Ehk siis vastanutest väga hea tervisega inimesi ja toituvad tervislikult on nt 2,6 protsenti. Split files, saab eraldi nt vanuse gruppe lahterdada risttabelis. Risttabelis kaks tunnust Intervalltunnus - vähe ja palju tunnuseid Graafilised joonised Tulpdiagramm 1 tunnus ja tulba kõrgus sõltub sagedusest Samuti on seal ka osakaalud Keskmised tulba kõrgus näitab keskmist Võrdlev tulpdiagramm (clustered) 2 tunnust, millest üks on binaarne tunnus, nt rahvus ja sugu Sektor diagramm ainult 1 tunnus Histogramm - tulpdiagrammi eritunnus, sobib ainult mitme tunnuse põhjal, tulba kõrgus näitab sagedust. Intervalltunnusele, palju erinevaid väärtusi. Moodustab neist väärtustest vahemikud ehk grupid Joondiagramm näidatakse muutust ajas joon ja protsess on pidev erinevad grupid, saab võrrelda Punktdiagramm punktid tähistavad objekte
Meeste ja naiste keskmiste tulemuste joonistamine koos usalduspiiridega: Graphs - Legacy Dialogs - Error Bar - Define - variable (ehk y-telg)=see millise testi tulemusi vaadata soovid nt matemaatika ja category axis=sugu ja OK Test et kindlaks teha kas andmed pärinevad normaaljaotusega populatsioonist. Analyze-> Descriptive Statistics-> Explore-> Plots-> Normality Plots with tests+histogram ;normaaljaotusega on tegemist siis kui tulpdiagramm näeb kelluka kujuline välja. KAHE SÕLTUMATU GRUPI KESKMISTE VÕRDLEMINE PARAMEETRILISE TESTIGA Analyze-Compare means - independent samples T test - Test variables'i kõik mille keskmisi tahan uurida ja Grouping variables'i Sugu (sest tahan sugude vahelisi erinevusi võrrelda) (defineerin soo 1 ja 2) - OK Saan tabeli, kust näen meeste naiste keskmiste erinevusi alatestide lõikes. Alumises tabelis on üks tulp
Võrreldavad grupid (3 või enam gruppi!) sõltumatud. Hajuvused peavad olema gruppides sarnased (Levens test). Tulemuste jaotus vastab normaaljaotusele (loetakse kehtivaks ilma kontrollimata). Kui ANOVA eeldused ei ole täidetud, siis MPAR (mitteparameetrilised väärtused) test Kruskal-Wallis või Games-Howell. Kui H1, siis Post-Hoc testid, et välja selgitada, milliste gruppide vahel on erinevused. Tukey – gruppide suurused sarnased. Bonferroni – gruppide suurused erinevad. Korrelatsioon näitab seost kahe tunnuse vahel. Korrelatsiooni koefitsent on alati -1…1 ja näitab kahte asja: seose suunda ja tugevust. Pearson r eranditeta invervalltunnused, pole erandlikke väärtusi, seos lineaarne. Spearman ϱ järjestustunnus+järjestus, intervall+J, I+I Kendall τ järjestustunnus + järjestustunnus, väike valim palju sarnaseid väärtusi Cramer V (nimitunnust võrreldakse binaarsega, arvut
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.....................................................................................................
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
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:
keskmised, vaid ülemised piirid, ja edasiste väärarusaamade vältimiseks oleks soovitav need asendada tegelike väärtustevahemikega. http://www.htg.tartu.ee/~a9tp/mirror/www.eau.ee/%257Ektanel/kool_ja_too/stat_excelis/sagedustab.html (2 of 4)29.05.2006 15:08:54 Andmeanalüüs MS Exceli abil - sagedustabelid Diskreetne arvtunnus Esimene variant on konstrueerida sagedustabel ja tulpdiagramm analoogselt pidevale arvtunnusele protseduuri Histogram abil. Erinevus on vaid rühmitamiseeskirjas. Nimelt peab enne protseduuri käivitamist olema moodustatud rühmitamiseeskiri tunnuse kõigi erinevate väärtuste bloki näol. See väärtuste blokk tuleb omistada ka protseduuri aknas väljale Bin Range.
