2008.a. Küttimiste arv 2009.a. Küttimiste arv Mean 623.6333333333 Mean Standard Error 72.6617811813 Standard Er Median 470.5 Median Mode Err:512 Mode Standard Deviation 397.9849662152 Standard D Sample Variance 158392.033333333 Sample Var Kurtosis -0.7414717599 Kurtosis Skewness 0.6579241972 Skewness Range 1446 Range Minimum 71 Minimum Maximum 1517 Maximum Sum 18709 Sum Count 30 Count Statistika toob ära mõlemal aastal enim...
Ruumi kood Katte kood Ruumide arv ühe ruumi S Põrandapind kokku Katte liik R_101 PVC_09 3 20 60,00 PVC R_101 PVC_32 12 20 240,00 PVC R_102 PVC_13 5 30 150,00 PVC R_105 PVC_13 1 15,4 15,40 PVC R_105 PAR_09 7 15,4 107,80 Parkett R_107 LIN_39 9 22,1 198,90 Linoleum R_108 PAR_43 10 29,9 299,00 Parkett R_111 LAM_33 23 27,6 634,80 Laminaat R_113 PAR_11 3 14,124 42,37 Parkett R_201 PVC_32 4 20 80,00 PVC R_203 PVC_02 13 11,2 145,60 PVC R_206 ...
Average of Vanus isik tähtkuju 3 4 Grand Total Ambur 40 40 40 Jäär 38 39 39 Kaalud 40 37 38 Kaksikud 37 41 39 Kalad 37 38 37 Kaljukits 38 38 38 Lõvi 39 37 38 Neitsi 42 37 40 Skorpion 36 36 36 Sõnn 37 40 38 Veevalaja 38 42 40 Vähk 38 36 37 Grand Total 38 38 38 Nimi Sünniaeg Isikukood Sünnipäev Sünnikuu kuupäev Vanus Toomas Lohk 03.01.50 35001037386 3 1 03.01.2008 58 Tarvo Süld 02.03.50 35003023443 2 3 02.03.2008 58 Kristjan Vassiljeva 14.03.50 35003...
S_5 st, s. 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Töötajad isikukood nimi vald palga aste telef Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
Tartu 2009 Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 1. Proovitüki üldiseloomustus........................................................................................... 4 2. Tunnuste liigid...............................................................................................................4 3. Risttabel.........................................................................................................................4 4. Rühmitamine ja graafikud............................................................................................. 5 5. Kvantiil, täiendkvantiil.................................................................................................. 6 6. Karakteristikud...........................................................................................................
Filtreerida töölehele Filter_2 pallimängudest huvitatud töötajate isikukood, sugu ja osakond. Rakendused otsingufunktsioonide abil. Tulemused Risttabelid e. liigendtabelid (paigutada esitada töölehtedel Otsing_1 ja Otsing_2. töölehele Risttabel+Diagramm) Etteantavate väärtuste lahtritele määrata valideerimine loeteluga. Koostada risttabel inimeste hobide esinemissageduste analüüsimiseks Leida kõige vanema töötaja perekonnaseis. naiste/meeste ja linnade lõikes. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv Leida, mittu etteantud liiki lemmiklooma on etteantud diagramm. ametis töötavatel inimestel. Koostada risttabel koduloomade liigi ja arvu Leida, kes on kõige vanema töötaja koduloom.
Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui linnade ja vanusegruppide lõikes. 10000. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste
Ülesanne variant arvutada valemi järgi =MOD(XX; 20), kus XX - kaks viimast kasutajanime numbrit Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada 15 (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui linnade ja vanusegruppide lõikes. 10000. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste Risttabeli andmete alusel koostada
unikaalsed väärtused). Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid, ees-ja perenimed, kes on sündinud 70-ndatel (sünniaasta 196...) Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate ees- ja perenimed, kelle palk on rohkem kui 10000. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste isikukoodid ning ees- ja perenimed, kellel ei ole ühegi teise töötajaga sama sünniaasta. Risttabelid e. liigendtabelid (paigutada töölehele Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Koostada risttabel töötajate perekonnaseisu analüüsimiseks ametite ja linnade lõikes. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Koostada risttabel lemmikloomade liigi ja hulga kohta sugude ja linnade lõikes. Risttabeli andmete alusel koostada sobiv diagramm. Koostada risttabel hobide esinemissageduse analüüsimiseks meeste-naiste ja
S_5 st, s. 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui linnade ja vanusegruppide lõikes. 10000. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste
Variand Risttabelid e. liigendtabelid Arendatud filter (tulemused esitada i (paigutada töölehele töölehtedel Filter_1 ja Filter_2) number Risttabel+Diagramm) Koostada risttabel inimeste hobide 0 Väljastada töölehele Filter_1 nende töötajate esinemissageduste analüüsimiseks ees- ja perenimed, kelle palk on suurem kui linnade ja vanusegruppide lõikes. 10000. Vanusegrupid koostada 15 aasta kaupa. Väljastada töölehele Filter_2 nende inimeste
D1 X D2 X H X HV X HKO X Rikke X kood Kahjust X usaste 1 http://www.eau.ee/~kkiviste/ 3 3.Risttabel, filtreerimine Tabel 3. Risttabel proovitükil 815 puuliikide esinemine erinevatel rinnetel Loendus koguhulgast rin pl T 1 S Grand Total KS 3 3 KU 1 1 MA 3 164 1 168 Grand Total 3 168 1 172 4. Rühmitamine Tabel 4. Männi diameetri esmased karakteristikud
..................................................................................................................... 4 2.5Mis on mediaan?................................................................................................................ 4 2.6Olukord (loengukiledelt). Millal kasutada moodi / mediaani / aritm. keskmist. mitu olukorda (nominaalskaalal, järjeskaalal, intevallskaalal).........................................................4 3Kahe tunnuse analüüs. Sageduste risttabel. Hii-ruut-test........................................................4 3.1Risttabelis üks lahter esile toodud (värviga). Kuidas interpreteerida (rea / veeru / üldprotsent) 3 küsimust.......................................................................................................... 4 3.2Formuleerida hii-ruut-testi nullhüpotees. Teha otsustus näite põhjal. (Lisatingimusi pole vaja arvestada).....................................................................................
2 Sisukord Sissejuhatus.............................................................................................................................4 1. Proovitüki üldiseloomustus.................................................................................................5 2. Tunnuste liigid.................................................................................................................... 5 3. Risttabel, filtreerimine........................................................................................................ 5 4. Rühmitamine.......................................................................................................................6 5. Jaotushistogramm, jaotusfunktsioon...................................................................................7 6. Kvantiil, täiendkvantiil ............................................................................................
4. Algoritm, selle esitus kindlate omadustega ülesande lahenduse eeskiri. Eeskiri, mis saab olla algoritm, eeldab püstituse täpsustusi. Juhul kui ülesande püstitaja seda pole teinud, peame kitsendused seadma ise ja neid arvestades koostama algoritmi. Algoritmi põhilised omadused · Peab omama sisend- ja väljundsuurusi, mis on omavahel seotud · Peab andma lahenduse lõplikus ajas · Peab olema ühemõtteline 5. Exceli risttabel üks andmeanalüüsil kasutatav MS Exceli vahend on Pivot Table (nn. pöördtabel või risttabel), mille abil on võimalik ühendada tabeli mitme veeru andmeid ja analüüsida suurt hulka andmeid. Tulemuse võib lasta esitada ka graafilise diagrammina. 6. Algoritmiline keel (komponendid) mõeldud arvutist sõltumatute protsesside kirjeldamiseks. Selle abil esitatakse aritmeetilised arvutused algebraliste avaldistena
Märgi ära I veergu suur kasutades kas tabelit. antud veoautosid regi suur kasutades 6.Tee risttabel antud tabelit. kohta, kus sõiduautode 6.Tee risttabel keskmine ja sõiduautode suur. kohta, kus m
Valuuta Valuuta väärtuse määrab täielikult selle hind valuutaturul. Kuna see hind on pidevalt muutuv siis nim rahaühikut vabaks ehk sujuvaks kursiks. Valuuta väärtuse määratakse nn valuutaindeksi kaudu. Valuuta väärtus määratakse mingi teise maailmariigiühiku suhtes. Noteeritud kurss- nim raha väärtuse hinnangut teatud ajahetkel Noteeringud jagunevad: · Otsene noteering- valuutakursina antakse välisraha ühikule ( 1 USD ) vastava kodumaise raha hulk ( näide ) · Pöördnoteering- kodumaisele rahaühikule antakse vastav välisraha hulk Pariteetsed- otsene- ja pöördnoteering on teineteise pöördarvud Risttabel- valuuta väärtuste võrdlemist hõlbustav tabel nn ( kus esitatakse nii otsesed kui ka pöördkursid) Inflatsioon Inflatsioon- üldine hinnataseme tõus ( inflatsiooni tulemusel saab ühe euro eest vähem kaupa osta ehk euro on varasemast väärtusest väiksem Hüperinflatsioon- väga kiire in...
