Leidsid 33 sarnast õppematerjali, mis on seotud failiga "Uurmismeetodid psühholoogias". Need materjalid aitavad sul teemat sügavamalt mõista.
muutuja, ting, duse, juhus, psühholoog, valim, vaatlus, käit, uurimis, hüpotees, valiidsus, eksperiment, teat, milli, interaktsioon, korrelatsioon, eetika, psühholoogia, meta, katseplaan, uuringut, prakt, füüsik, reaktsioon, skaalad, populatsioon, protseduur, skoor, reliaablus, kontrollita, õpp, faktorit, otsustus, interaktsiooni, variatiivsusTeine ülesanne on sageli ka praktiliste probleemide lahendamine. Uurimisprojekti läbiviimine koosneb järgmistest etappidest: 1. idee tekkimine 2. uurimuse eesmärkide, uurimisküsimuste, kontrollitavate hüpoteeside sõnastamine 3. kirjanduse uurimine ja ülevaate koostamine 4. metoodika väljatöötamine ja piloot-uuring (pilot study), et leida ja täpsustada sobivad uurimisprotseduurid; samuti sobivad sõltumatu muutuja tasemed; 5. lõplik uurimiskava koostamine; 6. andmete kogumine; 7. andmete statistiline töötlemine; 8. tulemuste interpreteerimine; 9. uurimisaruande (artikli) koostamine. Uuringu kõigis etappides tuleb järgida eetikanõudeid! 12. Uurimistöö erinevad allikad. (loeng, õpik) Üldiselt saab jagada kolmeks 1. Käsiraamatutud, kogumikud 2. Teaduslik perioodika ehk ajakirjad Ülevaate artiklid Empiirilised artiklid 3
Statistiline modelleerimine – kokkuvõte Muutujad: Sõltuvad muutujad (dependent, outcome variables) – muutujad, mis on uurimise keskmes, millele uurija arvab, et teised muutujad mõju avaldavad. Nö katseisikust sõltuv muutuja. Sõltumatud muutujad (independent, predictor variables) – muutujad, mille kohta uurija arvab, et neil võiks olla mõju uuritavatele muutujatele. Statistilise analüüsi keskmes on uurida, kuidas teatud tunnused koos muutuvad. Kui on vaja muutujat iseloomustada, on kaks põhilist viisi, kuidas seda teha: o Milline on selle muutuja tüüpiline väärtus? o Kui hästi iseloomustab see tüüpiline väärtus kõiki mõõdetud juhtumeid? Ehk
sekkumine (www.oesel.ee/maidu/cd-le/meetodid%20uurimist__s.doc) Eksperiment 3 Eksperiment ehk katse on uurimismeetod, mille käigus kontrollitakse püstitatud hüpoteesi, luues ise vajalikud tingimused muude muutujate kontrolli all hoidmiseks. Eksperimendi käigus kontrollitakse, kuidas sõltuv muutuja muutub vastavalt sellele, kuidas manipuleeritakse sõltumatu muutujaga. (http://et.wikipedia.org/wiki/Eksperiment). Sõltumatu muutuja on see, millega eksperimenteeritakse. Sõltuv muutuja on see, mida mõõdetakse. Näiteks: Herilaste toitumise (sõltuv muutuja) uurimiseks asetatakse tassile tilk suhkruvett (sõltumatu muutuja). Kontrollimiseks kasutatakse samasuguseid tasse ilma suhkruta. Eksperimentaalne ehk katseline uurimus on nomoteetiline, üldisi seadusi otsiv ning seletav
