Kirjeldav statistika (0)

Kirjeldav statistika - teeme järeldusi valimi piires. ( sagedustabel -kui palju?kui suur osa?)
Valim -  uuritavad isikud/objektid. Vastajad
Üldkogum - need kelle kohta tehakse järeldused.
Valim peavad olema esinduslik (need proportsioonid, mis on üldkogus, peavad kehtima ka valimi korral), piisavalt suure inimeste hulgaga , igal üldkogu liikmel on võrdne võimalus sattuda valimisse.
Objektid - uuritavad (rida)
Tunnus - objektide omadus, nt mitu korda päevas sa sööd? küsimus (veerg)
Väärtus - tulemus, vastus küsimusele.(lahtrites)
N - objektide arv
Kas väärtused on järjestatavad? Kas vahemikud on võrdsed?
Nimitunnus - väärtused ei ole järjestatavad.Nt elukoht, lemmiktoit ,
Järjestustunnus - väärtused on üheselt järjestatavad, vahemikud ei ole võrdsed. Nt haridustase
Intervalltunnus e arvtunnus - alati üheselt järjestatav ja vahemikud on võrdsed.Nt vanus, pikkus, kaal, kehamassi index, sissetulek. Sobib Pearsoni korrelatsiooni kordaja
Binaarsed tunnused - kaks varianti , nt sugu
Õige meetodi valik sõltub – küsimuse tüübis, andmete tüübist ja sihtrühmast (milline esitlus viis on sobilik jne).
Kvantitatiivne uuring - annab vastuse küsimustele mida, kui
palju, kes, millal, kus, mis on parem? andmestik kogutakse meetoditega, mis võimaldavad arvulist mõõtmist ning järeldusi tehakse statistiliste järelduste põhjal. Nt ankeetküsitlus, võrguküsitlus, postküsitlus.
Kvalitatiivne uuring – annab vastuse küsimustele kuidas, millist, miks, millised omadused? uuritakse nähtusi nende loomulikus keskkonnas ning püütakse ilminguid mõtestada ja tõlgendada nende tähenduste kaudu mida inimesed neile annavad. Vaatlus, intervjuu ,
Reliaablus- uurimuse korratavus, näidatakse, et tulemused ei ole juhuslikud. Oluline on kogu uurimisprotsessi täpne ja põhjalik dokumenteerimine ning hindamine.
Valiidsus- kehtivus, mõõdeti seda, mida sooviti mõõta. Tagab triangulatsioon, ajaline kestvus, uurimismaterjalide tutvustamine uuritavatele, rikas kirjeldus (materjali näited).
Uuringute tüübid - Teoreetiline uurimus, empiiriline uurimus, rakendust loov ehk arendusuurimus .
Empiiriline uurimus - Uurimus mille eesmärkideks on nähtuste kirjeldamine, võrdlemine, seletamine, ennustamine ning tõlgendamine. Sisaldab uute andmete kogumist või olemasolevate andmete töötlemist, analüüsimist ja interpreteerimist.
Mitteparameetliline väärtus - ei saa mõõta numbriliselt
Sagedustabel - osakaalude näitamiseks. 1 tunnus
Mitmemõõtmeline sagedustabel - kaks tunnust, samade väärtustega. Nt väärtused on jah, ei, vb ja mõlemale tunnusele saab vastata nende valikuvariantidega.
Risttabelis, kui valid cellside alt total , siis see räägib kõikidest vastanutest. 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
  

Pinnadiagramm
Karp-vurrud diagrammid

• mitu erinevat arvulist tunnust
  

Kihtdiagramm

• tulba kõrgus -sagedus
  
• Kihid tulba sees näitavad osakaalusi
  

Chart editorist saab näidata osakaalusi. (2 klõpsu graafikul)
Arvjoonis

• 2 tunnust
  

Mediaan

• Jaotuse keskel paiknev väärtus, mis jagab vaatlustulemused kahte ossa nii, et pooled vaatlustulemused on meidiaanist väiksemad ja pooled suuremad.
  