6)Histogramm vanus: Mis vanuse vahemikku kuulus kõige rohkem vastanuid? korrastasin histogrammi sarnaselt tulpdiagrammile Enim vastanuid olid vanuses 40-60 ehk ligi kaks tuhat inimest. 7)Karpdiagramm Kui suured on keskmiselt Leibkonnad? korrastasin sarnaselt Tulpdiagrammile 8)Korrelatsioonianalüüs Kui suur seos on vastanute vanuse ja haridustaseme vahel? Seos puudub. Iseseisevtöö nr 2 1) Risttabel a) Küsimus Mis erialal te õpite? b) Kujundatud ja korrastatud tulemus c) Järeldus Bioloogia erialal õpib 6 vastajat, integreeritud loodusteadustes 8 vastajat ning keskkonnakorralduse erialal 5 vastajat. 2) Kirjeldavad arvnäitajad a) Küsimus - Kui väga te ootate jõule? Anna hinnang skaalal 0...100, kus 0-üldse ei oota ja 100- ootan väga. b) Kujundatud ja korrastatud tulemus
paberil andmed juhendid tlu.ee/~kairio - tarkvara variable view- tunnus tulpasid ei saa ümber järjestada decimalt-komakohad type- numbreid sisestame label - diagrammide jne pealkiri, kui jääb tühjaks siis võtab nime lahtri (value labels- num,brid või kirjeldused) variable vaates saab copyda tervet rida need vastused kus saab vastata mitut vastusevarjanti siis lähevad need kõik erinevateks küsimusteks jah-ei, 1-0 type-string - laius oluline tühjad lahtrid on puuduvad vastused - system missing , 9 99 ERISTADA PUUDUVAID VASTUSEID Andmed on kogutud veebipõhiselt ning need tuleb SPSS-i üle tuua. 1. reas nimed, altes 2. reast andmed 2. exeli fail vaja kinni panna 3. pspp-vabavara, milles saab avada spssi ka transform menüü - autom. recode vigade otsimine skaalade pööramine liitmine - kategoriseerida tunnuse nimed korda nr - vis...
2 Risttabelite l Vaata soovitatavaid risttabeleid: xslx. Selleks klõpsa töölehel hiire paremat vali Insert menüüst käsk Recommended Pivot Tables slx, väljal Before sheet märgista move to Mitu soovitatavat risttabelit omavad mõtet? Koosta ise 1. risttabel ning leia naiste kohta, mitmel korr küsimusele (mobiiltelefonide kasutamise kohta): klõpsa suvalisel väärtusel; vali Insert menüüst käsk PivotTable; vali Existing Worksheet ja klõpsa Vastused3 töölehe s vea parempaanilt vajalikud nimetused risttabeli aladele.
Veeru protsendid: mitu % selle veeru inimestest kuulub ühte või teise ritta. Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inimestest kuulub ühte või teise lahtrisse. 13) Hii-ruut-statistik, selle kasutamine seose uurimiseks risttabelis, Crameri V Tunnuste vahel on statistiline seos siis, kui ühe tunnuse käitumine sõltub teise tunnuse väärtustest. Näiteks kui inimese valimiseelistus sõltuks tema soost. Uurides seost nominaaltunnuste vahel võetakse appi risttabel. Seost risttabelis mõõdetakse hii- ruut-statistiku (c²-statistiku) abiga. Hii-ruut statistiku arvutamisel võrreldakse omavahel tegelikku tabelit ja seda tabelit, milles seost pole. Kui nende tabelite erinevus on suur, siis on ka hii-ruut-statistik suure väärtusega. Kui need tabelid on täpselt ühesugused, on hii-ruut-statistiku väärtuseks 0. Seega: leitakse, kui palju tegelik jaotus erineb hüpoteetilisest jaotusest.
