palju, siis ei kasutata sagedustabelit Seal esitatakse tunnuse väärtused (valid), nende esinemissagedus (frequence) ning protsendid (percent). Sagedustabeli järjestamiseks sagduste järgi: uus tabel: analyze/ferquences . tunnus perekonnaseis varialbel väljale ning klõpsame nupule format. Descending counts linnuke. Kui tunnusel on aga palju erinevaid väärtuseid, näiteks sissetulekud on kõikidel vastajatel tõenäoliselt erinevad, siis sagedustabel andmete kokkuvõtmiseks ei sobi. Andmestikus kultuur.sav on selliseks tunnuseks vanus. Koostades vanuse väärtustest sagedustabeli, on see liiga mahukas, et seda andmete esitamiseks kasutada. Statistics – Summarize – Frequencies Variable(s): millistest muutujatest sagedustabelit soovitakse Statistics: võimalus tellida muutuja(te) kohta statistikuid (kvartiile-min/max, keskmist, standardhälvet jne) – ainult rangelt arvandmete korral!
MAINORI KÕRGKOOL Juhtimise instituut Annika Krutto ANDMEANALÜÜS SOTSIAALTEADUSTES Loengukonspekt Tartu 2009 SISUKORD SISSEJUHATUS...........................................................................................................................3 1. ANDMEANALÜÜSI põhimõisted ......................................................................................... 3 1.1 Üldkogum ja valim............................................................................................................... 3 1.2. Valimi valikumeetodid.........................................................................................................4 1.3. Mõõtmismeetod ja mõõtmisvahend ....................................................................................5 1.4. Andmetabel.....................................................................................................
Sellise olukorra vältimiseks ei pöörata kogu järgnevas käsitluses tähelepanu mitte niivõrd valemitele ühe või teise statistiku arvutamiseks kui püütakse selgitada statistiliste ideede (kontseptsioonide) ja meetodite olemust ning kasutusvaldkondi sõnade, näidete ja jooniste abil. 4 1.1. Statistiline mõtteviis. Kirjeldav ja üldistav statistika. Üldkogum ja valim Statistiline mõtteviis on meile kõigile igapäevasest elust tuttav ja omane. Võtame ühe lihtsa näite: ma ütlen teile, et lähen täna teatrisse kahe kolleegiga, kusjuures üks neist on 190 cm pikk ja teine 165 cm pikk. Millise järelduse te võite kummagi kolleegi soo kohta kõige kindlamini teha, kui teil rohkem mingit informatsiooni ei ole? *** Ma arvan, et te võisite päris veendunult väita, et üks mu kolleegidest, 190 cm pikkune, on mees ja teine, 165 cm pikkune, on naine
tähelepanu nõudvateks, et lugejad unustavad sootuks üldised ideed, mida need arvutused illustreerima peaks. Sellise olukorra vältimiseks ei pöörata kogu järgnevas käsitluses tähelepanu mitte niivõrd valemitele ühe või teise statistiku arvutamiseks kui püütakse selgitada statistiliste ideede (kontseptsioonide) ja meetodite olemust ning kasutusvaldkondi sõnade, näidete ja jooniste abil. 2 Statistiline mõtteviis. Kirjeldav ja üldistav statistika. Üldkogum ja valim. Statistiline mõtteviis on meile kõigile igapäevasest elust tuttav ja omane. Võtame ühe lihtsa näite: ma ütlen teile, et lähen täna teatrisse kahe kolleegiga, kusjuures üks neist on 190 cm pikk ja teine 165 cm pikk. Millise järelduse te võite kummagi kolleegi soo kohta kõige kindlamini teha, kui teil rohkem mingit informatsiooni ei ole? *** 5
