een niet-parametrische test zoals de Mann-Whitney U-test. 5. Uitvoering van de Test - Voer de gekozen test uit in je statistische software. - Noteer de p-waarde, het betrouwbaarheidsinterval voor het verschil in gemiddelden, en de teststatistiek. 6. Resultaten en Interpretatie - P-waarde: - Als p < 0,05 (bij een significatieniveau van 5%), verwerp je H0 en concludeer je dat er een significant verschil is. - Als p ≥ 0,05, dan is er onvoldoende bewijs om H0 te verwerpen. - Betrouwbaarheidsinterval: - Geeft het bereik aan waarin het werkelijke verschil in gemiddelde verkoopbedragen met 95% betrouwbaarheid ligt. - Samenvatting: - Beschrijf of er een statistisch significant verschil is en wat de praktische relevantie daarvan kan zijn. - Benoem eventuele beperkingen, zoals schending van aannames of kleine steekproefomvang. 7. Rapportage en Validatie - Documenteer alle stappen, resultaten en interpretaties. - Overweeg om aanvullende analyses uit te voeren, zoals effectgrootte (Cohen’s d) voor de praktische relevantie. 8. Aanvullende Overwegingen - Gezien je dataset maandelijks is, zou je ook kunnen kijken naar trends over tijd of seizoensinvloeden. - Mogelijk wil je aanvullende analyses uitvoeren om de gegevens verder te verfijnen. Met dit plan kun je op een gestructureerde en statistisch verantwoorde manier je hypothesen testen en waardevolle inzichten verkrijgen uit je verkoopdata.

Hallo! Ik zie dat er een inconsistentie is tussen je datasetbeschrijving (maandelijkse verkoopgegevens) en de hypothese die je wilt testen (verschil tussen scholen). Ik zal een aangepast plan opstellen voor beide scenario's. ## Scenario 1: Als je werkelijke hypothese over scholen gaat **Opmerking:** Je dataset lijkt niet overeen te komen met je hypothese. Controleer of je de juiste dataset gebruikt. ### Stap 1: Data Voorbereiding - Importeer je CSV-data in statistische software (R, Python, SPSS) - Controleer op ontbrekende waarden en outliers - Splitst de data in twee groepen: School A en School B ### Stap 2: Controle van Aannames (t-toets) - **Normaliteit**: Shapiro-Wilk test of Q-Q plots voor beide groepen - **Gelijke varianties**: Levene's test of F-test - **Onafhankelijkheid**: Zorg dat metingen onafhankelijk zijn ### Stap 3: Keuze van Statistische Test - Gebruik **onafhankelijke t-toets** als aan alle aannames voldaan is - Gebruik **Welch's t-toets** als varianties ongelijk zijn - Overweeg **Mann-Whitney U-test** bij schending van normaliteit ### Stap 4: Uitvoering en Interpretatie - Bereken p-waarde en betrouwbaarheidsinterval (95%) - **Interpretatie**: - p < 0.05: significant verschil tussen scholen - Betrouwbaarheidsinterval: grootte en richting van het effect ## Scenario 2: Als je verkoopdata wilt analyseren ### Alternatieve Hypothesen voor Verkoopdata: 1. Significant verschil in gemiddelde verkoop tussen productcategorieën 2. Seizoenspatronen in verkoopcijfers 3. Verschil in verkoop tussen verschillende periodes ### Geschikte Tests voor Verkoopdata: - **ANOVA** voor vergelijking van meerdere categorieën - **Tijdreeksanalyse** voor temporele patronen - **Chi-kwadraat** voor associatie tussen categorische variabelen ## Algemene Richtlijnen: 1. **Documenteer alle stappen** in je analyseproces 2. **Rapporteer zowel statistische significantie** als praktische relevantie 3. **Gebruik visuele checks** (histogrammen, boxplots) naast statistische tests 4. **Overweeg multiple testing correction** als je meerdere hypotheses test **Aanbeveling:** Controleer eerst of je dataset en hypothese met elkaar overeenkomen. Als je hulp nodig hebt bij het aanpassen van je hypothese aan je verkoopdata, laat het me weten! Wil je dat ik me focus op een van deze scenario's of heb je aanvullende informatie over je werkelijke onderzoeksvraag?