EFEKTI SUURUSE ARVUTAMINE Efekti suurusvi on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi. Efekti suurust saab väljendada mitmete statistikutega; ilmselt levinuim on Cohen-i d. 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 kätte. 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
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 - visual binning (vahemik)' M/N - (bin) tekstina mitte diagrammina vanus - visual binning, recode ülevaade ehk grupid moodustada (19-25; 26-32) (15-24; 25-
ANDMEANALÜÜSI KONSPEKT Sisukord Andmefailid SPSS'is................................................................................................ 2 Normaaljaotuse kontroll.......................................................................................... 2 ANOVA vs T-test...................................................................................................... 2 ANVOA või regressioonanalüüs............................................................................... 3 Efekti suurus....................................
Kodutöö aines „Võrdlev analüüs“ Virve Kass Sallivus on Eesti meedias leidnud palju kajastust, eriti erinevate Sotsiaalministeeriumi poolt tehtud kampaaniate, näiteks „Erinevus rikastab“ raames. Kuigi poliitilisel tasandil deklareeritakse kõigi inimeste võrdsust, siis reaalsuses on sallimatus inimeste seas siiani suur probleem. Kodutöös uurin, millest sõltub inimeste suhtumine homoseksuaalidesse ja immigratsiooni. Uurin kolme tausttunnuse mõju: soo, vanuse ja haridustaseme. Kasutan Euroopa Sotsiaaluuringu 2010. aasta andmeid Eesti kohta. Püstitan neli hüpoteesi: 1. Naised on sallivamad kui mehed. Hüpoteesi teoreetiliseks aluseks on teadmine, et naised on olnud pikka aega allasurutud ühiskonnas ja pidanud võitlema oma õiguste eest. Seega samastuvad nad suurema tõenäosusega praeguste vähemustega ja on nende suhtes sallivamad. 2. Vanusega sallivus väheneb. Vanema...
SPSS/PC+ The Statistical Package for IBM PC 6/12/ 2 set /beep off. GET /FILE 'tud.sys'. The SPSS/PC+ system file is read from file tud.sys The file was created on 2/21/10 at 11:40:26 and is titled SPSS/PC+ System File Written by Data Entry II The SPSS/PC+ system file contains 247 cases, each consisting of 44 variables (including system variables). 44 variables will be used in this session. ------------------------------------------------------------------------------- Page 2 SPSS/PC+ 6/12/ 2 This procedure was completed at 10:26:32 * more on - iga lehekylje ja"rel tehakse paus, suvaline klahvivajutus viib edasi * more off - pausi ei tehta, ko~ik ka"sud ja"rjest.
kohandatuds keskväärtus- 5% on välja jäätud dispersioon on protsent - standardhälve ruudus standardhälve- hälbe keskmine range- ulatus, maksimum miinus miinimum kvartiirid - 50% keskel tühidiagram tunnusetüübid: binaarne - 2 vastust nimi - katekooriad (kelle poolt hääletasid?) interval - halb-12345- hea järjestus - 1-hea, 2-suht hea, 3-keskmine, 4-suht halb, 5- halb 0-100; 101-200 s-303 pühapäeviti 10.00-15.00 arvutiklass spss programm http://www.tlu.ee/~kairio/6201/ise%206201.pdf
Et saada nt ainult naiste andmestikku, tuleks paremale kasti liigutada muutuja SUGU ning sellele järele kirjutada =mingiväärtus. Antud juhul näeks see võrrand välja selline: SUGU=0. Kui olete valiku ära teinud, tuleb see võrrand ka If... kastikese järgi. Seejärel tasub vaadata Select Cases alumist osa. Kui valite Filter out unselected cases, siis on meeste andmed jätkuvalt tabelis näha, aga indiviidide andmestikule on peale tõmmatud kriips SPSS neid analüüsides ei arvesta; siis on võimalus teha uus tööleht, kus on eralditult ainult valitud andmestik; viimaseks variandiks on mittevalitud andmestiku kustutamine. Viimast ehk ei soovitaks, sest äkki on üldist andmestikku uuesti vaja vaadata. Ja küll on kehvasti, kui raske vaevaga kogutud andmeid kuidagi taastada ei saa. 3) KIRJELDAV STATISTIKA Analyze -> Descriptive statistics -> Frequencies...
