leibkonnaliikmete arvu jaotus) Statistik (?) tunnuse kirjeldus valimis, kasutatakse üldkogumi vastava parameetri hindamiseks Usaldusvahemik arvtelje vahemik, mille iga väärtus võiks võrdväärsena olla tundmatu parameetri hinnanguks Usaldusnivoo tõenäosus, millega vaadeldav vahemik võiks sisaldada parameetri tõelise, üldkogumis kehtiva väärtuse Valimite liigitus Tõenäosuslikud ja mittetõenäosuslikud valimid Mittetõenäosuslikud (empiirilised) valimid Mittetõenäosuslikud (empiirilised) valimid - objektide valimisse sattumise tõenäosused ei ole teada. Taotluseks enamasti saada üldkogumi omaga teatavate tunnuste osas lähedase struktuuriga valim. Eelised: · korralduslikult lihtne; · ei nõua üldkogumi objektide loendi olemasolu; · väikeste valimite juures sageli tõenäosuslikust valimist optimaalsem (üldpilti moonutavad ebatüüpilised objektid
Lembit Õunapuu, PhD, dotsent Tartu Ülikool Sisukord SISUKORD............................................................................................................................................. 1 VALIMID KVANTITATIIVSETES JA KVALITATIIVSETES UURIMUSTES........................................... 2 VALIMI MÕISTE...................................................................................................................................... 2 KVANTITATIIVSE JA KVALITATIIVSE UURIMUSE VALIMITE ERIPÄRAD............................................................ 2 TÕENÄOSUSLIKE VALIMITE REPRESENTATIIVSUS...................................................................................... 3 VALIMI KOOSTAMISE TÕENÄOSUSLIKUD JA MITTETÕENÄOSUSLIKUD MEETODID ......................................... 3 Lihtne juhuvalim .....................................................................................................
Karin Kõluvere 051824 Harjutustund Valimid 1. Arvuta üleriigilise omnibussi (n=1000) valimi mudel täites järgmise tabeli: Vanus Kokku % n= Mehed % n= Naised % n= 15- 19 9% 90 10% 100 9% 90 20-29 19% 190 21% 210 18% 180 30-39 18% 180 18% 180 16% 160 40-49 17% 170 18% 180 17% 170 50-59 17% 170 17% 170 18% 180 60-74 19% 190 16% 160 22% 220 Kokku 100% 1000 100% 1000 100% 1000 2. Esindusliku üleriigilise küsitluse puhul peavad olema kaetud kõik maakonnad vastavalt rahvastiku jagunemisele. Arvuta proports...
Põhimõtteid valimitüübi valikuks Kaks põhimeetodit: Tõenäosusvalik: üldkogumi igal ühikul on võrdne ja tõenäone (non-zero) sanss saada valitud. Sihiteadlik valik ühikute sanss saada valitud on ebavõrdne (unknown) ja mõnede elementide jaoks on see null. Meetodi valik oleneb uuringu eesmärkidest: Kui eesmärgiks on minna süvitsi, analüüsida, arendada mingit teooriat, siis sobivad paremini väikesed sihiteadlikud valimid Kui eesmärgiks on mingeid kategooriaid võrrelda või kirjeldada, sobivad suured tõenäosusvalimid. Valimite tüübid Tõenäosusvalimid Sihiteadlikud valimid Lihtsad juhuvalimid Struktureeritud valimid * Loteriimeetod * Kihtidega valim * Kvoodivalim * Juhuarvude meetod * Kobarvalim e klaster * Mugavusvalim
Hüpoteeside praktiline kontrollimine antud andmete korral. 4.Hüpoteeside kontroll.Ühe- ja kahepoolsed hüpoteesid osakaalu (tõenäosuse) kohta, suur valim: hüpoteeside püstitamine, teststatistiku leidmine, nullhüpoteesi tagasilükkamise kriteerium. Hüpoteeside praktiline kontrollimine antud andmete korral. Tõenäosusteooria Page 2 Teststatistik: 5.Hüpoteeside kontroll.Kahe üldkogumi keskmiste ja osakaalude võrdlemine, suured valimid. hüpoteeside püstitamine, teststatistiku leidmine, nullhüpoteesi tagasilükkamise kriteerium. Hüpoteeside praktiline kontrollimine antud andmete korral. 6. Hüpoteeside kontroll.Kahe üldkogumi keskmiste võrdlemine, väikesed valimid. Hüpoteeside praktiline kontrollimine antud andmete korral. 7.Lineaarne regressioon. Lineaarse regressioonsirge võrrandi leidmine ühe sõltumatu muutuja puhul. Tõenäosusteooria Page 3
(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
Tudengi nimi: Auditi kindluse mudel, olulisus, valimid Leidke alljärgneva lähteinfo põhjal: a) Auditi läbiviimise (planeerimise) olulisus b) Kontrollisüsteemide testi valimi suurus (tegevuskulud) c) Detailide testi valimi suurus (tegevuskulud ja varud) Lahendus: 1) Materiality: 2,5mln*0,1=250 000 eur Performance Materiality: 250 000*0,8=200 000 eur 2) Valimi suurus = kindluse koefitsient / kõrvalkaldemäär = 1,2/0,05 = 24 3) Valimi suurus = Populatsioon/LV olulisus*kindluse faktor 3.1 Valimi suurus = 25 000 000 / 200 000 * 0,8 = 100 3.2 Valimi suurus = 3 000 000 / 200 000 * 3 = 45