Hüpoteesid püstitatakse paaridena nullhüpoteesist ja alternatiivhüpoteesist. · Alternatiivhüpoteesi nimetatakse ka sisukaks hüpoteesiks. · Alternatiivhüpoteesis sõnastatakse tavaliselt see, mida tahetakse tõestada. · Nullhüpoteesiga väidetakse teatavas mõttes vastupidist alternatiivhüpoteesile. · Hüpoteesid sõnastatakse nii, et üks neist peab alati kehtima. 11) T-test keskmiste võrdlemiseks. 12) Risttabel, protsendid risttabelis. Risttabeli elementideks on read, veerud ja lahtrid, mille järgi nimetatakse ka tabelisse märgitavaid protsente. · Rea protsendid: mitu % selle rea inimestest kuulub ühte või teise veergu. · Veeru protsendid: mitu % selle veeru inimestest kuulub ühte või teise ritta. Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inimestest kuulub ühte või teise lahtrisse 13) Hii-ruut-statistik, selle kasutamine seose uurimiseks risttabelis, Crameri V
S_5 st, s. 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Töötajad isikukood nimi vald palgaaste telef Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
soovisime). Kui olulisuse tõenäosus on väiksem kui valitud olulisuse nivoo (ehk maksimaalne eksimise tõenäosus, mida me endale lubame), siis on sisukas hüpotees tõestatud. Kui olulisuse tõenäosus on suurem kui olulisuse nivoo, siis jääb hüpotees tõestamata. Kui p > lubatav viga jääda nullhüpoteesi juurde p < lubatav viga võtta vastu alternatiivhüpotees p olulisuse tõenäosus 12) Risttabel, protsendid risttabelis. Risttabel on selline tabel, kus on esitatud vastajate jaotus kahe tunnuse lõikes. Risttabeli elementideks on read, veerud ja lahtrid, mille järgi nimetatakse ka tabelisse märgitavaid protsente. ·Rea protsendid: mitu % selle rea inimestest kuulub ühte või teise veergu. ·Veeru protsendid: mitu % selle veeru inimestest kuulub ühte või teise ritta. ·Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inimestest kuulub ühte või teise lahtrisse.
S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
Eri probleemide võrdlus Võrdlusülesanded andmeanalüüsis Üks v mittu tunnust? Jaotuse võrdlus v mingi parameetri võrdlus Kuidas jaotusi võrrelda? Millega võrrelda? Mille alusel võrrelda? Milliseid jaotusparameetreid võrrelda? Nt: -mood, mediaan, kvantiilid -keskmine, standardhälve, dispersioon - kujuparameetrid (ekstsess ja järsakuskordaja) Tunnuse jaotus Jäotus üldarvudena v protsentidena Segadustabel, risttabel Jaotus joonisel Võrdlus normaaljaotusega Parameetrite võrdlus Mood- kõige sagedasem väärtus v väärtusklass Mediaan- punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja suuremaid väärtusi on variatsioonreas ühepalju. Mediaan jaotab skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks osaks Kvantiilid Aritmeetiline keskmine e keskväärtus Standardhälve kui kaugel on keskmine inimene keskmisest Dispersioon standardhälbe ruut
S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
S_5 st, s. 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
D1 x x D2 x x H x x HV x x HKO x x Rikke kood x x Kahjustusaste x x 3 4. Rühmitamine. Rühmitame andmestiku diameetri järgi. Tabel 2. Risttabel proovitükil 613 esinevate rinnete ja puuliikide kohta. Loendus koguhulgast prt rin pl 819 Üldkokkuvõte HB 3 3 KS 1 1 KU 133 133 PN 1 1 RE 1 1 Üldkokkuvõte 139 139
Lahter või pesa rea ja veeru ristumiskoht. Igal lahtril on aadress, mille moodustavad veerutäht ja reanumber (A1, C5 jne.). Lahtri aadress A1 jne Lahtriplokk Märgistatud lahtrid Aktiivne lahter kus sa praegu asetsed Valem - on Exceli eriline moodus teha arvutusi, kasutades seejuures teistes lahtrites asuvaid andmeid. Funktsioon Funktsioon on lühidalt öeldes eeldefineeritud valem teatud kindlat tüüpi tegevuse (enamasti arvutuste) sooritamiseks. Liigendtabel risttabel. Risttabelite abil saad teha algandmete alusel mitmesuguseid koondeid, analüüse ja aruandeid Makro - makro on käskude järjend, makro käivitamisel täidetakse ükshaaval makrosse kitjutatud käsud Iseloomusta exceli töökeskkonda: Tabeliprogramm on tõeliselt interaktiivne keskkond, mis laseb sul töötada numbrite ja tekstiga suures lahtritejadas. Töölehel olevate andmete põhjal koostab Excel ka diagramme ja kaarte ning töötab kirjete või väljadena üles ehitatud andmebaasiga.
