(pikas videos on see olemas) https://www.youtube.com/watch?v=aUtf6OWXkSU Valime kaks gruppi ja tulemus: M1=3,19 M2=2,62 1) Valime testi –t-test (kuna on kaks gruppi ja intervall) Hüpotees H0 µ1= µ2 Hüpotees H1 µ1≠ µ2 Α=0.05 T-testi tabelist vaatame olulise tõenäosust. Seal tabelis on t-test –Levens test ja siis jälle t-test. Seal t testis on kaks olulisuse tõenäosust. Päris ees on näha –ülemise rea korral on hajuvused on võrdsem, teine rida on olukorraks kui hajuvused on mittevõrdsed. Levenes test on just see koht, kus me saame hajuvuse teada. H0=hajuvused on võrsed, H1 ei ole võrsed, paneme α=0.05. Vaatame Sig= 0.02 ehk hajuvused on mittevõrdsed. Järelikult me vaatame alumisel real olevat Sigi t-testis. Seal Sig=0.01. See tähendab ka, et H1. Erinevus on statistiliselt oluline. JÄTA MEELDE, et t võetakse alati ÜLEMISELT REALT ehk s siis t(110)=2,492, p<0.05 d= http://www.danielsoper
Näide: tegeliku Y ja arvutusliku Ŷ vaheline seos c) regressioonijääkide normaaljaotuse kontrollimine Tabelid - menüü Analysis a) display actual, fitted data, residual (algandmed, arvutuslikud Y, ja regressioonijäägid (üks osa tabelist) b) forecasts - Y arvutusliku 95%-lised prognoosiväärtused c) confidence intervals – regressioonikordajate usalduspiirid d) ANOVA tabel (Excelis teostatud regressiooni väljundtabeli keskmine tabel (hajuvused, R2, F)) 5. Multikollineaarsuse testimine OLSi menüü Tests –> Collinearity 6. Heteroskedastiivsuse kontrollimine Heteroskedastiivsuse kontrollimiseks kasutada OLS-i menüüd Tests ja avanevast rippmenüüst valida White’s test või muu huvipakkuv test ja anda hinnang regressioonijääkide varieeruvuse konstantuse kohta (kas esineb heteroskedastiivsus või ei esine, vaata labortunni tööd otsuse tegemiseks). 7. Erikujuliste regressioonimudelite konstrueerimine
Kaks gruppi või tunnust. Kuna võrdleb keskväärtusi, siis tunnuseks peab olema intervalltunnus. Sõltumatud valimid – erinevad objektid, sama tunnus. (Nt meeste ja naiste üldine rahulolu, kus mehed ja naised on 2 erinevat gruppi ja rahulolu on intervalltunnus). ANOVA-Nagu sõltumatute v. T-test 3 või enama grupiga. Sõltuv tunnus peab olema intervalltunnus. 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
Mida suurem hüdratatsiooniaste, seda vähem kapillaarpoorsust betoonis esineb ning mida suurem vesitsementtegur, seda suurem kapillaarpoorsus. Vee aurumise tõttu jäävad betooni lahtised kapillaarpoorid, mis nõrgestavad betooni survetugevust. 21. Betooni survetugevuse hajuvus, selle põhjused Katsetulemuste kõikumine teatud keskmise tugevuse väärtuse ümber. Põhjused on: peamiselt proovikehade katsetamisest hajuvused, materjalide omaduste kõikumisest hajuvused, tehnoloogiaga seotud hajuvused: Toormaterjalide omaduste kõikumine Doseerimise täpsuse kõikumine Protsesside tehnoloogia muutumised Katsetamise ebatäpsused(nii masinatelt, kui inimlikud vead) Vormide halb kvaliteet Proovikehade halb tihendamine Mittestandartne kivistamisprotsess Täitematerjalide segunemine laos Vale segamisaeg Keskmine survetugevuse variatsioonitegur 20...30 partii tulemuste põhjal ei tohiks ületada 5%
Leiab, kas üldse leidub rühmade vahel statistiliselt olulisi erinevusi ning kui, siis milliste. Nullhüpotees H0: μ1= μ 2=….= μn , ehk alamkogumite keskväärtused ei erine Sisukas hüpotees H1: leidub vähemalt üks alamkogumite paar, mille korral μi≠ μ j Sõltuv tunnus peab olema vähemalt intervallskaalal, grupeeriv tunnus kategooriline (mitte pidev). Tunnuse hajuvused võrreldavates gruppides võiks olla sarnased (Levene’i test) Tunnuse jaotus (gruppides eraldi võetuna) peaks olema ligilähedane normaaljaotusele. Mitmefaktoriline dispersioonianalüüs (Two-Way ANOVA) Kasutatakse, kui meil on üks arvuline sõltuv muutuja, aga mitu kategoorilist sõltumatut muutujat (tavaliselt 2 või 3), millel on omakorda mitu taset (nt sugu ja haridustase).