tähelepanu nõudvateks, et lugejad unustavad sootuks üldised ideed, mida need arvutused illustreerima peaks. Sellise olukorra vältimiseks ei pöörata kogu järgnevas käsitluses tähelepanu mitte niivõrd valemitele ühe või teise statistiku arvutamiseks kui püütakse selgitada statistiliste ideede (kontseptsioonide) ja meetodite olemust ning kasutusvaldkondi sõnade, näidete ja jooniste abil. 2 Statistiline mõtteviis. Kirjeldav ja üldistav statistika. Üldkogum ja valim. Statistiline mõtteviis on meile kõigile igapäevasest elust tuttav ja omane. Võtame ühe lihtsa näite: ma ütlen teile, et lähen täna teatrisse kahe kolleegiga, kusjuures üks neist on 190 cm pikk ja teine 165 cm pikk. Millise järelduse te võite kummagi kolleegi soo kohta kõige kindlamini teha, kui teil rohkem mingit informatsiooni ei ole? *** 5
järgnevad keerukamad ja spetsiifilisemad. · Tõlkeküsimustikus otsetõlge pole alati võimalik, tuleb arvestada kohaliku keele ja kultuuriga. · Vormistus korrektne, ühtne stiil. Valim on mõõtmiseks valitud (uuringusse kaasatud) üldkogumi osa. Valimit kasutatakse, kuna koguvalimit mõõta on liiga kallis ja mahult võimatu. Statistilise analüüsi jaoks peab olema vähemalt 60-100 vastust. Vastuseid peab olema muutujatest vähemalt viis korda rohkem. Kvantitatiivne andmeanalüüs: · Statistilised andmetöötlusprogrammid, näiteks SPSS · Atribuudid o sõltumatu atribuut - manipuleeritav atribuut o sõltuv atribuut - see, mida mõõdetakse · Eeldused (normaaljaotus) · Andmeanalüüsid o Parameetrilised testid (peavad vastama eeldustele) o Testid muutujate vaheliste seoste leidmiseks (pideva atribuudi keskväärtuste võrdlemine) Korrelatsioon - seose tugevus kahe pideva atribuudi vahel
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) mittetõenäosuslik: 1. Mugavus- pilootuuring testina 2. Ettekavatsetud- vastavalt eelteadmistele valitud uuritavad 3
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.
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 esitus, kontaktandmed tänud juba ette või lõpus · Lihtsamad küsimused, avaküsimused
Kui standardhälve on väike, siis on vastajate vastused antud üldise keskmise lähedale. Viimasel juhul tundub, et vastajad on olnud oma vastustes küllaltki üksmeelsed.(kui kaugel on keskmine inimene keskmisest inimesest). Dispersioon- on standardhälbe ruut. Seda kasutatakse tunnuse hajuvuse iseloomustamiseks nagu standardhälvetki. 5) Jooniste kasutamine tunnuste iseloomustamiseks, eri jooniste tüübid : tulpdiagramm, joondiagramm, ringdiagramm histogramm- on tulpdiagramm, mille puhul väärtusklassile vastava tulba pindala on võrdeline väärtusklassi sagedusega. 6) Sagedustabel-koosneb tunnuste üksikväärtuste või väärtuste vahemike loetelust, koos nende indiviidide arvuga, kelle puhul analüüsitava tunnuse väärtus ühtib vaadeldava konkreetse väärtusega või kuulub vastavasse väärtusvahemikku. 7) Normaaljaotus, selle kohta käivad reeglid. on ühetipuline keskväärtuse (keskmise) suhtes sümmeetriline jaotus.
(üldistuste tegemine laiema objektide hulga ehk üldkogumi kohta). Pakub meetodeid vea hindamiseks. 46. Üldkogum - kõik juhtumid või objektid, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt sõnastatud järeldused, oletused või prognoosid kehtivad. N: Eesti lasteaednikud aastal 2006, Austraalia linnad, Maksimarketi kliendid mai 2006- mai 2007, hallid hiired vms. Üldkogum ei pea koosnema ainult inimestest, selle võib moodustada ükskõik milliste sarnaste objektide hulk. 47. Valim – uurimiseks valitud populatsiooni e üldkogumi osa. N. 600 Eesti lasteaednikku aastal 2006, 10 Austraalia linna, 500 Maksimarketi klienti mai 2006- mai 2007, hallid hiired vms. 48. Kvalitatiivne uuring (Qualitative Survey) - annab vastuse küsimustele kuidas, millist, miks, millised omadused? Kogutakse vabas vormis antud vastuseid, hinnanguid, arvamusi. Vastused iseloomustavad vastajate konkreetseid kogemusi, veendumusi (eelarvamusi), tegevusmotiive ja käitumist.
