Et prognoosida sõltumatute muutujate seost testi keele õppimiseks kuluva ajaga (normaaljaotusega, arvtunnusega minutites) sisaldab regressioonianalüüsi mudel kolme sõltumatut muutujat: õpetaja toetus (a four-point scale with the response categories ‘never’, ‘some lessons’, ‘most lessons’ and ‘every lesson’ was used), kodused õppimist toetavad vahendid ja distrsiplineeriv keskkond (A four-point scale with the response categories ‘never’, ‘some lessons’, ‘most lessons’ and ‘every lesson’ was used. This index was inverted so that low values indicate a poor disciplinary climate). Tabelis 1. on ära toodud mudeli parameetrid, mis annavad ülevaate mudeli „headuse“ ja prognoosi täpsuse kohta. Regressoonimudeli eeslduste kohaselt on tunnused mõõdetud arvuliselt, kodeeritud on puuduvad väärtused, mis muidu ei ole arvulised. Tabel 1. Faktorite seos testi keele õppimiseks kuluva ajaga (minutit nädalas) R
Andemanalüüsi konspekt: Mõisteid küsitakse eksamis: näidete toomise, selgitamise, võrdlemise ja analüüsimise tasandil. Binaarne tunnus- sugu; jah/ei Järjestustunnus- kooli tüüp, 1-väga hea, 2- hea jne(NB!- Õpilaste hinnang koolile), kui suured on klaassid- väga suured, suured jne, milline kooli maine- väga hea, hea jne, millisesse vahemikku jääb arv (0-200, 201-301 jne) oluline oleks, et Display frequence ees oleks linnuke, siis saab teha sagedustabeli Intervalltunnus- 1-väga hea, 2-hea jne (NB!_- Kooli hoolekogu hinnang eelmise õppeaasta tulemustele?/ Kooli hoolekogu hinnang eelmise aasta juhtimisele?) , hulk (n: minu klassi avatakse), vanus (keskmine vanus), kui kaugel asub kool millestki- km-tes, Nimitunnus- millegi nimi, huviringude nimed, kooli nimi jne, kas koolis töötab nõustaja- ei tööta, töötab, mõlemad jne, Kiire ü
9/6/2011 Eesmärk · Kursuse läbinud üliõpilane: omab teadmisi teadusfilosoofia sissejuhatusest, äriuuringute spetsiifikast, uuringu ülesehitusest ja uurimisprotsessi etappidest; teadmisi kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete andmete kogumise ja Majandusalased uurimismeetodid
Majandusanalüüs Analüüs - mõtestatud tegevus, mille käigus kvantitatiivmeetodil või kvalitatiivselt uuritakse andmeid või informatsiooni sündmuste, subjektide või objektide kohta minevikus, käesolevas olukorras või dünaamikas ning mõõdetakse, süstematiseeritakse, võrreldakse ja tõlgendatakse ning saadud tulemused väljendatakse matemaatiliselt, tekstina või graafiliselt eesmärgiga anda hinnang või langetada otsus protsessi(de) edasisel juhtimisel. Andmeanalüüs (data analysis) ja statistiline meetod Statistika metoodika järgi viiakse läbi kõigepealt vaatlus (registreeritakse, kogutakse andmed ettevõtte tehingute, sündmuste jne kohta), seejärel tehakse kokkuvõte (andmete kanded kontodele, süntees jne) ja seejärel kasutatakse saadud andmeid töötlemisel (reastamine, süntees, analüüs), et teha sellest järeldusi, mida otse lähteandmete alusel teha ei saa või mille tegemisel ei saa olla kindel nende piisavas põhjendatuses. Majandusanalüüs hindab Proj
Andmeanalüüs Kordamisteemad 1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Tuleb püstitada uurimisküsimused: mida ja kelle käest tahan teada saada; millistele küsimustele tahan vastuseid. Andmete kogumine. Enne kogumist kontrollida, ehk on andmed juba olemas ja arvestada aja- ning raharessursiga. Vaatlus: otsevaatlus, varjatud vaatlus, osalusvaatlus Eksperiment Intervjuu: struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata Küsitlus Kas uurida valimit või üldkogumit? Üldkogum ehk populatsioon. Valim on üldkogumist uurimiseks eraldatud osa, mille põhjal tehakse statistilisi järeldusi üldkogumi kohta. Valimi moodustamine: a)tõenäosuslik: 1. Lihtne juhu- nimekiri 2. Süstemaatiline juhu- nimekiri, millest iga 10. 3. Kiht- valin grupid, keda küsitlen 4. Klaster- valin kellegi grupist b) mittetõ
Kirjeldav statistika - teeme järeldusi valimi piires. (sagedustabel-kui palju? kui suur osa?) Valim - uuritavad isikud/objektid. Vastajad Üldkogum - need kelle kohta tehakse järeldused. Valim peavad olema esinduslik (need proportsioonid, mis on üldkogus, peavad kehtima ka valimi korral), piisavalt suure inimeste hulgaga, igal üldkogu liikmel on võrdne võimalus sattuda valimisse. Objektid - uuritavad (rida) Tunnus - objektide omadus, nt mitu korda päevas sa sööd? küsimus (veerg) Väärtus - tulemus, vastus küsimusele.(lahtrites) N - objektide arv Kas väärtused on järjestatavad? Kas vahemikud on võrdsed? Nimitunnus - väärtused ei ole järjestatavad.Nt elukoht, lemmiktoit, Järjestustunnus - väärtused on üheselt järjestatavad, vahemikud ei ole võrdsed. Nt haridustase Intervalltunnus e arvtunnus - alati üheselt järjestatav ja vahemikud on võrdsed.Nt vanus, pikkus, kaal, kehamassi index, sissetulek. Sobib Pearsoni korrelatsiooni kordaja Binaarsed tunnused - kaks va
ANDMEANALÜÜSI KONSPEKT Sisukord Andmefailid SPSS'is................................................................................................ 2 Normaaljaotuse kontroll.......................................................................................... 2 ANOVA vs T-test...................................................................................................... 2 ANVOA või regressioonanalüüs............................................................................... 3 Efekti suurus........................................................................................................... 3 Andmeanalüüs SPSS'is........................................................................................... 4 Kirjeldav statistika............................................................................................... 4 Kuidas testida normaaljaotust?.........................................................................
TALLINNA ÜLIKOOL HUMANITAARTEADUSTE DISSERTATSIOONID TIIT LAUK Džäss Eestis 1918–1945 DOKTORIVÄITEKIRI Kaitsmine toimub 20. novembril 2008. aastal kell 10.00 Tallinna Ülikooli Kunstide Instituudi saalis, Lai 13, Tallinn, Eesti. Tallinn 2008 2 TALLINNA ÜLIKOOL HUMANITAARTEADUSTE DISSERTATSIOONID TIIT LAUK Džäss Eestis 1918–1945 Muusika osakond, Kunstide Instituut, Tallinna Ülikool, Tallinn, Eesti. Doktoriväitekiri on lubatud kaitsmisele filosoofiadoktori kraadi taotlemiseks kultuuriajaloo alal 13. oktoobril 2008. aastal Tallinna Ülikooli humanitaarteaduste doktorinõukogu poolt. Juhendajad: Ea Jansen, PhD Maris Kirme, kunstiteaduste kandidaat, TLÜ Kunstide Instituudi muusika osakonna dotsent Oponendid: Olavi Kasemaa, ajalookandidaat, EMTA puhkpilliosakonna professor
Õppejõu kontaktandmed · Statistika ja ökonomeetria dotsent Ako Sauga ÖKONOMEETRIA · E-post [email protected] · Koduleht www.sauga.pri.ee TES0040 Bakalaureuseõpe TAAB 31, 32, 33, 51, 52 · Ruum SOC-480 MEM5220 Magistriõpe, TARM12 · Vastuvõtuajad (vajalik eelnev registreerimine õppejõu kodulehel): Ako Sauga Paaritu nädal N 19:00 20:00 Paarisnädal E 16:00 17:00 Loengukava Kellele see kursus on mõeldud? Bakalaureuseõppe TAAB 2. kursus (uus õppekava) · Sis
võrdlemise läbiviimiseks on vajalikud muutujad ebaselged. Sellisel juhul on mõistlik kavandada eksperiment mõlema grupi nii uurimisaluste kui ka kontrollgrupi liikmete juhuslikuks hindamiseks, et koguda kvalitatiivseid, avatud andmeid mõlema grupi kohta. See tähendab, et eksperimentaalne ja kvaasieksperimentaalne kavandamine on kooskõlas kvalitatiivsete kirjeldustega kui hindaja otsustab, et uurimuse tulemused on parimad kui hindamine on toimunud programmis osalejate käitumise ja väljendumise vaatlemise ja üles märkimise kaudu. Kirjeldavate ja jutustavate andmete kogumine läbi sügavuti minevate intervjuude ja detailsete vaatluste eeldab rahuldava strateegia olemasolu andmete analüüsimiseks. 24 Kuid on ka võimalik kvalitatiivsetele andmetele peale panna kvantitatiivseid skaalasid ja dimensioone. Projekti andmete analüüsimise staadiumis hindaja
Laura-Ly Lotamõis ANDMETE KOGUMISE JA ANALÜÜSIMISE VIISID KODUTÖÖ Õppeaines: UURIMISMEETODITE ALUSED Rõiva- ja tekstiiliteaduskond Õpperühm: RR 11 Juhendaja: Merje Beilmann Esitamiskuupäev:…………….. Allkiri:……………... Tallinn 2014 Sisukord Sissejuhatus Andmete kogumise ja analüüsimise viise on mitmeid – tihti räägitakse (ehk pisut liialt üldistades) kvantitatiivsest ja kvalitatiivsest metoodikast. Andmete kogumisest rääkides eelistan sõnapaarile kvantitatiivne – kvalitatiivne kasutada sisult konkreetsemaid märksõnu: struktureeritud ja struktureerimata andmekogumise instrumendid ja/või andmed. Struktureeritud instrumendi tüüpilise näitena võib ette kujutada üht tavapärast ankeeti, kus vastajale on ette antud nii küsimused kui ka võimalikud vastuste variandid, mille hulgast ta vastavalt
Laura-Ly Lotamõis ANDMETE KOGUMISE JA ANALÜÜSIMISE VIISID KODUTÖÖ Õppeaines: UURIMISMEETODITE ALUSED Rõiva- ja tekstiiliteaduskond Õpperühm: RR 11 Juhendaja: Merje Beilmann Esitamiskuupäev:................. Allkiri:.................. Tallinn 2014 Sisukord Sissejuhatus Andmete kogumise ja analüüsimise viise on mitmeid tihti räägitakse (ehk pisut liialt üldistades) kvantitatiivsest ja kvalitatiivsest metoodikast. Andmete kogumisest rääkides eelistan sõnapaarile kvantitatiivne kvalitatiivne kasutada sisult konkreetsemaid märksõnu: struktureeritud ja struktureerimata andmekogumise instrumendid ja/või andmed. Struktureeritud instrumendi tüüpilise näitena võib ette kujutada üht tavapärast ankeeti, kus vastajale on ette antud nii küsimused kui ka võimalikud vastuste variandid, mille hulgast ta vastavalt
UNIVISIOON Maailmataju Autor: Marek-Lars Kruusen Tallinn Detsember 2012 Esimese väljaande eelväljaanne. Kõik õigused kaitstud. 2 ,,Inimese enda olemasolu on suurim õnn, mida tuleb tajuda." Foto allikas: ,,Inimese füsioloogia", lk. 145, R. F. Schmidt ja G. Thews, Tartu 1997. 3 Maailmataju olemus, struktuur ja uurimismeetodid ,,Inimesel on olemas kõikvõimas tehnoloogia, mille abil on võimalik mõista ja luua kõike, mida ainult kujutlusvõime kannatab. See tehnoloogia pole midagi muud kui Tema enda mõistus." Maailmataju Maailmataju ( alternatiivne nimi on sellel ,,Univisioon", mis tuleb sõnadest ,,uni" ehk universum ( maailm ) ja ,,visioon" ehk nägemus ( taju ) ) kui nim
Riiklik Eksami- ja Kvalifikatsioonikeskus Soovitusi ja näiteid loovtööde läbiviimiseks põhikooli III kooliastmes Tallinn 2011 SISUKORD SAATEKS ........................................................................................ 3 SOOVITUSI JA NÄITEID LOOVTÖÖDE LÄBIVIIMISEST PÕHIKOOLI III KOOLIASTMES Anne Ermast, Gled-Airiin Saarso, Kristi Teder Loovtöö korraldamine koolis ..............................................................4 Loovtöö teema valimine ....................................................................5 Loovtöö liigid ................................................................................5 Loovtöö juhendamine .......................................................................8 Loovtöö esitlemine ...........................................................................9 Loovtöö hindamine ...............................................................
Infosüsteemi arendamisega seotud inimesed · organisatsiooni töötajad - rakendussüsteemide lõppkasutajad, infotöötegevuste tegijad · organisatsiooni juhtpositsioonil olevad inimesed (juhid) - omavad kontrolli (või vähemalt mõju) arendamise käivitamise, suunamise või kulgemise üle · professionaalid - süsteemi tegijad - vastutavad kvaliteetse infosüsteemi kvaliteetse arendamise eest Infosüsteemi arendamisel osalejate vastutusi ja omavahelist seotust väljendab järgnev joonis [2]: Mudel Uurimisobjekti (siin organisatsiooni ja infosüsteemi) kirjeldus mingist kindlast vaatenurgast, mis väljendab uurimisobjekti reaalsust ja visiooni. Tegemist on küll selle lihtsustusega. Ühest ja samast uurimisobjektist võib olla mitu erinevat vaadet sõltuvalt huvidest, mida üks või teine sellest huvitatu omab. Piltlikult väljendudes [1]:
Kultuurialaste veebisaitide kvaliteedikäsiraamat Kvaliteedi parendamine kodanike hüvanguks Versioon 1.2 kavand Kultuuriveebi sisu ja kvaliteedipõhimõtete piiritlemine lähtudes kasutajate vajadustest Toimetanud MINERVA 5. töörühm. 6. november 2003 MINERVA 5. töörühm Kultuuriveebi sisu ja kvaliteedipõhimõtete piiritlemine lähtudes kasutajate vajadustest Tegevuse eestvedaja Henry Ingberg (Prantsuse Kogukonna Ministeeriumi kantsler, Belgia) Koordinaator Isabelle Dujacquier (Prantsuse Kogukonna Ministeerium, Belgia) Liikmed: Majlis Bremer-Laamanen (Soome Rahvusraamatukogu); Eelco Bruinsma, Digitaalpärandi lähtekohad (Madalmaad); David Dawson, Ressursid (Ühendkuningriik); Ana Maria Duran, Kultuurivõrk (Rootsi); Pierluigi Feliciati (Itaalia); Fedora Filippi (Rooma Arheoloogiajärelevalve Amet, Itaalia); Muriel Foulonneau Euroopa kultuurivaramu (Prantsusmaa); Antonella Fresa, MINERVA tehniline koordinaator; Franca Garzotto (Milano Polütehnikum, Itaalia); Hubau
Ökonomeetrilisi mudeleid kasutatakse majanduse prognoosimisel, alternatiivide ja hüpoteeside kontrollimisel. ökonoomika 1.tegelik majandus, majapidamine ehk majandamine; 2.majandusteaduse haru vertikaalanalüüs, püstanalüüs aruande analüüs, mille puhul arvutustega liigutakse tabeli veerge pidi alla või üles nagu nt kasumiaruande kulukirjete osatähtsuse arvutamisel kulude üldsummast (vertical analysis) *Majandusanalüüsi sõnastik on koostatud Pärnu Finantskonverentsi osalejate jaoks ja trükitud konverentsi materjalides 2008 Mõistete sõnastiku koostamise aluseks on võetud eestikeelsete terminite selgituse olemasolu ja võimalusel lisatud inglisekeelne. Eestikeelne termini puudumisel on kasutatud inglisekeelset terminit.
Exceli valemeid kasutades leidke vastused järgmistele küsimustele. Lahendus laadige üles keskkonda ained.ttu.ee. Veenduge, et olete registreerinud ennast õiges õpperühmas. Töö esitamise tähtaeg on 9. oktoober kell 8:00. 1. Töölehel Ainekava on TABB ainekava. Leidke, kui suur osakaal (protsentides) on majandusteaduskonna ainetel (ainekood algab T-tähe 1) - ainete koguarvus 2) - ainepunktide koguarvus. EL riigid on: 2008 2017 Austria 8,307,989 8,772,865 Belgium 10,666,866 11,365,834 Bulgaria 7,518,002 7,101,859 Croatia 4,311,967 4,154,213 Czech Republic 10,343,422 10,578,820 Cyprus 776,333 854,802 Denmark 5,475,791 5,748,769 Estonia 1,338,440 1,315,635 Finland
Andmeanalüüs ja statistika uurimistöös 2016 Andmeanalüüsi põhimõisted Neli andmeanalüüsi juures möödapääsmatut terminit objekt tunnus väärtus skaala Objekt / objektid Vastavalt sellele, mida me uurida tahame, kogume me andmeid kas inimeste, koolide, valgete hiirte, kalendrikuude, kartulipõldude vms kohta. Kõiki selliseid indiviide või üksusi, kelle/mille käest või kohta me andmeid kogume, nimetatakse statistilises andmeanalüüsis objektideks. Muutujad ja tunnused Andmeid koguma asudes oleme valmis mõelnud mingid neid objekte iseloomustavad omadused, mis meid 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. Väärtused Objektid ja tunnused peavad olema valitud enne andmete kogumist. Andmete kogu
Andmeanalüüsi kordamisküsimused Sisukord 1Põhimõisted.............................................................................................................................. 3 1.1Nimetage skaalatüübid...................................................................................................... 3 1.2Mida võimaldab mingi skaala (asenda konkreetne skaala)................................................3 2Ühe tunnuse analüüs................................................................................................................ 3 2.1Kvantiilid - kirjuta välja kvartiilide 1,2 ja 3 väärtused.........................................................3 2.2Millised on keskmised......................................................................................................... 3 2.3Millised on variatsiooninäitarvud........................................................................................ 4 2.4Mis on mood?...........................
Andmeanalüüs Kordamisteemad 1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Uurimisprobleem, kust probleem tuleb, teooria, praktiline probleem, varasemad uurimused Konkreetsed uurimisküsimused: mida teada tahan, millistele küssadele tahan vastust, hüpoteeside sõnastamine. Uurimismeetodid: Millised meetodid aitavad lahendada. Kvantitatiivsed meetodid- kui palju midagi esineb, arvuline, suhteliselt palju uuritavad. Kvalitatiivsed meetodid- Kuidas midagi kirjaldatakse, sõnaline, vähem uuritavad. Kombineeritud meetodid- kasut koos. Andmed.kas olemas või vaja koguda. Keda uurida: kas valim või üldkogum. Kuidas andmeid koguda: küsitlus, intervjuu, Vaatlus Andmete sisestamine ja analüüs, tulemuste esitamine ja järelduste tegemine 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Ankeedi struktuur · Sissejuhatus: miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimalik tasu, tulemuste esi
Some of the things you will learn in THE CODEBREAKERS • How secret Japanese messages were decoded in Washington hours before Pearl Harbor. • How German codebreakers helped usher in the Russian Revolution. • How John F. Kennedy escaped capture in the Pacific because the Japanese failed to solve a simple cipher. • How codebreaking determined a presidential election, convicted an underworld syndicate head, won the battle of Midway, led to cruel Allied defeats in North Africa, and broke up a vast Nazi spy ring. • How one American became the world's most famous codebreaker, and another became the world's greatest. • How codes and codebreakers operate today within the secret agencies of the U.S. and Russia. • And incredibly much more. "For many evenings of gripping reading, no better choice can be made than this book." —Christian Science Monitor THE Codebreakers
Eesti Rahvusraamatukogu digitaalarhiiv DIGAR Eesti Rahvusraamatukogu digitaalarhiiv DIGAR Ain Tulvi LOGISTIKA Õpik kutsekoolidele Tallinn 2013 Eesti Rahvusraamatukogu digitaalarhiiv DIGAR Käesolev õppematerjal on valminud „Riikliku struktuurivahendite kasutamise strateegia 2007- 2013” ja sellest tuleneva rakenduskava „Inimressursi arendamine” alusel prioriteetse suuna „Elukestev õpe” meetme „Kutseõppe sisuline kaasajastamine ning kvaliteedi kindlustamine” programmi „Kutsehariduse sisuline arendamine 2008-2013” raames.
1. LOENG TEADUSLIKU UURIMUSE OLEMUS Mis on teaduslik uurimus? Teadus ei tegele mingite muljetega, stiilis: "Ma usun, et Keskerakond on eesti- vastane partei" Et "Keskerakonna eesti-vastasust" teaduslikult uurida: Tuleks kõigepealt väga selgelt defineerida, mis on "eesti-vastasus". Seejärel tuleks koostada kindel, uurimiskava. Kasutame näiteks erakonna programmi. Küsitleme erakonna liikmeid. Ühesõnaga, me üritame eesti-vastasust mõõta. Seega, mis on teaduslik uurimus ... Teaduslik uuring on seega: Miski, mis koosneb üksteisele selgelt järgnevatest etappidest Miski, kus peab olema selge, mida/keda me mõõdame/uurime ja kuidas uurime? Miski, kus on olemas ka eelnevad ideed (teooria). Sotsiaalteaduslik uurimus Riigiteadusi loetakse sotsiaal-teaduste hulka kuuluvaks Üks viisidest ajakirjandus, kirjandus, filmid... Keskendub sotsiaalselt olulistele probleemidele / nähtus
• Lihtsa hoiaku (poolt/vastu, toetan/ei toeta) mõõtmiseks • Tõsiteaduslikkus kaheldav FOOKUSGRUPP • Juhitud diskussioon, 5-10 inimest • Eelised: vastastikune motiveerimine, loomulik situatsioon ja toetav keskkond • Probleemid: hea juht, tulemuste töötlemine, ajamahukus • Kasutusalad: uuringu ettevalmistamine, rakenduste hindamine, huvide spektri väljatoomine, ühisosa leidmine KORRALDUS • Eesmärgi püstitamine • Osalejate valik: võõrad, teemaga seotud, juhuslik valik, mitu paralleelgruppi • Diskussiooniplaan • Moderaator • Andmete salvestamine ja töötlemine • Tulemuste kasutamine INTERVJUEERIMISE ÜLDPÕHIMÕTTED • Nõusolek, tutvustus ja eesmärgi selgitamine • Anonüümsus. Salvestamisluba • Intervjueerija ei kommenteeri vastuseid, ei anna mitteverbaalset tagasisidet • Väldi suunavaid küsimusi! • Algmaterjali hävitamine
Exceli valemid Lahtri sisuks on kas arv, tekst, tõeväärtus või valem valem algab võrdlusmärgiga valemis saab kasutada tavalisi aritmeetilisi tehteid ja Exceli funktsioone Lahtri aadress – veeru tähis+rea number Suhteline aadress muutub valemi kopeerimisel Absoluutne aadress ($) ei muutu kopeerimisel Klahv F4 muudab valemis lahtriaadressi tähistust Lahtrivahemik on kujul algusaadress:lõppaadress Lahtritele võib anda nimed, neid saab kasutada lahtri aadressidega samaväärselt. Matemaatikafunktsioonid SUM(lahtrivahemik) – arvväärtuste summa SUMIF(lahtrivahemik;tingimus;summeeritavad väärtused) – tingimusele vastavate arvväärtuste summa tingimus – lihtsamal juhul väärtus, saab kasutada ka võrdlustehteid (>,<) ABS(väärtus) – absoluutväärtus INT(väärtus) – täisosa ROUND(väärtus;kohtade arv) – ümardamine RAND() – juhuarv vahemikus 0...1 RANDBETWEEN(min;max) – juhuslik täisarv etteantud va
SPSS/PC+ The Statistical Package for IBM PC 6/12/ 2 set /beep off. GET /FILE 'tud.sys'. The SPSS/PC+ system file is read from file tud.sys The file was created on 2/21/10 at 11:40:26 and is titled SPSS/PC+ System File Written by Data Entry II The SPSS/PC+ system file contains 247 cases, each consisting of 44 variables (including system variables). 44 variables will be used in this session. ------------------------------------------------------------------------------- Page 2 SPSS/PC+ 6/12/ 2 This procedure was completed at 10:26:32 * more on - iga lehekylje ja"rel tehakse paus, suvaline klahvivajutus viib edasi * more off - pausi ei tehta, ko~ik ka"sud ja"rjest. SET MORE OFF. SET LENGTH 500. *---------------------------------- * iga tudengi oma va"ljavo~tu tingimused. * Tingimuses olevaid tunnuseid ei tohi analyysis kasutada. SELECT IF (T614=1 AND T713=1). *-----------
Nimi: Anneriin Truu Õpperühm: IK 12 Praktiline töö nr. 5: otsing teemakataloogides, portaalides ja veebiringides Teemakataloog Open Directory http://dmoz.org/ 1) Leidke eelnimetatud teemakataloogist sirvides Van Goghi muuseum Hollandis. Pange kirja teemakataloogides liikumise tee ehk millised on läbitud sammud allikani jõudmiseks. Kui panna otsingusse lihtsalt Van gogh, siis tulemusi tuleb meeletult palju. Seepärast kasutasin „Advanced search-i“, kus otsinguribasse kirjutasin „Van Gogh muuseum“,kategooriaks valisin „Arts“ ja et otsiks ainult lehekülgi „Sites only“. Tulemusi tuleb 1256, kuid teine tulemus viib muuseumi koduleheküljele. 2) Leidke eelnimetatud teemakataloogist sirvides materjale Molotov-Ribbentropi pakti kohta. Palju ja mida leiate? Pange kirja teemakataloogides liikumise tee ehk millised on läbitud sammud allikani jõudmiseks. Leidsin 96 materjali, kõik materjalid räägivad seoses selle paktiga ehk siis ajaloost. Kasutasin „Advanc
paberil andmed juhendid tlu.ee/~kairio - tarkvara variable view- tunnus tulpasid ei saa ümber järjestada decimalt-komakohad type- numbreid sisestame label - diagrammide jne pealkiri, kui jääb tühjaks siis võtab nime lahtri (value labels- num,brid või kirjeldused) variable vaates saab copyda tervet rida need vastused kus saab vastata mitut vastusevarjanti siis lähevad need kõik erinevateks küsimusteks jah-ei, 1-0 type-string - laius oluline tühjad lahtrid on puuduvad vastused - system missing , 9 99 ERISTADA PUUDUVAID VASTUSEID Andmed on kogutud veebipõhiselt ning need tuleb SPSS-i üle tuua. 1. reas nimed, altes 2. reast andmed 2. exeli fail vaja kinni panna 3. pspp-vabavara, milles saab avada spssi ka transform menüü - autom. recode vigade otsimine skaalade pööramine liitmine - kategoriseerida tunnuse nimed korda nr - visual binning (vahemik)' M/N - (b
Harjutus 2 45 91 45 933 95 46 82 93 16 79 57 650 54 56 93 333 75 91 45 335 21 55 58 336 96 14 874 322 87 11 95 21 28 24 24 95 91 54 32 85 73 24 65 359 82 82 62 355 49 169 36 355 75 987 32 322 81 545 335 388 30 255 52 369 54 255 66 68 50 78 352 54 90 28 62 87 75 16 63 12 Max
Turundusuuringud Meelis Zimmermann 1. TURUNDUSE INFOSÜSTEEM JA TURUNDUSUURINGUD 1.1 Turunduse infosüsteem Turunduse infosüsteem (TIS) on inimeste , tehniliste vahendite ja protseduuride süsteem, mis kogub, korrastab, analüüsib ja teeb kättesaadavaks turundusotsuste langetamiseks vajaliku, õigeaegse ja täpse info. Infosüsteemi protseduuridega määratakse: - millist infot koguda, - kui sageli infot koguda, - millises vormis infot hoida, - milliseid analüüse teha korrapäraselt, - kelle ülesanne on info kogumine. Infosüsteemide protseduuride kooostamine on turundusjuhi või turunduse eest vastutava juhtkonna liikme ülesanne, kes hakkab kogutud info põhjal otsuseid langetama. Kuna info kogumisel ja kasutamisel osalevad ka teised allüksused, näiteks müük ja raamatupidamine, siis tulev infosüsteem kavand
PRAKTILISE ANDMEANALÜÜSI EKSAM Nimi ja õppegrupp: Liis Peet PS-2-S-E-tal I kirjeldav andmeanalüüs Täitke kohase informatsiooniga tekstisisesed lüngad ja tabel ning pange ka tabelile pealkiri. 1.ülesanne Valim (n= 384) koosnes nii meestest (n = 205) kui naistest (n = 179), kõige sagedasem haridus valimis oli keskharidus (45%) ning keskmine tööstaaz 3,6 aastat (vt Tabel 1). Tabel 1: Keskmine vanus, keskmine tööstaaz, sagedasem haridustase ja sagedasem perekondlik seis sugude ja koguvalimi lõikes. Mehed Naised Koguvalim Keskmine vanus 34,5 a 39,3 a 36,7 a Keskmine 3,8 a 3,4 a 3,6 a tööstaaz Kõige sagedasem Keskharidus Keskharidus Keskharidus haridus Kõige sagedasem Abielus ja Abielus ja Abielus ja perekondlik seis vabaabielus vabaabielus vabaabielus 2.ülesanne Uuri
4. kodune ülesanne Ülesanne 1 On arvutatud kahe erineva tudengite grupi keskmine testi punktisumma ning standardhälve. Esimeses grups oli 57 tudengit ning keskmine tulemus 50 punkti standardhälbega 10,3 punkti, teises grupis oli 28 tudengit ning keskmine tulemus oli 46 punkti standardhälbega 11,5 punkti. Kas on alust väitel, et õppejõud hindas esimest gruppi kõrgemate punktidega kui teist gruppi? H0: µ1µ2 (1. ja 2. grupi keskmised punktisummad ei erine oluliselt, õppejõud hindas gruppe sarnaselt) H1: µ1>µ2 (1. ja 2. grupi keskmised punktisummad erinevad, õppejõud hindas 1. gruppi kõrgemate punktidega kui 2.) n1=57 n2=28 µ1=50 µ2=46 1=10,3 2=11,5 SE=/n SE1=10,3/57=1,36 SE2=11,5/28=2,17 SE*=SE12+SE22 SE*=1,85+4,71=2,56 temp=(µ1-µ2)/SE* temp=(50-46):2,56=1,56 =0,95 tkriitiline2 temp ei jää kriitilisse piirkonda, järelikult aksepteerin H0. Vastus: 1. Ja 2. Grupi keskmised punktisummad ei erine oluliselt. Väitel, et