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. Korrelatsiooni koefitsent on alati -1…1 ja näitab kahte asja: seose suunda ja tugevust. Pearson r eranditeta invervalltunnused, pole erandlikke väärtusi, seos lineaarne
Ekse ehk anomaalia, jäme viga on ekslik katse- või vaatlustulemus, mis tavaliselt on eristatav suure kõrvalekaldena ülejäänud katsetulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel. Eksete äratundmise kriteeriumid on statistilised ja mittestatistilised. Juhtudes, kui katseandmetes on eksed, võib osutuda kohaseks minna üle nn mitteparameetriliste ehk jaotusvabade meetodite kasutamisele. Oluline erinevus on järelduste tundlikkuses: mitteparameetrilised skeemid on oluliselt tuimemad ja sama järeldustäpsuse saavutamiseks vajatakse rohkem katseandmeid. Miteparameetriline Mann-Whitney test on kahe valimi homogeensushüpoteesi kontrolliks. Testi sammud: *koguda kaks sõltumatut valimit *järjestada andmed ühise kasvava reana *leida kummagi valimi elementidele xi ja yj vastavad järjekorranumbrid ühises reas. *leida xi'dele vastavate järjekorranumbrite summa *leida testi statistik T=S-N(N+1)/2
kõrvalekaldena ülejäänud katsetulemustest. Ekse tekib mingi tõrke või vea tõttu katse tegemisel või katse tulemuste fikseerimisel. Eksete äratundmise kriteeriumid on statistilised ja mittestatistilised. Juhtudes, kui katseandmetes on eksed, võib osutuda kohaseks minna üle nn mitteparameetriliste ehk jaotusvabade meetodite kasutamisele. Oluline erinevus on järelduste tundlikkuses: mitteparameetrilised skeemid on oluliselt tuimemad ja sama järeldustäpsuse saavutamiseks vajatakse rohkem katseandmeid. Mitteparameetriline Mann-Whitney test on kahe valimi homogeensushüpoteesi kontrolliks. Testi sammud: koguda kaks sõltumatut valimit järjestada andmed ühise kasvava reana leida kummagi valimi elementidele xi ja yj vastavad järjekorranumbrid ühises reas. leida xi'dele vastavate järjekorranumbrite summa
poolest: Analyze Compare Means Paired-Samples T Test. Variable 1 alla pange esimese mõõtmise muutuja ning Variable 2 alla valige tema paariline teisest mõõtmiskorrast. Väljundiakna (Output) loogika on enam-vähem sama, mis sõltumatute valimitega testi puhul. Mann-Whintey U Test (e. mitteparameetriline t-test) Mis juhtub siis, kui parameetriliste testide parameetrid (ehk eeldused siin kontekstis) ei ole täidetud? Väga lihtne appi saab võtta mitteparameetrilised testid. Kust leida mitteparameetrilised testid? Tähelepanu! Ei ole samas kohas, kus t-testid! Käsklusterida: Analyze Nonparametric Tests Legacy Dialogues 2 Independent Samples. Vanemates SPSS-i versioonides võivad sõltumatute ja sõltuvate gruppidega t testid olla muud moodi nimetatud. Kui nõnda, siis vasted võivad olla järgmised: Parameetriline Mitteparameetriline
Standardhälve kui kaugel on keskmine inimene keskmisest Dispersioon standardhälbe ruut Võrdlusülesanded Tunnuse jaotuse võrdlus: risttabelid ja seosekordajad Tunnuste keskmine väärtuste võrdlus kirjeldaval tasemel: keskmine ja selle usalduspiirid Ühe tunnuse keskmine väärtuse võrdlus kahes gruppis: t-test Kahe tunnuse keskmine väärtuste võrdlus: t-test Ühe tunnuse keskmiste väärtuste võrdlus kahes v rohkemas grupis: mitteparameetrilised testid, dispersioonanalüüs LOENG 2 12.09.18 Tunnuse jaotus Mida vaadata tunnuse jaotuse puhul? -Absoluutarvudes, protsentides, kumulatiivse protsendina? - tipp - ulatus - sümmeetria - Sarnasus mõne meile seni teada oleva jaotusega Tihti on vaja jaotusi võrrelda -Omavahel -Mõne teadeoleva jaotusega Hii-ruut-statistik Kas kõrvalekalle 1,04 on ok?
