Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Konspekt epidemioloogia eksamiks". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
valim, rahvastik, suremus, statistik, kirj, rahvastikurühm, normaaljaotus, levimus, epidemioloogia, üldkogum, suhtarv, graafik, nakkus, kvartiil, sündimus, rahvatervis, rate, riskitegur, keskväärtus, klassifikatsioon, iibe, esinemist, populatsioon, arvuline, osakaalu, sagedustabel, kvartiilid, karpdiagramm, mediaani, uurimisel, tulp, nihe, eeldatavxii. 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
EPIDEMIOLOOGIA = (epi juures, seas, demos rahvas, logos teadus, õpetus) ehk teadus, mis käsitleb haiguste esinemist populatsioonides. Epidemioloogia on rahvatervise metodoloogiliseks aluseks. Epidemioloogia tekkis vajadusest uurida nakkushaigusi. Haiguse esinemist mõõdetakse/kirjeldatakse arvudega (statistika) ja haiguse ilmnemist seostatakse inimesi ja nende keskkonda iseloomustavate tunnustega. Seejuures pööratakse tähelepanu rahvastikurühmale, mitte üksikisikule. Uuritakse kõiki tervise ja eluviisi aspekte. Epidemioloogia ajaloolised juured peituvad haiguspuhangute uurimises ja nakkushaiguste leviku tõkestamise meetmete rakendamises ja sellega seonduvates uuringutes. Epidemioloogia kui teaduse alguspunktiks armastatakse lugeda Londoni kooleraepideemia uurimist, mille viis läbi kohalik arst, John Snow 1860-ndatel aastatel. Ta määras kindlaks iga inimese elukoha, kes suri Londonis koolerasse aastatel 1848-1849 ja 1853-1854. Snow koostas statistilise võrdluse
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.
esine ja kes järelikult on selle haiguse suhtes avatud riskile ehk riskiavatud. Seega kumulatiivhaigestusmäär näitab nende isikute proportsiooni, kes mingi ajavahemiku algul on haigusevabad, kui kes selle ajavahemiku vältel haigestuvad. Väärtused asuvad 0 ja 1 vahel. Kumulatiivhaigustemääraga peab alati esitama ka riskiperioodi pikkuse, mida tuleb arvesse võtta iga avaldatud väärtuse tõlgendamisel. Mõjutab ka suremus: paljudel isikutel oleks võinud uuritav haigus tekkida, kui nad poleks enne ära surnud muudesse haigustesse. Haigestumiskordaja- IR= uuritava haiguse juhtude arv, mis leiab aset rahvastikus mingil ajavahemikul/üksikisikute koguarv rahvastikus riskiaja jooksul. Haigestumiskordaja mõõdab just haigestumisjõudu. Eelnevast tulenevalt leitakse haigestumiskordaja juhtude arvu jagamisel rahvastiku arvu ja ajavahemiku pikkuse korrutisega,
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.....................................................................................................
Majandusstatistika eksamiküsimused FK100 1. Statistika mõiste. Üldkogum ja valim. Rühmitatud andmed. Statistilise materjali graafiline esitamine (histogramm ja kumulatiivse sageduse graafik). Statistika on andmete kogumine ja töötlemine, statistilised andmekogumid, teadusharu, mille põhiülesandeks on massinähtuste vaatlemine, nende kohta andmete kogumine ja analüüsimine ning selle põhjal järelduste ja üldistuste tegemine ning praktiliste lahenduste pakkumine Üldkogum antud tunnustega elementide hulk (nt. koolis õpilaste hulk), N
vanus kuudes) ja kontrollige võimatuid väärtusi esmase andmekogumislehe andmetest. Kontrollige ka andmete loogilist usutavust (näiteks piimaanni andmed ainult lehmade kohta mitte mullikate ja pullide kohta). Ümberkodeerimine seisneb eelkõige numbrilise kodeeringu andmises tekstilisele muutujale. Haiguse esinemissageduse mõõtmine 1. Milliste sündmuste esinemise kohta me sagedusnäitajaid vajame? Levimus, avaldumus, haigestumus, suremus. Nakatumise, praakimise, ellujäämise, tiinuse ja sünni selgitamiseks. 2. Milleks me kasutame haiguste sagedusnäitajaid? Haiguse esinemissageduse määramiseks populatsioonis on vaja kõigepealt määratleda, milliseid haigusjuhte me loendama hakkame keda me loeme haigestunud isendiks ja keda neist loeme juhuks, mis läheb arvutustes arvesse. 3. Haigusjuhu definitsiooni komponendid Seisundi kirjeldus Eksponeeringu periood või haiguse tekkimise periood
