Statistika konspekt - sarnased materjalid

Statistika eksamiks kordamiseks küsimused

 Kvalitatiivne tunnus on tunnus, mille väärtused ei ole arvud ( juustevärv, perekonnaseis, rahvus). STATISTIKA EKSAMI KORDAMISKÜSIMUS TE VASTUSED 1. Statistika aine ja meetod Statistika on iseseisev teadus. Ta uurib ühiskondlike nähtuste kvantitatiivset külge lahutamata seoses nende kvalitatiivse küljega ja ühiskonna arengu kvalitatiivset väljendumist konkreetsel ajal ja kohal. Peamiselt tegeleb statistika : 1) Statistiliste andmete hankimisega e. statistiline vaatlus 2) Ststistilise informatsiooni kompaktne ja ülevaatlik esitamine e. Kirjeldava statistika (andmete esitamine ja organiseerimine) 3) Tõenäosusteooria so.reaalsuses sageli esineva ja majanduses eelkõige tulevikuga seonduva ebakindluse kirjeldaminne 4) Järeldav statistika so. Järelduste tegemine hangitud andmete ja vaatluse põhjal uuritava objekti kohta.

Statistika logistikas

Statisitline uuring Statistiline uuring toetub hangitavale infoleja vastusena annab informatsiooni nähtuse kohta Uuring jaguneb etappidesse: · Ülesanne · Uuringu objekt · Tunnused · Metoodika  · Juhendid II grupp · Kompetentne teostaja · Vahendid Vaatlus Vaatluste liigitus: Uurimistöödel kasutatavad vaatlusmeetodid rakendatakse olenevalt sellest kuidas on vaatlus klassifitseeritud. 1. Otstarbe järgi: a)Primaarstatistiline vaatlus ­ see korraldatakse algandmete saamiseks. Nt rahvaloendus, aruanded b)Sekundaarstatistiline vaatlus ­ Nt rahvaloenduses küsitakse elukoha suurust, sissetulekut, keeleoskust jne 2. Sageduse järgi: a)Pidevad vaatlused ­ need vaatlused toimuvad mingil hetkel või ajavahemikul. Vaatluse tulemused iseloomustavad protsessi

RAKENDUSSTATISTIKA KONSPEKT

1 Valimid ja nende moodustamine........................................................................10 3.2 Valimvaatlus ......................................................................................................11 3.2.1 Valimvaatluse tüübid ..................................................................................11 3.3 Valimvaatluse meetodid ....................................................................................11 3.3.1 Mittetõenäosuslik valim ............................................................................. 12 3.4 Tõenäosuslik valim ............................................................................................12 3.4.1 Vaatlusvead ................................................................................................ 12 3.4.2 Mitte valimi vead.........................................................................................13 3.4.3 Vaatlusvead ............................

Andmeanalüüs sots.teadustes

MAINORI KÕRGKOOL Juhtimise instituut Annika Krutto ANDMEANALÜÜS SOTSIAALTEADUSTES Loengukonspekt Tartu 2009 SISUKORD SISSEJUHATUS...........................................................................................................................3 1. ANDMEANALÜÜSI põhimõisted ......................................................................................... 3 1.1 Üldkogum ja valim............................................................................................................... 3 1.2. Valimi valikumeetodid.........................................................................................................4 1.3. Mõõtmismeetod ja mõõtmisvahend ....................................................................................5 1.4. Andmetabel.....................................................................................................

Statistika testid

b. suurema informatiivsusega ­ järjestusskaala c. kõige informatiivsem ­ intervallskaala 2. Uuringufirma viib Eesti elanikkonna hulgas läbi tööjõu-uuringut. Vali õiged terminid, mis tähistavad toodud mõisteid. a. Eesti elanik ­ objekt b. Uuringu teostamiseks kasutatakse intervjuusid ­ mõõtmismeetod c. Tallinna elanikud ­ osakogum d. need isikud, keda küsitletakse ­ valim e. Intervjuul esitatavate küsimuste komplekt ­ mõõtmisvahend f. Eesti elanikkond ­ üldkogum g. inimese vanus ­ tunnus h. need inimesed, kelle sissetulek on väiksem kui 5000 kr ­ osakogum i. inimese sissetulek ­ tunnus 3. Milliste vaatlustega on tegemist? a. küsimustiku täitmine veebis ­ ankeetvaatlus b. andmete hankimine internetist ­ dokumentaalvaatlus c

Konspekt

....................................................... 53 8.2 Statistika olemus ja tegevusvaldkonnad ............................................................................... 53 8.3 Kirjeldav ja järeldav statistika ................................................................................................ 54 8.4 Statistilised tunnused, tunnuste tüübid ................................................................................ 55 8.5 Kõikne vaatlus ja valimvaatlus............................................................................................... 57 9 Andmete kogumine ja esitamine ......................................................................................... 59 9.1 Statistilise uurimistöö etapid................................................................................................. 59 9.2 Statistiline vaatlus .............................................................................

ÖKONOMEETRIA loegn 1

Ökonomeetrilise mudeli komponendid Andmebaasi korraldamine · Modelleeritavad näitajad: endogeenselt (sisemiselt) · Ökonomeetriline mudel baseerub arvandmetel. määratud ehk sõltuvad muutujad (Y). Väärtused määratakse mudeli siseselt. · Primaarne või sekundaarne vaatlus ­ riiklik või ametkondlik statistika; · Modelleeritavat nähtust mõjutavad näitajad: eksogeenselt (väliselt) määratud ehk sõltumatud, seletavad muutujad ­ küsitlus; (X). Väärtused määratakse mudeli väliselt. ­ ettevõtte andmed.

Tõenäosusteooria ja statistika konspekt

Kvantitatiivsed e arvtunnused (mõõdame, loendame) – sõredad e diskreetsed – saavad omandada väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (laste arv peres). – pidevad – teatud piires võivad omandada, mistahes väärtusi ainult kindlate ajavahemike järel (nisu saagikus). 2) Statistilise uurimistöö etapid Uuringu ettevalmistamine (eesmärk, plaan, andmete vajadus, andmete kogumisviis, töötlemisviis, võimalikud järeldused). Statistiline vaatlus (küsitlus, dokumentide läbivaatamine, ankeedi korraldamine, andmete hankimine statistilistest andmebaasidest). Vaatlusandmete kokkuvõtt ja esialgne töötlemine. Andmete analüüs, järelduste ja üldistuste sõnastamine. 3) Statistilise vaatluse vead Metodoloogilised vead – valim ei kirjelda üldkogumit adekvaatselt. – vaatluse eesmärk ja objekt pole täpselt piiritletud. – vaatlusviis on ebaõnnestunult valitud.

Statistika kordamisküsimused

Alusindeks - Alusindeks on indeks mingi kindla väärtuse, baasväärtuse suhtes teatud ajamomendil (või perioodil). Kui ialus=1, siis yt=yo ja baasperioodiga võrreldes jäi samaks Ahelindeks - tunnuse väärtus mingil ajahetkel t jagatud väärtusega eelmisel ajahetkel t-1 Kui iahel=1, siis yt=yt-1 ja jäi eelnevaga võrreldes samaks Liitkogum – algkogum koosneb ühelaadsetest elementidest ja erinevaid algkogumeid ühendades saadakse liitkogum. Individuaalindeks - dünaamika suhtarv, millega väljendatakse kas kvalitatiivselt ühtlase kogumi või kvalitatiivse üksiktunnuse ajalist muutmist Üldindeks - Väljendavad ebaühtlase koostisega liitkogumi ajalist muutumist nt tarbijahinnaindeks, tootjahinnaindeks, börsi indeksid. Ühismõõdustamine - indekseeritava suuruse läbikorrutamine ühismõõdustajaga. Ühismõõdustatud suuruste ühendamisel ehk agregeerimisel saadakse agregaatsumma. Koondindeks – väljendavad korraga mitme teguri muutumist

Andmeanalüüsi konspekt

puutunud, päris kohkunud nähes, et suurem hulk lehtedest on täidetud valemite, võrrandite ja arvutustega. Pahatihti osutuvad arvutuslikud üksikasjad niivõrd aega ja tähelepanu nõudvateks, et õpilased unustavad sootuks üldised ideed, mida need arvutused illustreerima peaks. Lugejatel on raske näha arvutuslike puude taga statistilist metsa. Seepärast ei pöörata kogu järgnevas käsitluses tähelepanu mitte valemitele ühe või teise statistiku arvutamiseks vaid püütakse selgitada statistiliste ideede (kontseptsioonide) olemust sõnade, näidete ja jooniste abil. Loengumaterjalide koostamisel on kasutatud D. Rowntree raamatut "Statistics without tears". Mis on statistika? 2.1 Statistiline mõtteviis. Statistiline mõtteviis on meile kõigile igapäevasest elust tuttav ja omane. Võtame ühe lihtsa näite: ma ütlen teile, et ma lähen täna teatrisse kahe kolleegiga, kusjuures üks neist on 190 cm pikk ja teine 165 cm pikk.

Statistika konspekt

.. 200-300 200-300 250 28 7000 38 -179,5 32220,25 ... 300-400 300-400 350 42 14700 80 -79,5 6320,25 ... 400-600 400-600 500 50 25000 130 70,5 4970,25 ... Üle 600 600-1000 800 20 16000 150 370,5 137270,3 ... Kokku 150 64425 4822025  USALDUSINTERVALLID Usaldusintervalle on vaja selleks, et hinnata valimi ja üldkogumi vastavust. Valim on juhuslik,võib esineda erinevaid tulemusi. Tehes üldistusi üldkogumile,peame veaga arvestama. Usaldusintervalle kasutataksegi selle vea hindamiseks. Keskmine esindusviga. Valimi suurenedes esindusviga väheneb. Selle leidmiseks on erinevad valemid lähtuvalt sellest, kas üldkogumi suurus on teada või ei ole.(valimi mahu võtmisel ei arvestata missing lahtrit) Piiresindusviga. Jälle kaks valemit lähtuvalt üldkogumist. Kasutatakse t-jaotuse täiendkvantiili

Epidemioloogia konspekt

xii. Mõned isikud lahkuvad riskipopulatsioonist surres, mujale kolides või edasisest osalemisest keeldudes. e.xiii. Levimuse hindamine ­ läbilõikelistes uuringutes. e.xiv. Haigestumuse hindamine ­ kohortuuringus. f. Populatsioon ­ ühikute kogum, mille hulgast me leiame oma uuringu osalised. Kogum, mille kohta tahame esitada väiteid oma uuringu tulemuste põhjal. g. Valim ­ osa populatsioonist, mida me uurime. Et valimi uurimise tulemusi saaks üldistada populatsioonile, peab olema teada iga populatsiooni liikme võimalus valimisse sattuda. Lihtsaim variant ­ võimalus valimisse sattuda on võrdne: juhuvalim. h. Sansid- vt valemit. Kasutatakse esinemisnäitajana harva. Sansside suhe on oluline esinemise võrdlusnäitaja. i

STATISTIKA konspekt

VALE kuna korrelatsioonikordaja on vahemikus 0-1. · Regressioonikordaja peab olema alati positiivne. VALE kuna võib olla ka ­ ehk vastassuunaline. · Vabaliige näitab seose selgitusvõimet. VALE, näitab punkti kus sirge lõikab y telge. · Regessioonikordaja näitab y kordset muutumist x-i 1 ühikulise muutumise korral. Õige oli ei ükski variant kuna õige oleks y ühikulist muutumist x-i 1 ühikulise muutumise korral. AEGREAD · Aegread on statistiliste ridade eriliik teisiti nimetatakse kronoloogilisteks ehk dünaamikaridadeks. · Sisuliselt võib aegridu tõlgendada statistiliste valimitena, kus iga valimi objekti korral on muude tunnuste kõrval fikseeritud ka aega väljendav (enamasti determineeritud) suurus. · Jagunevad omakorda moment- ja perioodridadeks. Momentrea iga liige on seotud kindla ajamomendiga, perioodrea iga liige mingi ajavahemikuga (perioodiga). Nt

Konspekt epidemioloogia eksamiks

determinandid. Epidemioloogia on tõenduspõhise meditsiini kui täpsusega, iseloomustab hetkeseisu. Levimusmäär PR (prevalence 6 Andmete tüübid. Üldkogum ehk populatsioon objektid, tõenduspõhise rahvatervise põhialuseks.) Kiirhinnangu meetod- on rate)-arvväärtused 0 ja 1 (0% ja 100%) vahel. kellele või millele üldistatakse uurimuse tulemusi. Valim uurija intensiivne meeskonnapõhine uurimismetoodika, kasutatakse esmase Kumulatiivnehaigestumus ehk CIR- isikute propotsioon, kes mingil käsutuses olevate objektide hulk. Objekt uurimisalune ühik, ülevaate andmiseks (sh sekkumiste efektiivsuse hindamiseks) ja selleks ajavahemiku algul on haigusvabad, kuid selle ajajooksul haigestuvad / üksikindiviid. Tunnus objektil mõõdetav näitaja. Andmestik

Ökonomeetria kontrolltöö kordamisküsimused 2020

Ökonomeetria KT kordamisküsimused 1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. ● Modelleeritavad näitajad: endogeenselt (sisemiselt) määratud ehk sõltuvad muutujad (Y). Väärtused määratakse mudeli siseselt ● Modelleeritavat nähtust mõjutavad näitajad: eksogeenselt (väliselt) määratud ehk sõltumatud, seletavad muutujad (X). Väärtused määratakse mudeli väliselt. ● Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid (b). ● Juhuslik komponent ehk vealiige (u). 2. Andmetüübid. Ökonomeetriline mudel baseerub arvandmetel: ● Ristandmed (cross-sectional) ● Aegread (time series) ● Paneelandmed (panel data) Andmed saavad olla kas ● Kvalitatiivsed (ei saa mõõta arvudega, nt haridustase) ● Kvantitatiivsed (mõõdetakse arvudega, nt vanus) 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. ● Uuritav objekt on üldkogum

Tõenäosusteooria

Ühtlane jaotus: PJS jaotus, mille tihedusfunktsioon on konstantne. f(x)=c, kui x[a,b] ja f(x)=0 mujal. c=1/(b-a) (tuleneb tihetusf-ni omadusest). Jaotusf-n F(x)=(x-a)/(b-a) kui x[a,b]. 11 Praktikas esineb harva, näiteks bussi ooteaeg, ooteaeg valgusfoori taga. Keskväärtus E(X)=(a+b)/2, dispersioon D(X)=(b-a)2/12. Statistika Mõisteid Kirjeldav statistika­ statistilise informatsiooni kompakne ja ülevaatlik esitamine (graafikud, tabelid jm-Excelis). Statistiline vaatlus (empiiriline statistika)­ statistilise informatsiooni hankimine. Järeldav/analüüsiv statistika­ üldkogumi kohta järelduste tegemine vaatluse abil hangitud andmete põhjal (osaliselt samuti mõistlik Excelis arvutada, kuna käsitsi arvutusmahud liig suured). Tunnus on iseloomulik omadus, mille poolest nähtused üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad, tunnuse väärtus omandab erinevatel objektidel erinevaid väärtusi.

Standardhälve, SEOSED JA DISPERSIOONANALÜÜS

1. pole põhjus ega tagajärge 2. kordaja võb olla nii pos kui neg 3. vabaliikme abil saame kirjeldada seoste tugevust 4. regressiooni kordaja b abil saame kirjeldada seose tugevust Dispersioonanalüüsi eesmärk on: 1. dispersioonide leidmine 2. uuritava nähtuste tegurite mõju olulisuse hindamine Valimi andmete põhjal saadi järgmised tulemused: aritm.keskmine=80 ja standardhälve 20. Üldkogumi maht 1200. Kui suur peaks olema valim, et teha kindlaks üle 110 väärtusega elementide osakaalu üldkogumis täpsusega +/-4 ühikut, usaldatavusega 95%. 1. 1700 (üldkogum 1200) 2. 1280 (üldkogum 1200)  3. Ei saa arvutada, sest dispersioon ei ole teada (standarthälbe väärtus on olemas, tõstam ruutu saan dispersiooni, 2. Tahan teha kindlaks elementide osakaalu, ehk et kui dispersiooni ei tea, saan arvutada võttes maksimaalse dispersiooni) 4. Ei ükski eelpool toodud valikutest

Statistika eksamiks

Kaup Esimene periood Teine periood hind kogus Hind kogus A 8 EEK 450 10 EEK 430 B 14 EEK 600 13 EEK 680 V: Käive oleks suurenenud 7,4% 2.) Valimi andmete põhjal saadi järgmised tulemused: aritm.keskmine=80 ja standardhälve 20. Kui suur peaks olema valim +/-3 ühikut, usaldatavusega 95%. V: Tuleb kasutada lühikest valimit, kuna üldkogum ei ole teada: N=2²*sigma²/D² 3.) 3 aasta pikkuse aegrea algtase oli 100 ja lõpptase 200. Milline oli juurdekasvutempo? 1. 240 2. 170 4.) Kümne aasta pikkuse aegrea algtase 100 ja lõpptase 200. Milline oli rea keskmine absoluutne juurdekasv? 1. ei saa arvutada, sest dispersioon ei ole teada 2. 10 ühikut 3. 11,1 ühikut 4. 9,2 ühikut 5

Tõenäosusteooria ja statistika

1. Üldkogum – ehk populatsiooni all mõeldakse kõiki juhtumeid või situatsioone, mille kohta uurijad soovivad, et nende poolt saadud järeldused või prognoosid kehtiksid. Valim – liikmed tuleb valida juhuslikult, st igal üldkogumi liikmel peab olema võrdne võimalus saada valitud valimisse. Valimimaht – Valimisse valitavate objektide arv. Tunnuste- all mõistetakse liikmeid kirjeldavaid erinevaid omadusi. 2. Statistilise uurimistöö etapid. Mingi probleemi statistilise uurimisel läbitakse 4 tööetappi:  Uuringu ettevalmistamine  Statistiline vaatlus või eksperiment  Vaatlusandmete kokkuvõtte ja esialgne töötlemine

Statistika konspekt

Tunnus on iseloomulik omadus, mille poolest nähtused üksteisega sarnanevad või üksteisest erinevad. 1. arvulised ehk kvantitatiivsed: Pidev tunnus ­ võib omada kõiki reaalarvulisi väärtusi Diskreetne tunnus ­ saavad omada väärtusi ainult kindlate vahemike järel 2. mittearvulised ehk kvalitatiivsed: Järjestustunnus ­loogiliselt järjestatavad (haridustasemed) Nominaaltunnus - vastusevariantide jaoks ei leidu sisulist järjestust (rahvus) Binaarne tunnus ­ tunnus, millel on ainult kaks võimalikku väärtust (sugu) Kogumi maht (liikmete arv) Moodustatavate rühmade arv 40 ­ 60 6­8 60 ­ 100 7 ­ 10 100 ­ 200 9 ­ 12 200 ­ 500 12 ­ 15 Intervalli laiuse saame, kui valimi suurima ja vähima väärtuse vahe jagame valitud intervallide arvuga. Sagedusjaotus ­ näitab kui palju vaatlusi langeb igasse intervalli. Mahukeskmised ­ aritmeetiline kesk

ANDMETE KOGUMISE JA ANALÜÜSIMISE VIISID

analüüsiks ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus. Seega, võib praktikas osutuda vajalikuks struktureerimata andmete selline töötlemine, mille käigus andmetele "luuakse" sobiv struktuur kodeerimise teel, misjärel saab tekkinud struktureeritud andmeid edasi analüüsida muuhulgas ka statistiliste meetoditega. Käesolevat materjali täiendab praktiliste näidete ja harjutusülesannetega, kuid ka mõningate õppematerjali raamesse mitte mahtuvate teemade ülevaatliku käsitlusega, loengukursuse aluseks olev slaidiprogramm. Tekstipõhises materjalis toodud diagrammid on kujundatud selliselt, et nad 3

Andmeanalüüs: Faili vormistamine

analüüsiks ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus. Seega, võib praktikas osutuda vajalikuks struktureerimata andmete selline töötlemine, mille käigus andmetele ”luuakse” sobiv struktuur kodeerimise teel, misjärel saab tekkinud struktureeritud andmeid edasi analüüsida muuhulgas ka statistiliste meetoditega. Käesolevat materjali täiendab praktiliste näidete ja harjutusülesannetega, kuid ka mõningate õppematerjali raamesse mitte mahtuvate teemade ülevaatliku käsitlusega, loengukursuse aluseks olev slaidiprogramm. Tekstipõhises materjalis toodud diagrammid on kujundatud selliselt, et nad 3

Vormistamise ülesanne 1

ja esitlemiseks sobivatele statistilistele meetoditele. Samas ei ole andmete analüüsimiseks sobivate meetodite valikul määravaks mitte niivõrd see, mis kujul on esialgsed andmed, kuivõrd andmete kohta esitatavate küsimuste olemus. Seega, võib praktikas osutuda vajalikuks struktureerimata andmete selline töötlemine, mille käigus andmetele ”luuakse” sobiv struktuur kodeerimise teel, misjärel saab tekkinud struktureeritud andmeid edasi analüüsida muuhulgas ka statistiliste meetoditega. Käesolevat materjali täiendab praktiliste näidete ja harjutusülesannetega, kuid ka mõningate õppematerjali raamesse mitte mahtuvate teemade ülevaatliku käsitlusega, loengukursuse aluseks olev slaidiprogramm. Tekstipõhises materjalis toodud diagrammid on kujundatud selliselt, et nad oleksid korrektselt loetavad ka must-valge trüki puhul, mistõttu on välditud erinevate värvide kasutamist ning eelistatud halle toone

Analüüsimeetodid äriuuringutes loengukonspekt

lähtudes peaksid efektiivsuse tõustes kasvama (olenemata sellest, kas nad tegelikult kasvasid või kahanesid); n on lähteparameetrite (näitajate) arv. n2 n x I 2 I ij (geomeetrilise keskmise põhimõttel) 2.5. Tehnilis-majanduslik teguranalüüs On aditiivne ja multiplikatiivne variant. x Aditiivne siis, kui mõju teguritel on ühine nimetaja. Sel juhul saab neid liita. o Y1=Y0in· (Pn) Y1 - resultaatnäitaja on suhtarv (nt kasumlikkus, tootlikkus), mida planeeritakse v analüüsitakse Y0 - baastase in- indeks minevikku või tulevikku arvestades Pn ­ tõenäosus. Tule arvesse võtta, kui planeerimine v prognoosimine (ainult tuleviku mõttes). Kui tõenäosust arvestatakse, siis läheb üle stohhastilisele analüüsile. x Kui ühist nimetajat pole, siis multiplikatiivne variant o Y1=Y0in*(Pn)