Märgistan kõik: ctrl+ A Valid percent- kes reaalselt ka vastasid Percent-alati kasulikum (kui valid percenti) seda kasutada Haridustasemed peab kõik välja tooma Töötab-1, õpib-2 jne nummerdamine- kõikidel gruppidele omad väärtused! 10 varianti- tahan muuta 5ks: transform- recode into dif. Valiables. valim→teise välja→name→change→old and new values (old: 1- copy old values) Transform- compute variable target variable?? Programmi SPSS kasutamine View – Value Labels: näidata koodide asemel nimetusi Utilites – Variables: muutujate/tunnuste sisu ülevaade Muutuja/tunnuse määrangute muutmine: topeltklõps selle nimel tabeli ülal. Nii saab näiteks muutujale uut nime anda või väärtuste nimetusi muuta. Output-aknast saab tabeleid ja graafikuid Word’i tõsta need valides ja siis Copy ning Word’is Paste. Sagedustabeli koostamine- vanuse puhul, kui väärtusi kiiga
tabelis ei oleks tühje (v väga väikese vastajate arvuga) lahtreid Et neid vältida, on vahel kasulik tunnuseid ümber kodeerida: liita mõned väga väheste vastajate arvudega grupid v kategooriad kokku Ümberkodeerimise puhul tuleb aga silmas pidada, et liidetud gruppide sees ilmnenud erinevused lähevad siis kaotsi Kahemõõtmelise jaotuse puhul võib olla probleemiks vastajate arvude erinevus ühemõõtmeliselt jaotusest Välja jäävad (SPSS puhul automaatselt) puuduvad väärtused Vahel kaheväärtuseliste tunnuste puhul esitatakse vaid ühe grupi osakaal See vähendab segavalt infot ning aitab vajadusel ruumi kokku hoida Hii-ruut-stat arvutamiseks on olemas netikalkulaatoreid. Nt http://www.quantpsy.org/chisq/chisq.htm http://stattrek.com/online-calculator/chi-square.aspx Loeng 4 (27.09) Keskmiste võrdlus Usalduspiirid T-test Vahemikhinnang
(peamiselt noorte) naiste suhtumist religiooni ja spirituaalsusesse. Meetod: uurimuse andmestik pärineb küsitlusest, mis saadeti enam kui viiekümnele 21. sajandil loodud feministlikule grupile palvega edastada see oma liikmetele. Lisaks jagati paberkandjal küsitluslehti neljal feministlikul konverentsil ja festivalil. Kokku kodeeriti ja analüüsiti 1265 küsimustikku, kasutades analüüsiks SPSS-i. Vastanutest 91% määratles end naisena, 7% mehena, 1,4% valis vastuseks "Muu" ja ülejäänud eelistasid mitte vastata. Vastanute vanus jäi vahemikku 15-81, sealjuures ¾ vastanutest olid kahekümnendates ja kolmekümnendates eluaastates. Vastanutelt uuriti nii seda, millise feminismi kauda nad end eelkõige identifitseerivad (614 inimest vastasid "feminismiga üldiselt"), seejärel paluti vastajatel nimetada 3 nende jaoks tähtsaimat feministliku teemat
al Medical for matiidi mõjutavad statistilisi Research; Children teket faktorid andmeid 1752- Aged 1- mõjutavate analüüsiti 1760. 24 st SPSS Hiina Months faktoritest programmig in China. a. Erasala, G. Diaper Ei ole teada Anda Süstema Uurimisk Töötati Artiklid N., Area and milline on ülevaade atiline üsimusele läbi 19 loeti läbi,
teostatud kasutades klasteranalüüsi meetodit. Klasteranalüüsi tulemusena formuleerus 35 kinnisvara hinnaindeksi põhjal kaks riikide gruppi, mille siseselt kinnisvaraturu indeksi muutused on üksteisele kõige sarnasemad (vt joonis 5). Joonis 5. Riikide grupeerumine kinnisvaraindeksi järgi perioodil 2005-2013. Allikas: autori koostatud statistikaprogrammis SPSS. Esimese grupi moodustavad Eesti, Iirimaa, Leedu ja Läti. Antud nelja riigi puhul avaldub klasteranalüüsi tulemusena suurim sarnasus Eesti ja Iirimaa vahel, järgmisena liitub Leedu ning viimasena lisandub gruppi Läti. Korrelatsioonanalüüsi tulemusena on Eesti ja Iirimaa korrelatsioonikoefitsient 0,61, Eesti ja Leedu korrelatsioonikoefitsient 0,85 ning Eesti ja Läti korrelatsioonikoefitsiendi väärtuseks on 0,93 (vt Lisa 3). Sellised