vaid tabeli või diagrammina. Teoreetilised jaotused - Teatud teoreetilistest printsiipidest tuletatud jaotusseadus on teoreetiline jaotus. Diskreetse juhusliku suuruse korral: valem tõenäosuste leidmiseks. Pideva juhusliku suuruse korral: valem jaotustiheduse leidmiseks. Tuntakse üle 100 erineva teoreetilise jaotuse. Diskreetsed jaotused: ühtlane jaotus, Bernoulli jaotus, Binoomjaotus, Poissoni jaotus. Pidevad jaotused: ühtlane ehk ristkülikjaotus, eksponentjaotus, normaaljaotus, t-jaotus, F-jaotus, χ 2-jaotus(hii-ruut jaotus) 1. Juhusliku suuruse iseloomu ja empiirilise jaotuse järgi leitakse sobiv teoreetiline jaotus. 2. Vaatlusandmete põhjal leitakse teoreetilise jaotuse parameetrid. 3. Teoreetilist jaotust kasutatakse tõenäosuste arvutamisel. Seda, kas valitud teoreetiline jaotus sobib, saab testida jaotuse sobivuse χ 2 testiga. Binoomjaotus - Binoomjaotusega on tegemist, kui • katse tulemus võib olla positiivne või negatiivne;
−∞ 2 12. Leida pideva ühtlase jaotuse dispersioon. 2 2 (a−b) Pideva ühtlase jaotuse dispersioon on DX =EX 2−( EX ) = 12 NORMAALJAOTUS 13. Defineerida normaaljaotus. Normaaljaotus on reaalarvulise juhusliku suuruse jaotus, mille tihedusfunktsioon avaldub 2 −(x−μ) 1 2σ 2 kujul φ ( x )= e , kus jaotuse parameeter σ > 0 (hajuvus) ja μ on σ √2 π reaalarv(keskväärtus). Tähistatakse X~N(μ,σ). 14. Kuidas avalduvad normaaljaotusega juhusliku suuruse keskväärtus ja dispersioon?
● Juhuslik komponent ehk vealiige (u). 2. Andmetüübid. Ökonomeetriline mudel baseerub arvandmetel: ● Ristandmed (cross-sectional) ● Aegread (time series) ● Paneelandmed (panel data) Andmed saavad olla kas ● Kvalitatiivsed (ei saa mõõta arvudega, nt haridustase) ● Kvantitatiivsed (mõõdetakse arvudega, nt vanus) 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. ● Uuritav objekt on üldkogum ● Andmebaas on üldjuhul valim Järeldusi soovime teha üldkogumi kohta, selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valimi põhjal leiame mudeli parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim => hinnang on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang (point estimate) on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse. Näiteks valimi aritmeetiline keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele.
.. 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
Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid β Juhuslik komponent – vabaliige u Y= f (X, β, u) 2) Andmetüübid: Arvandmed, ristandmed (erinevad objektid samal ajamomendil), aegread (sama objekti erinevatel ajamomentidel), paneelandmed (ristandmed + aegread) 3) Valimivaatlused ja parameetri hinnangu mõiste: Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. 4) Punkthinnang, intervallhinnang Punkthinnang – statistik, mis annab parameetrite ühese väärtuse (aritmeetiline keskmine on valimi punkthinnang kogumi keskväärtusele) Intervallhinnang – usaldusvahemik, lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5) Hinnangufunktsioon: Reegel üldkogumi parameetri(te) hinnangu(te) leidmiseks 6) Hinnangute omadused: Nihe, efektiivsus, mõjusus, asümptootiline jaotus, asümptootiline efektiivsus 7) Hinnangu nihe, nihketa hinnang
Leia E(X2): 02x0,8+12x0,1+32x0,1= 1 1 Jaotusfunktsiooni abil on raske otsustada juhusliku suuruse käitumise üle mingi punkti ümbruses. Seetõttu kasutatakse lisaks jaotusfunktsioonile ka sellest tuletatud tihedusfunktsiooni. 2 4. Populatsioon ja valim, standardviga Populatsioon on kõigi objektide, isendite, esemete, nähtuste või seisundite kogum, mille kohta soovitakse järeldusi teha Populatsiooni neid objekte, mida on vaadeldud või uurimiseks välja valitud, kutsutakse valimiks Valimit, kus uuritava tunnuse jaotus on samasugune kui populatsioonis, nimetatakse esindavaks valimiks Standardhälve- ruutjuur dispersioonist (dispersioon pt.2)
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
Kordamine arvestustööks 1. Üldkogum (uurimisobjekt, populatsioon) on teatud nähtuste (objektide) hulk, mida soovitakse objektiivsete meetoditega tundma õppida. 2.. Valimiks nimetatakse teatud hulka üldkogumi elemente, mille mõõtmisandmed on uurija käsutuses. Esinduslik valim. 3. Valimi mõõtmisandmed moodustavad andmestiku. Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidev võib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetne arvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv 5. Mittearvuline tunnus järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnus mittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Krafti klass, puistu Orlovi boniteet).