Äriuuringute alused

Küsitlus on spetsiaalsete küsimuste esitamine inimeste intervjueerimiseks. Andmete kogumine: Kvantitatiivsed meetodid: Kvalitatiivsed meetodid: · Ankeetküsitlus · Avatud intervjuu · Internetiküsitlus · Fookusgrupp · Näost-näkku intervjuu · Delfi meetod · Telefoniintervjuu · Vaatlus · Tekstianalüüs · Juhtumianalüüs ANKEETKÜSITLUS Eelised: mahukas ankeet; küsitlejal võimalus ankeedi olulisust selgitada ning inimese küsimustele vastata Puudused: aeganõudev; väga madal ankeetide laekumise %; ei saa kindel olla, kes ankeedi tegelikult täitis; vead ankeedi täitmisel, kui juhend on ebapiisav INTERNETIKÜSITLUS

Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015

Andmeanalüüs Kordamisteemad 1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Tuleb püstitada uurimisküsimused: mida ja kelle käest tahan teada saada; millistele küsimustele tahan vastuseid. Andmete kogumine. Enne kogumist kontrollida, ehk on andmed juba olemas ja arvestada aja- ning raharessursiga. Vaatlus: otsevaatlus, varjatud vaatlus, osalusvaatlus Eksperiment Intervjuu: struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata Küsitlus Kas uurida valimit või üldkogumit? Üldkogum ehk populatsioon. Valim on üldkogumist uurimiseks eraldatud osa, mille põhjal tehakse statistilisi järeldusi üldkogumi kohta. Valimi moodustamine: a)tõenäosuslik: 1. Lihtne juhu- nimekiri 2. Süstemaatiline juhu- nimekiri, millest iga 10. 3

Uurimustöö alused

(1) Kvalitatiivse uuringu puhul on eesmärgiks ainestiku teoreetiline esinduslikkus, see tähendab, et ainestikus peavad esile tulema uuritava probleemi seisukohast olulised jooned. (2) Kvantitatiivses uuringus liigutakse selgemini edasi etapikaupa: kõigepealt kogutakse materjali, seejärel töödeldakse seda, antakse sellele statistilist töötlust eeldava vaatlusmatriitsi kuju ning seejärel töödeldakse vaatlusmatriitsi statistiliste meetoditega. Ainestik on selgelt piiritletud. Kui vaatlusmatriits on loodud, siis üldjuhul ei lisata sinna enam tähelepanekuid ega muutujaid. (3) Kvantitatiivses uuringus on materjali kogumine, selle töötlemine ja analüüs läbi põimunud. Analüüs võib kinnitada, et ainestikku tuleb täiendada. Pärast lisamaterjali kogumist jätkatakse analüüsi. Ainestiku piirid on selles mõttes lahtised, need võivad uurimise käigus laieneda või aheneda.

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

110 1198.429 <.001 0.502 Mann- 287893.50 <.001 0.276 Whitney 0 Group Descriptives Group N Mean SD SE matemaatika Mees 608 9.461 4.516 0.183 Naine 742 7.352 3.856 0.142 Paired-Samples T-Test  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

1) Ökonomeetrilise mudeli komponendid: Endogeensed muutujad - sõltuvad muutujad, väärtused mudeli siseselt Y Eksogeensed muutujad – sõltumatud muutujad, modelleeritavat nähtust mõjutavad X Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid β Juhuslik komponent – vabaliige u Y= f (X, β, u) 2) Andmetüübid: Arvandmed, ristandmed (erinevad objektid samal ajamomendil), aegread (sama objekti erinevatel ajamomentidel), paneelandmed (ristandmed + aegread) 3) Valimivaatlused ja parameetri hinnangu mõiste: Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. 4) Punkthinnang, intervallhinnang