....................................6 Kurskall-Wallise test (e. mitteparameetriline ANOVA)..........................................7 T-test sõltumatute gruppidega............................................................................ 7 T-test sõltuvate gruppidega................................................................................. 8 Mann-Whintey U Test (e. mitteparameetriline t-test)...........................................8 Korrelatsioon....................................................................................................... 9 Lineaarne (paaris)regressioon...........................................................................10 Logistiline regressioon....................................................................................... 11 1 Andmefailid SPSS'is
1.T-test (f-test) Keskmiste erinevus kahes Pidev arvtunnus- keskmised grupis tunnus, millel on vähe väärtuseid (ehk siis 2 väärtust) 2. Hii-runt-test Kontrollida seose olemasolu Mittearvulised või sagedustabeli põhjal diskreetsed arvtunnused 3. Korrelatsioon Võrrelda tunnuste paare; 2 pidevat arvutunnus Kontrollida seose olemasolu 4.Regresioon analüüs Prognoosida ühte tunnust teise 2 pidevat arvutunnus järgi. Regresioonivõrrandi olulisus 5.Dispersioon Keskmiste erinevus mitmes Pidev arvtunnus- keskmised, analüüs grupis (üle 2) Tunnus, millel on vahe
Valim Valimiks nimetame üldkogumist uurimiseks valitud (üsna väikest) objektide gruppi. Selleks, et valimi põhjal üldkogumi kohta statistiliste meetodite abil üldistatud järeldusi teha, tuleb valimi liikmed valida juhuslikult. Juhuslikkus statistikas tähendab, et igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus valimisse valitud saada. Too näide enda kooli ja enda klassi põhjal! Valimite liigid ... valimi ,,tugevuse" kahanemise järjekorras kõikne valim juhuvalim süstemaatiline valim kihtvalim mugavusvalim Näide 2 kaasamõtlemiseks Juss sai ülesandeks uurida kõiki oma kooli õpilasi. Uuringu teema oli rahulolu kooli toiduga. Kuna Juss ja tema sõbrad olid koolitoiduga väga rahul, ei pidanud ta vajalikuks küsitleda kedagi peale oma sõprade. Kõikide kooli õpilaste küsitlemine oleks niikuinii liiga kaua aega võtnud. · Kes moodustasid selles näites üldkogumi?
Võimalikult lühike, viisakalt sõnastatud, lihtsa grammatikaga, sisaldab infot ühe teema kohta, sama tähendusega kõigi jaoks, sobival spetsiifilisuse tasemel Ankeedi struktuur, sissejuhatus, miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimalik tasu, tulemuste esitus, kontaktandmed, tänud juba ette, lihtsamad küsimused, avaküsimused, keerulised ja põhiküsimused. Sotsiaal-demograafilline osa, lõpusõna ja tänud. Küsimuste tüübid: Avatud ( vastaja vastab oma sõnadega) Suletud (vastajale on ette antud vastuse variandid) Vastuste variandid: Selged ja täpsed, ei tohi kattuda, peavad sellegipoolest ära katma kõik vastuse variandid. 3) Tunnuste tüübid, näited selle kohta. Nominaalskaala ehk nimeskaala ( Esitab või võimaldab esitada vastuse nimetuse või kirjeldusena nt vastaja rahvus, lemmikvärv ja perekonnaseis)
Leidke kõikide 1300 ostetud barrelite keskmine hind (vastuse lahtrisse sisestage ainult arv). Vastus: 90 Küsimus 3 Juku kohta on olemas järgmised andmed: Õige Sugu: mees Hindepunkte Perekonnaseis (abielus, vallaline): abielus 1.00/1.00 Laste arv: 2 Haridus: kesk Vanus: 25 aastane Amet: lukksepp Kategooria: kõrgeim Pikkus: 176 cm Määra nende andmete korral kasutatud tunnuste tüüp. amet mittearvuline nominaaltunnus kategooria mittearvuline järjestustunnus
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)
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
.. 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
siis tabeli kasutamiseks peame ,,oma" normaaljaotuse standardiseerima st teisendama F0 = keskväärtus =0 ja standardhälve =1 kolme sigma reegel. 13. Binoomjaotuse lähendamine normaaljaotusega kui normaaljaotust tahetakse rakendada diskreetse JS puhul ja katsete arv n>50, siis lähendame binoomjaotust normaaljaotusega: 14. Studenti jaotus - Student'i jaotus tekib, kui normaaljaotusega JS üldkogumist teha väike valim ja arvutada selle põhjal JS keskmist (see ei võrdu üldkogumi keskväärtusega). Statistikas kasutatakse Student'i jaotuse jaotusfunktsiooni mitmesuguste vigade hindamisel. Võrreldes normaaljaotusega on siin 2 parameetrit. t = tk, k = n - 1, kus n on mõõtmiste arv tõenäosus e. kvantiil 15. Asümmeetriakordaja, - arvkarakteristik, mis kirjeldab JS-te väärtuste jaotumist.