aasta sügissemestri KT õppimiseks Teooria 1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. Endogeensed (sõltuvad Y), eksogeensed (sõltumatud, X), hinnatavad parameetrid (beeta) ja juhuslik komponent ehk vealiige (u) 2. Andmetüübid. Kvalitatiivsed, kvantitatiivsed, ristandmed, aegread, paneelandmed 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. Uuritav objekt on üldvalim, andmebaas on üldjuhul valim. Järledusi teeme üldkogumi kohta ja selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim, hinnang on juhuslik suurus. Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on statistik ning erinevad valimid annavad statistikutele erinevad väärtused. Statistik on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse (nt valimi arit. Keskmine on
2) Statistilise uurimistöö etapid Uuringu ettevalmistamine (eesmärk, plaan, andmete vajadus, andmete kogumisviis, töötlemisviis, võimalikud järeldused). Statistiline vaatlus (küsitlus, dokumentide läbivaatamine, ankeedi korraldamine, andmete hankimine statistilistest andmebaasidest). Vaatlusandmete kokkuvõtt ja esialgne töötlemine. Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3) Statistilise vaatluse vead Metodoloogilised vead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaatselt. – vaatluse eesmärk ja objekt pole täpselt piiritletud. – vaatlusviis on ebaõnnestunult valitud. – vaatluse juhendmaterjalid pole üheselt mõistetavad. Registreerimisvead (tahtlikult tekitatud vead; mittetahtlikud vead). tahtlikud vead – andmeid moonutatakse meelega. mittetahtlikud vead – jämedad vead (tekivad mõõtmist, vaatlust või küsitlemist segava
b. suurema informatiivsusega järjestusskaala c. kõige informatiivsem intervallskaala 2. Uuringufirma viib Eesti elanikkonna hulgas läbi tööjõu-uuringut. Vali õiged terminid, mis tähistavad toodud mõisteid. a. Eesti elanik objekt b. Uuringu teostamiseks kasutatakse intervjuusid mõõtmismeetod c. Tallinna elanikud osakogum d. need isikud, keda küsitletakse valim e. Intervjuul esitatavate küsimuste komplekt mõõtmisvahend f. Eesti elanikkond üldkogum g. inimese vanus tunnus h. need inimesed, kelle sissetulek on väiksem kui 5000 kr osakogum i. inimese sissetulek tunnus 3. Milliste vaatlustega on tegemist? a. küsimustiku täitmine veebis ankeetvaatlus b. andmete hankimine internetist dokumentaalvaatlus c
1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi: Uuringu ettevalmistamine Statistiline vaatlus või eksperiment Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine
normaaljaotusega. Ei ole vaja suur liidetavate arvu, lubatav on liidetavate mõningane vastastikune sõltuvus, normaaljaotusega liidetavate summa jaotus on täpselt normaaljaotus, katseandmete analüüsi kogemus paljudes valdkondades on näidanud, et suur enamus katseandmeid on hästi kirjeldatavad normaaljaotusega. Normaaljaotusel on kaks parameetrit, mis on vastava juhusliku suuruse keskväärtus ja standardhälve. Normaaljaotus on sümmeetriline. Normeeritud normaaljaotus on normaaljaotuse erijuhtum, kui keskväärtus ja standardhälve on vastavalt 0 ja 1. Tähistatakse X-N(0,1). K sigma reegel: näitab, kui suur on juhusliku suuruse normaaljaotuse korral tõenäosus sattude piirkonda keskväärtus pluss-miinus k standardhälve. Lognormaalne jaotus tekib, kui vaadeldava juhusliku suuruse logaritm on jaotunud normaaljaotuse kohaselt: kui juhuslik suurus Y on jaotunud normaaljaotuse järgi, siis juhuslik suurus X=expY on jaotunud lognormaalse jaotusseaduse järgi
1 Valimid ja nende moodustamine........................................................................10 3.2 Valimvaatlus ......................................................................................................11 3.2.1 Valimvaatluse tüübid ..................................................................................11 3.3 Valimvaatluse meetodid ....................................................................................11 3.3.1 Mittetõenäosuslik valim ............................................................................. 12 3.4 Tõenäosuslik valim ............................................................................................12 3.4.1 Vaatlusvead ................................................................................................ 12 3.4.2 Mitte valimi vead.........................................................................................13 3.4.3 Vaatlusvead ............................