1. PRAKTIKUM 1) JÄRJESTAMINE NOOREMAST VANIMANI Parmeklõps Sort Ascending/Descending -> Kasvavas/Kahanevas järjestuses Data Sort cases Sort Ascending/Sort Descending (tuleb valida muutujad ka) 2) VARIABLE VIEW 3) KIRJELDAVAD ANDMED Leiame vanusele antud hinnangute keskmise, moodi, mediaani, maksimaalse ning minimaalse hinnangu. + HISTOGRAMM Käsklusrida: Analyze - Descriptive statistics Frequencies. Muutujatekasti liigutage muutuja. Statistics -Mean, Mode, Median, Minimum, Maximum. Charts - Histograms 2. PRAKTIKUM 1) UUE MUUTUJA ARVUTAMINE Tihtipeale tuleb andmete töötlemise jooksul tekitada uusi muutujaid eelmiste muutujate põhjal. Käesolevas praktikumis tutvume uue muutuja arvutamise põhitõdedega. Etteruttavalt võib öelda, et me arvutame saadavaloleva andmestiku põhjal uueks muutujaks kehamassiindeksi (BMI body mass index). Käsklusrida:
05). Kui teete mitu testi, siis suureneb tõenäosus leida vale positiivseid tulemusi. - ANOVA kasutamine hoiab I tüüpi vea tõenäosuse 5% peal. - Kui võrdlete omavahel rohkem kui kahte gruppi, siis tuleks alati eelistada ANOVA't. 2 ANVOA või regressioonanalüüs Kui meil sõltumatu muutuja koosneb kategooriatest, siis on parem kasutada ANOVA't. Kui sõltumatu muutuja on pidev tunnus, siis on parem kasutada regressiooni. ANOVA'ga hinnatakse gruppide keskmiste erinevust. Regressiooniga saab ennustada sõltuva muutuja väärtust prediktori (sõltumatu muutuja) väärtuste põhjal. Efekti suurus Efekti suurus on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi
uurinud jne. Probleem on uurimuse lähtekohaks. Muutujad (variables) nähtused mida uurija kavatseb oma uurimuses mõõta, näiteks uuritavate inimeste tunnused (vanus, kaal, haridus, sissetulek) või uuritavate riikide tunnused (rahvaarv, keskmine sissetulek). Muutujad võivad omada erinevaid väärtusi, st. nad pole kõikidel inimestel sama väärtusega (nagu kaal) või pole samal inimesel kogu aeg sama väärtusega (nagu vanus). Muutuja vastandiks on konstandid, mis on kõikide inimeste või ühiskondade jaoks kogu aeg sama väärtusega (nagu Maa gravitatsioon) ja mida pole seega sotsioloogilise uurimuse käigus mõtet mõõta. Muutujate tüübid: 1) sõltumatu muutuja (independent variable) muutuja mis uurija hüpoteesi järgi mõjutab mingit teist uuritavat muutujat, aga pole ise ühegi uuritava muutuja poolt mõjutatud;
Neljanda eksperimendi puhul eeldati,et joobes meesterahvaste puhul on need ka valmis enam asuma vahekorda ilma kondomita,kui kained meesterahvad. 4. Kuidas defineerib autor operatsionaalselt muutujad? Millised need on? Mitu taset sellel (neil) on? Miks just nii?? Operatsionaalseks muutujaks oleks inimese keeldumine või omakorda nõustumine seksuaalvahekorraga, mille puhul ei kasutata kontraseptiivi 5. Kas ja kuidas sõltumatut muutujat (muutujaid) varieeritakse? (kas see on subjektipoolne muutuja või eksperimentaatori poolt varieeritav? Sõltumatu muutuja I uuringu juures oli alkoholijoobe tase, mis oli katseisiku enese poolt määratletud ehk siis subjektipoolne, kus inimene määras ise oma joobeastme. Ülejäänud eksperimentide puhul oli sõltumatuks muutujaks määratlemine purjus ja kaine oleku vahel, kus omakorda eksperimentaatori poolselt oli varieeritavaks osalejatele alkoholi andmine, lisaks oli eksperimentaatori poolt varieeritavaks keskkond, milles eksperiment toimus.