Kvant met 40% EKSAM 25% KT 25% 10% Kirjandus: SAMM, Tooding L-M jne Uurimisprobleemi püstitamine (sots)teaduses: Probleemi leidmine ja teema sõnastamine Probleemipüstituse põhjendus Kuidas ma saan aru, et see on selline probleem, mida tasub uurida? Selle praktiline tähtsus, seos teiste valdkondadega, takistavad tegurid selle uurimisel Täpsustamine Millist osa ma sellest probleemist uurida tahan? Alamülesanded v teemad Kas ja mida varasemast teada on? Teooriad, varasemad uurimused Operatsionaliseerimine Kuidas defineerida Kuidas mõõta, uurida Analüüsimeetodi valik Sotsiaalsete probleemide konstrueerimine Sots.teaduses on uurija oma uurimisobjekti (ühiskonna) osa ja mõjutab seda enda tegevusega Statistika kui relv (sots)poliitikas Numbrilised väited sots elu kohta (n-ö objektiivsed) Sots probleemide tõlgendus, põhjendus Sots probleem: kas see on olemas v on see kellegi poolt konstruee
Analyze - descriptive statistics - descriptives/frequencies (kui vaja ekstsessi, histogrammi kellukat jn) - valid mille puhul tahad uurida - Options - valid milliseid väärtusi leida tahad ja ok, vastused ilmuvad OutPuti aknasse. Charts all on võimalik kasutada histogrammi joonistamise võimalust. Joonisel olev küsimärk käib osutatud linnukese kohta. Display frequency tables annab käskluse moodustada iga pikkuse kohta sagedustabel. Küsimärk on juurde tehtud, et uurida, kas sellise tabeli koostamine on vajalik. Uue muutuja arvutamine: Transform - Compute variable - kirjutad uue lahtri nimetuse (tühikuid ei kasuta) - liidad mida vaja liita (võrdusmärki pole vaja) Kehamassiindeks=Kaal kg'des jagadtud pikkus cm'tes ruudus (Pikkus x Pikkus) Andmete eraldamine: Data - select cases - If condition is satisfied ette linnuke - klikid If...-le - valid nt ainult meeste
xii. Mõned isikud lahkuvad riskipopulatsioonist surres, mujale kolides või edasisest osalemisest keeldudes. e.xiii. Levimuse hindamine läbilõikelistes uuringutes. e.xiv. Haigestumuse hindamine kohortuuringus. f. Populatsioon ühikute kogum, mille hulgast me leiame oma uuringu osalised. Kogum, mille kohta tahame esitada väiteid oma uuringu tulemuste põhjal. g. Valim osa populatsioonist, mida me uurime. Et valimi uurimise tulemusi saaks üldistada populatsioonile, peab olema teada iga populatsiooni liikme võimalus valimisse sattuda. Lihtsaim variant võimalus valimisse sattuda on võrdne: juhuvalim. h. Sansid- vt valemit. Kasutatakse esinemisnäitajana harva. Sansside suhe on oluline esinemise võrdlusnäitaja. i
110 1198.429 <.001 0.502 Mann- 287893.50 <.001 0.276 Whitney 0 Group Descriptives Group N Mean SD SE matemaatika Mees 608 9.461 4.516 0.183 Naine 742 7.352 3.856 0.142 Paired-Samples T-Test Ei ole vaja uurida valimite hajuvuse sarnasust (Levene’i test), kuna valim on sama. Normaaljaotuslikkuse uurimiseks on hea Shapiro-Wilki test, kuna on vaja esimesest mõõtmisest lahutada teise mõõtmise tulemused ning alles siis nende normaaljaotuslikkust hinnata, Shapiro-Wilkiga on see juba enne tehtud. Kui S-W ei kinnita normaaljaotuslikkust, saab seda kontrollida ka vastata uue tulba loomise kaudu (mõõtmistulemuste lahutustehe). Mitteparameetrilised testid