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. Kui S-W ei kinnita normaaljaotuslikkust, saab seda kontrollida ka vastata uue tulba loomise kaudu (mõõtmistulemuste lahutustehe). Mitteparameetrilised testid
muutumisvahemiku sees kõik juhusliku suuruse väärtused on tekke mõttes samaväärsed. Jaotuse parameetriteks on juhusliku suuruse muutumisintervalli alumine piir a ja ülemine piir b. Eksponentjaotus (pidev) kirjeldab mingi sündmuse toimumisaja jaotust eeldusel, et sündmuse tekkimise jaoks kõik ajahetked on samaväärsed. Kasutatakse töökindlustehnikas, teenindussüsteemides jm. Jaotuse kirjeldamiseks üks parameeter lambda, mis on sündmuste voo intensiivsus/sagedus. Normaaljaotus on esmajoones seotud keskse piirteoreemiga tõenäosusteoorias. Suvalise ühesuguse jaotusega sõltumatute juhuslike suuruste summa või keskväärtuse jaotus läheneb liidetavate arvu kasvades normaaljaotusele. Seega saab juhuslike suuruste liitumisel tekkivate juhuslike suuruste jaotust vähemalt ligikaudu kirjeldada normaaljaotusega. Ei ole vaja suur liidetavate arvu, lubatav on liidetavate
Kvant met 40% EKSAM 25% KT 25% 10% Kirjandus: SAMM, Tooding L-M jne Uurimisprobleemi püstitamine (sots)teaduses: Probleemi leidmine ja teema sõnastamine Probleemipüstituse põhjendus Kuidas ma saan aru, et see on selline probleem, mida tasub uurida? Selle praktiline tähtsus, seos teiste valdkondadega, takistavad tegurid selle uurimisel Täpsustamine Millist osa ma sellest probleemist uurida tahan? Alamülesanded v teemad Kas ja mida varasemast teada on? Teooriad, varasemad uurimused Operatsionaliseerimine Kuidas defineerida Kuidas mõõta, uurida Analüüsimeetodi valik Sotsiaalsete probleemide konstrueerimine Sots.teaduses on uurija oma uurimisobjekti (ühiskonna) osa ja mõjutab seda enda tegevusega Statistika kui relv (sots)poliitikas Numbrilised väited sots elu kohta (n-ö objektiivsed) Sots probleemide tõlgendus, põhjendus Sots probleem: kas see on olemas v on see kellegi poolt konstruee
· Põhiõpik varieerumine. Gujarati, D., Basic Econometrics · Tõenäosus p(A), tinglik tõenäosus p(A|B). · 3. trükk, TTÜ raamatukogus 20 eks · Keskväärtus E(x), dispersioon 2 (x), var(x). · 4. trükk, võimalik leida pdf fail · Jaotusseadused: normaaljaotus, t-jaotus, F-jaotus, 2 jaotus. · Täiendav kirjandus Paas, T. Sissejuhatus ökonomeetriasse. Tartu, 1995. · Valimvaatlused, usalduspiirid. (TTÜ rmtk momendil saadaval 18 eks). · Hüpoteeside kontrollimine: nullhüpotees, sisukas hüpotees, Listra, E. Ökonomeetria. Aegread. kriitiline väärtus, olulisuse tõenäosus
