{"id":1552,"date":"2023-07-25T22:20:24","date_gmt":"2023-07-25T22:20:24","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/"},"modified":"2023-07-25T22:20:24","modified_gmt":"2023-07-25T22:20:24","slug":"beta-niveau","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/","title":{"rendered":"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (definitie &amp; #038; voorbeeld)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In de statistiek gebruiken we <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hypothesetesten-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hypothesetoetsen<\/a> om te bepalen of een hypothese over een <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/statistieken-versus-parameter\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">populatieparameter<\/a> waar is.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een hypothesetest heeft altijd de volgende twee hypothesen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nulhypothese (H <sub>0<\/sub> ):<\/strong> De steekproefgegevens komen overeen met de dominante overtuiging met betrekking tot de populatieparameter.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Alternatieve hypothese ( <sub>HA<\/sub> ):<\/strong> De steekproefgegevens suggereren dat de hypothese in de nulhypothese niet waar is. Met andere woorden: een niet-willekeurige oorzaak be\u00efnvloedt de gegevens.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wanneer we een hypothesetest uitvoeren, zijn er altijd vier mogelijke uitkomsten:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15374 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/beta1.png\" alt=\"B\u00e8ta versus Alpha in het testen van hypothesen in de statistiek\" width=\"349\" height=\"144\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Er zijn twee soorten fouten die we kunnen maken:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Type I-fout:<\/strong> we verwerpen de nulhypothese terwijl deze feitelijk waar is. De waarschijnlijkheid van dit type fout wordt aangegeven met <strong>\u03b1<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Type II-fout:<\/strong> we slagen er niet in de nulhypothese te verwerpen terwijl deze feitelijk onwaar is. De waarschijnlijkheid van dit type fout wordt genoteerd als <strong>\u03b2<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>De relatie tussen alfa en b\u00e8ta<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Idealiter willen onderzoekers dat de kans op het maken van een type I-fout <em>en<\/em> de kans op het maken van een type II-fout laag zijn.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Er bestaat echter een compromis tussen deze twee waarschijnlijkheden. Als we het alfaniveau verlagen, verkleinen we misschien de kans dat we een nulhypothese verwerpen terwijl deze feitelijk waar is, maar dit verhoogt in feite het b\u00e8taniveau \u2013 de kans dat we er niet in slagen de nulhypothese te verwerpen als deze verkeerd is.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>De relatie tussen kracht en b\u00e8ta<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De <strong>kracht<\/strong> van een hypothesetest verwijst naar de waarschijnlijkheid dat een effect of verschil wordt gedetecteerd wanneer een effect of verschil daadwerkelijk aanwezig is.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Met andere woorden, het is de waarschijnlijkheid dat een valse nulhypothese correct wordt verworpen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het wordt als volgt berekend:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vermogen = 1 \u2013 \u03b2<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Over het algemeen willen onderzoekers dat de kracht van een test hoog is, zodat als er een effect of verschil is, de test dit kan detecteren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Uit de bovenstaande vergelijking kunnen we zien dat de beste manier om de kracht van een test te vergroten, is door het b\u00e8taniveau te verlagen. En de beste manier om het b\u00e8taniveau te verlagen is meestal door de steekproefomvang te vergroten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De volgende voorbeelden laten zien hoe u het b\u00e8taniveau van een hypothesetest kunt berekenen en laten zien waarom het vergroten van de steekproefomvang het b\u00e8taniveau kan verlagen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Voorbeeld 1: Bereken de b\u00e8ta voor een hypothesetest<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel dat een onderzoeker wil testen of het gemiddelde gewicht van in een fabriek geproduceerde widgets minder dan 500 gram bedraagt. We weten dat de standaardafwijking van de gewichten 24 ounces is en de onderzoeker besluit een willekeurige steekproef van 40 widgets te verzamelen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het zal de volgende hypothese realiseren bij \u03b1 = 0,05:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> \u00b5 = 500<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> \u03bc &lt; 500<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel je nu voor dat het gemiddelde gewicht van de geproduceerde widgets feitelijk 490 gram is. Met andere woorden: de nulhypothese moet verworpen worden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen de volgende stappen gebruiken om het b\u00e8taniveau te berekenen \u2013 de waarschijnlijkheid dat de nulhypothese niet wordt verworpen terwijl deze in feite zou moeten worden verworpen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 1: Zoek het gebied zonder afwijzing.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Volgens de kritische Z-waardecalculator is de linker kritische waarde bij \u03b1 = 0,05 <strong>-1,645<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 2: Vind het minimale monster dat we niet kunnen afwijzen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De teststatistiek wordt berekend als z = ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> \u2013 \u03bc) \/ (s\/ <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u221an<\/span> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen dus deze vergelijking voor het steekproefgemiddelde oplossen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> = \u00b5 \u2013 z*(s\/ <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u221an<\/span> )<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> = 500 \u2013 1,645*(24\/ <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u221a40<\/span> )<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> = <strong>493,758<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 3: Bepaal de waarschijnlijkheid dat het minimale steekproefgemiddelde daadwerkelijk zal voorkomen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Deze kans kunnen we als volgt berekenen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(Z \u2265 (493,758 \u2013 490) \/ (24\/\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">40<\/span> ))<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(Z \u2265 0,99)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Volgens de <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/snelle-normale-cdf-calculator\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">normale CDF-calculator<\/a> is de kans dat Z \u2265 0,99 <strong>0,1611<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15376 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/beta2.png\" alt=\"\" width=\"284\" height=\"405\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het b\u00e8taniveau voor deze test is dus <strong>\u03b2 = 0,1611.