Kui me aga tahame teaduskondi võrrelda, tuleks valimisse võtta kõigist teaduskondadest võrdne arv üliõpilasi, vaatamata sellele, kas teaduskond on suur või väike. C. Kõikne valim Leidub uurimusi, mille puhul valim langeb ühte üldkogumiga või erineb sellest väga vähe. Selline on näiteks ühe konkreetse klassi andmestik, rahvaloendusandmestik, andmestik, mis sisaldab kõiki Eesti linnu jms. Valimi moodustamisel on järgmised võimalused: Tõenäosuslikud valimid (probability samples): Lihtne juhuslik valim (simple random sample) kõigil uuritava populatsiooni liikmetel on võrdne võimalus valimisse sattuda, mis aga eeldab liikmete täielikku nimekirja. Peab arvestama, et kui näiteks uurimuse jaoks valim moodustatud tallinlastest, siis Eesti kohta järeldusi teha ei saa. Süstemaatiline valik (systematic sampling) sarnane juhuslikule valikule, kuid juhusliku mustri asemel valitakse
võrdlemine Tabel 6. Elektronklupi ja tavalise klupi mõõtetulemuste võrdlemine Kesk. tava 19,80909091 Kesk.elek. 19,72727273 P-väärtus 0,009990419 Jah või ei Ei 14. Katselapid feromonpüünisega Uuriti kas feromonpüünisest on kasu või mitte. P-väärtus on 1 ja selgus et feromoonpüünisest ei olnud erilist kasu. 15. Hüpoteesid H0 ehk nullhüpotees on väide, et valimid on ühesuguse keskväärtusega üldkogumitest. H1 ehk sisukas hüpotees on väide, et valimid on erinevate keskväärtustega üldkogumitest. 16. Esimest liiki viga Esimest liiki veaks nimetatakse, kui võetakse vastu sisukas hüpotees, aga tegelikult on õige nullhüpotees. Tavaliselt antakse ette 1. liiki vea tõenäosuseks 0,05. 17. Olulisuse nivoo Oluselisusse nivooks nimetatakse, esimest liiki vea tegemise suurim lubatav tõenäosus 18. Olulisuse tõenäosus
CARS – Create a Research Space 1. uurimisvaldkond ( + toetav info). Määrad ära, milline on töö teema/valdkond. Määratlemine ei toimu nii, et paned lihtsalt märksõna lõpptulemusena kirja. Valdkond tuleb lahti kirjutada, mis seisneb selles, et esiteks püüad kuidagi valdkonda defineerida (millega valdkonnas tegeletakse). Määratled ära, mis on uurimisvaldkond, mille raames hakkad tegelema. Selleks, et teistel tekiks uurimisvaldkonna vastu huvi, algab sissejuhatus tugeva väitega, mis ütleb nt et "viimastel aastatel on sel teemal väga palju uurimusi läbi viidud", "hiljuti on toimunud murrang teaduse selles aspektis", "selle uurimine on väga tähtis seepärast, et sel on palju praktilisi rakendusi"... Tuuakse esile olulisemad asjaolud. Sellest peaks saama ühe lõigu kirjutatud, võib kirjutada ka mitu lehekülge/raamatut. 2. Luuakse nišš (nt kontrast, erinevad valimid). Näidatakse ära, et selles suures laias v...
RAKENDUSSTATISTIKA Kontrollküsimused 12.2005 1. Tõenäosus ja tõenäosuse põhilised omadused. Tingimuslik tõenäosus. Bayes'i valem 0 P(A) 1; P(AB) = P(A) + P(B), AB= või U. Tingimuslik tõenäosus tõenäosus sündmusele A kui toimus sündmus B - P(A/B) = P(AB) / P(B) 2. Sündmus ja vastandsündmus. Sõltuvad ja mittesõltuvad sündmused. Sündmuste väli P(A/B) = P(A), P(AB) = P(A)P(B) 3. Sündmuste algebralised operatsioonid. Sündmuste summa ja korrutis. C = F D> C =F D> F> 4. Juhuslik suurus X = X(e) 5. Jaotusseadus ja selle esitamine. Jaotusfunktsioon F(x) ja tema põhiomadused. Väärtus x ja tema tõenäosus p. F(x) juhuslikule suurusele X on tõenäosus, et X võtab väärtuse vähem kui antud arvul x. F(x) = P(Xx). P(x´ X x´´) = F(x´´) - F(x´); 0 F(x) 1; F(x1) F(x2) 6. Tõenäosuse tihedusfunktsioon f(x) ja tema põhiomadused. f(x) = lim P(xXx+x)...
ajaloolised uuringud ja dokumentide analüüsid (Õunapuu, 2014, 53). Kuna minu uurimustöö teema on lein, surm ja kõik sellega seonduv, siis valin uurimisviisiks intervjuu. Intervjuu sobib kõige paremini nii isikliku ja hella teema puudutamiseks. Saan inimestega vestelda silmast silma, näha nende vahetuid emotsioone ning reguleerida ja juhtida või muuta vestlust, kui näen, et inimesel on mõnest asjast keeruline ja raske vestelda. Kvalitatiivse uurimisviisi tunnused: väiksed valimid, suunavad vaheleiud, mõtete ja tundmuste analüüs. Saab uurida, seletada individuaalseid juhtumeid. (Õunapuu, 2014, 53) Kvalitatiivset uurimist saab läbi viia vestluse kujul kui ka kirjalikult. Küsimused tuleb sõnastada nii, et need oleksid avatud lõpuga (Õunapuu, 2014, 53). Minu uurimusetöös on oluline roll küsimuste koostamise täpsuses ja sõnastamises. Intervjueeritav peab mõistma küsimuse sisu ning minu
Big Five: Andmete kogumine: • Esmased andmed – kogutakse uurija poolt ja/või tema poolt määratletud eesmärkidel • Teisesed andmed – on juba kellegi teise poolt kogutud teistel eesmärkidel (nt Statistikaameti poolt) Üldkogum - kõik juhtumid või objektid, mille kohta järeldused kehtivad. Valim - mõõtmiseks valitud (uuringusse kaasatud) üldkogumi osa • Valimit kasutatakse, kuna koguvalimit mõõta on liiga kallis ja mahult võimatu • Tõenäosuslikud valimid – igal ühikul on võimalus sattuda valimisse ja saab teha kehtivaid üldistusi. Representatiivsed e esindluslikud valimid. • Mittetõenäosuslikud valimid – järeldused ei ole valiidsed ja ei saa üldistada. Mittereprsentatiivsed valimid. – Näit. tuttavad firmajuhid, üliõpilased Psühholoogiaalastes küsimustes sobivad tudengid hästi vastama ettevõtete asemel. Valimis vähemalt viis korda sama palju vastuseid kui sõltumatuid muutujaid.
Väärtuskasvatus – teadlik väärtuseelistuste kujundamine ja muutmine – kodus ja koolis. Kasvatusväärtused Kujundavad laste kasvatamise viise ja kasvatuse/arengu tulemust. Mõjutavad ühiskonna ja personaalsete väärtuste, vanemate haridustaseme, ümbruskonna ohutuse, lapse, lapsevanemate vanuse, soo poolt. Eesti, soome, rootsi eelkooliealiste emad Palju sarnasusi: sõbralikud, abivalmid, iseseisvad Omadused, mida kõik valimid ei nimetanud: o Rootslased: töökust, ausust, tarkust o Eestlased: tarbimis- ja heaoluühiskonnale omaseid hedonistlikke väärtusi, nt elust ja iseendast rõõmu tunda. Enesekindluse arendamisele orienteeritud kasvatus Soomes ja Rootsis. Saavutustele orienteeritud kasvatus Eestis. Isrealis sündinud emad arendavad laste kognitiivseid võimeid selleks, et kujundada nendes enesekindlust ja tõsta lapse enesehinnangut
Standardhälve tuleb alati välja võrdluses. Erinevus on 1,88 punkti. Viiepunkti skaalal on see päris suur. Siit tuli välja, et kõik on eluga rohkem rahul kui ilmaga. See tulemus võib olla ilmselge, aga siiski peaks tegema alati t- testi. T test on kahe üldkogumi keskväärtuste võrdlemine. T-testil on kaks eeldust – gruppe peab olema kaks ja tunnused peavad intervallskaalal olema mõõdetud. Testi testi puhul jagatakse olukorrad kaheks – sõltumatud valimid ja sõltuvad. Sõltumatud on reaalselt erinevat gruppi, keda on omavahel võrreldud nt mehed ja naised. Sõltuvad valimid on sellised kui me mõõdame samu objekte kahel korral, kas siis ajalise või sisulise erinevusega (nt arvamus andmeanalüüsist enne kursust ja pärast kursust). Sisuline erinevus nt palun hind oma ilma ja palun hinda oma elu või määra oma stressitase ja määra oma väsimust. Sõltumatu korral võtame
a) funktsiooni CONFIDENCE.NORM abil (sellele funktsioonile tuleb ette anda 3 argumenti: olulisuse nivoo , neidude pikkuste standardhälve ja neidude arv; Array1 - esimese valimi andmete blokk; Array2 - teise valimi andmete blokk (mõlemad ilma tunnuse nimeta); Tails - hüpoteesi tüüp (1 - ühepoolne (kui on olemas eelinformatsioon muutuste suuna kohta: H 0:µRµH, H1: µR<µH.), 2 - kahepoolne hüpotees; Type - määratakse, millist tüüpi eeldusega on tegu: 1 - sõltuvad valimid, 2 - võrdsed dispersioonid, 3 - erinevad dispersioonid. t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances Variable1 Variable2 Mean Aritmeetilised keskmised Variance Dispersioonid Observations Valimite mahud
1.Õiguse ja psühholoogia kokkupuutevaldkonnad: üldiseloomustus; põhilised erinevused inimese ja inimkäitumise käsitlustes õigus ja psühis. Psühholoogia ja õigus tegelevad mõlemad inimeste käitumisega. On omavahel tihedalt seotud Õigus kasutab psühholoogiat (õiguspsühholoogia, juriidiline psühholoogia, kriminaalpsüho-loogia, kohtupsühholoogia). Õigus võib psühholoogiat kasutada ,,enda sees" või kaasatakse psühholoogia õiguslikku konteksti mitteõiguslike eriteadmistega. Erinevused: *õigus lähtub teo lõpptagajärjest, psühholoogia lähtub käitumisest. *õigus suhestab inimese käitumist ideaaliga, psühholoogia suhestab inimese käitumist organismi toimimise seaduspärasustega. *õigus seostab inimese käitumist tema vaba tahtega, psühholoogia aga väidab, et inimese käitumine on mõjutatud sisemiste ja väliste stiimulite kombinatsioonist. * õigus on ,,verbaalsuskeskne", psühholoogia on ,,käitumiskeskne" 2. Õiguse ja psühholoogia kitsamad kokkupuute...
