Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Statistika ülesanded sagedustabel, jaotustabel, intervall". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
sagedustabel, tööstaaz, intervallid, rahuolu, tulpdiagramm, sektordiagramm, polügoonmees Jäär 170 85 43 mees Ambur 173 67 41 Pikkused 6.245 155 Intervallide arv k: 6 164 Intervalli laius: 7 166 Intervallide ülemised piirid: 166 168 170 170 170 170 170 Tunnuse pikkus jaotustabel 171 Intervallid Sagedus Osakaal 171 [155;162] 1 0.03 172 (162;169] 4 0.10 172 (169;176] 19 0.49 173 (176;183] 7 0.18 173 (183;190] 4 0.10 173 (190;197] 4 0.10 173 Kokku: 39 1.00 173 174 Jaotushistogramm 175 0.60
12. Ankeedile vastamise kuupäev Mean 42979.74 Standard E 1.839294 Median 42984 Mode 42983 Standard D 26.84361 Sample Var 720.5792 Kurtosis 20.76526 Skewness -4.376422 Range 245 Minimum 42803 Maximum 43048 Sum 9154685 Count 213 1. kasutad tundides digiva 2. kasutad tundides? [Nutit 2.kasutad[Tahvelarvuti] 9/11/2017 18:50:48 0 Harva Harva 9/10/2017 21:35:04 Jah Harva Ei kasuta 9/10/2017 22:50:11 Jah Harva 9/10/2017 16:58:57 Jah Sageli Harva 9/13/2017 14:49:21 Jah Sageli Harva 9/13/2017 20:04:36 Jah Sageli Ei kasuta 9/13/2017 20:15:08 Jah Sageli Ei kasuta #VALUE! Jah Sageli
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 Risttabeli andmete alusel koostada isikukoodid ning ees- ja perenimed, kellel ei
Nõo Reaalgümnaasium Statistiline uurimistöö Nõo reaalgümnaasiumi õpilaste tervislikud harjumused. Autor: Karl Kuus Juhendajad: Sirje Sild Kaja Kasak 2012 Mõisted Mediaan Me arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsioonireas ühepalju. Mood Mo tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus. Minimaalne element Xmin - tunnuste väärtuste hulgas vähim. Maksimaalne element Xmax - tunnuste väärtuste hulgas maksimaalne. Variatsioonirida järjestatud kasvavate või kahanevate väärtuste jada. Variatsioonikordaja - on hajuvusmõõt, mis seisneb kogumi standardhälbe ja keskväärtuse suhtes. Variatsioonirea ulatus u maksimaalse ja minimaalse elemendi vahe. Sagedustabel näitab, mitmel korral saab antud tunnus antud väärtuse. Korrelatsioon kasutatakse stati
1 4 7 2 3 2011-2018 2011 2018 0 1 1 1 4 4 1 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 0 1 2 0 1 2 3 4 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 1. Kodutöö Exceli valemeid kasutades lahendage järgmised ülesanded. Vormindage tulemused otstarb Lahendustega fail laadige üles Moodle kursusel. Töö esitamise tähtaeg on 1. märts kell 23: NB! Kõik tulemused tuleb leida valemite abil! Valemid tabelites peavad olema ko Vajadusel kasutage abilahtreid/abiveerge. Ülesande variantide saamiseks sisestage oma õpingukoodi number lahtrisse, mil Lahendada tuleb ainult enda variandi ülesanded, teiste variantide lahendusi ei tohi esitata Ülesanne 1 Töölehel Riigikogu on Riigikogu praeguse koosseisu liikmete nimekiri. Ees- ja perekonnanimi on eraldatud tühikuga. Lisada veerg, kuhu moodustada valemi(te
M 17 11A 4 ei 2 3 jah 4 rohkem liha N 17 11B 2 ei 3 2 ei 5 liiga tervislik M 16 11C 2 ei 6 2 ei 2 rohkem puuvilju KÜSITLUSES OSALENUTE SOOLINE KOOSSEIS Naised 27 Mehed 23 Sagedustabel Küsitlesin 50 õpilast. 50-st õpilasest 27 olid naisoost 23 meessoost. Koostasin andmete kohta sagedustabeli ja sektordiagrammi. KÜSITLUSES OSALENUTE VANUSELINE KOOSSEIS Sagedustabel 15 - aastased 1 16 - aastased 15 17 - aastased 19 18 - aastased 15 Küsitletute seas oli 15 aastaste seas oli 1 inimene. 16 aastaseid ja 18 aastaseid oli 15. 17 aastaseid oli 19. Koostasin andmete kohta sagedustabeli ja sektordiagrammi.