i(epepueqg^ lpuroqg^ 1g,r)eploq tsIuryP1otepe8rgf"Esl elesnrrleEeuepueu sepm) . "rg 6 erJoool epEuerrr6 'suuqreetlln8o4 s4rqurl ef slesElgL4etqrwutr elles I{qeel eas6uru 'euf spg g "uooel qeg-e-usepepuo'{pleAsepleuue sepnfiedepu}ns{ p.umet op6rnanrd 'se6eqel 'sesnpur,ueel qses qnurulS 'pTqnl elalgae$ornnsepnfed ]"Iroos] spss elenes s4"ruspe p'3 u1nse{ 'rsnpueqelsnn;el nled 1elrooq qlt8uenrd FpX 'prosnslopruurnmree{ellg^nN" }IBueqqII lepuqnf eppoolslsrwEroqelle sFu 'pregoosolgsrunqnf pmsnsnns{g uo uoool epFuerrt4 trTgATDDIOX 0I {rooelomAuerga I fi il L rolcerr(I 'euru4oo1euleeur aref '(1OOZ)nfe4 onrel nlelry 'sesnlse4e44srEol euruepue4er elelguggd Brroool op8uenr4 '(1OOZ)4rud1say
edastasime vahetult inimestele, kelle vastuseid ootasime. Eformularile saime vastused 34 inimeselt ning paberkandjal 17 inimeselt. Tegime juhusliku valiku vastajate vahel selliselt, et oleks kaetud kõik meie poolt uuritavad grupid proportsionaalselt ehk siis oleks nii meeste kui naiste esindajaid võrdselt nii hariduse, tööalase tegevuse, vanuse kui kooselusuhte ning hariduse omandamise aja järgi. Vastuseid analüüsisime andmetöötlusprogrammiga SPSS TULEMUSED ANALÜÜS KOKKUVÕTE KASUTATUD ALLIKAD JA INTERNETIVIITED INTERNET www.links.jstor.org www.intlicj.sagepub.com www.prq.sagepub.com www.rubedo.psc.br www.yalepress.yale.edu www.leaonline.com www.pegasus.cc.ucf.edu www.ebevier.com www.neti.ee www.google.com www.apa.org MUUD ALLIKAD Kalmus, V. (2002). Soorollid ja kodanikukasvatus. J. Mikk (toim.), Soorollid õppekirjanduses. Tartu: Tartu Ülikooli Kirjastus, 122 152. Mikk, J. (toim.) (2002). Soorollid õppekirjanduses
Statilised järeldused Isiklik veeb: www.tlu.ee/ˇkairio Kursuse veeeb: www.tlu.ee/ˇkairio/7070 Kursus hõlmab üldistavat statistikat. Tõmba SPSS 14p treial Võid ka vaadata nuditud vabavara PSPP Tunnused on väga oluline. Intervall - – väärtused on järjestatavad ning nende väärtuste vahemikud on võrdsed. Nt. sissetulek (123€, 125€, 130€, 1500€ jne.); -pikkus, kaal, avtelg, mitu eurot. Saab arvutada skeskväärtust. On anud vahemike otspunktid – siis läheb ta selle alla nt kui üks on hea ja 10 on halb, siis määramatu keskosa annab meile intervalltunnused.
väga harva lihtsast vastuste kokku lugemisest sügavama analüüsini, mille käigus võiks uurida nt ka erinevusi vastajagruppide vahel, arvamuste omavahelist seotust või arvamuste seotust mõnede teiste näitajatega, arvamuste erinevusi eelmiste aastate tulemustega võrreldes, jms. Seetõttu on enne analüüsima asumist mõistlik andmed sisestada andmetabelisse kasutades selleks mõnd ,,ruudulise" töölehega programmi (nt MS Excel, OpenOffice.org Calc, Statistica, SPSS, jne) ning kasutada andmete analüüsimisel arvuti abi. Viimane päästab meid korduvast ja aeganõudvast andmete loendamisest ning võimaldab kiiresti ja mugavalt kasutada samu andmeid uute sisuliste analüüsiküsimuste vastamiseks. Algandmetest andmetabelit koostades tuleb eelkõige meeles pidada, et õige andmetabel peab olema ,,askeetlik" st hästi lihtsa ja alati samasuguse põhistruktuuriga: iga objekt saab endale tabelis ühe
väga harva lihtsast vastuste kokku lugemisest sügavama analüüsini, mille käigus võiks uurida nt ka erinevusi vastajagruppide vahel, arvamuste omavahelist seotust või arvamuste seotust mõnede teiste näitajatega, arvamuste erinevusi eelmiste aastate tulemustega võrreldes, jms. Seetõttu on enne analüüsima asumist mõistlik andmed sisestada andmetabelisse kasutades selleks mõnd „ruudulise“ töölehega programmi (nt MS Excel, OpenOffice.org Calc, Statistica, SPSS, jne) ning kasutada andmete analüüsimisel arvuti abi. Viimane päästab meid korduvast ja aeganõudvast andmete loendamisest ning võimaldab kiiresti ja mugavalt kasutada samu andmeid uute sisuliste analüüsiküsimuste vastamiseks. Algandmetest andmetabelit koostades tuleb eelkõige meeles pidada, et õige andmetabel peab olema „askeetlik“ st hästi lihtsa ja alati samasuguse põhistruktuuriga: iga objekt saab endale tabelis ühe