Mult.Kollineaarsuse avastamiseks viiakse lisaks regressioonianalüüsile läbi ka korrelatsioonianalüüs. St leitakse paarikaupa kõigi tunnuste korrelatsioonikordajad ja võrreldakse sõltuvate tunnuste omavahelist korrelatsiooni ja korrelatsiooni sõltuva tunnusega. Nihketa hinnang hinnangu keskväärtus võrdub parameetri tegeliku väärtusega. 27. Negatiivne korrelatsioon -- ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb. 28. Normaaljaotus On pidev jaotus. Kirjeldatav 2 parameetriga: keskväärtusega (müü ) ja dispersiooniga ( 2 st. ruut). Normaaljaotuse korral keskväärtus, mood ja mediaan ühtivad. Sobib tunnuste kirjeldamiseks, millel on teatud keskmine tase. Selle keskmise taseme lähedased väärtused esinevad tihti, suuri kõrvalekaldeid keskmisest väärtusest on harva. Graafiku joon: siil vaiba all sümmeetriline keskväärtuse suhtes. PS
Kordamine arvestustööks 1. Mis on üldkogum? Üldkogumehk populatsioon huvialuste objektide hulk (lõpmatu). on objektide (nähtuste, isendite, protsesside) hulk, mille kohta soovitakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi 2. Mis on valim? Esinduslik valim. Valimmõõdetud objektide hulk (lõplik). on üldkogumist eraldatud objektide hulk, mille mõõtmise ja vaatlemise alusel tehakse järeldusi üldkogumi kohta. Igal üldkogumi elemendil peab olema võrdne võimalus valimisse sattumiseks Esinduslik valim -valimisse saGunud isikud peavad esindama populatsioonis esinevaid uuritavaid tunnuseid 3. Mis on andmestik? Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidevvõib omada väärtusi mingil lõigul.
Standardhälve ON ALATI varieeruvas kogumis keskmisest lineaarhälbest suurem. Normaaljaotuse üks parameetritest on standardhälve ehk sigma. Mida suurem on standardhälve seda laugem (suurem) on äärmuste vahe. NORMAALJAOTUS · Jaotuse püstakuse ehk ekstessi mõõtmisel tuginetakse neljandat järku normeeritud momendile ning jaotust võrreldakse normaaljaotusega (selle neljandat järku normeeritud moment on 3). · Normaaljaotus kirjeldab tunnust, mille käitumine on normaalne. Normaaljaotus on piirjaotus, millele lähenevad paljud teised jaotused. · Normaaljaotuse üks parameetritest on standardhälve ehk sigma. · Normaaljaotuse omadused: * normaaljaotus on pidev jaotus *normaaljaotus on täielikult kirjeldatav kahe parameetriga: keskväärtusega ja dispersiooniga 2 *normaaljaotusele vastav kõver on sümmeetriline keskväärtuse suhtes * normaaljaotuse keskväärtus, mood ja mediaan ühtivad.
