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
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
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 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.
2 2 4 6 8 10 tegurid varjutatud. 3 3 6 9 12 15 Korrutise saamiseks kasuta 4 4 8 12 16 20 valemit. 5 5 10 15 20 25 5. Nimetage tabelileht (sheet) nimega valuuta. Koostage järgmine valuutatabel Tänased valuuta kursid vaata aadressilt http://www.seb.ee/index.php ja lisa need Eesti Panga kursi veergu. Arvutused risttabelis toimuvad automaatselt. 14.okt Eesti Panga kurss 1 EURO 15,65 kr 1 USD 11,48 kr 1 GBP 19,70 kr EURO USD GBP EEK EURO 1,0000 1,3635 0,7942 15,6466 USD 0,7334 1,0000 0,5825 11,4753 GBP 1,2591 1,7167 1,0000 19,7000 EEK 0,0639 0,0871 0,0508 1,0000
end ja märgista Create a Copy. Seejärel jätka risttabelite loomisega. 3 Risttabelite vormin Vaata 2. risttabeli tulemust erinevate küljendustega: klõpsa 2. risttabelil; vali Design menüüst käsk Report Layout; vaheta erinevaid küljendusi. Muuda 3. risttabeli tekstid, sisestades järgnevad tekstid: Grand Total - Kokku, Max oled juba äppe kasutanud - Suurim, Min of Mitu aastat oled juba äppe kasu Väikseim, Column/Row Labels - Eriala/Elukoht. Sorteeri 2. risttabelis Rows alal olevad andmed vastupidiselt: klõpsa Row Labels lahtri ripploendi märgil; vali Sort Z to A. (empty) 2 Risttabelite l Vaata soovitatavaid risttabeleid: xslx. Selleks klõpsa töölehel hiire paremat vali Insert menüüst käsk Recommended Pivot Tables
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.
Proovitükil 772 on 1. rinde enamuspuuliigiks kuusk (KU), andmebaasis on esitatud andmed 63 esimese rinde kuuse kohta. Andmestikus on igal puul mõõdetud kaks diameetrit, d1 tsentri suunas, d2 risti tsentriga (Kiviste K 2011b). Lisan uue veeru ning arvutan igale puule keskmise diameetri. Kuna d2 võib olla 0, st. mõõtmata, kasutan keskmise leidmisel funktsiooni IF (=IF(d2>0; (d1+d2)/2; d1)). b) Filtreerisin välja selle puuliigi 1. rinde puud, mida oli risttabelis 1. rindes kõige rohkem ehk 1 rinde kuused. Kopeerisin nende diameetrid uuele töölehele (Kleebi teisiti, Väärtused (Paste Special, Values). Proovitükil 772 on peapuuliigiks kuusk (KU). 4. Rühmitamine Edasises töös vaatlen uuritava juhusliku suurusena diameetrit d. Andmetöötluse lihtsustamiseks omistasin pesadele, kus asuvad d väärtused, nime (märkisin hiirega andmeplokk, valisin menüüst: Lisa, Nimi, Määratle).
Aritmeetiline keskmine - saab kasutada vaid intervallskaal korral Kui tulemused on jaotunud enam-vähem sümmeetriliselt keskmise ümber Kui ülesanne nõuab sellise keskmise määramist, mis on aluseks mingile teisele meetodile Kui nõutakse eri gruppide sama tunnuse mõõtmisel saadud tulemuste võrdlemist Kui on tarvis analüüsida populatsiooni, millest uuritav valim pärineb 3 Kahe tunnuse analüüs. Sageduste risttabel. Hii-ruut-test 3.1 Risttabelis üks lahter esile toodud (värviga). Kuidas interpreteerida (rea / veeru / üldprotsent) 3 küsimust. 3.2 Formuleerida hii-ruut-testi nullhüpotees. Teha otsustus näite põhjal. (Lisatingimusi pole vaja arvestada) H0: Tunnuse A ja B vahel ei esine olulist sõltuvust. => Prob < 0.05 (H1: Tunnuse A ja B vahel esineb oluline sõltuvus. => Prob > 0.05) 4 / 10 4 Keskmiste võrdlus 4.1 F-test
Või: kas poliitikahuvi on seotud vastaja sooga? Risttabel Risttabeli elementideks on read, veerud ja lahtrid, mille järgi nimetatakse ka tabelisse märgitavaid protsente Rea protsendid: mitu% selle rea inimestest kuulub ühte v teise veergu Veeru protsendid: mitu % selle veeru inim. kuulub ühte v teise ritta Üldised protsendid: mitu % selle tabeli inim kuulub ühte v teise lahtrisse Seos risttabelis Hii-ruut statistiku idee: kõrvutada reaalset (nt küsitluse tulemusena tekkinud) risttabelit sellise risttabeliga, mille saaksime kui tunnuste vahel ei oleks statistilist seost Hii-ruut-statistik on 0 siis, kui tegelik ja teoreetiline (hüpoteetiline) jaotus langevad täielikult kokku. Sel juhul tunnuste vahel seos puudub Hii-ruudu maksimum sõltub sellest, kui suur on tabel ja vastanute arv.