protsesse Interpretatiivne lähenemine ehk konstruktivism Kogu sotsiaalne reaalsus on konstrueeritud ja avaldub meile erinevate diskursuste kaudu Puudub objektiivne sotsiaalne reaalsus reaalsusi on mitmeid Praktiline pool paradigmad Biheiviorism: Sinu huvid: tavainimeste poliitiline käitumine, hoiakud, väärtused, arusaamad ... tahad oma tulemusi üldistada Sinu oskused: statistiline andmeanalüüs ja kvantitatiivsed meetodid Võimalik suund ja juhendajad: politoloogia (nt. Toots, Idnurm, Saarts, Vetik), või avalik haldus (org. käitumine Lepik) Ratsionaalne valik: Sinu huvid: kuidas seletada poliitilisi otsuseid ja olulisi kollektiivse toimimise probleeme miks inimesed nii teevad? Sinu oskused: matemaatilised mudelid, kvant. meetodid Võimalik suund ja juhendajad: avalik haldus, majandus (Kommer, Sootla) Institutsionalism:
determinandid. Epidemioloogia on tõenduspõhise meditsiini kui täpsusega, iseloomustab hetkeseisu. Levimusmäär PR (prevalence 6 Andmete tüübid. Üldkogum ehk populatsioon objektid, tõenduspõhise rahvatervise põhialuseks.) Kiirhinnangu meetod- on rate)-arvväärtused 0 ja 1 (0% ja 100%) vahel. kellele või millele üldistatakse uurimuse tulemusi. Valim uurija intensiivne meeskonnapõhine uurimismetoodika, kasutatakse esmase Kumulatiivnehaigestumus ehk CIR- isikute propotsioon, kes mingil käsutuses olevate objektide hulk. Objekt uurimisalune ühik, ülevaate andmiseks (sh sekkumiste efektiivsuse hindamiseks) ja selleks ajavahemiku algul on haigusvabad, kuid selle ajajooksul haigestuvad / üksikindiviid. Tunnus objektil mõõdetav näitaja. Andmestik
Kokkuvõte 17 Statistika mõisted Statistika teadus, mis käsitleb andmete kogumist, töötlemist, analüüsimist ja kokkuvõtlikku esitamist. Matemaatiline statistika matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Valim mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Valim peab olema küllalt arvukas ja igal üldkogumi objektil peab olema võrdne võimalus valimisse sattuda. Valimi moodustamiseks on kolm võimalust: · Juhuslik valim (juhuslikult valitud uuritavad objektid) · Planeeritud valim · Kõikne valim (üldkogum) Hinnang valimi põhjal üldkogumi kohta tehtud järeldus. Tunnused iseloomulik omadus, mille poolest nähtused üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad
Selleks, kas: · valitakse menüükäsk View Datasheet View · klikatakse tööriistariba vastaval nupul . Access- lihtne ja vajalik 12 Avaneb tabeli andmevateaken (joonis 3.6). Jooksva kirje järjenumber Uue kirje loomise nupp Joonis 3.9 Andmetabel Olekuriba (status bar) Ülesanne 3.1. Sisestage loodud tabelisse oma pere liikmete andmed. Access- lihtne ja vajalik 13 4. EBASOBIVATE ANDMETE BLOKEERIMINE 4.1. Vormingud Andmebaasisüsteemis Access on lubatud ise määratleda andmetele vormingud, millest on kasu andmete vormidel ja aruannetes kuvamisel. Tekstivormingu abil saab määrata väljal asuva teksti väljanägemist ja ka seda, mitu
Kvantitaiivne tunnus (arvtunnus) on tunnus , mille väärtused on arvud (nt. Pikkus, kaal, rahvaarv, keskmine hinne) Kvalitatiivne tunnus on tunnus, mille väärtused ei ole arvud ( juustevärv, perekonnaseis, rahvus). STATISTIKA EKSAMI KORDAMISKÜSIMUS TE VASTUSED 1. Statistika aine ja meetod Statistika on iseseisev teadus. Ta uurib ühiskondlike nähtuste kvantitatiivset külge lahutamata seoses nende kvalitatiivse küljega ja ühiskonna arengu kvalitatiivset väljendumist konkreetsel ajal ja kohal. Peamiselt tegeleb statistika : 1) Statistiliste andmete hankimisega e. statistiline vaatlus 2) Ststistilise informatsiooni kompaktne ja ülevaatlik esitamine e. Kirjeldava statistika (andmete esitamine ja organiseerimine) 3) Tõenäosusteooria so.reaalsuses sageli esineva ja majanduses eelkõige tulevikuga seonduva ebakindluse kirjeldaminne 4) Järeldav