sattusime tõenäosus. Tõenäosuslike valikute probleemiks on üldkogumi jaoks registri olemasolu ja sellele juurdepääs ning seejärel valitud objektidega koostöö saavutamine. Lihtne juhuslik valik (juhuvalik) Empiiriline valik - üldkogumi objektide valimisse sattumise tõenäosuses ei ole teada. Empiiriliste valikute korral on probleemiks tulemuste usaldusväärsus, valim ei ole juhuslik, saadud tulemused sõltuvad objektidest, keda uurija (ekspert) suudab või soovib valimisse kaasata. Mugavusvalim, lumepallimeetod mõõtmisvahendi koostamine (otsimine) ehk meid huvitatavate tunnuste koostamine; Olemasoleva vahendi kasutamine, täiendamine või uue koostamine mõõtmismeetodi valik ehk andmete kogumise meetod; Otsene kontakt (vestlus, paberkandjal küsitlus), telefon, e-kiri, tavapost Andmete kogumine
2)sünnijärgseks e. postembrüonaalseks ehk üsaväliseks postnataalseks arenguperioodiks. Embrüogenees - antenataalne areng Postnataalne areng - vananemine lapseiga puberteet reproduktiivne iga vanadus Biomeditsiin (morfoloogia; füsioloogia;) Organismi ehitus ja talitlus: tasemed (6) 1. Molekulaarne 2. Rakuline 3. Koeline 4. Organid ja organsüsteemid 5. Organism 6. Rahvastik (populatsioon) Organid ja organsüsteemid Organ ehk elund vähemalt kahest koest koosnev anatoomiline struktuur, mis kindlustab organismile vajaliku füsioloogilise protsessi toimumise. Organsüsteem ehk elundkond ühte kompleksfunktsiooni täitev organite kogum. Organsüsteemid üheskoos moodustavad organismi Nad on omavahel integreeritud. Organism töötab kui tervik. Elundkonnad e. organsüsteemid (11) 1
(osakogumi x maht kogumis A / x maht kogumis B) 6) Intensiivsuhtarvud on omavahel kvalitatiivselt erinevate kogumite suhted. Iseloomustatakse 1 nähtuse leviku intensiivsust teise nähtuse suhtes.(rahvastiku tiheduse näitarv, mis iseloomustab rahvastiku levikut[esimene nähtus] riigi territooriumi [teine nähtus] suhtes). Intensiivsuhtarvu 2 liiki: 1) Tihedussuhtarv Leitakse : ( üldkogum x/ üldkogum y). Mitu lugejasoleva kogumi ühikut langeb nimetajas oleva kogumi ühele ühikule. 2)Sagedussuhtarv Leitakse: (sündmuste kogum/ esemete kogum) või (dünaamiline kogum/staatiline kogum). Sellega leitakse näiteks suremuse ja sündivuse koefitsente, nt sünnijuhtumite arv jagatakse keskmise rahvaarvuga. 9. Keskmise mõiste ja tema tunnetuslikud omadused Keskmised on levinumaid kvantitatiivseid üldistusi., keskmisi võib olla ühel kogumil mitu
katses on p ja mittetoimumine q=1-p. m- katsete arv, milles toimub A, siis m on juh. Su., igas katseseerias erinev.Parameetrid: n ja p 2)Poissoni: binomiaaljaotuse piirjuhtum, p0 ja n lõpm. Kasutatav, kui juh. Ajahetk tekib sõltumatud s. väikese sagedusega. Pidevad jaotus.s.:1) ühtlane: tekib ülalt ja alt piiratud juh.s. korral, kui selle lubatud muutumisvah. Sees kõik juh.su. väärtused on tekke mõttes samaväärsed. Kuju järgi: ristkülikjaotus 2) Eksponent: kirj. Nt S. toimusmisaja jaotust eeldusel, et s. tekkimise jaoks kõik ajahetked on samaväärsed. 3) Normaal- olulisim, ka Gaussi jaotus, seotud keskse piirteoreemiga: suvalise ühtmoodi jaotunud sõltumatute juh.su. summa v keskv jaotus läheneb liidetavate arvu kasvades norm.jaotusele. aspektid: 1)pole vaja suurt liidet. Arvu 2) lubatav mõningane vastastikune sõltuvus 3)normjaotusega liidetavate summa on normajaotus ERIJUHT: keskv=0, standrdh= 1, normeeritud normjaotus
Kõige levinumaks näitajaks on standardhälve. Standardhälve iseloomustab vastuste harjuvust keskmise ümber. Variatsioonikoefitsient on standardhälbe ja aritmeetilise keskmise suhe. VALIMI MOODUSTAMINE Valikuuring on statistiline uuring, milles otsustused kogumi kohta tehakse valimi (kogumi ühe osa) baasil. Valim peab olema representatiivne ehk andma õige ettekujutuse uuritava elanikkonna omadustest. Valimi moodustamise meetodid: · Juhuslik valik teatud kogumist valitakse valim juhuslikult. Igal inimesel on võrdselt teistega võimalus sattuda valimisse. (Näide: võetakse kogu elanike nimekiri ja siis juhuslikult valitakse sealt vajalik arv inimesi välja) · Süstemaatiline valim objektide valimine toimub fikseeritud sammuga. (Näide: elanikkonnaregistrist võetakse iga kümnes inimene) · Kihtvalim selle meetodiga püütakse vältida juhusliku valiku poolt tekkivaid vigu. Valim
annaabi.ee 