piiriks 152,143 m. Võreldes saadud arve, näeme, et meie joonemõõtmise seerias on ainult üks tulemus, mis ületab etteantud piiri (ülemise)- selleks on 152,147 m. Eemaldades selle tulemuse valimist ja korrates Descriptive Statistics käsklust, siis näeme, et valimi standardhälve on võrreldes eelmisega väiksem, mis tähendab seda, et mõõtmisseria on nüüd täpsem. Ülesanne 4: kontrollige Tabelis 3 toodud andmete normaaljaotust JarqueBera statistiku kaudu. Kas valimid on selle testi põhjal normaaljaotusega? Normaaljaotuse puhul peaksid olema järsakuse kordaja (K) ja assümeetriakordaja (S) nullid. Antud valimi puhul on järsakuse kordaja -0,854 ning assümeetriakordaja -0,213. Nende tulemuste põhjal võib öelda, et tegemist ei ole normaaljaotusega. Kontrollime assümeetria- ja järsakuse kordajate abil lisaks JarqueBera testiga normaaljaotust. 5
sõpradele" meetod), seega valim kasvab nagu veerev lumepall. Selline metoodika on sageli kasutusel varjatud üldkogumi haaramiseks, kus uurijal on raske objektideni ise jõuda, näiteks narkomaanid, hasartmängusõltlased, prostituudid. Ei saa tuua üheselt piisavat valimimahtu ehk uuringusse kaasatavate isikute arvu, see sõltub ennekõike uuritavast üldkogumist. Üldjuhul loetakse statistikas suureks valimid, kus n>60, kuid statistiliselt ei saa nimetada konkreetset arvu n, mis oleks alati ,,õige" (piisav) valimimaht. Teatud eeldustel (etteantud vea täpsus vm) saab vajaliku n arvutada moodustades vastava võrrandi minimaalselt nõutava valimimahu määramiseks. Võib osutuda, et arvutustel põhinev valimimaht on suurem kui üldkogumi maht, sel juhul peab soovitud täpsust vähendama. 1.3. Mõõtmismeetod ja mõõtmisvahend
Andmeanalüüs 1)Uurimistsükkel: millised etapid eelnevad ja järgnevad andmeanalüüsile. Eelnevad: Uurimusprobleem, uurimusmeetodi valik (kvantitatiivne, kombineeritud, kvalitatiivne), valimi koostamine, andmestiku loomine. Järgnevad: Andmete analüüsimine ja tulemuste esitamine. Millised on alternatiivid kvantitatiivsetele meetoditele. kombineeritud, kvalitatiivne 2) Ankeedi koostamine: mida tuleks silmas pidada hea ankeedi koostamisel; küsimuste tüübid, vastuste tüübid. Võimalikult lühike, viisakalt sõnastatud, lihtsa grammatikaga, sisaldab infot ühe teema kohta, sama tähendusega kõigi jaoks, sobival spetsiifilisuse tasemel Ankeedi struktuur, sissejuhatus, miks uurimust tehakse, anonüümsus, võimalik tasu, tulemuste esitus, kontaktandmed, tänud juba ette, lihtsamad küsimused, avaküsimused, keerulised ja põhiküsimused. Sotsiaal-demograafilline osa, lõpusõna ja tänud. Küsimuste tüübid: Avatud ( vastaja vastab oma sõnadega) Su...
Kui hajuvus üldkogumis ei ole teda, siis lähtutakse oletatavast vastuste jaotusest, mille puhul hajuvus on kõige suurem (kahe vastuse puhul 50% ja 50%). Eksimise tõenäosuseks valitakse tavaliselt 0,05 (95% usaldatavustõenäosus) või sellele lähedane arv. Vastavate valemite abil koostatud tabelist leitakse soovitud mõõtmisveale vastav valimi suurus 2. Tõenäosuslikud ja mitte-tõenäosuslikud valimid, nende liigid (lk. 5-9). Tõenäosuslikud valimid igal üldkogumi esindajal on mingi tõenäosus sattuda valimisse. Enamik kirjeldavate ja seletavate uuringute valimitest on sellised. Mittetõenäosuslikud valimid - indiviguaalseid valiktõenäosusi ei teata, mõnel juhul võib see ka olla 0.Kasutatakse teooriate empiirilisel kontrollimisel, pilootuuringutes, väikeste üldkogumite puhul. Tõenäosuslike valimite olulisemad liigid: 1 Lihtne juhuvalim 2.Süstemaatiline valim 3.Kihtvalim 2 Pesavalim ehk klastervalim
................5 2 Andmekogumit kirjeldavad parameetrid.....................................................................7 2.1 Statistilised keskmised......................................................................................... 7 2.2 Variatsiooninäitarvud...........................................................................................8 3 Valikuuringud............................................................................................................10 3.1 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 ......