palju, siis ei kasutata sagedustabelit Seal esitatakse tunnuse väärtused (valid), nende esinemissagedus (frequence) ning protsendid (percent). Sagedustabeli järjestamiseks sagduste järgi: uus tabel: analyze/ferquences . tunnus perekonnaseis varialbel väljale ning klõpsame nupule format. Descending counts linnuke. Kui tunnusel on aga palju erinevaid väärtuseid, näiteks sissetulekud on kõikidel vastajatel tõenäoliselt erinevad, siis sagedustabel andmete kokkuvõtmiseks ei sobi. Andmestikus kultuur.sav on selliseks tunnuseks vanus. Koostades vanuse väärtustest sagedustabeli, on see liiga mahukas, et seda andmete esitamiseks kasutada. Statistics – Summarize – Frequencies Variable(s): millistest muutujatest sagedustabelit soovitakse Statistics: võimalus tellida muutuja(te) kohta statistikuid (kvartiile-min/max, keskmist, standardhälvet jne) – ainult rangelt arvandmete korral!
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 isi
2. Kasutage andmestiku treening andmeid ning leidke tabelarvutstarkvara abil (õpiku näiteid järgides) õpilaste pikkuse ja kaalu 3. Võrdle omavahel meeste-naiste keskmiseid kehamassiindekseid (KMI) andmestikus treening. Kirjuta tulemuste sisulist tähe 4. Kasuta andmestikku treening ning arvuta kahe vabalt valitud tunnuse kirjeldamiseks korrelatsioonikordaja ning tõlgenda selle 5. Koosta andmestiku treening tunnuse ,,Sugu" väärtuste jagunemise kirjeldamiseks tulpdiagramm sta histogramm, kujunda saadud tulemit ning kirjuta sellele uurimuse tekstis toodav lahtiseletus. des) õpilaste pikkuse ja kaalu keskväärtused Kirjuta tulemuste sisulist tähendust avav selgitus. onikordaja ning tõlgenda selle väärtust
Ajatempel Teie sugu Kui tihti sööte koolitoitu? Kui hea on tavaliselt koolit 5/26/2016 7:36:06 Mees Tihti 3 5/26/2016 7:49:09 Mees Peaaegu iga päev 4 5/26/2016 7:57:27 Naine Harva 3 5/26/2016 10:28:39 Mees Ei söö eriti, kuid söö 3 5/26/2016 11:11:45 Keskdooline Ma ei söö sööklas mid 1 5/26/2016 11:13:06 Naine Tihti 4 5/26/2016 11:13:41 Naine Ma ei söö sööklas mid 3 5/26/2016 13:01:23 Mees Tihti 2 5/26/2016 13:46:16 Naine Ei söö eriti, kuid söö 2 5/26/2016 13:53:23 Mees Tihti
Kooli nimi STATISTILINE UURIMUSTÖÖ Kas alkoholi tarbimine mõjutab õpitulemusi? Koostaja: Ehakel Juhendaja: Nimi Õpetaja: Nimi 2011 Sisukord Sissejuhatus Minu töö eesmärk oli teada saada, kui paljud õpilased tarvitavad alkoholi Nõo Reaalgümnaasiumis ja kas see mõjutab ka nende õpitulemusi (sh keskmist hinnet). Küsitluse viisin läbi septembris kahe päeva jooksul 12'ndate klasside seas. Kokku 40 õpilasel tuli vastata alkoholi tarbimise harjumuste kohta kodus ja väljaspool. Samuti soovisin teada nende keskmist hinnet ning vanust, millal esmalt alkoholi prooviti. Ühe peamise ideena tahtsin kindlaks teha, kui palju loevad tegelikult kodused harjumused edasisel elul ning kas tõesti segab alkoholi tarbimine õppimist. Kuna alkohol on alati olnud üheks ühiskonna val
Jrk. nr. Vanus Sugu Klass Elukot Hommikusöök Äratus Magama minek Aastat M/N 10-12 klass Maakond Jah/Ei Kell Kell 42 16 N 11 Ida-Viru Jah 07.00.00 00.00.00 1 43 17 M 11 Jõgevamaa Jah 07.00.00 00.00.00 2 60 18 M 12 Tartumaa Jah 07.00.00 00.00.00 3 39 18 M 12 Lääne-Viru Ei 07.10.00 00.00.00 4 7 16 M 10 Valgamaa Jah 07.15.00 00.00.00 5 10 16 M 10 Valgamaa Jah 07.15.00 00.00.00 6 20 17 M 11 Jõgevamaa Ei 07.20.00 00.00.00 7 48 18 M 12 Jõgevamaa Jah 07.20.00 00.00.00 8 4 16 M 10
Mõisted Aritmeetiline keskmine ehk keskväärtus tunnuse kõigi väärtuste summa ja objektide arvu x1 + x 2 + .... + x n x= jagatis. n Mediaan Me arv, millest suuremaid ja väiksemaid väärtusi on variatsioonireas ühepalju. Mood Mo tunnuse kõige sagedamini esinev väärtus. Minimaalne element xmin tunnuste väärtuste hulgas vähim. Maksimaalne element xmax tunnuste väärtuste hulgas maksimaalne. Variatsioonirida järjestatud kasvavate või kahanevate väärtuste jada. Variatsioonikordaja Variatsioonirea ulatus u maksimaalse ja minimaalse elemendi vahe. Sagedustabel näitab, mitmel korral saab antud tunnus antud väärtuse. Korrelatsioon kasutatakse statistikas võrdlemisel. Näitab, kas uuritavate objektide puhul on tegemist mingite sarnaste ilmingutega või mitte. ( x1 - x )( y1 - y ) + ( x 2 - x )( y 2 - y = +... + ( x n - x )( y n - y ) r= n x y Dispersioon
Netosissetulek Sugu Vanus Haridustase Elukoht kuus Kehakaal 1 2 2 1 1 3 1 2 2 1 1 5 2 2 4 2 2 2 2 3 4 1 2 5 1 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 4 1 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 6 1 3 3 1 1 4 1 2 2 1 2 6 1 2 2 1 3 2 1 2 2 1 1 3 2 2 3 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 3 2
3 5 0 1 3 3 3 1 3 2 2 4 0 0 1 1 5 1 3 0 2 2 4 3 0 3 4 4 4 2 2 4 0 2 0 2 3 3 0 1 2 0 3 4 2 0 4 3 0 1 3 1 0 1 4 0 1 2 0 3 0 4 5 0 1 1 3 3 2 3 4 5 0 2 0 1 5 0 3 4 1 1 2 4 2 2 2 2 3 ÜLESANNE Sagedustabel Mitmesugustest uuringutest kokkuvõtete tegemiseks kasutatakse tihti sagedustabeleid. 68 inimest vastasid mitmest küsimusest koosnevale ankeedile. Vastusevariandid olid ette antud. Esimese kahe küsimuse vastused on toodud veergudes J ja K. Küsimuse 1 vastusevariante oli kuus ja vastav sagedustabel on toodud allpool. ÜLESANNE: koosta samasugune sagedustabel küsimuse 2 vastuste kohta. Küsimuse 1 vastuste jaotus Antud vastusevariandi sageduse leidmiseks Vastusevariant Sagedus Suhteline sagedus kasutatakse funktsiooni COUNTIF Range andmetega lahtrite piirkond 1 13 19,1% Criteria lahter, kus asub väärtus, mille
5 0 -10 -5 0 5 10 15 20 -5 oni tabuleerimise kohta -10 y z 15 20 Ülesanne Koostada joondiagramm päevaste õhutemperatuuride kohta. Kasutada diagrammi tüüpi Line with Markers. Lisada diagrammile pealkiri, legend paigutada diagrammi alla. Koostada tulpdiagramm ühe või kahe linna temperatuuride kohta vastavalt variandile. Variandi leidmiseks kirjutada lahtrisse kood oma üliõpilaskood (number). Siia kirjutada oma Kasutada diagrammi tüüpi 3-D Clustered Column. Andmeseeriatel näidata üliõpilaskood (number) temperatuurid.
FUNKTSIOONID http://metshein.com/index.php/kontoritarkvara/ms-excel-20 AVERAGE, SUM, PRODUCT, MAX, MIN Aritmeetiline Suurim Väiksem Lihtsamad funktsioonid keskmine Summa Korrutis number number 5 5 5 5 2 5 5 4 2 3 4.1 41 750000 5 2 5 3 4 5 4 2 3 4 4 4 3.8 38 460800 5 2 5 5 5 5 3 5 5 2 5 5 4.5 45 2343750 5 2 5 5 5 4 4 5 5 4 4 4 4.5 45 3200000 5 4 5 4 3 5 4 5 4 3 4 4 4.1 41 1152000 5 3 5 4 5 1 1 5 5 5 4 4 3.9 39 200000 5
Ülesande püstitus ja seosed. Statistika töö eesmärgiks oli teada saada, mis kell ärkavad Nõo Reaalgümnaasiumi õpilased ning leida, kas esineb varem ja hiljem ärkavate õpilaste vahel vahesid erinevusi hommikusöögi söömise kohta. Veel soovisin teada, milliste klassida õpilased lähevad hiljem magama ning ärkavad hommikul hiljem ning leida samasid erinevusi lähtudes õpilase soost. Veel soovisin teada saada, millistest maakondadest on õpilased pärit. Selleks, et saada vastuseid oma küsimustele koostasin küsitluse, kus küsisin 60 õpilase käest järgmisi küsimusi: Õpilase vanust Õpilase sugu Õpilase klassi Elukohta Kas sööb hommikusööki või ei Ärkamise kellaaega Magama mineku kellaaega Andmed Jrk. Magama nr. Vanus Sug
Kursusel osalejate elukoht soo alusel 12 10 8 Summa 6 N M 4 2 0 Linn Alev Maa-asula Suur linn Elukoht I OSA. Kirjeldav statistika 1. Koostada sagedustabelid 1.1 Sagedustabel Sugu Total N 29 M 10 Grand Total 39 1.2 Sagedustabel Elukoht Sugu Linn Alev Maa-asula Suur linn Grand Total N 10 9 4 6 29
korral) F-test (kahe üldkogumi dispersioonide võrdlemine) Korrelatsioonanalüüs Regressioonanalüüs 2 Kahemõõtmeline sagedustabel, -test Dispersioonanalüüs (pole veel) [email protected] http://ph.eau.ee/~ktanel/kool_ja_too/ märts, 2000 http://www.htg.tartu.ee/~a9tp/mirror/www.eau.ee/%257Ektanel/kool_ja_too/stat_excelis/ (2 of 2)29.05.2006 15:08:49
1. Uurimustöös esinevate mõistete ja tähistuste selgitused · Statistika teadus, mis käsitleb arvuandmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist · Matemaatiline statistika matemaatika haru, mis uurib statistiliste andmete põhjal järelduste tegemise meetodeid Statistikas on oluline uurimise objekt ja üldkogum. · Üldkogum esemete hulk, mille kohta tahetakse teha teaduslikult põhjendatud järeldusi · Valim mõõtmiseks võetud üldkogumi osa · Tunnus omaduste seisukoht, mille kohaselt uuritakse objekti · Sagedus-jaotustabel tabel, mis näitab, mitmel korral on antud tunnus saanud antud väärtuse ning nende väärtuste sagedust protsentides · Jaotustabel tabel, mis näitab tunnuse väärtuste suhtelist esinemissagedust · Statistiline rida tunnuse väärtuste järjestamata rida · Variatsioonirida tunnuse väärtuste rida kasvavad või kahanevas järjekorras · Mood variatsioonirea kõige
Üle poole vastanutest märkisid enda vanuseks 18-25 eluaastat, mis tähendab seda, et müügimeeskonda kuuluvad enamasti noored inimesed. Ülejäänud märkisid enda vanuseks 26-35 ja 36-45 eluaastat. Vastanutest 30 inimest töötavad klienditeenindajatena ja ülejäänud jaguneb kaupluste juhatajate ja müügiekspertide vahel. Üle poole vastanutest (50,9%) on töötanud XXX AS-is 1-5 aastat. Märgatav hulk inimesi (35,8%) on Klickis töötanud kõigest aasta aega, ehk keskmine tööstaaz on küllaltki väike. Siin tuleb silmas pidada ka seda, et Klick on Eestis tegutsenud pea 20 aastat. Töötatud aeg XXX kuni 1 aasta 1-5 aastat 5-10 aastat enam kui 10 aastat 9% 4% 36% 51%
Sisukord Tabelid ja joonised................................................................................................................. 2 Sissejuhatus........................................................................................................................... 2 1 Kiusamine............................................................................................................................ 4 2 Küberkiusamine................................................................................................................... 4 2.1 Küberkiusamise liigid..................................................................................................... 6 2.2 Uuringud küberkiusamise kohta koolis........................................................................... 8 3 Uurimistöö raames läbiviidud uuring.................................................................................... 9 3.1 Uuringu tulemused......................................
Eesti Maaülikool Metsandus- ja maaehitusinstituut Geomaatika osakond Matemaatika andmestiku analüüs Aruanne õppeaines matemaatiline statistika Koostajad: Juhendaja: Eve Aruvee Tartu Sisukord Sissejuhatus....................................................................................................................... 3 Tunnuste esmaanalüüs.......................................................................................................4 Seoste analüüs................................................................................................................... 8 Mudeli koostamine.......................................................................................................... 13 Kokkuvõte.......................................................................................................................
Reet Kool KODUNE RÕIVASTE PESEMINE JA HOOLDUS UURIMUSTÖÖ Õppeaines: Uurimismeetodid Rõiva- ja tekstiiliteaduskond Õpperühm: KRR11 Juhendaja: lektor Helina Prints Esitamiskuupäev:……………. Üliõpilase allkiri:…………….. Õppejõu allkiri: ……………… Tallinn 2016 2 1. SISUKORD 1.Sisukord.............................................................................................................................................1 2.Vastajate sooline jaotus......................................................................................................................3 3.Vastajate vanuseline jaotus................................................................................................................4 4.Haridustase.................................................................
41,000 40856 40,000 39,000 jaanuar veebruar märts aprill mai 12,000 10,000 8,000 2001 6,000 2002 2003 4,000 2,000 0 Jaanuar Veebruar Märts Aprill Mai Juuni Harjutus 6.1 Joonista tulpdiagramm KÄIVE 45,000 KUUD KÄIVE, jaanuar 40856 44,000 veebruar 41256 43
järgmistest etappidest: 1) probleemi püstitamine ja üldkogumi määramine 2) mõõdetavate tunnuste ja mõõtmistäpsuse määramine 3) valimi moodustamine 4) kodeerimiseeskirja fikseerimine 5) andmekirjelduse lisamine 7 Variatsioonirida saadud tulemused on järjestatud kasvavalt või kahanevalt Sagedustabel näitab, mitmel korral antud tunnus saab antud väärtuse Hea ülevaate annab graafik (tulpdiagramm, sektordiagramm, ...) (pideva tunnuse korral võib sagedustabeli jaotada vahemikeks ehk klassideks). 8 Jaotustabel näitab tunnuse väärtuse suhtelist sagedust ehk sageduste osakaalu Kumulatiivne sagedus (sageduste summa) absoluutsed sagedused liidetakse (kasutatakse ka kumulatiivset suhtelist sagedust). 9 Näide sagedustabeli kohta
= 267,7 268=16,4 [30 - 16 ; 30 + 16] [14 ; 46]
16,4
V= = =0,5 *ebastandartne hälve
X 36
06) Ülesanne
Viidi läbi küsitlus, mitu minutit kulutavad õpilased kooli tulekuks. Saadi järgmised tulemused:
27, 52, 43, 38, 47, 8, 21, 40, 32, 53, 45, 54, 35, 28, 40, 18, 31, 45, 25, 34, 48, 24, 20, 7, 32, 12, 26,
35, 48, 19, 33, 26, 19, 30, 42, 22, 53, 28, 42, 55, 19, 42, 54, 55. N = 44
Esitage andmed variatsioonireana. Koostage sagedustabel, kus tunnuse väärtused on esitatud
klassidena.