Matemaatilise statistika kordamisküsimused õpikust 1. Selgita, millega tegeleb statistika, millega matemaatiline statistika. Statistika on teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. Matemaatiline statistika on matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemiste meetodeid. 2. Mis on üldkogum, mis valim? Too näiteid. Üldkogum on looduse/ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi. Üldkogumi osa nimetatakse valimiks. Valim: - Igal üldkogumi objektil peab olema võimalus valimisse sattuda. -Valim peab olema arvukas. Kõikne valim ehk üldkogum. 3. Mis on planeeritud valim, mis juhuslik valim? Millist valimit nimetatakse kõikseks valimiks?
Me võime veendunult öelda, et seda tüüpi olukorras on see lahenduseks. Uurimus teeb järelikult meie elu kergemaks, mitte ainult äris, vaid üldiselt. Äriuuringud ei erine palju praktilisest probleemide lahendamisest. KVALITATIIVNE JA KVANTITATIIVNE UURING KVALITATIIVSED MEETODID KVANTITATIIVSED MEETODID · Rõhk arusaamisel · Rõhk testimisel ja tõestamisel · Fookus vastaja vaatenurgal · Fookus sündmuste faktidel ja/või põhjustel · Interpretatsioon ja ratsionaalne lähenemine · Loogiline ja kriitiline lähenemine · Vaatlused ja mõõtmised loomulikus ümbruses · Kontrollitud mõõtmine · Subjektiivne asjaosalise vaatekoht ja lähedus · Objektiivne kõrvalseisja vaatekoht distantsiga andmetele andmetest
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
Size matemaatik Student 9.253 1348.000 <.001 0.506 a Welch 9.110 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.
Osalemist puudutav hinnang peab olema vabatahtlik Laste puhul tuleb küsida nõusolek vanematelt Osaleja peab olema pädav andma küpseid vastuseid Osalejal on õigus igas etapis uuringust loobuda Anonüümsuse tagamine Tuleb selgitada, kuidas osalejate nõusolek on saadud 11. Milliseid eetilisi põhimõtteid tuleb järgida uuringu läbiviimisel? Vaata ülemist! 12. Millistest osadest koosneb ankeet? Sissejuhatus - pöördumine vastaja poole Põhiosa – esitatake küsimused vastavalt eesmärgile Demograafiline osa ehk pass(sugu, vanus jne) Tänusõnad 13. Millest sõltub andmekogumismeetodi valik? 14. Milleks on vaja küsimustikku piloteerida? Selleks, et saada aimu saadavatest vastustest. Näha kas küsimustik toimib või ei. küsimustiku uuringueelne kontrollimine. Vähendab probleemide ja vigade tekkimist reaalse andmekogumise käigus. 15. Mis on juhuvalim (simple random sample)?
