Ionica Smeets

Hoogleraar wetenschapscommunicatie – Universiteit Leiden

  • Dag Ionica,

    In de file zag ik vlak achter elkaar drie tegenliggers met een kapotte linkerkoplamp. Ik vroeg me af of linkerkoplampen misschien vaker kapot gaan dan rechter. Tijdens mijn autorit van Antwerpen naar Friesland telde ik vervolgens twaalf kapotte linker- en twee kapotte rechterkoplampen. Mijn vermoeden leek te kloppen!

    Maar sindsdien ben ik blijven tellen, twee weken lang, bij elke rit. Daarbij viel me in de eerste plaats op dat er heel veel koplampen kapot zijn en in de tweede plaats dat mijn eerste telling erg afweek van de vervolgtellingen. Gemiddeld genomen lijken er toch ongeveer evenveel linker- als rechterlampen kapot. Daarom nu mijn vraag: als je iets onderzoekt, hoe kun je van tevoren weten hoelang je moet doorgaan met gegevens verzamelen?

    Wim Mendelts

    Beste Wim,

    Het is dé basisvraag van statistiek: hoe weet je of er een verschil zit tussen twee groepen? Als linker- en rechterkoplampen precies dezelfde kans hebben om kapot te gaan, kan het toch gebeuren dat u op een dag stomtoevallig twaalf kapotte linker- en twee kapotte rechterkoplampen ziet.

    De klassieke statistische aanpak om te onderzoeken of er een verschil zit tussen die twee soorten lampen is om te berekenen hoe groot de kans is dat u uw resultaten (of nog extremere, met nog meer kapotte linkerkoplampen) had gevonden als er géén verschil is tussen hoe snel die twee soorten lampen kapotgaan. En als die kans, we noemen die de p-waarde, klein genoeg is, dan concluderen we dat het aannemelijk lijkt dat linkerkoplampen eerder stuk gaan. Voor het uitrekenen van die p-waarde kunt u bijvoorbeeld Fishers exacte toets gebruiken.

    Maar hoe weet je wanneer je genoeg gegevens hebt verzameld voor die berekening? En hoe voorkom je dat je stopt met tellen op een moment dat de data net gunstig uitvallen? (Wat u zeer lovenswaardig niet heeft gedaan.)

    In de wetenschap gebruiken we hiervoor pre-registraties: daarin leg je openbaar je onderzoeksmethode vast, inclusief hoe je gegevens gaat analyseren – vóórdat je begint met het verzamelen van die gegevens. Je berekent ook vooraf hoeveel gegevens je moet verzamelen om een betrouwbare conclusie te kunnen trekken. Hierbij moet je allerlei aannamen doen over je gegevens en keuzen maken over hoe zeker je wilt zijn van je conclusie. Gelukkig zijn hier websites voor, en onder mijn aannamen en keuzen zou u 466 auto’s moeten bekijken voordat u een conclusie kunt trekken. Als u andere aannamen doet dan ik, dan komt hier een ander aantal uit. Statistiek is een prachtig vak.

    Voor de zekerheid vraag ik statisticus Rianne de Heide of ik dit goed heb samengevat. Zij begint te lachen en merkt op dat statisticus Fischer zijn statistische testen rond 1920 bedacht en dat het in zijn tijd bijvoorbeeld ging om het vergelijken van twee velden waarop graan groeide. Inmiddels zijn we ruim honderd jaar verder, hebben we totaal andere data en zijn er ook betere methoden.

    De Heide werkt zelf aan de e-waarde, een moderne opvolger van de p-waarde. Daarmee kunt u langs de weg gaan zitten en kapotte koplampen tellen en na elke getelde koplamp berekenen of uw e-waarde voorbij een bepaalde grens is gekomen. Zodra dat zo is, kunt u stoppen met tellen en weet u het antwoord op uw vraag. Alleen zijn hier helaas nog géén handige websites voor.

    Deze column verscheen op 29 november 2024 in de Volkskrant.

    Nieuwe adviesvragen zijn van harte welkom. Liefst persoonlijke vragen die op het eerste gezicht he-le-maal niets met wiskunde te maken hebben. U kunt ze insturen via ionica@volkskrant.nl.

    Lees hier ook de andere columns van de reeks.

  • Beste Ionica,

    Vroeger behandelde je vaker wiskunderaadsels in je columns. Dat missen wij thuis erg. Heb je boekentips voor de kerstvakantie om deze leegte op te vullen?
    Dank,
    Bas

    Beste Bas,

    Zelf miste ik de raadsels ook! Maar ik beantwoord in deze rubriek ingestuurde lezersvragen en heb besloten niet vals te spelen door zelf vragen te gaan bedenken. En er werden verrassend weinig vragen ingestuurd waarbij je in het antwoord eens een lekkere puzzel over kabouters en mutsen erin kon knallen. Dus ik ben blij dat je mailt!