ka: var, D(X)). Seega, mida suurem on Xi väärtus võrreldes keskväärtusega, (aritmeetilise keskmisega) seda suurem on hajuvus e dispersiooni. 5. Dispersiooni meetod 6. Diskreetne arvuline tunnus omab vaid täisarvulist väärtust, n laste arv perekonnas, eesti elanike arv. 7. DurbinWatsoni test. Kasut 1. järku autokorrelatsiooni avastamiseks. Kasut.tingimused: reg.mudel sisaldab vabaliiget. Mudel ei sisalda sõltuva muutuja viitajaga liikmeid (nt Yt1, Yt2) 8. Fiktiivne muutuja (dummy) iseloomustavaid binaarseid muutujaid. Binaarne muutuja nominaalsel tunnusel vaid 2 erinevat väärtust, näiteks abielus v vallaline. 9. Entroopia määramatus (Prognoosi entroopia E on see osa infost tuleviku kohta, mida olemasoleva lähteinfo põhjal ei olnud võimalik leida). 10
ümbritsevas sotsiaalses reaalsuses Laiem kui lihtsalt definitsioon ja mõiste Kontseptid on teooria ehituskivid Kontseptualiseerima: uurimistöös kasutatud mõisteid selgelt määratlema, avama kontseptide sisu ja seoseid Näiteid seostest kontseptide vahel Sotsiaalne kapital Demokraatia kvaliteet Proportsionaalne valimissüsteem Mitmeparteisüsteem Industriaalrevolutsioon Klassilõhe Muutujad Muutuja näitaja, millel võib olla erinevaid väärtusi ja mis on mõõdetav Sotsiaalteadustes eristatakse kahte liiki muutujaid: Sõltumatu muutuja (independent variable) muutuja, mis põhjustab muutuse Sõltuv muutuja (dependent variable) muutuja, millega muutus toimub, mis on mõjustatud Sõltumatu muutuja varieerumine põhjustab sõltuva muutuja varieeruvuse, mitte kunagi vastupidi Sõltuvaid harilikult üks, sõltumatuid rohkem!
2015 plaan : • Vähendada kodutöö kirjaliku osa mahtu • Uurida ettevõtete asemel kaastudengeid • Alustame uuringu ettevalmistust kohe esimestes seminarides Kodutöö üldteema ‘innovatsioon/ õppimisvõime’ Kvantitatiivne küsimustik Kvalitatiivne case-study – intervjuud (avatud küsimused, läheb sügavuti) Kodutöös on kohustuslik leida 25 kontakti Kvantitatiivne küsimustik: statistiline analüüs, seosed kodutööti erinevad – valim 50 Kvalitatiivne intervjuu – trantskribeerimine, within-case analüüs, märksõnade leidmine. Psühholoogilised faktorid: • Values • Traits • Beliefs • Emotions • Cognitive bias Väärtused – saavutus, võim, traditsioonid Omadused – ausus, integrity Cognitive bias – tsempion, üleoptimism, tatus quo Emotisoonid – õnnelik – kurb, excited – calm, controlling - controlled Õppimisvõime: ACAP process: • Acquisition • Assimilation • Transformation • Exploitation
kvaliteet. hind, intervjueerija mõjud; 2. Millised on telefoniintervjuu puudused? -kerge on toru ära visata; vastuseid on keeruline kirja panna intervjuu käigus; vastajad on ettevaatlikud; raske on suhelda inimesega telefoni teel võrreldes näost näkku; kõigil ei ole telefoni numbreid; ei teata tegelikult kellele helistatakse; intervjuu mõjud piirduvad esmase kontaktiga.( võimalikud vead valimis, telefoniomanike valim on piiratud; intervjueerija mõjud; visuaalseid abivahendeid ei saa kasutada; tehnilised probleemid vastuseprotsendi hindamisel. 3. Kuidas on võimalik intervjuu edukust tõsta? Oluline, et intervjueeritav hoiab intervjueeritavat motiveerituna. Sõbraliku atmosfääri loomine, kirjeldamine, küsimuste esitamise viis; oluline on esitata arusaadavaid ja selgeid küsimusi, sõnastuse ja küsimuste järjekord; korduse puhul