Sõltuv muutuja on GRUPPIDE LÕIKES normaaljaotuslik. Seda saad testida nii: Analyze Descriptive Statistics Explore. Dependent. Määrake muutujad ning Plots alt valige Normality plots with tests ning Histogram (graafiliseks representatsiooniks). Kirjeldava statistika tabelid sialdavad ka asümmeetriakordajat ning ekstsessi, mis aitavad määratleda jaotuse kuju ning selle suhestumist normaaljaotusega. Hajuvused on sarnased (SPSS-is Levene's Test for Homogeneity of Variances näitab statistiliselt olulise erinevuse puudumist) Kui sõltuval muutujal on ainult üks tase (nt konkreetne testiskoor), saab kasutada ühefaktorilist ANOVAT One-Way ANOVA Käsklusterida: Analyze Compare Means One-Way ANOVA Avanenud aknas viite sõltuva muutuja kasti Dependent list, sõltumatu muutuja on Factor.
käsklusi: Analyze Compare Means One-Way ANOVA - Avanenud aknas viite sõltuva muutuja kasti Dependent list, sõltumatu muutuja on Factor. - Ehkki ANOVA ise näitab, kas esineb gruppievahelisi erinevusi, siis dispersioonanalüüs ei näita, milliste gruppide vahel need erinevused on. Menüüst Post Hoc saate valida nn järeltesti ehk post hoc testi, mis analüüsib konkreetsete tingimuste vahelisi erinevusi. Kui grupidde hajuvused on sarnased, tuleks kasutada Tukey (HSD) testi, kui aga ei ole sarnased, on soovitatav kasutada Games-Howell testi. - Options aknast saate lisaks valida kirjeldavate statistikute kuvamise (Descriptive) ja samuti saate ka hajuvust testida (Homogeneity of variance test). Mida näitab väljundiaken (Output)? - Kui valisite kirjeldava statistika kuvamise, siis see peaks olema esimene tabel, mis ANOVA puhul näidatakse
PARAMEETRILISED JA MITTEPARAMEETRILISED TESTID ÜLDKOGUMITE VÕRDLEMISEKS KOLM JA ENAM KOGUMIT (DISPERSIOONANALÜÜS) · Dispersioonanalüüs: ANOVA võrdleb kolme ja enama grupi keskväärtuseid. Uuritav tunnus on intervalltunnus. Dispersioonanalüüs on meetod, millega otsitakse vastust küsimusele, kas rühmakeskmiste erinevus on põhjustatud uuritava faktori mõjust või valimite juhuslikkusest. Ühefaktorilise dispersioonanalüüsi (One-Way ANOVA) eeldused: · Tulemuste hajuvused (dispersioonid) on võrreldavates gruppides samad (Levene test) · Tulemuste jaotus on vastav normaaljaotusele (kuna mõjutab lõpptulemust vähe, siis loetakse kehtivaks ilma kontrollimata) MPAR TEST: HII-RUUT 2 - test võimaldab kontrollida hüpoteesi: · kahe empiirilise jaotuse kokkulangemise kohta, sealhulgas kahe erineva tunnuse vahelise seose olemasolu; · empiirilise ja teatud teoreetilise jaotuse kokkulangemise kohta. 2 test näide:
annaabi.ee 