S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
S_5 st, s. 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
38008200347 Norak Arnold Võiste 13 5755394 37708220891 Nõmmik Ando Võiste 12 5264197 47508150058 Piirsalu Irma Võiste 13 5185485 37006180544 Salumets Erno Võiste 11 5493863 Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
S_5 st, s. 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
S_5 st, s. 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Tori Massiaru Surju 0 müüjate lõikes 1 Abja Asuja Võiste 1 kuupäevade lõikes 2 Võiste Kabli Uulu 2 sortide lõikes 3 Uulu Laiksaare Abja 3 valdade lõikes 4 Tali Abja Tori 4 liikide lõikes
analüüsiks valitud tekstiliste aspektide (diskursuse struktuuride) lähivaatlus ja uurimisküsimuste täpsem fookustamine, mis võib viia muutusteni üldises arusaamises analüüsitavatest tekstidest. 25. Mis vahe on üldkogumil ja valimil ja kuidas need kaks on omavahel seotud? Vt lehelt- küs 17 26. Palun kirjelda, mis vahe on sagedustabelil ja risttabelil. Vt küs-lehel 24. Sagedust näitab mitu korda tunnuse mingi väärtus v väärtuste klass antud tunnuses esineb. Risttabel võimaldab koostada kokkuvõtteid mitme tunnuse järgi. 27. Nimeta intervjuu kuldreegleid (vähemalt 2). Elementaarne viisakus on intervjueerija puhul esmatähtis: enese järel oodata laskmine ei ole aktsepteeritav, sest iga ebameeldiv nüanss suurendab võimalust hea intervjuu ära rikkuda – teist võimalust aga ei pruugi saabuda.Kohe alguses tuleb intervjueerijal tutvustada lühidalt enda ja oma uuringu tausta, kuid eriti oluline on viia intervjueeritav kurssi
S_3 1 palga aste S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimanenumber, b Koondid SUMIF, a risttabel 1 c kogus ja maksumus 0 maksumus kuupäevade lõikes müüjate lõikes 0 1 maksumus müüjate lõikes liikide lõikes 1 2 kogus valdade lõikes sortide lõikes 2 3 kogus sortide lõikes valdade lõikes 3 4 kogus liikide lõikes kuupäevade lõikes 4 5 maksumus liikide lõikes müüjate lõikes 5
Grand Total 1 1 1 3 Page 9 sumif Page 10 sumif Grand Total Page 11 sumif Page 12 Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Asuja Võiste Massiaru 0 kuupäevade lõikes 1 Kabli Uulu Laiksaare 1 müüjate lõikes 2 Laiksaare Tali Kabli 2 valdade lõikes 3 Massiaru Surju Tali 3 sortide lõikes 4 Surju Tori Asuja 4 liikide lõikes
S_3 1 palga aste S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimanenumber, b Koondid SUMIF, a risttabel 1 c kogus ja maksumus 0 maksumus kuupäevade lõikes müüjate lõikes 0 1 maksumus müüjate lõikes liikide lõikes 1 2 kogus valdade lõikes sortide lõikes 2 3 kogus sortide lõikes valdade lõikes 3 4 kogus liikide lõikes kuupäevade lõikes 4 5 maksumus liikide lõikes müüjate lõikes 5
S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Asuja Võiste Massiaru 0 kuupäevade lõikes 1 Kabli Uulu Laiksaare 1 müüjate lõikes 2 Laiksaare Tali Kabli 2 valdade lõikes 3 Massiaru Surju Tali 3 sortide lõikes 4 Surju Tori Asuja 4 liikide lõikes