väga harva lihtsast vastuste kokku lugemisest sügavama analüüsini, mille käigus võiks uurida nt ka erinevusi vastajagruppide vahel, arvamuste omavahelist seotust või arvamuste seotust mõnede teiste näitajatega, arvamuste erinevusi eelmiste aastate tulemustega võrreldes, jms. Seetõttu on enne analüüsima asumist mõistlik andmed sisestada andmetabelisse kasutades selleks mõnd „ruudulise“ töölehega programmi (nt MS Excel, OpenOffice.org Calc, Statistica, SPSS, jne) ning kasutada andmete analüüsimisel arvuti abi. Viimane päästab meid korduvast ja aeganõudvast andmete loendamisest ning võimaldab kiiresti ja mugavalt kasutada samu andmeid uute sisuliste analüüsiküsimuste vastamiseks. Algandmetest andmetabelit koostades tuleb eelkõige meeles pidada, et õige andmetabel peab olema „askeetlik“ st hästi lihtsa ja alati samasuguse põhistruktuuriga: iga objekt saab endale tabelis ühe rea,
· Vormistus korrektne, ühtne stiil. Valim on mõõtmiseks valitud (uuringusse kaasatud) üldkogumi osa. Valimit kasutatakse, kuna koguvalimit mõõta on liiga kallis ja mahult võimatu. Statistilise analüüsi jaoks peab olema vähemalt 60-100 vastust. Vastuseid peab olema muutujatest vähemalt viis korda rohkem. Kvantitatiivne andmeanalüüs: · Statistilised andmetöötlusprogrammid, näiteks SPSS · Atribuudid o sõltumatu atribuut - manipuleeritav atribuut o sõltuv atribuut - see, mida mõõdetakse · Eeldused (normaaljaotus) · Andmeanalüüsid o Parameetrilised testid (peavad vastama eeldustele) o Testid muutujate vaheliste seoste leidmiseks (pideva atribuudi keskväärtuste võrdlemine) Korrelatsioon - seose tugevus kahe pideva atribuudi vahel
nõudvat ülesannet. - Mõõtmiste kvaliteet ja põhimõtted - Usaldusväärsus - Mõõdik on usaldusväärne vaid niisugusel juhul, kui täpselt sama asja mõõtes saadakse kahel korral sama mõõtmistulemus – korduvtestimise usaldusväärsus - Korduvtestimise usaldusväärsuse leidmiseks peavad testi täitjad tegema testi kahel korral võimalikult väikese ajalise vahega. - Sisereliaablus - Mitmed andetöötluse tarkvarad (nt SPSS/PASW, Statistica) sisaldavad statistilist protseduuri, mida nimetatakse split-half reliability. Mõistlik oletus on see, et usaldusväärne mõõdik annab juhuslikult poolitatud alavalimitel ühesuguse tulemuse - Cronbachi alfa – sisereliaabluse indeks – iseloomustab testi küsimuste või ülesannete kooskõla - Mõõtmisvea parandus - Usaldusväärsuse peamiseks ülesandeks on anda pilt selle
3.12.2011 Kvantitatiivne andmeanalüüs Statistilised keskmised (1) - Statistilised andmetöötlusprogrammid, n. SPSS 1. Aritmeetiline keskmine ehk keskväärtus (mean): - Atribuudid Independent variable/sõltumatu atribuut manipuleeritav atribuut · Võimaldab võrrelda elementide näitaja väärtusi
the results. For the particular example used in this paper, the overview table is set out in Table 2. The table is placed by the macro into a new Word document; this means that it can now be stored with a dedicated name. In any case, the table contents (and more specifically, its last two columns which include the reading speed para- meters) will probably be exported to a spreadsheet (Excel) or a statistical analysis program (Minitab or SPSS) for its additional processing and quantitative study. © 2013. Fédération des Traducteurs (fit) Revue Babel All rights reserved 414 José Luis Martí Ferriol Table 2. Reading speed calculations as calculated and presented in a table by the new tool Subtitle number Subtitle text and time Duration Characters Words CPS WPM 1 00: 00: 45: 12 00: 00: 47: 21 - - - 2,09 23 6 11 172 What's up