Regressioon - millisel määral sõltumatud atribuudid mõjutavad sõltuvat atribuuti, mängitakse läbi erinevad kombinatsioonid Faktoranalüüs - lubab vähendada atribuutide arvu vähemaks hulgaks faktoriteks o Testid gruppide vaheliste erinevuste leidmiseks T-test ANOVA - kahe või enama grupi omavaheline võrdlus o Mitteparameetrilised testid Chi-ruut - atribuudi väärtuse võrdlemine eeldatava väärtusega (usaldusväärsus) KVALITATIIVNE UURING Kvalitatiivse lähenemise kesksed rõhuasetused: · Sündmusi ja sotsiaalset keskkonda nähakse läbi nende inimeste silmade, keda uuritakse · Täpne kirjeldus ja konteksti rõhutamine · Protsessi rõhutamine · Paindlikkus ja piiratud struktuur Kvalitatiivsed uuringustrateegiad: · Juhtumiuuring (case study)
Seega on mõned alternatiivid meie kasutame siin kursusel ühte veebis leiduvat kalkulaatorit, mis asub aadressil http://www.uccs.edu/~lbecker/. Siin pole muud kunsti, kui et tuleb väärtused lahtritesse sisestada (kasutage punkti, mitte koma). Analyze - compare means - one-way anova - dependent listi see mida uurid nt sotsiaalsus, factor listi sugu - Post hoc (LSD, Bonferroni) - Options (descriptive ja homogeneity..) ja OK, siis leheküljele. MITTEPARAMEETRILISED TESTID KESKMISTE VÕRDLEMISEKS Analyze Nonparametric Tests Legacy Dialogues 2 Independent Samples. Analyze - nonparametric tests - independent samples - Mitteparameetriliste testide menüüribas vaadake käsklust. Valige kõigepealt Settings. Choose tests valik laseb teil määratleda, millist testi te kasutate (soovitatavalt ise määrata, vastasel korral valib arvuti ise testi). Test options alt saate määratleda olulisuse nivoo
Kokkuleppeliselt tähistavad Cohen'i d väärtused väikest efekti väärtusel d = 0.2; keskmise suurusega efekti väärtus on d = 0.5; suure efekti väärtuse algus on d = 0.8. SPSS-is ei ole funktsiooni/käsklust, millega saaks paari kliki abil efekti suurust (st Coheni d-d) kätte. Seega on mõned alternatiivid kiirelt Coheni d arvutamiseks saab kasutada kalkulaatorit, mis asub aadressil https://www.psychometrica.de/effect_size.html. 4) MITTEPARAMEETRILISED TESTID KESKMISTE VÕRDLEMISEKS Mis juhtub siis, kui parameetriliste testide parameetrid (ehk eeldused siin kontekstis) ei ole täidetud? Väga lihtne appi saab võtta mitteparameetrilised testid Käsklusterida: Analyze Nonparametric Tests Legacy Dialogues 2 Independent Samples. Vanemates SPSS-i versioonides võivad sõltumatute ja sõltuvate gruppidega t testid olla muud moodi nimetatud. Kui nõnda, siis vasted võivad olla järgmised:
rekursiivse (ainult tagasisidega) susteemi: 15. Mudeli valik ja selle hindamine, järgu valiku meetod annab alati stabiilse mudeli, kuid on halb levinumad on ühtlane-, normaalne(Gaussi)- ja 11. Mitteparameetrilised meetodid: Blackman- kriteeriumid lühikeste andmeridade korral. Kovariatsiooni meetod Cauchy jaotusseadused. Kõik seadused on Tukey, Bartlett Selleks, et valida mudeli-kandidaati, me korraldame minimeerib ennustusvea ainult ette ja ei kasuta
P< α võtame vastu sisuka hüpoteesi H1 p> α võtame vastu nullhüpoteesi H0 Väikesed valimid ja t-test – Valemid: 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.
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 Järjestustunnuste (nt Likerti skaala tulemused), normaaljaotusest erineva jaotuse ja väga väikeste valimite puhul (<30) tuleks eelistada mitte-parameetrilisi analooge. Sõltumatu t-testi asemel nt Mann-Whitney test Sõltumatu ANOVA asemel nt Kruskal-Wallis test Sõltuvate rühmade t-testi asemel nt Wilcoxoni test Sõltuva ANOVA asemel nt Friedmani test
Valimilt üldkogumile ehk järleduste tegemine üldkogumi kohta valimi põhjal Valimi moodustamine Järeldamine statistikas Valimite keskväärtuste jaotus Üldkogumi keskväärtuste hindamine Teiste üldkogumi parameetrite hindamine Valimite võrdlemine, kaks valimit: kas samast või erinevatest üldkogumistest. T.-test Olulised testid, Ühe- ja kahepoolsed (olulisus) testid z-testid ja t-testid I ja II tüüpi viga Mitteparameetrilised meetodid, x2-test Nähtustevahelised seosed, korrelatsioon Korrelatsioonikordaja statistiline olulisus Tulpdiagrammide koostamine Üksikväärtuste analüüs Tulpdiagramm koostamine (tulba kõrgus vastavalt arvule või %) järjestustunnus, nimitunnus Binaarne tunnus, intervalltunnus, millel on palju erinevaid arvväärtusi
keskmine on abstraktsioon sellist väärtust ei o ANOVA kahe või enama grupi omavaheline võrdlus. Väike, keskmine ja suur. Maade vahelised erinevused jne. pruugi tegelikult üldse olla (Pallant, 2001) Mitteparameetrilised testid Chi-ruut atribuudi väärtuse võrdlemine eeldatava väärtusega (usaldusväärsus) (Tambur) (Pallant, 2001)
annaabi.ee 
