# data[].attributes.headline
verband tussen 2 variabelen, patroon- positief: als beide variabelen of afnemen of toenemen op hetzelfde moment. Als de X toeneemt neemt de Y ook toe. Je krijgt een stijgende rechte lijn. - negatief: de een neemt toe en de ander neemt af. De lijn gaat dus naar beneden. Als X toeneemt gaat Y dalen> 0.8 of hoger: sterke correlatie0.5 - 0.8: medium correlatie< 0,4: lage correlatie 

# data[].attributes.subject
verband tussen 2 variabelen, patroon- positief: als beide variabelen of afnemen of toenemen op hetzelfde moment. Als de X toeneemt neemt de Y ook toe. Je krijgt een stijgende rechte lijn. - negatief: de een neemt toe en de ander neemt af. De lijn gaat dus naar beneden. Als X toeneemt gaat Y dalen> 0.8 of hoger: sterke correlatie0.5 - 0.8: medium correlatie< 0,4: lage correlatie 

# data[].attributes.headline
wordt gebruikt om na te gaan of het gemiddelde van een normaal verdeelde grootheid afwijkt van een bepaalde waarde, ofwel er een verschil is tussen gemiddelden van twee groepen in de populatie.

# data[].attributes.subject
wordt gebruikt om na te gaan of het gemiddelde van een normaal verdeelde grootheid afwijkt van een bepaalde waarde, ofwel er een verschil is tussen gemiddelden van twee groepen in de populatie.

# data[].attributes.headline
verschil tussen 2 groepen, effect tussen ene en andere groep/of het resultaat toe te schrijven is aan toeval of echt aan de uitgevoerde behandeling. Onder 0,05 is 5%, dit is geen toeval meer.

# data[].attributes.subject
verschil tussen 2 groepen, effect tussen ene en andere groep/of het resultaat toe te schrijven is aan toeval of echt aan de uitgevoerde behandeling. Onder 0,05 is 5%, dit is geen toeval meer.

# data[].attributes.headline
0-hypotheses: een stelling dat er geen verband is tussen twee verschijnselen of dat een gevonden afwijking statistisch toeval is. Je gaat er altijd vanuit dat iets niet zo is.

# data[].attributes.subject
0-hypotheses: een stelling dat er geen verband is tussen twee verschijnselen of dat een gevonden afwijking statistisch toeval is. Je gaat er altijd vanuit dat iets niet zo is.

# data[].attributes.headline
Betrouwbaarheidsinterval: wordt gebruikt om aan te geven hoe zeker je bent van een geschatte waarde. Het is een interval waar binnen je verwacht dat de werkelijke waarde ligt

# data[].attributes.subject
Betrouwbaarheidsinterval: wordt gebruikt om aan te geven hoe zeker je bent van een geschatte waarde. Het is een interval waar binnen je verwacht dat de werkelijke waarde ligt

# data[].attributes.body
Uitspraak over parameters

# data[].attributes.headline
Een intervalschatting van een bepaalde parameter, dus bv tussen 140-150 gram ipv 145 gram. 

# data[].attributes.subject
Een intervalschatting van een bepaalde parameter, dus bv tussen 140-150 gram ipv 145 gram. 

# data[].attributes.headline
Nulhypothese is als er helemaal geen effect is van jou interventie

# data[].attributes.subject
Nulhypothese is als er helemaal geen effect is van jou interventie

# data[].attributes.headline
Gemiddelde van maximaal twee groepen met elkaar vergelijken

# data[].attributes.subject
Gemiddelde van maximaal twee groepen met elkaar vergelijken

# data[].attributes.headline
Is er een correlatie tussen het gemeten effect en jouw interventie

# data[].attributes.subject
Is er een correlatie tussen het gemeten effect en jouw interventie

# data[].attributes.headline
In hoeverre je gevonden resultaten te wijden zijn aan toeval

# data[].attributes.subject
In hoeverre je gevonden resultaten te wijden zijn aan toeval

# data[].attributes.headline
De veronderstelling dat het effect niet bestaat

# data[].attributes.subject
De veronderstelling dat het effect niet bestaat