    Natuurlijk heb ik ook boekentips. Als u nog geen puzzelboek van Martin Gardner in huis heeft, dan zou ik er daar gelijk een van bestellen. Zelf kreeg ik eerder dit jaar The Colossal Book of Short Puzzles and Problems cadeau en dat staat vol geweldige voorbeelden. Als u liever een Nederlands boek heeft, dan is er het heerlijke De Kabouterformule van Alex van de Brandhof dat volstaat met kabouterraadsels. En als u toe bent aan heel moeilijke puzzels, dan kunt u zich deze kerstvakantie storten op de AIVD kerstpuzzel.

    En dan nu, om de leegste te vullen, eindelijk weer eens een raadsel. Ik kwam het tegen op de blog van Tanya Khovanova. Zij had het raadsel weer gezien bij wiskundige Konstantin Knop. Ik vermoed dat hij dit raadsel heeft bedacht, maar dat weet ik niet zeker. Raadsels zijn als moppen, vaak is moeilijk aan te wijzen wie de eerste bedenker was en elke verteller geeft zijn eigen draai eraan. Dit is mijn versie.

    Een koning besluit om te testen of drie kabouters echt zo slim zijn als ze zelf beweren. Hij laat ze vijf mutsen zien: drie rode en twee groene. Vervolgens blinddoekt hij de kabouters en zet elk van hen een muts op. Daarna mogen de kabouters hun blinddoeken afdoen. Ze kunnen nu de mutsen van de twee anderen zien, maar niet die van zichzelf.

    Zoals gebruikelijk in dit soort raadsels, moeten de kabouters de kleur van hun eigen muts bepalen. Alleen zit er deze keer een addertje onder het gras: een van de drie kabouters is kleurenblind en ziet geen verschil tussen groen en rood.

    De kabouters weten bij wie van hen dit is en nemen die informatie mee in hun redeneringen (die zoals gebruikelijk in dit soort raadsels perfect logisch zijn – de kabouters gebruiken alle beschikbare informatie om hun conclusies te trekken). De koning vraagt de kabouters om de beurt of ze weten welke kleur muts ze hebben. Dit is hoe hun gesprekje verloopt:

    Alice: Ik weet niet welke kleur mijn muts heeft.
    Bob: Ik weet ook niet welke kleur mijn muts heeft.
    Carol: Nou, ik weet ook niet welke kleur mijn muts heeft.
    Alice: Nu weet ik nog steeds niet welke kleur muts ik heb!

    De vraag is: welke kabouter is kleurenblind?

    De oplossing vindt u door flink naar beneden te scrollen.

    Deze column verscheen op 22 november 2024 in de Volkskrant.

    Nieuwe adviesvragen zijn van harte welkom. Liefst persoonlijke vragen die op het eerste gezicht he-le-maal niets met wiskunde te maken hebben. U kunt ze insturen via ionica@volkskrant.nl.

    Lees hier ook de andere columns van de reeks.

    **

    **

    **

    **

    **

    **

    **

    **

    **

    De oplossing

    Stel dat Alice de kleurenblinde kabouter is, wat kunnen de kabouters dan tijdens hun gesprekje met de koning beredeneren over de kleuren van hun muts? Alice zegt dat ze niet weet welke kleur haar muts heeft. Bob en Carol weten dat Alice kleurenblind is en dat dit dus geen relevante informatie toevoegt.

    Vervolgens zegt Bob dat hij het ook niet weet. Nu weten Alice en Carol dat zij niet allebei een groene muts op kunnen hebben. Want als zij allebei een groene muts zouden dragen, wist Bob dat hij een rode muts moet hebben (want er zijn maar twee groene mutsen).

    Daarna zegt Carol dat zij het ook niet weet. Op dat moment weet Alice dat zij een rode muts moet dragen. Waarom? Omdat zij een perfect redenerende kabouter is, net als Bob en Carol. Als Alice een groene muts had gedragen, dan had Carol geweten dat zij een rode muts moest hebben (want uit het antwoord van Bob wisten ze dat Alice en Carol niet allebei een groene muts konden dragen). Dit alles betekent dat Alice níét de kleurenblinde kabouter kan zijn, want zij zou bij dit gesprek bij de tweede vraag aan haar antwoorden dat zij een rode muts heeft.