vabale vestlusele, kus intervjueerija ei esita konkreetseid lühivastust eeldavaid küsimusi, vaid suunab intervjueeritavat teatud teemadest rääkima, esitab kuuldu põhjal täpsustavaid küsimusi ning julgustab teda oma mõtteid põhjalikult lahti seletama ja põhjendama. Loomulikult võib ette kujutada ka vahepealset varianti, kus vastajale esitatakse kas kirjalikult või suuliselt vastamiseks avatud st ilma vastusevariantideta, kuid küllalt konkreetseid küsimusi, millele eeldatakse vastaja oma tõlgendusest lähtuvat, kuid siiski suhteliselt lühidat vastust. Sellisel juhul võiks rääkida poolstruktureeritud andmekogumise instrumendist. Käesolevas õppematerjali osas keskendume struktureeritud andmete töötlemiseks, esmaseks analüüsiks ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus
vaid suunab intervjueeritavat teatud teemadest rääkima, esitab kuuldu põhjal täpsustavaid küsimusi ning julgustab teda oma mõtteid põhjalikult lahti seletama ja põhjendama. Loomulikult võib ette kujutada ka vahepealset varianti, kus vastajale esitatakse kas kirjalikult või suuliselt vastamiseks avatud st ilma vastusevariantideta, kuid küllalt konkreetseid küsimusi, millele eeldatakse vastaja oma tõlgendusest lähtuvat, kuid siiski suhteliselt lühidat vastust. Sellisel juhul võiks rääkida poolstruktureeritud andmekogumise instrumendist. Käesolevas õppematerjali osas keskendume struktureeritud andmete töötlemiseks, esmaseks analüüsiks ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus
vaid suunab intervjueeritavat teatud teemadest rääkima, esitab kuuldu põhjal täpsustavaid küsimusi ning julgustab teda oma mõtteid põhjalikult lahti seletama ja põhjendama. Loomulikult võib ette kujutada ka vahepealset varianti, kus vastajale esitatakse kas kirjalikult või suuliselt vastamiseks avatud st ilma vastusevariantideta, kuid küllalt konkreetseid küsimusi, millele eeldatakse vastaja oma tõlgendusest lähtuvat, kuid siiski suhteliselt lühidat vastust. Sellisel juhul võiks rääkida poolstruktureeritud andmekogumise instrumendist. Käesolevas õppematerjali osas keskendume struktureeritud andmete töötlemiseks, esmaseks analüüsiks ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus
Statistika on teadus, mis käsitleb arvandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist. Matemaatiline statistika uurib statistika teoreetilisi aluseid, ta uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid. Üldkogum on kas looduse või ühiskonna nähtus või objektide hulk, mille kohta soovime teha teaduslikult põhjendatud järeldusi(Populatsioon).Valimiks nimetatakse mõõtmiseks võetud üldkogumi osa. Juhuslik valim, valimisse kuuluvad objektid valitakse välja täiesti juhuslikult üldkogumi kõigi objektide hulgast. Planeeritud valim valimisse kuuluvad objektid määratakse katseplaani järgi. Kõikne valim, valim langeb ühte üldkogumiga. Valim peab olema:*küllalt arvukas *igal üldkogumi objektil peab olema võrdne võimalus valimisse sattuda. Objekt-tunnustabel saab kasutada:* andmed õpilaste kohta* riigiakadeemiasse sisseastumiskatsed. Arvulised tunnused:*Pidev tunnus võib omandada kõiki
esmaspäeval, 30 on reedel ja nädalasisestel päevadel igal 15? Jaotuse võrdlus Sagedamini kui mingi etteantud jaotusega võrdlemist läheb praktilises uurimistöös vaja kahe v rohkema grupi omavahelist võrdlust jaotuse alusel Seda saab teha risttabelite abiga Gruppide erinevus vs tunnuste vaheline seos Nt: kas meeste ja naiste huvi poliitika vastu on samasugune v erinev? Või: kas poliitikahuvi on seotud vastaja sooga? Risttabel Risttabeli elementideks on read, veerud ja lahtrid, mille järgi nimetatakse ka tabelisse märgitavaid protsente Rea protsendid: mitu% selle rea inimestest kuulub ühte v teise veergu Veeru protsendid: mitu % selle veeru inim. kuulub ühte v teise ritta Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inim kuulub ühte v teise lahtrisse Seos risttabelis Hii-ruut statistiku idee: kõrvutada reaalset (nt küsitluse tulemusena
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
.................................................... 71 11.1 Korrelatsioonanalüüs ............................................................................................................ 71 11.2 Lineaarse korrelatsioonikordaja puudused ........................................................................... 72 11.3 Determinatsioonikordaja ...................................................................................................... 74 11.4 Mitmene korrelatsioon ......................................................................................................... 74 11.5 Regressioonanalüüs............................................................................................................... 75 12 Aegridade analüüs .............................................................................................................. 81 12.1 Aegrea mõiste ..............................................................................