.. 200-300 200-300 250 28 7000 38 -179,5 32220,25 ... 300-400 300-400 350 42 14700 80 -79,5 6320,25 ... 400-600 400-600 500 50 25000 130 70,5 4970,25 ... Üle 600 600-1000 800 20 16000 150 370,5 137270,3 ... Kokku 150 64425 4822025 USALDUSINTERVALLID Usaldusintervalle on vaja selleks, et hinnata valimi ja üldkogumi vastavust. Valim on juhuslik,võib esineda erinevaid tulemusi. Tehes üldistusi üldkogumile,peame veaga arvestama. Usaldusintervalle kasutataksegi selle vea hindamiseks. Keskmine esindusviga. Valimi suurenedes esindusviga väheneb. Selle leidmiseks on erinevad valemid lähtuvalt sellest, kas üldkogumi suurus on teada või ei ole.(valimi mahu võtmisel ei arvestata missing lahtrit) Piiresindusviga. Jälle kaks valemit lähtuvalt üldkogumist. Kasutatakse t-jaotuse täiendkvantiili
1 Valimid ja nende moodustamine........................................................................10 3.2 Valimvaatlus ......................................................................................................11 3.2.1 Valimvaatluse tüübid ..................................................................................11 3.3 Valimvaatluse meetodid ....................................................................................11 3.3.1 Mittetõenäosuslik valim ............................................................................. 12 3.4 Tõenäosuslik valim ............................................................................................12 3.4.1 Vaatlusvead ................................................................................................ 12 3.4.2 Mitte valimi vead.........................................................................................13 3.4.3 Vaatlusvead ............................
Sõnavara mees ,091 608 ,000 ,988 608 ,000 naine ,071 742 ,000 ,989 742 ,000 a. Lilliefors Significance Correction Selleks, et vastata küsimusele kas on tegemist normaaljaotusega või mitte peame esmalt välja nuputama, millist testi vaatame. Kolmogorov-Smirnov testi on mõttekas vaadata siis, kui valim on väga suur (tuhanded indiviidid), Shapiro-Wilk test on kohane väikese valimi puhul (u 50-2000 indiviidi). Meie andmestikus on 1350 inimest, seega võiks kasutada Shapiro-Wilk testi. Juurde tasub aga märkida, et mõlemad testid on üsna tundlikud äärmuslike väärtuste ning valimi suuruse suhtes, mistõttu teatud olukordades ei pruugi nende testi alusel tehtud otsustused olla täpsed! Järgnevalt tuleb vaadata Sig.-i (olulisuse tõenäosus)
Mainori Kõrgkool Matemaatika ja statistika Loengukonspekt Silver Toompalu, MSc 2008/2009 1 Matemaatika ja statistika 2008/2009 Sisukord 1 Mudelid majanduses ............................................................................................................. 4 1.1 Mudeli mõiste ......................................................................................................................... 4 1.2 Matemaatilise mudeli struktuur ja sisu ................................................................................... 4 2 Funktsioonid ja nende algebra............................................................................................... 5 2.1 Funktsionaalne sõltuvus ....................................