Aritmeetiline keskmine

• Keskväärtus
  

Mood

• Väärtus, mis esines teistest väärtustest kõige rohkem
  

Hajuvus ehk variatiivsus

• Kui suur on punktirea ulatus, nii saab leida kui laiali valgunud ehk hajus on meie vastuste rida.
  

Kvartiilid

• Q3-Q1
  
• Kvartiilide vahe määrab ära vahemiku, milles asuvad pooled valimi keskmisele lähedamal asuvad väärtused ning ulatuse ja kvartiilide vahe oavaheline võrdlemine annab meile pildi sellest, kui õrd tugev on jaotuses keskele koondumise tendents.
  

Standardhälve

• Võtab arvesse kõik vaatlustulemused, võimaldab meil öelda, kui palju üksikud tulemused grupi aritmeetilisest keskmisest erinevad. Mida suurem on hajuvus, seda suuremad on erinevused nind seda suurem on standardhälve.
  

Korrelatsioon - mingisugune omavaheline seos(koos olemine) nähtuste vahel (ei saa öelda, kumb kumba põhjustab)
Põhjuslik seos - üks nähtus põhjustab teist (ilm on ilus-inimesed on rõõmsamad)
Korrelatsiooni konfintsent -1...0...1  (-1 absoluutne korrelatsioon)

• korrelatsioon on samasuunaline
  

• korrelatsioon on vastassuunaline, kui üks tunnus kasvab siis teine kahaneb.
  
• 0-0,2 väga nõrk seos
  
• 0,2-0,4 nõrk seos
  
• 0,4-0,7 kesmine
  
• 0,7-0,9 tugev
  
• 0,9-1 väga tugev seos
  

Pearson r  korrelatsiooni kordaja (iga objekti väärtus võetakse arvesse) On mõjutatud ükskutest erandlikest väärtustest ja kasutatakse ainult lineaarse korrelatsiooni korral
Aritmeetiline keskmine võtab arvesse kõik üksikud väärtused
Lineaarne korrelatsioon - kui punktide vahele saab joonistada sirge
Mittelineaarne korrelatsioon - pearson sellel korral ei sobi
Spearman (roo) - astangkorrelatsioon, väärtused ei ole võrreldavad ja need pole olulised, arvutatakase järjekorranumbri alusel. Saab arvutada nii intervall kui ka järjestustunnuse korral.või kui tegemist on erandlike juhustega
Kendall (TT) arvutatakse objekti paaride korral. Kasutus sama nagu Spearmannil
Cramer (V) - mitteparameetline korrelatsioni kordaja, nimi ja binaartunnuse korral. Ei tõlgenda suunda, kuna järeldused ei tule loogilised (mida rohkem mees, seda rohkem targem ). Arvutatakse risttabeli põhjal. Võtad risttabeli, siis sealt kõrvalt statistiks ja valid phi ja crameri v
Correlations
sisetulek viimasel kuul haridustase
Kendall's tau_b sisetulek viimasel kuul Correlation Coefficient 1,000 ,261**
Sig. (2- tailed ) (olulisus tõenäosus, kui suure tõenäosusega on saadud tulemus juhuslik.) . ,000
N 829 829
haridustase Correlation Coefficient ,261** 1,000
Sig. (2-tailed) ,000 .
N 829 882
Spearman's rho sisetulek viimasel kuul Correlation Coefficient 1,000 ,350**
Sig. (2-tailed) . ,000
N 829 829
haridustase Correlation Coefficient ,350** 1,000
Sig. (2-tailed) ,000 .
N 829 882
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). ( alpha )
Sisstuleku ja haridustaseme vahel on nõrk samasuunaline seos. Mida kõrgem haridutase, seda kõrgem sissetulek. Antud olulisus tõenäosus on väiksem kui meile lubatud vea piir (alpha, 1% või 5%), seega antud tulemus on üldistatav.