HAJUVUS e DISPERSIOON - Mingi arvuliselt väljendatud tunnuse hajuvus kirjeldab seda, kui suurel määral selle üksikud väärtused hälbivad keskmisest väärtusest. Tulemuste hälvete ruutude keskmine. z-skoor - näitab standardhälbe ühikutes, kui kaugel on antud isiku tulemus grupi keskmisest. (Individuaalse skoori hälve grupi keskmisest skoorist jagatud grupi standardhälbega). Varieerub vahemikus -3z kuni +3z. Kovariatsioon - kovariatsioon näitab kahe muutuja koosmuutust: kas ühe muutuja kasvuga teine muutuja kasvab või kahaneb (nt kas pikkusest sõltub kehakaal). Oluline on see, et kahe tunnuse väärtused peavad olema paarides. Kovariatsiooni leidmiseks tuleb kummagi muutuja üksikväärtused lahutada keskmisest ja üksteisega läbi korrutada. Kovariatsioonikordaja on üpris informatiivne arv, sest näitab ära nii seose tugevuse (mida suurem on kordaja, seda tugevam seos) kui suuna (positiivne number tähendab tunnuste vahel samapidist, negatiivne number vastupidist seost)
Determinatsioonikordaja näitab argumendi X võimet kirjeldada uuritava suuruse Y hajuvust. 20. Mida näitab otsustusmuutuja kordaja (tõus) lineaarses ühe otsustusmuutujaga regressioonvõrrandis? Lineaarne seos on määratud kahe parameetriga: D (regressioonsirge tõus) kirjeldab juhusliku suuruse Y keskväärtuse muutumise kiirust suuruse X mõjul; E on regressioonsirge algordinaat. Ideaalse mitmese regressioonanalüüsi korral on otsustusmuutujad sõltumatud, igaüks kirjeldab sõltuva muutuja hajuvusest üht kindlat osa. Otsustusmuutuja kordaja näitab otsustusmuutuja mõju juhusliku suuruse Y keskväärtusele, kui teised muutujad jäävad samaks. Näiteks: Y=13,07x1+82,28, kus Y on läbimüük ja x1 on reklaam. Kui reklaami näitamine kasvab 1 võrra, siis läbimüük kasvab 13,07 võrra. 21. Kuidas tõlgendada otsustusmuutujate kordajaid mitme otsustusmuutujaga regressioonvõrrandis? Näiteks: Y=8,23x1+0,29x2+86,25, Y on läbimüük, x1 on reklaam ja x2 on õhutemperatuur
– Teooriad koosnevad kontseptidest ning näitavad nendevahelisi seoseid ja mõjusid ja seletavad, miks need seosed eksisteerivad. • Kontseptualiseerima: uurimistöös kasutatud mõisteid selgelt määratlema, avama kontseptide sisu ja seoseid Näiteid seostest kontseptide vahel Sotsiaalne kapital Demokraatia kvaliteet Proportsionaalne valimissüsteem Mitmeparteisüsteem Industriaalrevolutsioon Klassilõhe Ülesanne: Tunne ära, milliste teooriatega on tegemist! Muutujad • Muutuja – näitaja, millel võib olla erinevaid väärtusi ja mis on mõõdetav (valimisaktiivsus, majanduskasv, organisatsiooni bürokratiseerumise aste, jne) • Võib olla kontsepti arvuline väljendus, kuid ühte kontsepti mõõdab harilikult mitu muutujat Sotsiaalteadustes eristatakse kahte liiki muutujaid: - Sõltumatu muutuja (independent variable) – muutuja, mis põhjustab muutuse. “Sõltumatu” seetõttu, et ta ise ei ole mõjustatud, vaid mõjutab teisi.
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
haridustase, ainsaks erinevuseks vanus. kaasmuutujad vahemuutujad Meetodid: eksperiment - laboratoorne, loomulik Laboratoorne - kõik võimalikult teadlase kontrolli all, saab teha mis tahab, kõik tingimused samad, samades tingimustes korduvkatsed. Kuid kunstlik, inimene ärevam kui tavaliselt, mõtleb liiga palju, mis toimub, millised on tagamaad. Loomulik - korrata katseid raskem, ootamatused, ettenägematud asjaolud. vaatlus - ekstrospektsioon, introspektsioon. - saame vaadata kindlaid reageeringuid. Spetsialist vaatab kellegi teise regeeringuid ja liikumisi. Sisevaatlus ehk introspekstioon kus inimene vaatab enda sisemust ning analüüsib seda, vahetu info psüühika suhtes. test - kindlat tüüpi kogum, küsimustik, mille täitmise jõudlust ja taset analüüsitakse, erinevate tulemuste saamine erinevat tüüpi inimestega. Inimeste võrdlemine uute testide tegemisega