<\/strong> Dit betekent dat er een kans van 16,11% is dat het verschil niet wordt opgemerkt als het werkelijke gemiddelde 490 ounces is.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Voorbeeld 2: Bereken de b\u00e8ta voor een test met een grotere steekproefomvang<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Stel nu dat de onderzoeker exact dezelfde hypothesetest uitvoert, maar in plaats daarvan een steekproef van n = 100 widgets gebruikt. We kunnen dezelfde drie stappen herhalen om het b\u00e8taniveau voor deze test te berekenen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 1: Zoek het gebied zonder afwijzing.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Volgens de kritische Z-waardecalculator is de linker kritische waarde bij \u03b1 = 0,05 <strong>-1,645<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 2: Vind het minimale monster dat we niet kunnen afwijzen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De teststatistiek wordt berekend als z = ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> \u2013 \u03bc) \/ (s\/ <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u221an<\/span> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen dus deze vergelijking voor het steekproefgemiddelde oplossen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> = \u00b5 \u2013 z*(s\/ <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u221an<\/span> )<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> = 500 \u2013 1,645*(24\/\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">100<\/span> )<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> = <strong>496,05<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Stap 3: Bepaal de waarschijnlijkheid dat het minimale steekproefgemiddelde daadwerkelijk zal voorkomen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Deze kans kunnen we als volgt berekenen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(Z \u2265 (496,05 \u2013 490) \/ (24\/\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">100<\/span> ))<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P(Z \u2265 2,52)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Volgens de <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/snelle-normale-cdf-calculator\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">normale CDF-calculator<\/a> is de kans dat Z \u2265 2,52 <strong>0,0059.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het b\u00e8taniveau voor deze test is dus <strong>\u03b2 = 0,0059.<\/strong> Dit betekent dat er slechts een kans van 0,59% is dat het verschil niet wordt opgemerkt als het werkelijke gemiddelde 490 ounces is.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Merk op dat door simpelweg de steekproefomvang te vergroten van 40 naar 100, de onderzoeker het b\u00e8taniveau kon verlagen van 0,1611 naar 0,0059.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bonus:<\/strong> gebruik deze Type II-foutcalculator om automatisch het b\u00e8taniveau van een test te berekenen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hypothesetesten-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Inleiding tot het testen van hypothesen<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/hoe-schrijf-je-een-nulhypothese\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Een nulhypothese schrijven (5 voorbeelden)<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/p-waarden-statistische-significantie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Een uitleg van P-waarden en statistische significantie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In de statistiek gebruiken we hypothesetoetsen om te bepalen of een hypothese over een populatieparameter waar is. Een hypothesetest heeft altijd de volgende twee hypothesen: Nulhypothese (H 0 ): De steekproefgegevens komen overeen met de dominante overtuiging met betrekking tot de populatieparameter. Alternatieve hypothese ( HA ): De steekproefgegevens suggereren dat de hypothese in de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1552","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (Definitie en voorbeeld)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Deze tutorial geeft uitleg over het b\u00e8taniveau in statistieken, inclusief een definitie en voorbeeld.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (Definitie en voorbeeld)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Deze tutorial geeft uitleg over het b\u00e8taniveau in statistieken, inclusief een definitie en voorbeeld.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T22:20:24+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/beta1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/\",\"name\":\"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (Definitie en voorbeeld)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-25T22:20:24+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-25T22:20:24+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"Deze tutorial geeft uitleg over het b\u00e8taniveau in statistieken, inclusief een definitie en voorbeeld.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (definitie &amp; #038; voorbeeld)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (Definitie en voorbeeld)","description":"Deze tutorial geeft uitleg over het b\u00e8taniveau in statistieken, inclusief een definitie en voorbeeld.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (Definitie en voorbeeld)","og_description":"Deze tutorial geeft uitleg over het b\u00e8taniveau in statistieken, inclusief een definitie en voorbeeld.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-25T22:20:24+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/beta1.png"}],"author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"4\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/","name":"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (Definitie en voorbeeld)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-25T22:20:24+00:00","dateModified":"2023-07-25T22:20:24+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"Deze tutorial geeft uitleg over het b\u00e8taniveau in statistieken, inclusief een definitie en voorbeeld.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/beta-niveau\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Wat is een b\u00e8taniveau in statistieken? (definitie &amp; #038; voorbeeld)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1552","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1552"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1552\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1552"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1552"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1552"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}