d eksamil: 578356598 Järjestame teeme variatsiooni rea 355567889 Mood siin 5 Mediaan 6 (kui mediaan ei jää täpselt ühe numbri peale, siis jääb numbrite vahele) Mida teha saab mõõta seoseid Mõõta seoseid muutujate vahel Kahemõõtmeline analüüs Kas osaajaga töötajate hulgas on rohkem naisi või mehi? Kas toetus erakonnale oleneb sissetulekust? Vahend: Risttabel Näitab sõltuva muutuja esinemissagedust sõltumatu muutuja tunnuste lõikes Risttabel Vaadatakse korraga kahte muutujat ja nende seoseid. Risttabelid: vaadatakse ühe tunnuse esinemissagedust sõltuvuses teisest tunnusest. Risttabelites tuuakse välja harilikult veeruprotsendid, aga vahel ka reaprotsendid Tabelis olevad % peavad alati andma kokku 100% Risttabel. Näide reaprotsendi kasutamisest Risttabel. Näide veeruprotsendi kasutamisest
4. Riskide muutumine ajaloo vältel- 5. Riskihindamine töökohal- Tööandja peab korraldama riskianalüüsi, mille käigus selgitatakse välja töökeskkonna ohutegurid, mõõdetakse vajaduse korral nende parameetrid ning hinnatakse riske töötaja tervisele ja ohutusele, arvestades tema ealisi ja soolisi iseärasusi. Riskianalüüsi tulemused vormistatakse kirjalikult ja neid säilitatakse 55 aastat. 6. Riskimaatriks- Riskimaatriks on risttabel, kus veergudeks mõju suurused ja ridadeks tõenäosused. Projekti kõik riskid kantakse tabeli sobivasse veergu ja sobivasse ritta. Selle abil saadakse hõlbsalt teada, milliste riskidega tegelemine on esmajärguline 7. Infootsing internetis ja andmebaasid- Nüüdisajal saab leida enamikku vajaminevast materjalist internetis olevates andmebaasidest -korrastatud info kogumist- kus info on tihti ka uuem, kui paberkandjal 8
haridus Total Count 443 88 24 555 % within Respondendi 79,8% 15,9% 4,3% 100,0% haridus Chi-Square Tests Kui risttabel on liiga suur (palju tühje või Asymp. Sig. väikeste väärtustega lahtreid) võib neid Value df (2-tailed) kokku tõmmata kas andmeid filtreerides või Pearson 45,508 a
..? Erinevuste uurimine kasutades sagedusi ja protsente Kuidas võrrelda poiste ja tüdrukute eelistusi erinevate firmade poolt toodetud telefonide osas? Võiksime küsida näiteks, millise firma telefone on poiste hulgas kõige enam ja kas see langeb kokku tüdrukute hulgas kõige enamlevinud telefoni tootjaga. Selline küsimusepüstitus suunab meid leidma sagedusi ja nendest lähtuvaid protsente võrreldavate gruppide lõikes. Võrdlev sagedustabel e risttabel Tunnuse väärtuste jaotumise sageduste ning protsentuaalsete osakaalude leidmiseks on kõige otstarbekam kasutada sagedustabelit. Kumma diagrammi valiksid - miks? Andmete kandmine tulpdiagrammile Väga levinud, kuid sisuliselt mittesobiv viis on koostada võrdlev tulpdiagramm võrreldavate gruppide tegelikest sagedustest, mitte protsentuaalsest jaotusest. Samamoodi nagu ei ole ainult sagedustega tabeli põhjal võimalik võrrelda kahe erineva
S_4 telef S_5 3..* 2..* Koond Päring 1..2 Diagramm Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Asuja Võiste Massiaru 0 kuupäevade lõikes 1 Kabli Uulu Laiksaare 1 müüjate lõikes 2 Laiksaare Tali Kabli 2 valdade lõikes 3 Massiaru Surju Tali 3 sortide lõikes 4 Surju Tori Asuja 4 liikide lõikes
3 157014 4 18700 5 70400 tamm Total 314204 vaher 1 62700 2 90500 vaher Total 153200 Grand Total 1559632 Puidu müük. Variandid a -õppemärkmiku viimane number, b -eelviimane, c - a+b viimane number Valdade valik Koondid risttabel 1 c Vald 1 Vald 2 Vald 3 a kogus ja maksumus 0 Asuja Võiste Massiaru 0 kuupäevade lõikes 1 Kabli Uulu Laiksaare 1 müüjate lõikes 2 Laiksaare Tali Kabli 2 valdade lõikes 3 Massiaru Surju Tali 3 sortide lõikes 4 Surju Tori Asuja 4 liikide lõikes
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
