Taani (0)

Andmeanalüüs
Kordamisteemad
1) Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile.
Uurimisprobleem , kust probleem tuleb, teooria, praktiline probleem, varasemad uurimused
Konkreetsed uurimisküsimused: mida teada tahan, millistele küssadele tahan vastust, 
hüpoteeside sõnastamine.
Uurimismeetodid: Millised meetodid aitavad lahendada.  Kvantitatiivsed  meetodid- kui  palju 
midagi esineb,  arvuline , suhteliselt palju uuritavad.  Kvalitatiivsed  meetodid- Kuidas midagi 
kirjaldatakse, sõnaline, vähem uuritavad.  Kombineeritud  meetodid- kasut koos.
Andmed.kas olemas või vaja koguda.
Keda uurida: kas  valim  või üldkogum. 
Kuidas andmeid koguda: küsitlus,  intervjuu , Vaatlus
Andmete sisestamine ja analüüs, tulemuste esitamine ja järelduste tegemine
2) Ankeedi  koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste 
tüübid, vastuste  tüübid.
Ankeedi struktuur
•
Sissejuhatus: miks  uurimust  tehakse, anonüümsus, võimalik tasu, tulemuste esitus, 
kontaktandmed  tänud juba ette või lõpus
•
Lihtsamad küsimused, avaküsimused
•
Keerulisemad  küsimused, põhiküsimused
•
Sotsiaal-demograafiline osa
•
Lõpuosa, tänusõnad
Avatud küsimused – vastaja  vastab oma sõnadega
1. Hea intervjuudes
2. Ei ole head sellistes uuringutes, kus vastaja peab ise kirjutama vastused kuhugi  
üles 
3. Raske arvutiga töödelda
4. Kodeerija  subjektiivsus  
Suletud küsimused – vastajale on antud ette  vastusevariandid
1. Aitavad kokku hoida aega
2. Lihtsam analüüsida
3. Peab olema kindel, et kõik võimalikud vastusevariandid on esitatud
4. Tõlgenduserinevused vastamisel eri gruppide vahel 
2.  Nominaalskaala  ehk nimeskaala
1. Esitab või võimaldab esitada vastuse nimetuse või kirjeldusena. Näiteks 
vastaja rahvus, lemmikvärv, perekonnaseis
3.  Ordinaalskaala  ehk järjestusskaala
1. Esitab vastusevariandid sel viisil, et neid on võimalik hinnangu intensiivsuse 
alusel järjestada. Näiteks haridustase, mitmesugused rahulolu  hinnangud vms 
(Näiteks: Likerti skaala)
4. Arvskaala
1. Esitab või võimaldab esitada vastused arvudena 
3) Tunnuste tüübid, näited selle kohta.
•
Nominaaltunnus
– Enamasti sõnaline, kuigi harvadel juhtudel võib olla ka arvuline, mõni sümbol 
vms
– Iseloomustab vastavat tunnust, kuid ei anna infot tunnuse omaduse 
intensiivsuse või suuruse kohta
– Näiteks: inimese nimi, lemmikvärv, perekonnaseis, rahvus, jalgpallimängija 
särginumber
•
Järjestustunnus ehk ordinaaltunnus
– Enamasti on sõnaline, aga võib olla ka arvuline
– Annab edasi indiviidi või objekti omaduse intensiivsust, suurust.
– Näiteks: haridustase, erinevad nõustumise (olen täiesti nõus; olen nõus; ei ole 
nõus; ei ole üldse nõus) või meeldivuse hinnangud vms.
•
Arvtunnused
– Mõõdetud arvulisena
– Võib eristada kahte arvtunnuste mõõtmise skaalat
•
Vahemikskaala : sel juhul on kõigi skaalapunktide vahemikud võrdsed, 
kuid skaala  nullpunkt  pole üheselt määratud
•
Suhteskaala: sel juhul on skaalapunktide vahemikud võrdsed ja ka 
nullpunkt on määratud.
– Näiteks: sissetulek, pikkus, kaal, temperatuur, vanus, laste arv
Veel tunnuste  liigitamise  võimalusi:
•
Kvalitatiivsed ja kvantitatiivsed tunnused
•
Diskreetsed ja  pidevad  tunnused
•
Kategoriaalsed tunnused:  diskreetne  kvalitatiivne tunnus
•
Binaarsed ehk dihhotoomsed ehk kaheväärtuselised tunnused
4) Kirjeldav statistika eri tüüpi tunnuste kohta: mood, mediaan, kvantiilid, keskmine, 
standardhälve, dispersioon.
Mood- kõige  sagedasem  väärtus või väärtusklass, mehed naised
Mediaan – punkt tunnuse skaalal, millest väiksemaid ja  suuremaid  väärtusi on variatsioonreas 
ühepalju. Mediaan  jaotab  skaala vaadeldava tunnuse seisukohalt kaheks võrdsagedaseks 
osaks.
Kvantiilid
Alumine  kvartiil  – punkt, millest väiksemaid väärtusi on kogumis ¼ osa.
Ülemine kvartiil – punkt, millest suuremaid väärtusi on kogumis ¼ osa.
•
Arvtunnused 
Hajuvuse näitajad
Standardhälve – kui kaugel on keskmine inimene keskmisest.
Dispersioon – standardhälbe ruut.