    Stel nu dat Carol de kleurenblinde kabouter is. Als Alice dan zegt dat zij het niet weet, dan kunnen Bob en Carol concluderen dat zij niet allebei een groene muts dragen. Als Bob vervolgens zegt dat hij het ook niet weet, dan kan Carol op eenzelfde manier als hierboven concluderen dat zij dus een rode muts draagt. En dat zal ze zeggen als ze aan de beurt is. Dus ook Carol kan niet de kleurenblinde kabouter zijn bij het gegeven gesprek.

    Kortom: Bob is de kleurenblinde kabouter (niet zo verrassend voor wie iets weet over kleurenblindheid en genetica, al is de vraag of dit bij kabouters hetzelfde werkt als mensen). Als Alice zegt dat ze het niet weet, kunnen Bob en Carol concluderen dat Bob en Carol niet allebei een groene muts dragen.

    Bob heeft hiermee te weinig informatie, en zijn opmerking dat hij het niet weet, geeft de anderen ook geen nieuwe informatie omdat ze weten dat hij kleurenblind is. Carol is nu aan de beurt en dat zij het niet weet, geeft net als hiervoor Bob de aanwijzing dat hij een rode muts moet dragen. Maar ja, Bob komt niet meer aan de beurt. En die arme Alice heeft niet genoeg aan de informatie van Carol om te kunnen concluderen wat de kleur van haar muts is.

  • Beste Ionica,

    Het is weer tijd om bladeren te vegen. Veeg ik meerdere hoopjes of alles op één hoop voordat ik de bladeren verzamel? Het eerste lijkt meer werk maar is gevarieerder, het tweede lijkt efficiënter maar is zwaarder en eentoniger. Wat is jouw wiskundig advies?

    Marco Groothoff

    Beste Marco,

    Het is de vraag of één grote hoop efficiënter is. Als u een grote tuin heeft, kan het sneller zijn om steeds de bladeren per deel van de tuin bij elkaar te vegen, in plaats van alles vele meters naar die ene hoop te harken. U kunt een wiskundig model maken voor het werk als u een x aantal hopen maakt en daarvoor uw tuin in x delen verdeelt.

    Hoeveel tijd kost het harken van één deel? Hoe lang bent u per hoop bezig om de bladeren in een kruiwagen te krijgen? En hoe lang duurt het naar een hoop toelopen met uw kruiwagen? Uw werkplezier kunt u op een soortgelijke manier modelleren. Hoeveel plezier beleeft u aan de losse onderdelen van de klus? En hoe verandert dat als bepaalde onderdelen langer duren? En dan kunt u optimaliseren op de door u gewenste combinatie van efficiëntie en werkplezier.

    Om dat optimum te berekenen, zou ik meer gegevens nodig hebben over u en uw tuin – en ook wat experimentele data over of het evenveel tijd kost om vier hoopjes bladeren of diezelfde bladeren in één hoop op te scheppen. Wiskundig gezien zou ik denken van wel, maar het zou me niet verbazen als er weer eens natuurkundige effecten de boel komen verpesten voor iedereen.

    Zelf heb ik, zoals u misschien al merkte, weinig ervaring met bladeren vegen. Gelukkig leerde ik onlangs dat het voor bodem en biodiversiteit beter is om bladeren te laten liggen. Nu kijk ik vol trots naar de laag rottende bladeren in mijn tuin.

    De Amerikaanse vlogger Hank Green beschreef deze week in zijn nieuwsbrief hoe er een stemmenwerver van de Democraten voorbijkwam toen hij bladeren stond te vegen. Green legt in zijn nieuwsbrief meteen uit dat hij weet dat het internet mensen heeft verteld dat je bladeren moet laten liggen. Maar dat zijn grasveld kapotgaat als hij de bladeren niet weghaalt – en dat hij het fijn vindt als kinderen op zijn gras kunnen spelen – hoewel hij ook weet dat er mensen zijn die vinden dat je helemaal geen gras meer zou moeten hebben.

    Green beseft al typend dat hij zich in zit te dekken. Hij maakt namelijk dingen voor internet en probeert daarbij continu te voorkomen dat iemand hem uitscheldt – omdat daar altijd 0,01 procent van de mensen boos wordt als hij iets vrij normaals doet, zoals bladeren vegen. Maar daar maakte Green zich geen zorgen over toen hij een praatje maakte met die stemmenwerver. Die man dacht vast: ‘Mooi dat hij zorgt voor zijn tuin.’ En Green dacht: ‘Mooi dat hij zorgt voor zijn land.’

