c. eksperiment d. otsene vaatlus Esita 9. Tööjõuuuringu ankeedis oli järgmine küsimus: Kas Teie viimane netokuutöötasu oli 1. kuni 3500 kr 2. 3501 kuni 5000 krooni 3. 5001 kuni 7000 krooni 4. 7001 kuni 9000 krooni 5. üle 9000 krooni? Millise skaalaga on tegemist? a. pidev intervallskaala b. diskreetne inervallskaala c. järjestusskaala Esita 10. Kauba hinna korral kasutatakse a. järjestusskaalat b. intervallskaalat c. nominaalskaalat Esita 11. Kaupade koodid on a. järjestusskaalas b. intervallskaalas c. ei kasutata ühtegi skaalat d. nimiskaalas Esita 12. Kogumi alamhulk, mida uuritakse ja mille põhjal tehakse järeldusi kogumi kohta, on a. osakogum b. kaudne mõõtmisvahend c. valim Esita 13. Väljavõttelise vaatluse korral b. uuritakse arhiivist välja võetud dokumente c. vaadeldakse ainult üht kogumi elementi
intervallskaalale, milleks tuleb skaalasid sageli ümberkodeerida. Selleks et hiljem oleks võimalik teha indeksitevaheliste seoste analüüsi, tuleks hoiduda indeksite koosseisu kattuvusest, järgida printsiipi, et iga algtunnus saab kuuluda ainult ühte koondtunnusesse. 2. Koostada koondtunnus kas summaindeksina (koodarvude summeerimise teel) või loendusindeksina (teatav vastusevariant või mitu varianti annavad ühe punkti indeksisse). Täielik summaindeks eeldab intervallskaalat ja ühesuguseid algskaalasid. Võimalik on ka osaline summaindeks, mille puhul läheb arvesse ainult osa algtunnuse skaalast, näiteks hinnanguskaala positiivne osa väga hea (huvitav, meeldiv jne) annab 2 punkti, üldiselt hea 1 punkti. Summaindeksi puuduseks on suured tõlgendusraskused, kui algskaalad ei kujuta endast kindla mõõtühikuga (etaloniga) intervallskaalasid. 3. Tõsiseks probleemiks indeksite moodustamisel on küsimus algtunnuste
väärtuste telg (Category Axis Title) (Value Axis) Legend (Legend) X-telg ehk kategooriatelg (Category Axis) Intervallskaala Tootmismaht Kulud Ülesanne 120 2800 Muuda diagrammitüüpi, nii et saaksid tootmismahu väärtuste kujuta 100 2500 kasutada intervallskaalat. 200 4000 Näpunäide Vali tüübiks Scatter (XY) 250 4750 Kulude sõltuvus tootmismahust 5000 4500 4000 3500 Kulud, kr 3000 2500 2000 1500 1000 500 0
Järelikult suurus X kasvas 10% juuni juuli august Ahelindeks on 0,8. Järelikult suurus X kahanes 20% september november detsember Ahelindeks on suuruse X kahe järjestikuse väärtuse suhe. Kui suuruse X väärtus on sama, mis eelmisel kuul, siis ahelindeks = 1 (lugeja ja nimetaja on võrdsed) Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 8 Hinded: 1 Kauba hinna korral kasutatakse Vali üks vastus. a. järjestuskaalat b. nominaalskaalat c. intervallskaalat Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 9 Hinded: 1 Vähimruutude meetodi korral otsitakse sellist regressioonmudelit, mille korral Vali üks vastus. a. seletatud variatsioon on minimaalne b. koguvariatsioon on minimaalne c. seletamata variatsioon on minimaalne Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 10 Hinded: 1 Kinnisvarahindade analüüsil saadi regressioonmudel y=0,48x + 0,52, kus y on korteri hind milj kroonides ja x tubade arv. Selle mudeli järgi Vali üks vastus. a
juuli august Ahelindeks on 0,8. Järelikult suurus X kahanes 20% september november detsember Ahelindeks on suuruse X kahe järjestikuse väärtuse suhe. Kui suuruse X väärtus on sama, mis eelmisel kuul, siis ahelindeks = 1 (lugeja ja nimetaja on võrdsed) Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 8 Hinded: 1 Kauba hinna korral kasutatakse Vali üks vastus. a. järjestuskaalat b. nominaalskaalat c. intervallskaalat Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 9 Hinded: 1 Vähimruutude meetodi korral otsitakse sellist regressioonmudelit, mille korral Vali üks vastus. a. seletatud variatsioon on minimaalne b. koguvariatsioon on minimaalne c. seletamata variatsioon on minimaalne Vale Selle esituse hinded: 0/1. Question 10 Hinded: 1 Kinnisvarahindade analüüsil saadi regressioonmudel y=0,48x + 0,52, kus y on korteri hind milj kroonides ja x tubade arv. Selle mudeli järgi
