Dit theorieblok behandelt de fundamentele concepten van Hoofdstuk 8: Correlatie- en regressieanalyse. Deze kennis is essentieel voor het begrijpen en interpreteren van lineaire verbanden tussen metrische kenmerken in de criminologie.

Studiemateriaal en leerdoelen:

• Begrijpen van scatterplots en puntenwolken voor het visualiseren van bivariate relaties
• Covariatie, covariantie en de Pearson correlatieco​ëfficiënt kunnen berekenen en interpreteren
• Inzicht in symmetrische versus asymmetrische associatiematen
• Begrijpen van de bivariate lineaire regressieanalyse (OLS-methode)
• Interpretatie van regressieparameters: intercept, richtingscoëfficiënt, determinatiecoëfficiënt
• Inzicht in model fit en de decomposit​ie van variantie (total, explained, residual)
• Kunnen motiveren wanneer correlatie- versus regressieanalyse toepasbaar is

Aanbevolen kennisclips

1. Inleiding tot correlatie en regressie

1. Pearson correlatie berekenen

1. Lineaire regressieanalyse uitgelegd

1. Interpretatie van regressiecoëfficiënten

Verplichte Literatuur

Hoofdstuk 8: Correlatie- en regressieanalyse

Basiscursus Statistiek in de Criminologie – Deel I (Theorieboek)

Lees dit hoofdstuk zorgvuldig. Besteed speciale aandacht aan:

• Symmetrische associatiematen voor metrische kenmerken (covariatie, covariantie, correlatie)
• Scatterplots en het bivariate zwaartepunt
• De Pearson product-moment correlatiecoëfficiënt en interpretatie
• Het uitgewerkte rekenvoorbeeld voor correlatie (15-stappen methode)
• Bivariate lineaire regressieanalyse als asymmetrische techniek
• OLS-principe (Ordinary Least Squares) en kleinste kwadraten methode
• Regressieparameters: β₀ (intercept), β₁ (rico), foutent​erm (e)
• Determinatiecoëfficiënt (R²) en aliënatiecoëfficiënt
• Decompositie van variantie: total SS, regression SS, residual SS
• Het uitgewerkte rekenvoorbeeld voor regressie (15-stappen methode)
• Rapportage van regressieresultaten in onderzoeksrapporten

Aanvullende Literatuur

1. OpenStax – Linear Regression and Correlation

2. OpenStax – The Regression Equation

3. Correlation and regression

4. Linear Regression

Hulpmiddelen

1. Interactieve regressie-simulator

2. Correlatie en regressie calculator

3. Scatterplot generator

Na bestudering van dit materiaal beheerst u:

• Het maken en interpreteren van scatterplots voor bivariate metrische data
• Het handmatig berekenen van covariatie, covariantie en Pearson correlatie
• Het correct interpreteren van correlatiecoëfficiënten en hun sterkte
• Het begrijpen van het verschil tussen correlatie (symmetrisch) en regressie (asymmetrisch)
• Het berekenen van regressieparameters via de OLS-methode
• Het interpreteren van intercept, richtingscoëfficiënt en determinatiecoëfficiënt
• Het beoordelen van model fit aan de hand van R² en residuele analyse
• Het rapporteren van correlatie- en regressieresultaten in onderzoekscontext

Deze competenties vormen de basis voor de praktische oefeningen in dit hoofdstuk.