Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös (0)

5 VÄGA HEA
Punktid

Esitatud küsimused

  • Mis muudab Sinu uurimistöö aktualseks?
  • Kes moodustasid selles näites üldkogumi?
  • Mis on pildil valesti?
  • Millise meetodiga saab kõige lihtsamalt ülevaate andmetest?
  • Mis on diagrammide eesmärk ja kuidas seda saavutada?
  • Kui palju Kui suur osa?
  • Kui palju leidub neid õpilasi kes Facebooki üldse ei kasuta?
  • Millal tabel millal tekst?
  • Millal protsentidena?
Vasakule Paremale
Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #1 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #2 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #3 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #4 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #5 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #6 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #7 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #8 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #9 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #10 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #11 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #12 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #13 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #14 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #15 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #16 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #17 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #18 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #19 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #20 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #21 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #22 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #23 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #24 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #25 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #26 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #27 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #28 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #29 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #30 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #31 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #32 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #33 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #34 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #35 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #36 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #37 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #38 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #39 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #40 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #41 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #42 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #43 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #44 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #45 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #46 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #47 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #48 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #49 Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös #50
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 50 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2018-04-08 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 21 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor Patch Õppematerjali autor
Suureks abiks uurimustöö kirjutamisel, planeerimisel ja mõistmisel. Seletused Google Drive kasutamisel uurimustöö kirjutamise, statistika koostamise, andmete analüüsi, küsimustike koostamise ja erinevate diagrammide koostamise kohta.

Sarnased õppematerjalid

thumbnail
466
doc

Andmeanalüüsi konspekt

huvitavad, näiteks: värvus, vanus, hind, kaal, arvamus millegi suhtes, jne – selliseid omadusi nimetatakse muutujateks. Omadusi, mida saab mõõta nii (või mis on juba kokku võetud nii), et iga objekti jaoks saadakse ainult üks vastus ehk üks ühik infot nimetatakse tunnusteks. Objektid ja tunnused peavad olema valitud enne andmete kogumist ning andmete kogumise käigus püüame saada tulemuse või vastuse iga objekti kohta kõigi meid huvitavate tunnuste lõikes - statistika terminoloogiast lähtudes on need väärtused. Nii võivad tunnuse „haridus“ võimalikud väärtused olla näiteks „algharidus“, „põhiharidus“, „keskharidus“ ja „kõrgharidus“, aga tunnuse „vanus“ väärtused näiteks arvud „12“, „27“, „6“, jne. (Arvuti kasutamine uurimistöös (http://aku.opetaja.ee/)) Andmete analüüsi kontekstis on oluline teha vahet nelja erineva tunnuse tüübi vahel:

Andmeanalüüs i
thumbnail
43
pdf

Andmeanalüüs MS Exceli abil

Andmeanalüüs MS Exceli abil Andmeanalüüs MS Exceli abil Järgnev õpetus püüab võimalikult 'puust ja punaselt' ette näidata elementaarse andmeanalüüsi teostamise võimalused MS Excelis. Samas ei ole see materjal mõeldud matemaatilise statistika konspektiks, vastavad teadmised/materjalid eeldatakse kasutajal enesel olemas olevat. Seetõttu pole ka eriti tegeletud konkreetsete näidetega ega tulemuste tõlgendamisega. See konspekt ei ole Andres Kiviste 1998 aastal ilmunud vihiku "Matemaatilise statistika algteadmisi ja rakenduslikke näiteid MS Exceli

Informaatika
thumbnail
4
docx

Kordamiskusimused infoteadus

3) Tunnuste tüübid, näited selle kohta. Nominaalskaala ehk nimeskaala ( Esitab või võimaldab esitada vastuse nimetuse või kirjeldusena nt vastaja rahvus, lemmikvärv ja perekonnaseis) Ordinaalskaala ehk järjestusskaala (Esitab vastuse variandid sel viisil, et neid on võimalik hinnangu intensiivsuse alusel järjestada nt haridustase, rahuolu hinnangu, Likerti skaala) Arvskaala (Esitab või võimaldab esitada vastused arvudena) 4) Kirjeldav statistika eri tüüpi tunnuste kohta: Mood- kõige sagedasem väärtus või väärtusklass Mediaan-Punt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks. Kvantiilid- jagunevad alumine kvartiil- punkt, millest väiksemaid väärtusi on kogumis üks neljandik osa. Ülemine kvartiil- punkt millest suuremaid väärtusi on kogumis üks neljandik osa

Infoteadus
thumbnail
21
doc

Andmeanalüüs sots.teadustes

.................................................................. 3 1.2. Valimi valikumeetodid.........................................................................................................4 1.3. Mõõtmismeetod ja mõõtmisvahend ....................................................................................5 1.4. Andmetabel..........................................................................................................................7 2. Valimit kirjeldav statistika ..................................................................................................... 7 2.1. Andmete graafiline kirjeldus................................................................................................7 2.2. Andmete arvuline kirjeldus..................................................................................................8 2.2.1. Paiknemiskarakteristikud...........................................................................................