Standardviga s * sõltub sellest, kas kogumites on dispersioon ühesugune või mitte. Dispersioonide testimiseks F-test. Parameetri empiiriline väärtus - F-test dispersioonide testimiseks - Nullhüpotees H0 σ1^2 = σ2^2 Sisukas hüpotees H1 σ1^2 ≠ σ2^2 Nullhüpotees on ümber lükatud, kui empiiriline väärtus F erineb oluliselt ühest. Nullhüpoteesi korral F=1 Mitteparameetrilised testid - kasutatakse juhul kui uuritava tunnuse mõõtmiseks ei saa kasutada intervallskaalat. Nt: märgitest, χ 2-test(hii-ruut) Märgitest – Märgitesti kriitilised väärtused - χ 2-test - Jaotuse sobivuse test - Kas valitud teoreetiline jaotus sobib empiirilise jaotuse kirjeldamiseks? Kahe kvalitatiivse tunnuse vaheline seos. Nullhüpotees: empiiriline ja teoreetiline jaotus langevad kokku. Sisukas hüpotees: empiiriline ja teoreetiline jaotus erinevad oluliselt. Dispersioonanalüüs - meetod, millega otsitakse vastust küsimusele, kas rühmakeskmiste erinevus on
Andmete kogumise meetodid on vaatlus ja eksperiment 5. Jäme mõõtmisviga, mis enamasti on põhjustatud inimlikust eksimusest, on ekse 6. Inimese vanus täisaastates on diskreetne intervallskaala. 7. Kogumi maht on kogumi elementide arv 8. Kauplusse sisenejate loendamine on otsene vaatlus. 9. Tööjõu-uuringu ankeedis oli järgmine küsimus: ------------------------------------- Millise skaalaga on tegemist? Järjestusskaala 10. Kauba hinna korral kasutatakse intervallskaalat. 11. Kaupade koodid on nimiskaalas. 12. Kogumi alamhulk, mida uuritakse ja mille põhjal tehakse järeldusi kogumi kohta, on valim 13. Väljavõttelise vaatluse korral vaadeldakse valimit. 14. Kas on õige väide "Korraga saab võrrelda ainult kaht objekti omavahel" tõsi 15. Ankeetküsitluse korral põhjustab halvasti sõnastatud küsimus süstemaatilise vea. Statistilise kogumi keskmised - Test 2 1
Mugav ___ ___ ___ ___ ___ ___ ___ Ebamugav Joonis 3. Ostjate hoiak kahe New Yorgi lillepoe suhtes Tavaliselt kasutatakse viiest kuni seitsmest omadussõnast koosnevat seeriat, kõiki omadusi hinnatakse seitsmeastmelise skaala järgi. Antud näite puhul võiks esimese omadussõna gradatsioon olla järgmine: eriti kallis, väga kallis, kallivõitu, ei kaliise ega odav, odavavõitu, väga odav, eriti odav. Meetodi puhul kasutatakse intervallskaalat. Seepärast saab tulemuste mõõtmisel kasutada keskväärsust, mis arvutatakse välja iga omaduse puhul ja tulemused esitatakse graafiliselt. Sellist tegevust nimetatakse profiilanalüüsiks. Antud näite puhul arvutati keskmised välja saja tarbija vastuste põhjal. Saadud profiil võrreldakse teise objekti profiiliga või objekti ideaaliga. Viimast lähenemist kasutatakse teenindusettevõtete maine uurimiseks. Profiilanalüüsi kasutatakse, et välja selgitada
on samuti ühesugused. Piirangud matemaatiliste meetodite suhtes, mis sobivad 56 Matemaatika ja statistika 2008/2009 järjestustunnuste analüüsimiseks, tulevadki sellest, et neile tunnustele ei saa tingimusteta rakendada aritmeetilisi tehteid. o Suhteskaalat (intervallskaalat) kasutatakse valdavalt füüsikaliste suuruste mõõtmisel. Suhteskaalale on iseloomulik väärtuste ühtelangevuse ja järjestuse peegeldumine, vahemike võrdsuse kajastamine ja väärtuste suhete võrdsuse kajastamine. Suhteskaala puhul on lubatud kogu matemaatiline aparatuur. NB! Enne tunnuse analüüsimist tuleb kindlaks teha selle tüüp, sest erinevat tüüpi tunnustega on lubatud erinevad statistikaprotseduurid. 8.5 Kõikne vaatlus ja valimvaatlus
Proportsionaalskaala on skaala, millel on kindlalt fikseeritud 0 - punkt. Temperatuuri mõõtmisel on selliseks Kelvini skaala. Celsiuse skaala 0 kraadi ja 100 kraadi temperatuuri suhte võrdlemine Kelvini skaalat kasutades annab selleks suhteks 1,37. 0 kraadist Celsiuse juures kaks korda kõrgem o temperatuur oleks Kelvini skaala vahendusabi kasutamise tulemusena 546 C . Intervallskaalat ja suhteskaalat nimetatakse ka meetrilisteks skaaladeks, kuna nende abil on võimalik teha mõõtmisi kitsamas mõttes. Nominaal- ja järjestusskaala kujutavad endast mittemeetrilisi skaalasid. Proportsionaalskaala on võimalikest skaalatüüpidest parim ja ta on kasutusel füüsikas ning teistes füüsikalistele mõõtmistele põhinevates teadustes. Igasuguse mõõtmise ideaaliks oleks kõigi nähtuste mõõtmine suhteskaalal. Kahjuks pole see psüühiliste nähtuste puhul võimalik.
annaabi.ee 