võimalus salvestada loodud fail sama tarkvarapaketi vanemas versioonis. Reeglina tarkvarapaketi uuemas versioonis salvestatud faile ei ole otseselt võimalik käivitada tarkvarapaketi vanemas versioonis. Kasutatakse konverteerimise programme. Veel näiteid rakendustarkvarast: · esitlustarkvara (MS PowerPoint, OpenOffice.org Impress) · raamatupidamisprogrammid (HansaRaama) · statistikapaketid (StatGraphics, SysStat, SPSS) · graafikatoimetid(CorelDraw, AutoCad, Adobe Photoshop, Illustrator) · inseneripaketid (MathCAD, Stadyworks) · integreeritud paketid tekstitoimeti + tabelitöötlussüsteem + andmebaasisüsteem +... (MS Works, MS Office, StarOffice, OpenOffice.org) 5. Arvutivõrgud Arvutivõrk (ingl. computer network) on teatud hulk üksteisega ühendatud arvuteid, mis võimaldab nendevahelist andmevahetust. 5.1 Lokaalvõrgud ja laivõrgud Kohtvõrguks (ingl
teiste hulgas näiteks semantiline diferentsiaal või pildivalik. Esimesena nimetatu on vastandlikke mõistetepaare sisaldav skaala, mis aitab välja selgitada vastaja mõttes tekkivaid esmaseid seoseid ning intuitiivseid reaktsioone. Pildivalik aga on täiendav võimalus ettevõtte kuvandi ning sellega seotud tajude kaardistamiseks. Küsitluslehtedega saadud tulemusi analüüsitakse tavaliselt statistilise analüüsi programmide (näiteks SPSS) või standardtarkvara abil. Süvaintervjuude käigus kogutud info analüüsimiseks kasutatakse kvalitatiivset tekstianalüüsi meetodit ehk diskursuseanalüüsi. Seda rakendatakse sotsiaalteadustes edukalt tekstide tegeliku sisu lahtimõtestamiseks ning selle abil on võimalik lahti mõtestada arvamuste, hinnangute, teadmiste, seoste ja ootuste kogum, mis väljenduvad küsitletute vastuste stiilis, nende ütlemistes, ütlematajätmistes ning sõnavalikus.
96 lk. 4. Jurevits, N. (2004) Rakendusstatistika. Tallinn: Ilo. 143 lk. 5. Jürimäe, E., Velsker, K. (2001) Koolimatemaatika käsiraamat. Tallinn: Koolibri. 311 lk. 6. Keres, K., Levin, A. (2006) Matemaatiline statistika: ülesannete kogu. Tallinn: TTÜ Kirjastus. 147 lk. 7. Kiviste, A. (2007) Matemaatiline statistika MS Exceli keskkonnas. Tartu: Greif. 86 lk. 8. Niglas, K. (1997) Statistika loengumaterjale. Tallinn. 59 lk. 9. Niglas, K. (2008) Statistilise andmetöötluse pakett SPSS 14.0: põhikursus. Tallinn: TLÜ Kirjastus. 79 lk. 10. Paas, T. (1998) Kvantitatiivsed meetodid majanduses (majandusmatemaatika). Tartu. 268 lk. 11. Philips, K. (2004) Statistika loengukonspekt. Tartu Ülikool. 12. Sauga, A. (2003) Majandusmatemaatika I. Loengukonspekt. Audentese Ülikool. Tallinn. 78 lk. 13. Sikk, J. (1996) Majandusmatemaatika ülesannete kogu. Tartu. 67 lk. 14. Telgmaa, A. (1997) Rahandusküsimusi koolimatemaatikas. Tallinn: Avita. 97 lk. 15. Tiit, E.-M., Möls, M
Small Programmable Object Technology [Sun] + Smart Personal Object Technology [Microsoft] SPP Sequenced Packet Protocol + Standard Printer Port SPPS Scalable Power Parallel System [IBM] SPR Special Purpose Register + Statistical Pattern Recognition + Symmetrical Phase Recording SPREAD * Systems Programming, Research, Engineering and Development [IBM] SPS Secure Packet Shield + Shock Protection System + Standby Power System SPSS Statistical Package for the Social Sciences SPT Sectors Per Track SPVA Super Patterned Vertical Alignment SPX Sequenced Packet Exchange [Novell] SQ Squeezed (files) SQE Signal Quality Error (test) SQL/DS Structured Query Language/Data System [IBM] SQOS Secure Quality Of Service SQRT Square Root SR Shift Register SRAM Shadow Random Access Memory + Static Random Access Memory SRAPI Speech Recognition API SRB Source-Route Bridge
annaabi.ee 