Uurimustöö metoodika
thumbnail
11
docx

Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015

nullpunkt on määratud. ­ Näiteks: sissetulek, pikkus, kaal, temperatuur, vanus, laste arv Veel tunnuste liigitamise võimalusi: ­ Kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed tunnused ­ Diskreetsed ja pidevad tunnused ­ Kategoriaalsed tunnused: diskreetne kvalitatiivne tunnus ­ Binaarsed ehk dihhotoomsed ehk kaheväärtuselised tunnused 4) Kirjeldav statistika eri tüüpi tunnuste kohta: mis on mood, mediaan, kvantiilid, keskmine, standardhälve, dispersioon. Nominaaltunnused · Mood ­ kõige sagedasem väärtus või väärtusklass Järjestustunnused Mood Mediaan ­ punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks. Kvantiilid Alumine kvartiil ­ punkt, millest väiksemaid väärtusi on kogumis ¼ osa.

andmeanal��s
thumbnail
2
docx

Matemaatika mõisted

Andmed ­ mingi tunnus või omadus. Tunnus ­ omadus, nt keskmine pikkus, kummas paralleelklassis läks matemaatika eksamitöö paremini jne. Arvuline tunnus ­ väärtuseks on arvud, nt pikkus, palk, hinne jne. Mittearvuline tunnus ­ väärtuseks ei ole arvud, nt sugu, rahvus, haridus, juuste värv. Järjestustunnus ­ tunnus, mille väärtusi saab sisu põhjal järjestada, nt matemaatika kt hinne, skaala küsitluses. Nominaaltunnus ­ tunnus, millel on rohkem kui kaks erinevat väärtust, kuid ei leidu ühtegi sisulist järjestust, mis haaraks kõik tunnuse väärtused, nt rahvus, silmade värv. Binaarne tunnus ­ ainult kaks teineteist välistavat tunnust, nt sugu. Pidev tunnus ­ võib omandada kõiki reaalarvulisi väärtusi mingist piirkonnast, nt kaal, kasv, aeg, temperatuur. Diskreetne tunnus - tunnus võib omandada vaid üksteisest eraldatud väärtusi, väärtused saadakse tavaliselt loendamise teel, nt elanike arv majas, õpilaste arv klassis vms. Statistiline rida ­ juhus

Matemaatika
thumbnail
4
doc

Andmeanalüüsi kordamisküsimused

· Suhteskaala: sel juhul on skaalapunktide vahemikud võrdsed ja ka nullpunkt on määratud. ­ Näiteks: sissetulek, pikkus, kaal, temperatuur, vanus, laste arv Veel tunnuste liigitamise võimalusi: · Kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed tunnused · Diskreetsed ja pidevad tunnused · Kategoriaalsed tunnused: diskreetne kvalitatiivne tunnus · Binaarsed ehk dihhotoomsed ehk kaheväärtuselised tunnused 4) Kirjeldav statistika eri tüüpi tunnuste kohta: mood, mediaan, kvantiilid, keskmine, standardhälve, dispersioon. Mood- kõige sagedasem väärtus või väärtusklass, mehed naised Mediaan ­ punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks. Kvantiilid Alumine kvartiil ­ punkt, millest väiksemaid väärtusi on kogumis ¼ osa.

andmeanal��s
thumbnail
17
docx

Vormistamise ülesanne 1

korrektselt loetavad ka must-valge trüki puhul, mistõttu on välditud erinevate värvide kasutamist ning eelistatud halle toone. Loomulikult võib diagrammide kujundamisel kasutada ka rõõmsamaid värve, mis aitavad sisu emotsionaalsemalt ja seeläbi meeldejäävamalt esitada. Näiteid ja juhiseid diagrammide kujundamise kohta leiad eelpool mainitud slaidiprogrammist. 3 1. MIS ON STATISTIKA NING KUIDAS OMA ANDMED JA MÕTLEMINE STATISTILISE ANALÜÜSI LÄBIVIIMISEKS ETTE VALMISTADA? On olemas kolme tüüpi valesid:  Valed  alatud valed  statistika (Disraeli). Tõepoolest, kasutades statistilisi meetodeid aru saamata nende sisust või siis, halvemal juhul, arvestades kuulajate/lugejate asjatundmatust, on statistika abil valet vanduda küllalt lihtne. Kuid kas selles on õige süüdistada statistikat

Andme-ja tekstitöötlus




Meedia

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun