Eksam (5)

Sarnased õppematerjalid

7

doc

Andmetöötlus psühholoogias

Soo defineerimine: Variable view - soolahtrist Values... - 1=mees, 2=naine - data view - ülevalt view - value labels ette linnuke Kasvavas järjekorras järjestamine: Teed lahtri aktiivseks mida järjestada soovid - ülevalt Data - Sort cases - valid mida soovid sortida - linnuke ascending lahtri ees kindlalt ja OK Mingi väärtuse minimaalse ja maksimaalse väärtuse leidmine, standardhälve, keskmine: Analyze - descriptive statistics - descriptives/frequencies (kui vaja ekstsessi, histogrammi kellukat jn) - valid mille puhul tahad uurida - Options - valid milliseid väärtusi leida tahad ja ok, vastused ilmuvad OutPuti aknasse. Charts all on võimalik kasutada histogrammi joonistamise võimalust. Joonisel olev küsimärk käib osutatud linnukese kohta. Display frequency tables annab käskluse moodustada iga pikkuse kohta sagedustabel. Küsimärk on juurde tehtud, et uurida, kas sellise tabeli koostamine on vajalik. Uue muutuja arvutamine: Transform - Compute variable - kirjutad u

Ülevaade psühholoogiast

466

doc

Andmeanalüüsi konspekt

Andemanalüüsi konspekt: Mõisteid küsitakse eksamis: näidete toomise, selgitamise, võrdlemise ja analüüsimise tasandil. Binaarne tunnus-  sugu;  jah/ei Järjestustunnus-  kooli tüüp, 1-väga hea, 2- hea jne(NB!- Õpilaste hinnang koolile),  kui suured on klaassid- väga suured, suured jne,  milline kooli maine- väga hea, hea jne,  millisesse vahemikku jääb arv (0-200, 201-301 jne) oluline oleks, et Display frequence ees oleks linnuke, siis saab teha sagedustabeli Intervalltunnus-  1-väga hea, 2-hea jne (NB!_- Kooli hoolekogu hinnang eelmise õppeaasta tulemustele?/ Kooli hoolekogu hinnang eelmise aasta juhtimisele?) ,  hulk (n: minu klassi avatakse),  vanus (keskmine vanus),  kui kaugel asub kool millestki- km-tes, Nimitunnus-  millegi nimi, huviringude nimed, kooli nimi jne,  kas koolis töötab nõustaja- ei tööta, töötab, mõlemad jne, Kiire ü

Andmeanalüüs i

30

docx

Statistiline modelleerimine praktikumide juhised.

1. PRAKTIKUM 1) JÄRJESTAMINE NOOREMAST VANIMANI Parmeklõps Sort Ascending/Descending -> Kasvavas/Kahanevas järjestuses Data ­ Sort cases ­ Sort Ascending/Sort Descending (tuleb valida muutujad ka) 2) VARIABLE VIEW 3) KIRJELDAVAD ANDMED Leiame vanusele antud hinnangute keskmise, moodi, mediaani, maksimaalse ning minimaalse hinnangu. + HISTOGRAMM Käsklusrida: Analyze - Descriptive statistics ­ Frequencies. Muutujatekasti liigutage muutuja. Statistics -Mean, Mode, Median, Minimum, Maximum. Charts - Histograms 2. PRAKTIKUM 1) UUE MUUTUJA ARVUTAMINE Tihtipeale tuleb andmete töötlemise jooksul tekitada uusi muutujaid eelmiste muutujate põhjal. Käesolevas praktikumis tutvume uue muutuja arvutamise põhitõdedega. Etteruttavalt võib öelda, et me arvutame saadavaloleva andmestiku põhjal uueks muutujaks kehamassiindeksi (BMI ­ body mass index). Käsklusrida: Transform ­ Compute variable

Statistiline modelleerimine

19

docx

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

Statistiline modelleerimine – kokkuvõte Muutujad:  Sõltuvad muutujad (dependent, outcome variables) – muutujad, mis on uurimise keskmes, millele uurija arvab, et teised muutujad mõju avaldavad. Nö katseisikust sõltuv muutuja.  Sõltumatud muutujad (independent, predictor variables) – muutujad, mille kohta uurija arvab, et neil võiks olla mõju uuritavatele muutujatele.  Statistilise analüüsi keskmes on uurida, kuidas teatud tunnused koos muutuvad.  Kui on vaja muutujat iseloomustada, on kaks põhilist viisi, kuidas seda teha: o Milline on selle muutuja tüüpiline väärtus? o Kui hästi iseloomustab see tüüpiline väärtus kõiki mõõdetud juhtumeid? Ehk kui palju on varieeruvust selle tüüpilise väärtuse “ümber”? Statistika jagunemine:  Kirjeldav statistika (descriptive stat.) meetodid andmetest kokkuvõtete tegemiseks ning kirjeldamiseks. („65-70% U

Statistiline modelleerimine

63

pdf

Venoosse trombembolismi seos pahaloomulise kasvajaga

Tallinna Reaalkool Venoosse trombembolismi seos pahaloomulise kasvajaga Uurimistöö Koostaja: Brigita Maria Raave 11.b Juhendajad: PhD Katrin Nõukas, PhD Marika Tammaru Koolisisene juhendaja: Kersti Veskimets Tallinn 2019 Sisukord Kasutatud mõisted............................................................................................................................ 4 Sissejuhatus ...................................................................................................................................... 6 1. Kirjanduse ülevaade ................................................................................................................. 8 1.1 Hemostaas .............................................................................................................................. 8 1.1 Tromboos ......

Meditsiin

19

doc

Statistika konspekt

KIRJELDAVAD STATISTIKUD INTERVALLITUD REAS Kirjeldav statistika on numbriliste andmete organiseerimine ja summeerimine, see on vajalik andmeanallüüsi esimesel etapil. Valimit kirjeldatakse, kuid üldistusi ei laiendata üldkogumile. Kirjeldav statistika annab järgmist informatsiooni: ­ uuritava tunnuse väärtuste vahemik ­ tunnuse kõige tüüpilisemad väärtused ­ tunnuse varieeruvus Lisaks aitab kirjeldav statistika sõnastada hüpoteese ning tõlgendada uurimistulemusi. Asendikarakteristikud(annavad infot selle kohta, kuidas tunnuse väärtus paikneb). Need on aritmeetiline keskmine, mediaan ja mood. Nende välja arvutamine oleneb sellest, pas meil on tegu pidevate(mingi vahemik) või diskreetsete(1 väärtus) andmetega. Hajuvuskarakteristikud(kui erinevad on väärtused valimi erinevatelobjektidel).Nende eesmärgiks on mõõta andmete varieeruvust andmekogumis(iseloomustavad tunnuse üksikväärtuseerinevust keskmisest) Need on d

Majandus

43

pdf

Andmeanalüüs MS Exceli abil

Andmeanalüüs MS Exceli abil Andmeanalüüs MS Exceli abil Järgnev õpetus püüab võimalikult 'puust ja punaselt' ette näidata elementaarse andmeanalüüsi teostamise võimalused MS Excelis. Samas ei ole see materjal mõeldud matemaatilise statistika konspektiks, vastavad teadmised/materjalid eeldatakse kasutajal enesel olemas olevat. Seetõttu pole ka eriti tegeletud konkreetsete näidetega ega tulemuste tõlgendamisega. See konspekt ei ole Andres Kiviste 1998 aastal ilmunud vihiku "Matemaatilise statistika algteadmisi ja rakenduslikke näiteid MS Exceli keskkonnas" ümbertrükk. MS

Informaatika

25

pdf

Uurmismeetodid psühholoogias

Uurimismeetodid psühholoogias (SOPH.00.282; 6 EAP) Kokku käsitletakse loengutes/seminarides/praktikumides seitset suuremat teemat, lisaks tuleb lugeda ka õpikust Kõigi teemade kohta on õppejõud koostanud lühikonspektid, mida auditoorse töö käigus pikemalt kommenteeritakse (koos näidetega). Mõnede teemadega kaasnevad praktilised tööd, kokku 5. Iga töö kohta tuleb vormistada aruanne/protokoll (tähtaeg määratakse iga töö kohta eraldi). Kuna on tegemist võimalikult praktilise kursusega, siis on auditoorsel tööl kohalolek kohustuslik. Aine lõpeb kirjaliku eksamiga. Eelduseks eksamile pääsemiseks on kontrolltöö sooritamine (9. aprill 2012) ja praktiliste tööde tegemine ning esitamine. Lisaks on vaja osaleda mõnes psühholoogilises uurimuses aineväliselt (2h). Teemad: · Eksperimentaalne meetod psühholoogias · Uurimistöö allikad. Uurimustöö eetika (praktiline töö nr. 1; Ch 6-7) · Mõõtmine ja mõõtmisskaalad (praktiline töö nr 2; Ch 8) ·

Psühholoogia

Kommentaarid (5)