3. Lihtne regressioon, regressioonivõrrandi põhikuju. Determineeritud regressioonivõrrand. Lineaarse regressiooni korral kirjeldatakse seost uuritavate muutujate väärtuste vahel sirge abil võrrandiga Y = a0+a1X Eesmärgiks on leida punktiparvega antud X ja Y vahelist seost iseloomustava parima sirge võrrand Lineaarse kahe muutujaga determineeritud regressioonimudeli korral eeldatakse, et juhusliku suuruse Y tingliku keskväärtuse ja sõltumatu muutuja X vahel on seos E(YX ) = 0+ 1X Determineeritud regressioonivõrrand kirjeldab seost endogeense ehk sõltuva muutuja Y keskväärtuse ja eksogeensete ehk sõltumatute muutujate Xi vahel. Võrrandi vasakul pool on tinglikud keskväärtused, mis ei sõltu juhusest 4. Stohhastiline regressioonivõrrand. Juhuslik komponent (regressioonijääk). Visualiseerimine (joonis). Stohhastiline regressioonivõrrand sisaldab juhuslikku liiget i
kahanduslikke skeeme ja lihtsustavad vajaliku materjali õpet seoste kaudu. 2. Milliseid peamisi tulemusi on selle probleemi uurimisel varem saadud. Varasemalt on lingvistilise mäluga seonduvat uurinud Bransford ja Johnson (1972), Bransford ja McCarell (1974) ja Doll ja Lapinski (1974) ja näidanudveenvalt, et isiku võime meenutada sõltub, kas tal tekib põhjuslik seos sarnase situatsiooniga, mis seda kergendaks ja lihtsustaks. 3. Uuringu eesmärk, hüpotees. Uurijate poolt püstitati hüpotees, mille kohaselt pildi mäletamisele kaasaaitavaks ja määravaks saab see, kas ta õppimise ajal “mõistab” seda pilti või mitte.Juhul kui ta saab pildist aru ja mõistab pildil kujutletut, siis peaks pildi meenutamine olema lihtsam , võrreldes olukorraga, kus ta sellest aru ei saa. 4. Kuidas defineerib autor operatsionaalselt muutujad? Millised need on? Mitu taset sellel (neil) on? Miks just nii?? 5. Kas ja kuidas sõltumatut muutujat (muutujaid) varieeritakse? (kas see on
omadused tekivad/muutuvad (nt muutujate vaheliste seoste leidmine) • Ennustav (predictive) – nähtuse tulevikus esinemise üle spekuleerimine (nt põhjuse ja tagajärje analüüs) Muutujad • Mõõdetavad ja vaadeldavad karakteristikud • Vajalik selgelt määratleda, kui eesmärgiks seoste leidmine • Muutujatel on väärtused: nominaal, järjestikuline, intervall, suhtarv – NB! Hüpotees kui seos väärtuste vahel • Sõltumatu muutuja: põhjustav (seletav) muutuja; muutuja, mille mõju hakatakse hindama; • Sõltuv muutuja: mõjutatav (seletatav) muutuja; tagajärg, mille kutsub esile sõltumatu muutuja; muutuja, mille käitumist soovime ennustada Muutujad 2 • Küsimus 1: Iibe kasv – vanemapalk ja sündide arv – mis on sõltuv ja mis sõltumatu muutuja? • Küsimus 2: autonoomsete agentuuride loomine – avaliku teenuse kvaliteet - mis on sõltuv ja mis sõltumatu muutuja?
tõttu hakkab vähenema. Väide oleks, kui hinnangu statistiline olulisus suureneks ning standardviga vähenes. Kui me kasutame hinnangute andmisel järjest suuremaid valimeid, siis hinnangu stat. olulisus hakkab suurenema ja standardviga väheneb, kuna hinnang läheb täpsemaks. Standardviga saab suureneda juhul, kui andmed valimites hakkavad suuresti hajuma ja sellega stat. olulisus väheneb. Milliseid mudeleid kasutatakse sõltuva fiktiivse muutuja modeleerimisel? Millised on peamised erinevused nimetatud mudelite vahel ja probleemid selliste mudelite korral? Lineaarne tõenäosusmudel Probleemid LTM kasutamisel • Jääkliikmed ei ole normaalselt jaotunud. Nii nagu Y omavad ka jääkliikmed sisuliselt ainult kahte võimalikku väärtust. • Jääkliikmed on heteroskedastiivsed. • Tõenäosus võib olla negatiivne või suurem kui 1. • Determinatsioonikordaja on küsitava väärtusega ja jääb tavaliselt üsna madalaks.
jn) - valid mille puhul tahad uurida - Options - valid milliseid väärtusi leida tahad ja ok, vastused ilmuvad OutPuti aknasse. Charts all on võimalik kasutada histogrammi joonistamise võimalust. Joonisel olev küsimärk käib osutatud linnukese kohta. Display frequency tables annab käskluse moodustada iga pikkuse kohta sagedustabel. Küsimärk on juurde tehtud, et uurida, kas sellise tabeli koostamine on vajalik. Uue muutuja arvutamine: Transform - Compute variable - kirjutad uue lahtri nimetuse (tühikuid ei kasuta) - liidad mida vaja liita (võrdusmärki pole vaja) Kehamassiindeks=Kaal kg'des jagadtud pikkus cm'tes ruudus (Pikkus x Pikkus) Andmete eraldamine: Data - select cases - If condition is satisfied ette linnuke - klikid If...-le - valid nt ainult meeste tulemuste saamiseks vasakult Sugu, siis = ja 1 (sest 1=mees ja tahan ainult meeste tulemusi) ja continue.
või valemina , mis iga väärtuspaari jaoks fikseerib selle tõenäosuse pij=P(X=xi,Y=yj). Seejuures X võimalike väärtuste diskreetne hulk ja Y võimaike väärtuste diskreetne hulk võivad sisaldada lõpliku või loenduva hulga väärtusi ning tõenäosuste kogumi jaoks peavad kehtima omadused pij>=0 ja summa(pij)=1(normeeritus). Kahe juhusliku suuruse paarina (X,Y) esitatud kahekomponendilise pideva vektori jaotusseadus on kahe muutuja x ja y funktsioon, mida saab esitada jaotusfunktsioonina või jaotustihedusena. Jaotusseaduse omadused: monotoonssus, normeeritus, ristküliku tõenäosus. Kaht juhuslikku suurust nim sõltumatuteks, kui nende kahemõõtmeline jaotusseadus avaldub ühemõõtmeliste marginaalsete jaotustiheduste korrutisena. Kui juhuslikud suurused pole sõltumatud, on nad sõltuvad. Juhuslike suuruste vastastikune sõltuvus: *kaks juhuslikku suurust on determineeritud/funktsionaalses seoses
mis iga väärtuspaari jaoks fikseerib selle tõenäosuse pij=P(X=xi,Y=yj). Seejuures X võimalike väärtuste diskreetne hulk ja Y võimaike väärtuste diskreetne hulk võivad sisaldada lõpliku või loenduva hulga väärtusi ning tõenäosuste kogumi jaoks peavad kehtima omadused pij>=0 ja summa(pij)=1(normeeritus). Pidev kahekomponendiline vektor - Kahe juhusliku suuruse paarina (X,Y) esitatud kahekomponendilise pideva vektori jaotusseadus on kahe muutuja x ja y funktsioon, mida saab esitada jaotusfunktsioonina või jaotustihedusena. Jaotusseaduse omadused: monotoonssus, normeeritus, ristküliku tõenäosus. Kaht juhuslikku suurust nim sõltumatuteks, kui nende kahemõõtmeline jaotusseadus avaldub ühemõõtmeliste marginaalsete jaotustiheduste korrutisena. Kui juhuslikud suurused pole sõltumatud, on nad sõltuvad. Juhuslike suuruste vastastikune sõltuvus:
kondoomi iga vahekorra ajal ainult 15% - 38% seksuaalselt aktiivsetest noortest (Anderson jt 1990). Uurimused on näidanud, et suure riskiga seksuaalkäitumine esineb tõenäolisemalt inimestel, kes kasutavad regulaarselt alkoholi või narkootikume. Robertson ja Plant (1988) leidsid, et vähene kondoomi kasutamine ja alkoholijoove esimese seksuaalvahekorra ajal on seotud. 3)Hüpotees: alkoholijoove vähendab tõenäosust kasutada kondoomi juhuvahekorra ajal. 4)Operatsionaalne muutuja: keeldumine või nõustumine kaitsmata seksuaalvahekorraga, kui inimene on alkoholijoobes. 5)Sõltumatud muutujad: 1. uuring: alkoholijoobe aste subjektipoolne, katseisik määras ise oma joobeastme, 2-4. uuring: purjus - kaine. Varieeriti eksperimentaatori poolt andes katsealustele alkoholi ning samas subjektipoolne, kuna kõigil ei teki samast alkoholi kogusest ühesugust joovet. Mõõdeti alkoholijoovet väljahingatava õhu kaudu. 4. uuringus subjektipoolene milline