võtta. · Usaldusnivoo on tõese otsuse tõenäosus ( = 1 ). Eksimuse vastandsündmus on tõene otsus. · Usaldusintervall ehk usalduspiirkond ehk usaldusvahemik sisaldab etteantud tõenäosusega parameetri tegelikku väärtust. Paarikaupa esitatud hüpoteesid peavad teineteist välistama ja üks neist peab kindlasti kehtima. KOGUMITE VÕRDLEMINE Kaks kogumit: · sõltuvad valimid · sõltumatud valimid Kogumeid tuleb võrrelda, et oleks teada, kas muutunud tingimused mõjutavad tunnuse jaotust üldkogumis. Test, mida tunnuse keskväärtuste võrdlemisel kasutada, sõltub katse korraldusest, vaatluste arvust, tunnuse tüübist, tunnuse jaotuse kohta tehtud eeldustest. Kui valimid sisaldavad erinevaid objekte, nimetatakse valimeid sõltumatuteks. Kui aga valimis kasutatakse ühtesid ja samu objekte asetades nad algul ühtedesse tingimustesse, tehes mõõtmised
minekus. Pariisis 1925. aastal määrati Wiiratile aastane stipendium enesetäiendamiseks Pariisis. Paraku pummeldati sõiduraha pärats kättesaamist Tallinnas koos sõpradega maha. Septembris sai ta aga uue võimaluse tingimusel et ta viibiks vähemalt kuus kuud. Wiiralt saabus Priisi 8. novembril 1925. aastal. Tema esimesek selukohaks sai Eesti saatkonna poolt üüritud korter ning ta leides tööd Odessast pärit skulptori Valimid Izdebsky ateljees. Eesti kunstnikest läbis Pariisis eriti tihedalt Jaan Grünbergiga, kes elas seal aastail 1931-33 ja 1937-39. 1926 aastal tegi Wiiralt reisi Itaaliasse ning siis naaus tagasi Pariisi. Stipendium oli lõppenud, rahaga kitsas käes. Et leivaraha teenida maalis wiiralt siidirätikuid ja värvis nukke, mis oli vaeste kunstnike peamine sessetulekuallikas. Mais 1927 toimus Wiiralti isikunäitus kus ta eksponeeris umbes 40 litot, puugravüüri, oforti, monotüüpiat ja joonistusi
Ühe ja sama valimi korral suurem usaldatavus = laiem usaldusvahemik (suurem määramatus). Usaldusvahemiku poollaiuse sõltumine – usaldatavust saame valida, valimi mahtu saab muuta, standardhälvet muuta ei saa Kattuvad ja mittekattuvad usaldusvahemikud - kui vahemikud ei kattu, siis saab väita, et esineb erinevus. Kui kattuvad, siis ei saa väita, et esineb erinevus. Usaldusvahemiku määramise täpsus: Suhteline viga E= Väikesed valimid t-jaotus - Väikeste valimite korral valimite keskväärtuste jaotus erineb normaaljaotusest. t-jaotuse kuju sõltub vabadusastmete arvust ν. Vabadusastmete arv on sõltumatute muutujate arv. Valimi standardhälbe leidmisel vabadusastmete arv v=n-1. Väikese valimi korral üldkogumi keskväärtuse usalduspiiride poollaius ∆x = tα /2(v)*(s/√n) Valimi mahu planeerimine - ∆X<=d ⇒ n>=(tα/2(v)*s0/d)^2 kus s0 proovivalimi standardhälve, kui
ILP= p1q0/p0q0 Juhul kui võrrelda hilisema perioodi kaubakogumi maksumusi hilisemates ja varasemates hindades, saab Paasche hinnaindeksi: IPP= p1q1/ p0q1 · Juhul kui ühismõõtsustajateks on varasema perioodi hinnad, saab Laspeyresi koguseindeksi: ILq=p0q1/p0q0, kus q1 tänane kogus, q0 baas, eilne kogus. Juhul kui ühismõõtsustajateks on hilisema perioodi hinnad, saab Paasche koguseindeksi: IPq=p1q1/p1q0 VALIMID · Kui vaatlusega ei ole võimalik vaadelda kõiki uuritava kogumi liikmeid, vaid on võimalik vaadelda vaid osa neist, siis sellist vaatlust nimetatakse väljavõtuvaatluseks ja selle tulemusel saadavat kogumit nimetatakse väljavõtukogumiks ehk valimiks. · Valimivaatlus nt. rahvaloendus. Negatiivne pool: kulukas ja aeganõudev. Suur üldkogum N, vaatlusobjekt n. Kõigepealt toimub tulemuste väljavõtt ja seejärel tulemuste ülekandmine ehk tagasikandmine
Referaat Eksperiment Tallinn, 2010 Sisukord: Sissejuhatus.....................................................................................................................lk 3 Eksperiment....................................................................................................................lk 4 - 6 Valiidsus.........................................................................................................................lk 6 - 9 Eksperimendi kavandamine............................................................................................lk 9 - 10 Kokkuvõte......................................................................................................................lk 10 2 Sissejuhatus Aja jooksul on kujunenud välja terve hulk erinevaid uurimismeeto...
MHT/2010 3 9 7 4 7 7 Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: 3.2.2011 Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs) 91 96 79 95 10 39 69 38 40 5 0 96 24 22 75 79 82 86 91 74 75 25 12 71 85 Andmed-B: valimid B1 ja B2 (regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 2,8 2,2 4,0 1,1 5,1 yi 6,9 6,1 9,8 7,2 15,3 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli leidmiseks (mahuga N=5) Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 1,3 0,2 0,7 4,2 3,6 2,6 1,9 Lahenduse kontrollelemendid Ülesanne/alamülesanne 1 Keskväärtus: Dispersioon: Standardhälve:
Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: 21.11.2013 Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs, aegrida ) 37 54 94 32 19 33 69 51 89 43 18 88 9 30 62 41 81 54 49 54 15 94 85 43 87 Andmed-B: valimid B1 ja B2 ( korrelatsioon, regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 1,1 2,8 2,2 5,1 3,7 yi 7,2 8.9 6,8 19,3 13,1 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli leidmiseks (mahuga N=5) Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 3,4 3,2 6,4 4,2 7,1 5,5 4,9 Lahenduse kontrollelemendid
Rakendusstatistika arvutusgraafilise töö andmed ja lahenduse kontrollelemendid MHT/2010 Üliõpilane: Üliõpilaskood: Lahenduse esitamiskuupäev: Andmete kood: Andmed Andmed-A: valim A mahuga N=25 (arvkarakteristikud, jaotuse analüüs, dispersioonanalüüs) 16 35 38 49 51 69 1 69 19 87 3 44 24 84 7 41 41 10 79 15 87 82 5 76 1 8 8 Andmed-B: valimid B1 ja B2 (regressioonimudeli leidmine ja analüüs) xi 4,0 1,0 5,0 3,0 2,0 yi 0,1 5,5 0,2 1,2 3,5 Valim B1: Paarisvalim (xi, yi) regressioonimudeli leidmiseks (mahuga N=5) Valim B2: Korduskatsete sari väljundi dispersiooni leidmiseks (mahuga w=7) 3,3 2,0 4,6 3,9 3,0 2,7 6,3 Lahenduse kontrollelemendid Ülesanne/alamülesanne 1 Keskväärtus: Dispersioon:814,0567 Standardhälve:28,53 Mediaan: Me = 41 Haare:
4. Kui objektide valik loendist toimub fikseeritud sammuga, siis see on süstemaatiline valik. 5. Kas on õige väide: kogumi keskväärtuse punkthinnang on juhuslik suurus. Tõene 6. Kui parameetri hinnangu keskväärtus võrdub tegeliku väärtusega, siis hinnang on nihketa. 7. Joonisel on toodud tunnuse X jaotuskõver kolmes erinevas kogumis. Millisel juhul alluvad vastavast kogumist võetud valimite keskväärtused normaaljaotusele? kõigi kogumite korral, kui valimid on piisavalt suured. 8. Mis on keskväärtuse standardviga? keskväärtuse valimjaotuse standardhälve. 9. Tsentraalne piirteoreem ütleb, et küllalt suure valimite mahu n korral alluvad valimite keskväärtused normaaljaotusele. Kui on üldkogumi standardhälve, siis milline on valimite keskväärtuste jaotuse standardhälve? . 10. Kui valimi mahtu suurendada 9 korda, siis üldkogumi keskväärtuse hinnangu standardviga väheneb 3 korda.