5) Jooniste  kasutamine tunnuste iseloomustamiseks, eri jooniste tüübid, histogramm .
•
Teine lihtne võimalus tunnuse jaotuse  esitamiseks  on teha sellest joonis.
Sagedamini kasutatavad jooniste tüübid tunnuse jaotuse esitamiseks:
•
Tulpdiagramm
– Mõnikord kujundatakse tulpdiagramm nii, et väärtusklassile vastava  tulba  
pindala (kõrgus x laius) oleks võrdeline väärtusklassi sagedusega. Sellist 
tulpdiagrammi nimetatakse histogrammiks.
•
Joondiagramm
•
Ringdiagramm
Histogramm-astmikdiagramm,  sagedused püstteljel
6) Sagedustabel , selles esitatavad näitajad.
Eelmisel slaidil oli tunnuse jaotus esitatud sagedustabelina.
Sagedustabel koosneb:
•
tunnuste üksikväärtuste või väärtuste vahemike loetelust
•
koos nende indiviidide arvuga, kelle puhul analüüsitava tunnuse väärtus ühtib 
vaadeldava konkreetse väärtusega või kuulub vastavasse väärtusvahemikku.
Indiviidide hulka saame mõõta:
•
“tükiarvu” ehk sageduse ehk absoluutse sagedusega;
•
suhtelise sagedusega, mis tähendab absoluutse sageduse suhet indiviidide 
koguarvusse. 
7) Normaaljaotus , selle kohta käivad reeglid.
•
Normaaljaotus on ühetipuline keskväärtuse (keskmise) suhtes  sümmeetriline  jaotus.
•
Normaaljaotuse standardtähistuseks on N(μ,σ²)
•
Keskväärtus (μ) määrab jaotuse raskuskeskme asukoha, standardhälve (σ) aga kõvera 
kuju.
•
Mida suurem on standardhälve, seda väiksema järsakusastmega on kõver.
•
Kõvera ja horisontaaltelje vahele jääva pinnaosa pindala näitab, kui tõenäone on 
juhusliku suuruse  sattumine  vaadeldavale lõigule.
•
Normaaljaotuse keskväärtusest ka kui tahes kauged väärtused on võimalikud, kuid 
vähetõenäosed.
8) Usalduspiirid, millal kasutada ja mis nende laiust mõjutab.
•
Eksimist tulemuste üldistamisel valimilt üldkogumile me täielikult vältida ei saa. 
Seepärast kehtestatakse lubatava eksimise piir ehk  usaldusnivoo . 
•
Näiteks usaldusnivoo 95% tähendab, et lubame endale järeldustes eksimist 
maksimaalselt 5%. Sel juhul     on 5%.
•
Normaaljaotusega tunnuse puhul on teada, milliste punktide vahel on 95% tunnuse 
väärtustest (umbes keskmine +/- 2 standardhälvet).
Usaldusvahemik  on seda laiem, mida:
•
Suurem on tunnuse  hajuvus
•
Väiksem on valimi maht
•
Suurem on usaldusnivoo
Usaldusvahemik on seda kitsam, mida:
•
Väiksem on tunnuse hajuvus
•
Suurem on valimi maht
•
Väiksem on usaldusnivoo 
9) Hüpoteeside kontrollimine.
•
2. võimalus: Hüpoteeside kontrollimine
•
Statistiliseks hüpoteesiks nimetatakse mis tahes oletust otseselt või  kaudselt  kas 
üldkogumi jaotuse kohta  tervikuna  või jaotuse mõne parameetri (näiteks keskmise) 
kohta, kusjuures  seda oletust kontrollitakse valimi põhjal.
Antud juhul võiks kontrollida oletust, et meeste ja naiste abiellumisvanused on 
erinevad ka üldkogumil (mitte ainult valimil, mida nägime eelnevalt) ehk kas meeste 
ja naiste abiellumisvanuste erinevus ei ole 0. 
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
•
Hii-ruut statistiku arvutamisel võrreldakse omavahel  tegelikku  tabelit ja seda tabelit, 
milles seost pole.
•
Kui nende tabelite erinevus on suur, siis on ka hii-ruut-statistik suure väärtusega.
•
Kui need tabelid on täpselt ühesugused, on hii-ruut-statistiku väärtuseks 0.
Seega: leitakse, kui palju tegelik jaotus erineb hüpoteetilisest jaotusest. 
•
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. 
Crameri V - Kui tunnused on sõltumatud, siis 0; 
tugevaim seos 1. 
•
Saab kasutada sagedustabeli kuju ja kogumi suurust arvesse võtmata. 
14) Hajuvusdiagramm ja korrelatsioonikordajad seose uurimiseks kahe arvtunnuse 
vahel. Spearmani korrelatsioonikordaja järjestustunnuste korral. Probleemid 
korrelatsioonikordajate  kasutamisel .
Hajuvusdiagrammi põhjal saab anda  esialgse  hinnangu tunnustevahelise seose tugevusele. 
Vastavalt sellele, milline on korrelatsioonikordaja märk, räägitakse positiivsest ja negatiivsest 
korrelatsioonist tunnuste vahel.
Kui tunnuste vahel on kasvav seos, on korrelatsioonikordaja positiivne.
Kui tunnuste vahel on kahanev seos, on korrelatsioonikordaja negatiivne.
Spearmani korrelatsioonikordaja kasutab mõõtmistulemuste asemel nende astakuid.