Lubatavad elementaarteisendused lineaarse võrrandisüsteemi laiendatud maatriksiga. Võimalike lahendite arv. Lineaarse võrrandisüsteemi üld- ja erilahend. Lineaarne vôrrandisüsteem Olgu antud n muutujat, x1, x2, x3,...,xn ja arvud a1, a2, a3, ..., an, saame muutujate suhtes lineaarse vôrrandi a1x1 + a2x2 + ... + anxn = b, kui meil on m lineaarset vôrrandit samade muutujate suhtes, saame lineaarse vôrrandisüsteemi. Lineaarse vôrrandsüsteemi normaalkuju (a kordaja, x muutuja, b vabaliige): a11 x1 + a12 x 2 +... + a1n x n = b1 a x + a x +... + a x = b 21 1 22 2 2n n 2 .............................................. a m1 x1 + a m 2 x 2 +... + a mn x n = bm Lineaarse vôrrandsüsteemi laiendatud maatriks moodustatakse normaalkujul vôrrandisüsteemi elementidest ja vabaliikmeid on eraldatud püstkriipsuga. Lubatavad elementaarteisendused: 1) Rea korrutamine nullist erineva arvuga 2) Ridade vahetamine
majandusnähtuste vahelise seose tugevuse ja usaldatavuse ning samas ka seose funktsionaalse vormi. Regressioonianalüüsi põhiülesanded:1) hinnata kvantitatiivselt majandusnähtuste vaheliste seoste suunda, tugevust ja kuju; 2)prognoosida maj. nähtuste ja protsesside tõenäosuslikku arengut; 3)kontrollida empiiriliselt maj. teoreetiliste seisukohtade ja hüpoteesi paika pidavust. Regressioonivõrrandiks on lineaarne mitme muutuja funktsioon. Regressioonikordaja i näitab mitme ühiku võrra muutub sõltuv muutuja Yt kui sõltumatu muutuja Xi muutub 1 ühiku võrra. Kui regressioonmudelis on 1 sõltumatu muutuja, siis on tegemist lihtsa regressioonvõrrandiga Y=b0+ b1xi+ei, i=1,2...n. Kui sõltumatuid muutujaid on vähemalt 2 (k>2), siis on tegemist mitmese regressioonimudeliga. Enim praktikas kasutusel olev mittelineaarne regressioonvõrrand on ruutmudel e. parabool. Parabooli abil on
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
82, F 15.342 ( p 0.001) kus Y – küsitletu tarbimine eurodes, X – küsitletu sissetulek eurodesning D – küsitletu sugu (D = 1, kui mees ning D = 0, kui naine); t – statistiku kriitiliseks väärtuseks on t 0.025,96 1.99 . Vastake järgmistele küsimustele ning põhjendage vastuseid a) kas mudel on statistiliselt oluline olulisuse nivool 0.05; mida saate öelda mudeli kirjeldatuse taseme kohta. b) millised muutujad on statistilised olulised olulisuse nivool 0.05; c) Leida muutuja X ees oleva kordaja 95% usalduspiirid. Lahendus. a) Mudel on statistiliselt oluline olulisuse nivoo 0.05 korral, kuna F-testi olulisuse tõenäosus p 0.001 on väiksem kui 0.05. Mudeli sõltumatud muutujad kirjeldavad ära 82% tarbimise varieeruvusest. b) Kuna muutujate X ja D t-statistikute absoluutväärtused on suuremad kui kriitiline väärtus ( 22.54 1.99; 2.34 1.99) , siis statistiliselt olulised muutujad mudelis on muutuja X ja muutuja D
Kordamine arvestustööks 1. Üldkogum (uurimisobjekt, populatsioon) on teatud nähtuste (objektide) hulk, mida soovitakse objektiivsete meetoditega tundma õppida. 2.. Valimiks nimetatakse teatud hulka üldkogumi elemente, mille mõõtmisandmed on uurija käsutuses. Esinduslik valim. 3. Valimi mõõtmisandmed moodustavad andmestiku. Rühmitamata ja rühmitatud andmestik. 4. Arvuline tunnus pidev, diskreetne. Pidev võib omada väärtusi mingil lõigul. Diskreetne arvuliste tunnuste võimalike väärtuste hulk on lõplik või loenduv 5. Mittearvuline tunnus järjestustunnus, nominaaltunnus. Järjestustunnus mittearvuline tunnus, mille väärtused on järjestatavad (Krafti klass, puistu Orlovi boniteet).