SISUJUHT Kuressaare Gümnaasium Uurimistöö koostamisest 11.5. Tabelite, skeemide, jooniste ja graafikute koostamine. Tabelid ja joonised. Lihtsamate tabelite loomiseks on Wordis võib valida Table→Insert→Table või klõpsates menüüribal olevale tabeli ikoonile (vt. joonis) Joonis 9. Tabeli loomine Wordis Wordi tabelist diagrammi loomiseks tuleb vastav tabel märgistada ja valida menüüst Insert→Picture→Chart. Loodud diagrammi kuju saab muuta tööriistaribal avanevate ikoonide abil. Keerukamate tabelite ja diagrammide loomiseks on otstarbekas kasutada MS Exceli võimalusi. Tulpdiagramm on ülevaatlikum, kui tahame võrrelda erinevate tunnuste sagedusi omavahel, sektordiagramm aga juhul , kui tahame näha iga üksiku tunnuse osa tervikus Tulumaks 60
Viite tähistuse juurde kirjutage vajalik kirje vastavalt viitamise nõuetele. Kuressaare G?mnaasium Uurimistöö koostamisest 11.5. Tabelite, skeemide, jooniste ja graafikute koostamine. Tabelid ja joonised. Lihtsamate tabelite loomiseks on Wordis võib valida TableInsertTable või klõpsates menüüribal olevale tabeli ikoonile (vt. joonis) Joonis 9. Tabeli loomine Wordis Wordi tabelist diagrammi loomiseks tuleb vastav tabel märgistada ja valida menüüst InsertPictureChart. Loodud diagrammi kuju saab muuta tööriistaribal avanevate ikoonide abil. Keerukamate tabelite ja diagrammide loomiseks on otstarbekas kasutada MS Exceli võimalusi. Tulpdiagramm on ülevaatlikum, kui tahame võrrelda erinevate tunnuste sagedusi omavahel, sektordiagramm aga juhul , kui tahame näha iga üksiku tunnuse osa tervikus Tulumaks 60
.................... 3 Lihtne juhuvalim ............................................................................................................................. 4 Kihtvalim ........................................................................................................................................ 5 Klastervalim ................................................................................................................................... 5 Mitmetasandiline valim .................................................................................................................. 6 Kõikne valim................................................................................................................................... 6 Mugavusvalim................................................................................................................................. 6 Ettekavatsetud valim ........................................................
kasutatav nn. Query Designer). QBE'd kasutav andmebaasisüsteem on interaktiivne: kogu töö tehakse dialoogi vormis konsooli (klaviatuuri ja kuvarite vahendusel). Peamine vahend millega süsteemiga suheldakse on aken; Viimaseid on kahte tüüpi: - skeemi aken; - tingimuste aken. 3 ERD (Entity Relationship Diagram) - Olemi-suhte diagrammi kasutatakse andmebaasi kohta käivate nõudmiste modelleerimiseks. Ta luuakse infosüsteemi detailanalüüsi käigus. Olemi-suhte diagrammi kasutatakse andmebaasi projekteerimiseks. Tegemist on ülalt-alla lähendamisega süsteemiarendusele, mille käigus leitakse kõigepealt olulised andmeobjektid ja seosed nende vahel. Seejärel lisatakse andmeobjektidele atribuudid, et näidata milliseid andmeid soovitakse mingi objekti kohta säilitada. Samuti lisatakse piirangud.