Kuhu panna null? Mis sõnadega seda tähistada? Sagedusskaala sageli, mõnikord, väga harva, üldse mitte KÜSITLETAVATE VALIK Valimi suuruse tegurid: · Uuringu nõudlikkus, lubatud viga - tavaliselt 5 % · Statistiline usaldusväärsus: 1500 esinduslikult valitud küsitletavat tagab tulemuste 95 protsendilise usaldusväärsuse, viga tulemuste ülekandmisel üldkogumile on alla 5 %. Praktikas kasutatavad ka valimid 500 ja 1000 inimest võimalik statistiline viga esimesel juhul 4 - 9 %, teisel juhul 3 - 6 %. Kordusuuringute korraldamine võimaldab saada usaldusväärseid tulemusi ka väiksemate valimitega. · Üldkogumi homogeensus mida ühtlasem on üldkogum, seda väiksem võib olla väljavõtukogum · Väikseim analüüsitav alakogum (vähemalt 25-30 inimest, nõudlikumaks analüüsiks vähemalt 50)
· Valimit kasutatakse, kuna koguvalimit mõõta on liiga kallis ja mahult võimatu erand on näiteks rahvaküsitlus 3 18.10.2011 Valim (3) (Tambur) Sample Characteristics · Tõenäosuslikud valimid igal ühikul on · Ühest ettevõttest võib küsitleda mitut inimest. It võimalus sattuda valimisse ja saab teha has been argued that it is not enough to involve kehtivaid üldistusi. Representatiivsed e only one executive officer from a company esindluslikud valimid. (Venkatraman and Grant, 1986: 82)
Uurija roll: isiklik osalemine, empaatia ja arusaamine Eesmärgid: osalejate vaatepunktide mõistmine, interpreteerimine, konteksti leidmine Kvantitatiivne uurimus · Järeldused varasematest uurimustest · Varasemad teooriad · Hüpoteeside esitamine · Mõistete määratlemine · Vaatlusandmed peavad sobima kvantitatiivseks, arvudes mõõtmiseks · Katseisikute või uuritavate isikute valimine, valimid · Muutujate moodustamine tabeli kujul, andmete korrastamine statistiliselt käsitletavaks · Järelduste tegemine vaatlusandmete statistilisele analüüsile tuginedes Kvantitatiivne Võtab erapooletu seisukoha uurimises osalejate ja keskkonna suhtes. Uurib üldkogumit või valimit, mis esindab üldkogumit. Tekitab arvulisi andmeid esitamaks sotsiaalset keskkonda. Valmistab umbisikulise objektiivse raporti uurimustulemustest. Kombineeritud uurimus
· Konfliktvalim. Grupiliikmed on väga erineva taustaga (vähemalt kaks aktiivset liiget iga muutuja osas). Kategooriad peaksid olema samuti polariseeritud (parimal juhul kaks äärmust). Selline valim innustab argumenteerimist ja toob välja suhtlusbarjäärid käsitletava küsimuse osas. · Ekspertvalim. Kui uurimuse eesmärk on saada kõnealuse küsimuse kohta võimalikult palju asjatundlikku teavet. · Laste ja noorte valimid. Siin on tingimata vajalik vanemate nõusolek (laste puhul). Kasutama peaks palju köitvaid abivahendeid (tahvlid, joonistused, fotod, rollimängud, hüpoteetilised situatsioonid), et võtta maha pingeid ja luua avatud mugav õhkkond. Moderaatoril peavad olema väga head verbaalsed ja mitte-verbaalsed oskused. · Lapsevanemate valim. Ühest või mitmest perekonnast koosnev grupp, keda huvitab sama temaatika. Selliste gruppide modereerimine on väga raske, eriti väga tugevalt
Turunduse I kontrolltöö küsimused 1.Turunduse ajalooline taust 2.Turunduse olemus ja definitsioonid. Vajaduse ja soovi mõiste. Turunduse definitsioonid: 1)Turundus on vajaduste kasumlik rahuldamine 2)Turundus on kasulike klientide leidmise ja hoidmise ning kasulike kliendisuhete arendamise teadus ja kunst 3)Turundus on kontseptsioonide, hinnakujunduse, promotsiooni ja jaotuse planeerimise ning täideviimise protsess ideede, toodete ja teenuste turundamiseks, loomaks mõlemaid osapooli rahuldavaid vahetusi Vajadused on inimese sisemised tungid millegi järele. Soovid on vajaduste kohandatud väljendused. 1.Mis vahe on turunduskontseptsioonil ja turundustegevusel? 2.Milles avaldub tootmiskontseptsioon ja millises majandussituatsioonis saab seda rakendada? 3.Milles avaldub tootekontseptsioon ja millises majandussituatsioonis saab seda rakendada? 4.Milles avaldub müügikontsep...
tõenäosus eksida valimi tulemuste populatsioonile laiendamises on 5% o Esimest liiki viga – arvatakse, et tulemused kehtivad populatsioonile, kuigi ei kehti (false positive) o Teist liiki viga – arvatakse, et tulemused ei kehti populatsioonile, kuigi kehtivad (false negative) Hüpoteeside testimine ehk keskmiste võrdlemine: Vaja vastata küsimustele: (1) kas rühmad (või valimid ja nende jaotused) on nii sarnased, et võime öelda, et nad kuuluvad samasse üldkogumisse või (2) on nad nii erinevad, et esindavad kahte erinevat üldkogumit? (Nt. Kas naissoost üliõpilased saavad sõnavaratestis paremaid tulemusi kui meessoost üliõpilased?) Hüpoteesi kontrollimine: püstitada nullhüpotees (nt erinevust ei ole) ning alternatiivne e. sisuline hüpotees (erinevus on)
soosivad, neutraalsed ja mittesoosivad. 3.2 Kvalitatiivuuringud Ülevaadeldud kvantitatiivuuringud on struktuursed, suunatud suuremale valimile ning kuuluvad kirjeldavate uuringute hulka. Nende uuringute tulemuseks on numbrid, mida on võimalik esitada graafiliselt ja töödelda statistiliselt. Kvalitatiivuuringus, vastupidiselt eelnevale, kasutatakse mitte-struktuurseid küsimusi, millele pole vastusevariante ette antud, mis on lahtised. Valimid on reeglina oluliselt väiksemad. Kvalitatiivuuring on tutvumisuuringu üks vorme ja selle eesmärgiks on välja selgitada inimeste motiivid, põhjused, arvamused, suhtumised. Vastajal palutakse selgitada, milline tähendus on tema jaoks erinevatel märksõnadel ning oma arvamusi kommenteerida. Enamasti kasutatakse lisamaterjale ning küsitleja ja vastaja 53 vahel peaks arenema diskussioon. Ülaltoodust lähtudes nimetatakse
kontrolliks. Testi sammud: *koguda kaks sõltumatut valimit *järjestada andmed ühise kasvava reana *leida kummagi valimi elementidele xi ja yj vastavad järjekorranumbrid ühises reas. *leida xi'dele vastavate järjekorranumbrite summa *leida testi statistik T=S-N(N+1)/2 *valitud olulisuse nivoo alfa ja valimite mahtude N ja M jaoks leida vastavatest tabelist kriitiline kvantiil *järelduste tegemine: kuistatistik jääb kahe kriitlise kvantiili vahele, siis võetakse nullhüpotees vastu ja valimid võib lugeda homogeenseks. Aegrida on aja järgi järjestatud valim. Aegridade põhjal mudeli hindamist, sellest järelduste tegemist jms nim aegridade analüüsiks. Aegread tekivad selliste protsesside tulemusena, milles sisalduvad juhuslikud komponendid ja häiringud on ajas kulgevad protsessid. Analüüsi tüüpilisemad osad on: *aegrea juhuslikkuse kontroll *aegrea silumine *trendi- ja võnkekomponentide identifitseerimine/hindamine *prognoosimudeli koostamine
16. Turunduse infoallikad. Ettevõttesisesed allikad: teisesed (aruanded, ettekanded, tagasiside tarbijatelt), esmased (vaatlus, küsitlus, katse). Ettevõttevälised allikad: teisesed (info massimeedia vahendusel, ostetav info, varasemad uuringud), esmased (vaatlus, küsitlus, katse). 17. Turunduse andmete kogumise meetodid: vaatlus, küsitlus ja katse. 18. Turu-uuringu läbiviimiseks valimite moodustamine ja meetodid. Üldiselt jaotatakse valimid juhu ja mittejuhuvalimiteks. Juhuvalimites on kõigil võrdne võimalus osutuda valituks. Juhuvalimid jaotuvad: lihtvalim (igale omistatakse kindel number ja nende seast toimub loosimine), süsteemvalim (nt valitakse iga kümnes), kihtvalim (jaotatakse kindlate tunnuste alusel nagu sugu, vanus jne), klastervalim (jaotatakse erinevateks osadeks nii, et need tunnused on käsitletavad miniatuurse üldkogumina). Mittejuhuvalimi meetodid:
· Matemaatilise statistika üheks põhieesmärgiks on valimi andmeid kasutades hinnata mingit üldkogumi parameetrit Hinnangfunktsioon (estimator) on reegel või parameetrite hulka . üldkogumi parameetri(te) hinnangu(te) · Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on leidmiseks. statistik. · Erinevad valimid annavad statistikutele erinevad Parameeter =? väärtused: statistik on juhuslik suurus. · Punkthinnang (point estimate) on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse. Näit valimi aritmeetiline keskmine on punkthinnang kogumi Hinnang- Parameetri keskväärtusele. funktsioon hinnang ^