Näit: uuring “kuidas muuta paremaks meie teenust?” ja põhiküsimuseks välja selgitada – miks tarbija ei ole rahul meie teenusega. 2. Kirjeldavad uuringud. Ülesandeks võimalik täpne ülevaade turu, turunduskeskkonna või turundusmeetmestiku erinevatest külgedest. Kvantitatiivuuringud – ühekordsed või mitmekordsed. 3. Põhjuslikud uuringud. Kui kirjeldav uuring pole piisavalt täpne ja ei näita ühe muutuja sõltuvust teisest muutujast. Näit. Müügipersonal – piirkondades , kus firmal on rohkem müügimehi on ka läbimüük suurem. Kas siit järeldus – nõrga müügiga piirkondades – paneme müügimehi juurde ja müügikasv tuleb? 2.2.4 Turundusuuringute liigitus uuritava probleemi järgi. 1. uuringud probleemi identifitseerimiseks 2. uuringud probleemi lahendamiseks 2.2.5 Turundusuuringute liigitus uuritava subjekti järgi. 1
Uurimistöö meetodid- konspekt Teemavaliku põhjendamine. Kas teema on piisavalt aktuaalne? Teema leidmise nipp- vaata, mida varasemalt on soovitatud edasi uurida. Keskendu tööde arutelu osadele, seal tuuakse välja edasised võimalikud uurimissuunad. Sissejuhatus. Põhjenda ära, miks antud teema oled valinud. Miks üleüldiselt ning miks konkreetses situatsioonis/asutuses. Eesmärk Kas mingi hüpotees peab paika või mitte (jah/ei). Hüpoteese on 3 tüüpi: 1. Võrdlevad hüpoteesid- tahame teada, kas mingisugune inimene/ettevõtte erineb teisest inimesest/ettevõttest millegi poolest. Eesmärgiks kontrollida oletust, kas mingi osakonna tööga rahulolu on suurem teise osakonna tööga rahulolust nt. Või ka näiteks kas rahulolu aastal 2008 on teistsugune võrreldes aastaga 2007 jne. 2. Korrelatsiooni puudutavad hüpoteesid- seos
iga üksikfaktori mõju on väike, puudub domineeriv faktor. Normaaljaotuse jaotustihedus - Määratud ära kahe parameetriga: Keskväärtus µ määrab ära jaotuskõvera asukoha, standardhälbest σ sõltub, kui lai on jaotuskõver. Valem: Normaaljaotuse keskmised: aritmeetiline keskmine = mood = median 6. Valikuuringud Statistiline uuring võib olla: kõikne – uuritakse läbi terve üldkogum või valikuline – uuritakse läbi üldkogumit esindav osa : valim Valikuuring - eesmärgiks on valimi põhjal järelduste tegemine üldkogumi kohta. Kasutamise põhjused: Väiksem maksumus, Suurem kiirus, Suurem paindlikkus, Laiem rakendatavus • spetsiaalne aparatuur; • spetsiaalselt ettevalmistatud töötajad. • Suurem täpsus andmete kogumisel • suurema kvalifikatsiooniga tööjõud; • võimalik paremini kontrollida töötlemisvigu. • Mõnikord võib objekti testimine rikkuda objekti. Loend - vahend pääsemiseks üldkogumi objektide juurde
Konkreetse uurimuse konkreetne eesmärk on kas leida vastus teaduslikule küsimusele või lahendada teaduslik probleem. Uurimisteema on oliliselt laiem mõiste kui uurimisprobleem. Uurimisteema on nähtus või teema, mida uuritakse. Liikudes uurismisprobleemi juurde, esitatakse spetsiifilisem küsimus. Uurimisteema Uuritav probleem 9. Hüpoteesi olemus, püstitamine, näited. Hüpotees kujutab endast probleemi üht oletatavat võimalikku lahendust. Hüpotees ont eaduse teadaolevatel faktidel ja seadustel rajanev teaduslik oletus. Hüpotees on teadaolevatele faktidele toetuv, kuid tõestamata oletus mingi nähtuse, seaduspärasuse või muu kohta. Hüpotees võib olla ka väide, mida ei ole tõestatud. Igat hüpoteesi on vaja kontrollida. Hüpoteesi püstitamine on uurimustöö loov faas, mõtlemise resultaat, mille puhul uurija kujutab endale ette
annaabi.ee 