Turundusuuringud

uuringufirmade buumi. 1951- 1960 – eksperimentalne etapp Turunduskontseptsiooni üha laiem tunnustamine põhjustas turundusuuringute järsu kasvu. Firmad jõudsid järeldusele et uuringul on nõuandev roll. 1961 – 1970 – Kvantitatiivne etapp. Turundust hakati analüüsima arvutitega, uurimistöödes kasutati matemaatilisi mudeleid. 1964. üllitati Journal Of Marketing Research. 1971 – 1980 – Tarbijakäitumise etapp. Etappi iseloomustab keeruliste statistiliste ja kvalitatiivsete meetodite rakendmaine tarbijakäitumise analüüsimiseks. Loodi esimesed turunduse infosüsteemid. 3  Turundusuuringud Meelis Zimmermann 1981- 1990 – Kõrgtehnoloogia etapp Arvutite pealetulek. Info igatpidi kättesaadav

Uurmismeetodid psühholoogias

Lisaks on vaja osaleda mõnes psühholoogilises uurimuses aineväliselt (2h). Teemad: · Eksperimentaalne meetod psühholoogias · Uurimistöö allikad. Uurimustöö eetika (praktiline töö nr. 1; Ch 6-7) · Mõõtmine ja mõõtmisskaalad (praktiline töö nr 2; Ch 8) · Vaatltsmeetod. Kirjeldavad meetodid (Praktiline töö nr 3; Ch 3) · Seosteuuringud.Küsitlused (Praktiline töö nr 5; Ch 4) · Eksperimendi planeerimine (Praktiline töö nr 4; Ch 5, 9-13) · Sissejuhatus statistiliste testide kasutamisse otsuste tegemisel psühholoogilistes uuringutes (A-x A-C) TEEMA I: EKSPERIMENTAALNE MEETOD PSÜHHOLOOGIAS (ajaloost) Juba Vana-Kreeka aegadest alates on mõeldud psühholoogilistele probleemidele: kuidas tajutakse ümbritsevat maailma, kuidas õpitakse, jäetakse meelde etc Kuni 19. saj. keskpaigani oli psühholoogia ajalugu filosoofia ajalugu, sama psühhologilise meetodiga. Teadusliku psühholoogia

KÜSITLUS

Küsitlemistel eristatakse järgmisi alaliike : - anketeerimine ­ ehk sisuliselt kirjalik küsitlemine; - intervjuu ­ ehk sisuliselt suuline küsitlemine e. usutlemine. ANKETEERIMINE. Anketeerimine on ankeedi vormis küsimuste esitamine uurimuseks. Algandmed kogutakse teatud hulga inimeste käest, kasutades selleks küsitluslehti ­ ankeete. Võib küsitleda kõiki või teatud osa inimesi, kes esindavad teatud gruppi inimesi. Representiivne valim ­ juhuvalim ­ kõigil võimalikel valimisse lülitatud vastajatel on võrdne võimalus sattuda valimisse. Oluline on järgida 3 põhitõde : 1. juhuslik ja representatiivne vastajate valim; 2. vastajatel ei tohi olla võimalust valimit kuidagi kujundada; 3. küsitleja peab teadma vastava elanikkonna karakteristikuid. Küsitluse variandid : 1. silmast ­silma küsitlus, küsitleja täidab ankeedi ( kas paberkandjal või arvutis ); 2

Tõenäosusteooria ja matemaatilise statistika kordamisküsimused

Valimikeskmine on määratud vaid konkreetse valimi korral X´ = ∑ x i . n i=1 Valimidispersioon on määratud vaid konkreetse valimi korral n 1 2 s= ∑ n−1 i=1 ´ )2 (x i− X . Standardhälve on ruutjuur dispersioonist ehk s. Kui valim on juhuslik, siis on ka need väärtused juhuslikud. Valimikeskmist kasutatakse üldkeskmise hindamisel. Valimikeskmise põhiparameetrite keskväärtus, dispersioon ja jaotus abil saab määrata hinnangu täpsust. 25. Leia valimikeskmise keskväärtus. Valimikeskmise keskväärtus on võrdne üldkeskmisega. Kus tulenevalt keskväärtuse definitsioonist ja kasutades üldkeskmise definitsiooni saame: N N 1