analüüsi läbiviija valikust 10. Olulisuse nivoo vähendamine vähendab I liiki vea tõenäosust, suurendab II liiki vea tõenäosust 11. Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel saadi, et olulisuse tõenäosus on 0,037. Millise olulisuse nivoo korral tuleb lugeda õigeks sisukas hüpotees? Nivool 0,05 12. Olulisuse nivoo on I liiki vea suurim lubatud tõenäosus ehk tõke 13. Kahe nimiskaalas mõõdetud tunnuse erinevate väärtuste esinemissagedused on esitatud risttabelis. Soovitakse kontrollida, kas nende tunnuste vahel esineb seos. Millist analüüsimeetodit tuleb kasutada? 2 - test 14. Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel saadi olulisuse tõenäosuseks 0,012. Kui kasutada olulisuse nivood 5%, siis milline on järeldus? Kehtib sisukas hüpotees 15. Millist testi kasutatakse uuritava tunnuse jaotuse võrdlemisel normaaljaotusega? ? 2 - test Ühefaktoriline dispersioon-, korrelatsioonanalüüs - Test 9 1
2) maakondade eri linnades registreeritud keskmine sõidukite arv (funktsiooni vahetamiseks k ülemisel funktsiooni nimega lahtril (mitte filtreeritud väljal) hiire paremat klahvi, vali Summarize D Average); 3) omavalmistatud sõidukite suurim ja väikseim mootori võimsus (kahe funktsiooni kasutamis tuleb Values jaotisesse sama väli vedada kaks korda); 4) kuidas eri tüüpi sõidukid jagunevad mootori võimsuse alusel kümnestesse vahemikesse ( loomiseks klõpsa risttabelis oleval suvalisel võimsusel paremat hiireklahvi, vali kiirmenüüst Group j sisesta By lahtrisse vahemik); 5) eri maakondades registreeritud eri tüüpi sõidukite protsentuaalne jaotus maakondade lõi leidmiseks klõpsa risttabelis suvalisel sõidukite arvul hiire paremat klahvi, vali kiirmenüüst käsud Fi Show Values As-% of Row). Koosta neljanda risttabeli põhjal diagramm, kus muuda lineaarne skaala logaritmskaalaks (l aluseks 10)
liigendtabeli tegemisel oleks tühistatud. Selleks vali parempaanilt Choose fields to add to report loetelus vastava väljanime järel olevast filtrimärgist valik All. rimiseks klõpsa risttabeli kohale tekkinud Aasta ripploendist valik 2014); ahetamiseks klõpsa risttabeli ülemisel funktsiooni nimega lahtril (mitte filtreeritud ooni kasutamiseks tuleb Values jaotisesse sama väli vedada kaks korda); ahemikesse (vahemike loomiseks klõpsa risttabelis oleval suvalisel võimsusel aakondade lõikes (osakaalu leidmiseks klõpsa risttabelis suvalisel sõidukite arvul f Row). tmskaalaks (logaritmi aluseks 10) . Klõpsa PivotTable Tools menüü Options sakil at hiire klahvi ja vali Format Axis-Logarithmic Scale-Base 10. Aasta Sum - Arv 2014 397 Total Result 397 Data
diskrimineeritakse? (Jah, Ei) A. Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs... Cells/Percentages (grupeeriva tunnuse protsendid) Näites võrdleme eri riikide vastajaid, seega valime protsendid nii, et iga riigi vastajad moodustaksid kokku 100% e rea protsendid. B. Analyze/Graphs/Legacy Dialogs/Bar... Clustered/Summaries for groups of cases % of cases Kuna võrreldavate gruppide suurused ei ole võrdsed, võrdleme gruppide protsentuaalseid jaotuseid (nagu risttabelis). Category Axis - uuritav tunnus Define Clusters by – tunnus, mille gruppe me võrdleme Näide 3. Võrdleme usuga seotud teenistustel käimise sagedust tegevuste lõikes. u6 Kõrvale jättes erilised sündmused nagu näiteks laulatused ja matused, kui tihti käite käesoleval ajal usuga seotud teenistustel? Ülesanne 4. Andke ülevaade küsimuse „Kui tihti, kui üldse, võtate osa usuga seotud rituaalidest või palvetate?“ vastustest
annaabi.ee 
