kahte erinevat kogumit ei saagi võrrelda ning nende vahel seost leida – VALE, võrrelda saab kõike, kui leida õige töövahend leida variatsioonikordajad ja neid võrrelda – VALE, sellega ei saa seose tugevuse kohta mingit infot, vaid näitab, kas kogumid on ühtlased või ebaühtlased hinnata korrelatsioonikordaja absoluutväärtust – ÕIGE Dispersioonanalüüsil analüüsi käigus antakse hinnang faktortunnuse mõju olulisusele – ÕIGE põhieesmärgiks on leida kogumi kirjeldamiseks dispersioon – analüüsib, mitte ei kirjelda nullhüpoteesi tagasilükkamiseks peab olema empiiriline F-suhe negatiivne – dispersioonid jagatakse omavahel, dispersioon on positiivse märgiga (hälvete ruutude keskmine), seega suhe ei saa negatiivne olla!! dispersioonide liitmise lause järgi peab ülddispersioon võrduma rühmade sisese ja rühmade vahelise dispersiooni
väärtus on 1,96, ehk võtame vastu altervatiivhüpoteesi- töönädala pikkus M ja N hulgas pole95% tõenäosusega võrdne. Kui dispersioonid pole võrdsed,siis ei saa kasutada ühist dispersioonhinnagut s2,kasutatakse teisi valemeid lehelt.(Kui Levene' testis sig<0,05). Siinkorral on vabadusastmete arv df= min(n1,n2). DISPERSIOONANALÜÜS Eelnevalt uuritud t-testis oli gruppide arv piiratud(max 2).Kui on 3+ gruppi, siis kasutatakse dispersioonanalüüsi. See meetod võimaldab uurida faktortunnuse X mõju arvtunnuse Y keskväärtusele, kasutades valimi andmeid. Uuritav tunnus on sõltuv tunnus ehk funtsioontunnus- Y, tegu on arvtunnusega Diskreetne- ehk faktortunnus(sõltumatu) X, sellel on k väärtust(taset). Sõltuvalt faktortunnuste X arvust eristatakse ühe-, kahe- ja kolmefaktorilist disp-analüüsi.(kui rohkem, siis mitmefaktoriline) 1)Ühefaktoriline dispersioonanalüüs- ainult üks X
a. faktortunnus nimiskaalas ja 3 või rohkem väärtust b. funktsioontunnus intervallskaalas c. faktortunnus järjestusskaalas ja 3 või rohkem väärtust d. funktsioontunnus intervallskaalas. 2. Milline on nullhüpotees dispersioonanalüüsi korral? Funktsioontunnuse keskväärtused on kõikides rühmades võrdsed. 3. Dispersioonanalüüs viidi läbi kahe erineva faktortunnuse A ja B korral ning leiti vastav teststatistik F. Faktori A korral F = 5,9 Faktori B korral F = 2,3 Kummal juhul on faktori poolt põhjustatud seletatud hajumine suurem, võrreldes seletamata hajumisega? A 4. Milline on teststatistiku F väärtus toodud ANOVA tabeli korral (kollases lahtris)? 6,48 5. Faktori A mõju uurimiseks viidi läbi dispersioonanalüüs. Kas faktori A mõju funktsioontunnusele on tõestatud Otsustamiseks kasuta olulise nivood 0,05
1. 1700 (üldkogum 1200) 2. 1280 (üldkogum 1200) 3. Ei saa arvutada, sest dispersioon ei ole teada (standarthälbe väärtus on olemas, tõstam ruutu saan dispersiooni, 2. Tahan teha kindlaks elementide osakaalu, ehk et kui dispersiooni ei tea, saan arvutada võttes maksimaalse dispersiooni) 4. Ei ükski eelpool toodud valikutest Dispersioonanalüüsil 1. Analüüsi käigus antakse hinnang faktortunnuse mõju olulisele 2. Põhieesmärgiks on leida kogumi kirjeldamiseks dispersioon (analüüsiv, mitte ei kirjelda) 3. Nullhüpoteesi tagasilükatamiseks peab olema empiiriline F-suhe negatiivne (dispersioonid jagatakse omavahel, dispersioon on positiivne märgiga (hälvete ruutude keskmine)m seega ei saa negatiivne olla!) 4. Dispersioonide liitmise lause järgi peab ülddispersioon võrduma rühmade vahelise dispersiooni
annaabi.ee 
