STATISTIKA, EKSAM (0)

Statistika  on teadus, mis uurib andmete kogumist, töötlemist, analüüsi ja järelduste tegemist.  Üldistav
statistika: andmete põhjal järelduste tegemine üldisemale grupile. Pakub meetodeid vea hindamiseks (vea
me teeme nagunii).  Kirjeldav statistika:  kirjeldab neid andmeid, mida mõõtsime. Tehakse järeldusi, aga
ainult nende andmete kohta, mida kogusime. Üldkogumi all mõeldakse kõiki juhtumeid või objekte, mille
kohta   meie   poolt   püstitatud   järeldused,   oletused   kehtivad.   Mõõtmiseks   valitud   (uuringusse   kaasatud)
üldkogumi osa nimetatakse  valimiks.  Valimi tingimused:  Juhuslik – kõigil üldkogu liikmeil on võrdne
võimalus sattuda valimisse. Esinduslik – samad proportsioonid, mis on üldkogus, peavad olema ka valimis.
Piisavalt arvukas.  Tunnused- nimi, järjestus, intervall, binaarne. Võtmeküsimused: Kas väärtused on
järjestatavad? Kas skaalavahemikud on võrdsed? Nimitunnused nimi, sugu, perek. seis, elukoht, maakond.
Väärtused ei ole üheselt järjestatavad  Järjestustunnused  rahulolu, haridustase. Järjestustunnuste puhul on
tunnuse vastusevariandid intensiivsuse põhjal järjestatavad. Samas ei pea skaalapunktide vahed tingimata
võrdsed olema. Tüüpilisteks järjestustunnuse näideteks on haridustase, igasugused meeldivuse ja rahulolu
hinnangud.  Väärtused   on   üheselt   järjestatavad   aga   vahemikud   ei   ole   võrdsed,   saab   arvutada   mediaani.
Nõustamisskaala   (kui   rahul   olete…),   sagedusskaala   (kui   tihti…)   Tuleb   töötluseks   kodeerid   (määrata
arvväärtused   nt.   hea-1,   väga   hea-2   jne).  Intervalltunnused   (sh   arvtunnus)  vanus   ja   sissetulek
(paljuväärtustega)   pikkus,   kaal.   Väärtused   järjestatavad   ja   vahemikud   võrdsed   –   Arvtunnused   väheste
erinevate   väärtustega–   Arvtunnused   paljude   erinevate   väärtustega.  Binaarsed   tunnused   e.   nominaalsed
tunnused sugu, jah-ei, sees-väljas. Binaarsel tunnusel on ainult kaks väärtust ja seega järjestamise ja vahede
võrdsuse   probleemi   ei   teki!  Tunnuste   järgi   testi   valik.  T-test.   t-testid   võrdlevad   kahe   üldkogumi
keskväärtusi.  Sõltuvad valimid  – samad objektid, erinevad (võrreldavad) tunnused KAKS INTERVALL
TUNNUST(nt. rahulolu haridusega riigis võrreldes rahuloluga tervishoiu süsteemiga riigis). Kaks gruppi või
tunnust.   Kuna   võrdleb   keskväärtusi,   siis  tunnuseks   peab   olema  intervalltunnus.  Sõltumatud   valimid  –
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.  Spearman   ϱ  järjestustunnus+järjestus,   intervall+J,   I+I  Kendall   τ    järjestustunnus   + järjestustunnus, väike valim palju sarnaseid väärtusi Cramer V (nimitunnust võrreldakse binaarsega, arvut
risttabeli alusel, suunda ei näidata)  Hii ruut- võrdleb binaarseid, nimi ja/või järjestustunnuseid risttabeli
põhjal. Nt. 2 gruppi (M,N) võrreldi ühe järjestustunnuse (palk) sageduse (nt. kui suur osa N ja M teenib
keskmist)   põhjal.  Mis   on  α?-veapiir   mida   teadlane   endale   lubab,   1%  või   5%.  TULEMUSED:  Mean-
keskmine.  N-  vastajate  arv.  Std.  hälve  e.  mediaan-  keskmine  erinevus  keskväärtusest  ehk  hajuvus.  ρ  -
olulisustõenäosus väärtus on 0,000 (0 juhul on erinevus vaadeldavate väärtuste keskmiste vahel juhuslik),
seega   on   erinevus   valimite   keskmiste   vahel   statistiliselt   oluline   ja   üldistatav.  T-testi   näidis:
1.Uurimisküsimus-   Kas   erinevus   üldise   rahulolu   keskmiste   vahel   hariduse   olukorraga   ja
tervishoiusüsteemiga riigis on statistiliselt oluline? 2. Statistika meetodid- Keskmiselt on inimesed rohkem
rahul hariduse olukorraga (M=6,16; SD=2,386) kui tervishoiusüsteemiga (M=5,17; SD=  2,57) riigis.  3.
Olulisustesti valik. Lähtuvalt küsimusest (sõltuvad valimid), tunnustest (kaks intervalltunnust) ja andmete
tüübist (võrdlevad kahe üldkogumi keskväärtusi) valisime olulisustestiks sõltuvate valimite T-testi. 4. Testi
eelduste kontroll- Kaks gruppi või tunnust- eeldus on täidetud kuna võrdleme ühe grupi kahte tunnust
(rahulolu hariduse ja tervishoiusüsteemiga). Keskväärtuste võrdlemiseks peab olema intervalltunnus- eeldus
on täidetud kuna mõlemad tunnused on intervalltunnused. 5. Hüpoteesid ja α H0  Erinevus üldise rahulolu
keskmiste vahel hariduse olukorraga ja tervishoiusüsteemiga riigis ei ole statistiliselt oluline. H1  Erinevus
üldise rahulolu keskmiste vahel hariduse olukorraga ja tervishoiusüsteemiga riigis on statistiliselt oluline.
α=5%=0,05.  6. Arvutused ja ρ  Olulisustõenäosus väärtus  (Sig 2-tailed)  on 0,000 (0 juhul on erinevus
vaadeldavate väärtuste keskmiste vahel juhuslik), seega on erinevus valimite keskmiste vahel statistiliselt
oluline ja üldistatav. 7. Otsus  0,05>0,000 ; α>ρ ; seega oleme tõestanud H1.   8. Järeldus  Keskmiselt on
inimesed rohkem rahul hariduse olukorraga (M=6,16; SD=2,386) kui tervishoiusüsteemiga (M=5,17; SD=
2,57) riigis. Erinevus on statistiliselt üldistatav t(5622)(t-statistik)=34.666(df)(vabaduseastmed); ρ<0,05.