    Na de verkiezingen denkt Green nu steeds aan die stemmenwerver, wiens kandidaten jammerlijk verloren. En hoe zijn werk tóch nuttig was, omdat hij door al die praatjes de verbondenheid in de wijk versterkte. En nu denk ik dat u misschien maar zo lang mogelijk in uw tuin moet gaan staan harken. En dan hopen dat er mensen voorbijkomen met wie u een verbroederend praatje kunt maken.

    Deze column verscheen op 15 november 2024 in de Volkskrant.

    Nieuwe adviesvragen zijn van harte welkom. Liefst persoonlijke vragen die op het eerste gezicht he-le-maal niets met wiskunde te maken hebben. U kunt ze insturen via ionica@volkskrant.nl.

    Lees hier ook de andere columns van de reeks.

  • Beste Ionica,

    In mijn beleving is de stemverhouding in de Verenigde Staten bij de presidentsverkiezingen al vele jaren vrijwel fiftyfifty. Is dat toeval?
    Mattijs Out
    PS Ik vrees dat de kans kleiner is dan 50 procent dat ik nog op tijd ben met m’n vraag.

    Beste Mattijs Out,

    Op het moment dat ik deze column schrijf, zijn nog niet alle stemmen geteld, maar het is duidelijk dat Donald Trump de nieuwe president van de Verenigde Staten wordt, met op dit moment ongeveer 51 procent van de getelde stemmen. Een perfect moment om uw vraag te beantwoorden (cijfers zijn mijn favoriete vorm van escapisme).

    Uw gevoel klopt: ook bij de vorige zes Amerikaanse presidentsverkiezingen was de stemverhouding vrijwel fiftyfifty (en misschien daarvoor ook wel, maar ik heb teruggekeken tot het jaar 2000).

    Het grootste verschil tussen de Democraten en Republikeinen was in 2008 toen Barack Obama 53 procent van de stemmen kreeg en John McCain 46 procent. Het dichtst bij elkaar lagen de stemmen in 2000 toen George W. Bush 47,9 procent van de stemmen kreeg en Al Gore 48,4 procent (hier heb ik cijfers achter de komma nodig).

    Destijds kreeg Gore meer stemmen, maar Bush werd president. Dat komt door het kiesmannensysteem in de Verenigde Staten. In de meeste staten krijgt de kandidaat die de meeste stemmen heeft alle kiesmannen van die staat – en wie de meeste kiesmannen krijgt wordt president. En hoewel Gore meer stemmen kreeg, won Bush dus meer kiesmannen. Ik zou wel 1.729 columns kunnen schrijven over de wonderbaarlijke aspecten van dit systeem.

    Er is een verband tussen het kiessysteem dat een land gebruikt en het partijenstelsel dat er bestaat. Het systeem dat de Amerikanen gebruiken werkt een tweepartijenstelsel in de hand, omdat het voor een derde partij vrijwel onmogelijk is om een meerderheid te halen en ergens aan de macht te komen. Dit is heel anders dan in Nederland, waar ook een partij met minder dan 5 procent van de stemmen in de regering kan komen.

    In de ideale situatie houden de twee partijen in een tweepartijenstelsel elkaar scherp en worden mensen kritischer op de partij die aan de macht is. Als één partij minder stemmen krijgt, dan kunnen ze hun standpunten strategisch aanpassen, om kiezers naar hun kamp over te halen. Als de twee partijen het allebei slim aanpakken, zullen ze elk rond de 50 procent van de stemmen eindigen.

    Mijn vermoeden was dat de Democraten en de Republikeinen bij de presidentsverkiezingen vooral zouden mikken op het binnenhalen van 50 procent kiesmannen, want dat bepaalt uiteindelijk wie er president wordt. En ik verwachtte bij de kiesmannen dus nog kleinere verschillen tussen de partijen dan bij de losse stemmen.

    Maar dat bleek niet zo te zijn, het verschil was meestal juist groter. Donald Trump wist in in 2016 met slechts 46 procent van de stemmen liefst 57 procent van de kiesmannen binnen te halen. Obama haalde in 2012 met 53 procent van de stemmen zelfs 68 procent van de kiesmannen. Dus tot zover mijn politieke intuïtie.

    Deze column verscheen op 5 november 2024 in de Volkskrant.

    Nieuwe adviesvragen zijn van harte welkom. Liefst persoonlijke vragen die op het eerste gezicht he-le-maal niets met wiskunde te maken hebben. U kunt ze insturen via ionica@volkskrant.nl.

    Lees hier ook de andere columns van de reeks.