1.00/1.00 Märgi küsimus lipuga Induktiivne statistika Teeb otsusi üldkogumi kohta, kusjuures info allikaks on valim Sinu vastus on õige. Küsimus 24 Keskmine, mediaan ja mood – millal kasutada? Vale Hindepunkte Keskväärtus Nominaaltunnuste korral. 0.00/1.00 Märgi
Keskkonnakorralduse ja bioloogia õppekava TEADUSLIKU MÕTTEVIISI PRAKTILINE ANDMEANALÜÜS Iseseisev töö Koostajad: Tallinn 2017 Iseseisev töö nr 1 Ülevaade vastajatest Küsimustikule vastas 5836 inimest kellest 43% ehk 2528 olid mehed ja ülejäänud 56,7% naised. 28,5% ehk 1661vastanut olid Eestlased, 37,6% Soomlased ja 33,9% Lätlased. Kõige noorem vastaja oli 15 aastane ning vanim 96 aastane. 1)Sagedustabel sugu: Kui paljud suur osa vastanutest on naised? 2)Risttabel kõrgeima omandatud hariduse ja elukoha riigi suhe: Kui suur osa eestlastest oli lõpetamata kõrgharidusega kõigist vastanutest? 3)Kirjeldavad arvnäitajad vastajate kooliskäidud aastate kohta: 4)Tulpdiagramm vastajate perekonnaseisu kohta: Kui suur osa vastanutest on abielus? skaalat ei pööranud kuna tulpade pealkirjad mahtusid tulpade alla ära
Riietele ja jalanõudele tehtavad kulutused aastatel 2007 ja 2010. Allikas:Eurostati andmebaas; autorite koostatud. Kirjeldav statistika on välja toodud järgmistes tabelites. Tabel 1. Kirjeldava statistika analüüs 2007 aasta kohta. Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Statistic Kulutused riietele ja 29 100 1300 706,90 66,201 356,502 127093,596 jalanõudele SKP inimese kohta 29 3400 70400 24282,76 3022,698 16277,725 264964334,975
Maksimaalne element xmax - suurim tunnuste väärtuste hulgas. Sagedustabel näitab, mitmel korral saab antud tunnus antud väärtuse . Variatsioonirida kasvavalt või kahanevalt järjestatud tunnuse väärtuse rida . Variatsioonikordaja V hajuvusmõõt, mis seisneb kogumi standardhälbe ja keskväärtuse suhtes. Korrelatsioon nähtuste vastastikune statistiline sõltuvus ehk suhe, mille tõttu muutused ühes nähtuses kutsuvad esile ka muutused teises nähtuses. Positiivne korrelatsioon ühe suuruse kasvades teine suurus samuti kasvab. Negatiivne korrelatsioon ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb. Korrelatsioonikordaja r - kahe tunnuse vahelise seose tugevust iseloomustav arv. Dispersioon 2 - juhusliku suuruse varieeruvuse mõõt, ta näitab, kui palju uuritav suurus varieerub. Standardhälve - ruutjuur dispersioonist, iseloomustab tunnuste hajuvust. VALEMID x1 + ... + x n
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,
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