7, 8, 12, 18, 19, 19, 19, 20, 21, 22, 24, 25, 26, 26, 27, 28, 28, 30, 31, 32, 32, 33, 34, 35, 35, 38, 40,
40, 42, 42, 42, 43, 45, 45, 47, 48, 48, 52, 53, 53, 54, 54, 55, 55.
max-min 55-6 f
Klasside arv N = 446,6 ; klasside arv = 6,6 =7,47 ; W(%) = W = N * 100%
=34
X
klassid f W(%)
6
Ülesanne disain asub lehel Kia_an_näide 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
Küsitlus tudengite kulutuste kohta Oma uurimuse jaoks tahaksin teada saada kui palju ja millistel eesmärkidel kulutavad tudengid raha. Palun osalege selles uurimuses. Uuring ei võta rohkem kui 5 minutit teie ajast. Sisestage oma andmed: Sugu M / N Vanus 1. Milline on teie keskmine kuusissetulek? Vähem kui 300 EUR 300 400 EUR 400 500 EUR 500 600 EUR Rohkem kui 600 EUR 2. Milline on teie sissetulekuallikas? (mitmed võimalikud vastused) Töö Juhutöö Õppelaen Toetus vanematelt Muu 3. Hinnake kui palju raha kulutate erinevatel eesmärkidel? ... 60 EUR 60 120 EUR 120 180 EUR 180 - ... EUR Õppemaks Elukoht Koolitused/ Kursused Transport Meelelahutus/ Sport Toit Shoppamine (Riided, tehnika, jm) Reisimine 4. Kas sinu ressurssid on piisavad katmaks su kulutusi? Jah Jah, ja raha jääb ka üle säästude jaoks Ei, vajaks lisaressursse 5. Mille p
PASSIIVNE SUITSETAMINE ÕPILASTE HULGAS Uurimistöö Koostaja: Juhendaja: 22.03.15 SISUKORD KASUTATUD MÕISTEID............................................................................................3 SISSEJUHATUS............................................................................................................4 1. PASSIIVNE SUITSETAMINE..................................................................................5 1.1 Täpsemalt passiivse suitsetamise tähendusest......................................................5 1.2 Tubakasuits ja selle koostis............................................
Kuressaare Gümnaasium ÕPILASTE SUHTUMINE SEKSUAALVÄHEMUSTESSE Uurimistöö Kuressaare 2008 Sisukord Sissejuhatus..........................................................................................................................................3 1 1. Seksuaalne orientatsioon..................................................................................................................5 1.1 Inimeste klassifitseerimine nende seksuaalse orientatsiooni alusel..........................................5 1.1.1 Homoseksuaalsus...............................................................................................................5 1.1.2 Heteroseksuaalsus..................................................
« » (P2NC.00.729) : . « ». 1. . : · - . 2. : · ; · ; · : , , , , , , , ; · : , ; - ; , ; ; ; ; · - , . 3. , . · . · 4 . , , . 4. . 1. . 2. . 3. « ». 4. ( , , , « », , -); 5. . 6. . 7. - . - , . 8. . (-), (. ); ; ; ; - . 5. . 5.1 . · . · - , , . · . · -, , . · , . 5.2 - . · . · , , 6 , . · , , , . · , , . · , ,
annaabi.ee 