b. suurema informatiivsusega järjestusskaala c. kõige informatiivsem intervallskaala 2. Uuringufirma viib Eesti elanikkonna hulgas läbi tööjõu-uuringut. Vali õiged terminid, mis tähistavad toodud mõisteid. a. Eesti elanik objekt b. Uuringu teostamiseks kasutatakse intervjuusid mõõtmismeetod c. Tallinna elanikud osakogum d. need isikud, keda küsitletakse valim e. Intervjuul esitatavate küsimuste komplekt mõõtmisvahend f. Eesti elanikkond üldkogum g. inimese vanus tunnus h. need inimesed, kelle sissetulek on väiksem kui 5000 kr osakogum i. inimese sissetulek tunnus 3. Milliste vaatlustega on tegemist? a. küsimustiku täitmine veebis ankeetvaatlus b. andmete hankimine internetist dokumentaalvaatlus c
? Joonisel näete, et vasakul on muutujad. Kui te tahate mingi muutuja kohta kirjeldavat informatsiooni, viige see muutuja paremale poole (joonisel tühi kast). Seejärel klikake käsklusele Statistics. Sealt saate erinevate vajalike kirjeldavate statistikute arvutamist ,,tellida". Charts all on võimalik kasutada histogrammi joonistamise võimalust. Joonisel olev küsimärk käib osutatud linnukese kohta. Display frequency tables annab käskluse moodustada iga pikkuse kohta sagedustabel. Küsimärk on juurde tehtud, et uurida, kas sellise tabeli koostamine on vajalik. Mis on tabelite ja jooniste eesmärk? Kuidas testida normaaljaotust? Selleks järgige järgmist käskluste rida: Analyze-> Descriptive Statistics-> Explore-> (ärge unustage valida sõltuvateks muutujateks ruumiline mõtlemine ja sõnavara ning sõltumatuks muutujaks sugu) Plots-> Normality Plots with tests Võite ära märkida, et tahate joonist histogrammi kujul
C) Väline valiidsus mil määral võime tulemusi üldistada taolistele sarnastele olukordadele; või valimi tulemuste üldistus kogu populatsioonile. Mõõtmise usaldusväärsust mõjutab valimi (sample) suurus. Me ei uuri tavaliselt kunagi kogu populatsiooni, kuid selleks et teha õigustatud järeldusi populatsiooni kohta, tuleb koostada küllalt suur (reliaabluse aspekt!) ja esinduslik (valiidsuse aspekt!) valim. Statistilised testid on samuti sõltuvad valimi suurusest. Valim peab olema valiidne, s.t. esindama kogu populatsiooni võimalikult paljude tunnuste osas. Põhiline meetod valimi koostamiseks on juhuslik valik. (Juhuslik valik tähendab sisuliselt seda, et igal antud populatsiooni liikmel on võrdne võimalus saada valitud.) Teine sagedasem viis on stratifitseeritud valimi koostamine. D) Sisemine valiidsus - Sisemine valiidsus on kõrge uurimusel, mis on läbi viidud nii korrektselt, et muutused sõltuva muutuja
Missing System 560 25,6 Total 2186 100,0 Huvitav väärtus on 11:D Siin on vaja võtta algankeet välja ja vaadata, kas on sisestusviga .Siis tuleb minna tabelisse ja 11 ära parandada 1- V.oluine 2- Küllaltki oluline 3- Vähe 4- Ei ole üldse oluline Väärtused on valepidi pandud, tavaliselt võiks ikka panna et 4 on rahul. Muidu diagrammi tulbad tulevad imelikud Ütle lihtsalt, et 1 ja 4 vahetaks kohad .Selleks ,et muuta on vaja arvutada. Trancform – compter A32_1 pane tah nt P nagu pööratud Edasi Kustuta ära vana A32_1 Kirjuta väärtused Millised vead olid : sisestusviga, skaala ebaloogiline, grupeerimine, palju oli missing. Teisendused on ka veebis olemas –mine vaata. 12.02.03 Võtame kaks intervalltunnust T1 : rahulolu ilmaga T2: rahulolu eluga Loo uus fail: Võta variable view:
– Puudub objektiivne sotsiaalne reaalsus – reaalsusi on mitmeid – Uurida, kuidas erinevad grupid/inimesed reaalsust interpreteerivad, seda konstrueerivad ja teatud diskursusi kasutavad ning taastoodavad. – Näited: poliitikute ja sots.teadlaste diskursused Jääkeldri protsessist Praktiline pool – paradigmad I • Biheiviorism: – Sinu huvid: tavainimeste poliitiline käitumine, hoiakud, väärtused, arusaamad… tahad oma tulemusi üldistada – Sinu oskused: statistiline andmeanalüüs ja kvantitatiivsed meetodid – Võimalik suund ja juhendajad: politoloogia (nt. Toots, Idnurm, Saarts, Vetik), või avalik haldus (org. käitumine – Lepik) • Ratsionaalne valik: – Sinu huvid: kuidas seletada poliitilisi otsuseid ja olulisi kollektiivse toimimise probleeme – miks inimesed nii teevad? – Sinu oskused: matemaatilised mudelid, kvant. meetodid – Võimalik suund ja juhendajad: avalik haldus, majandus (Kommer?, Sootla?) Praktiline pool – paradigmad II
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