Pigem pole Täiesti nõus Pigem nõus Ükskõikne nõus Üldse pole nõus 4.2. KVALITATIIVUURINGUD Eelpool kvantitatiivuuringud on struktuursed, suunatud suuremale valimile ning kuuluvad kirjeldavate uuringute hulka. Nende uuringute tulemuseks on numbrid, mida on võimalik esitada graafiliselt ja töödelda statistiliselt. Kvalitatiivuuringus, aga kasutatakse mitte-struktuurseid küsimusi, millele pole vastusevariante ette antud, mis on lahtised. Valimid on oluliselt väiksemad. Kvalitatiivuuring on tutvumisuuringu üks vorme ja selle eesmärgiks on välja selgitada inimeste motiivid, põhjused, arvamused, suhtumised. Kvalitatiivuuringute peamisteks uurimismeetoditeks on fookusgrupp ja süvaintervjuu. Fookusgrupi intervjuu kujutab endast sihipärast diskussiooni teatud teemal, mida tutvustab respodentide grupile grupijuht (moderaator). Fookusgrupi genereerimiseks soovitused: 1. võimalikult homogeenne 1. ei peaks olema tuttavad
VALIM Terminoloogia: valim (sample), valimi moodustamine (sampling), populatsioon (population) Levinuim – tõenäosuslik valim: lihtne juhuvalim (simple random sample). Igal populatsiooni elemendil on võrdne ja sõltumatu võimalus valimisse sattuda Tõenäosuslik valimisplaan on ainuke lähenemisviis, mis teeb esindusliku ehk representatiivse valimi võimalikuks . Juhuslike arvude tabel, iga sajas külastaja ... Mittetõenäosuslikud valimid: - konkreetse indiviidi valimisse sattumise tõenäosust ei saa hinnata. Esinduslikkus kaheldav. • Sihipärane / suunatud valim (purposive sample) – mehi samapalju kui naisi • Lumepalli valim (snowball sample) – vastaja saadab tuttavale edasi • Otstarbe valim (ad hoc sample) – ühe loengu tudengid • Täis- ehk kõikne valim PÖÖRDUMINE JA KATTELUGU • Pöördumine - suuline või kirjalik: mis toimub, kes teeb, miks vajalik, mis tulemustega
juhuslik komponent ehk vealiige (u) 2. Andmetüübid. Kvalitatiivsed, kvantitatiivsed, ristandmed, aegread, paneelandmed 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. Uuritav objekt on üldvalim, andmebaas on üldjuhul valim. Järledusi teeme üldkogumi kohta ja selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim, hinnang on juhuslik suurus. Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on statistik ning erinevad valimid annavad statistikutele erinevad väärtused. Statistik on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse (nt valimi arit. Keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele). Intervallhinnang on lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5. Hinnangfunktsioon. Hinnangfunktsioon on reegel parameetrite hinnangute leidmiseks. Tuntudmad
järjestada andmed ühise kasvava reana leida kummagi valimi elementidele xi ja yj vastavad järjekorranumbrid ühises reas. leida xi'dele vastavate järjekorranumbrite summa leida testi statistik T=S-N(N+1)/2 valitud olulisuse nivoo alfa ja valimite mahtude N ja M jaoks leida vastavatest tabelist kriitiline kvantiil järelduste tegemine: kui statistik jääb kahe kriitlise kvantiili vahele, siis võetakse nullhüpotees vastu ja valimid võib lugeda homogeenseks. Aegrida on aja järgi järjestatud valim. Aegridade põhjal mudeli hindamist, sellest järelduste tegemist jms nim aegridade analüüsiks. Aegread tekivad selliste protsesside tulemusena, milles sisalduvad juhuslikud komponendid ja häiringud on ajas kulgevad protsessid. Analüüsi tüüpilisemad osad on: aegrea juhuslikkuse kontroll aegrea silumine trendi- ja võnkekomponentide identifitseerimine/hindamine
Nimetatud hüpoteeside praktiline kontrollimine Üldkogumi keskmise µ võrdumine mingi arvuga µ0 H0: µ=µ0 H1: µµ0 x - µ0 Teststatistik z = s n Kriteerium H0 tagasilükkamiseks olulisuse nivoo juures: lükata H0 tagasi ja lugeda H1 kehtivaks, kui z<-z/2 või z> z /2 z /2= -1(1-/2) 10. Kahe üldkogumi keskmiste võrdlemine ehk t-test (kahepoolne hüpotees, sõltumatud valimid, valimi maht n>30): teststatistik, kriteerium nullhüpoteesi tagasilükkamiseks olulisuse nivoo puhul ja eriti, kui =0,05 Püstitame hüpoteeside paari H0: µ1-µ2=0 H1: µ1-µ20 x1 - x 2 Teststatistik: z = s12 s 22 + n1 n2 Kriteerium H0 tagasilükkamiseks olulisuse nivoo juures: lükata H0 tagasi ja lugeda H1 kehtivaks, kui z<-z/2 või z> z /2 z /2= -1(1-/2) Põhjendus
Options alt saate valida, mida teha puuduva andmestikuga. Vaikimisi peaks seal olema käsklus Exclude cases pairwise, mis tähendab, et kui terve indiviidi/andmerea sees on ühel muutujal väärtus puudu, siis ainult seda andmepunkti ei kasutata edaspidises analüüsis kõigi teiste muutujate vahelisi korrelatsioone aga vaadatakse. Exclude cases listwise aga eemaldab terve indiviidi/andmerea. Viimast käsklust kasutades oleksid kõikides korrelatsioonimaatriksi lahtrites valimid võrdsed. Lineaarne (paaris)regressioon Regressioon on korrelatiivne protseduur, mis võimaldab tulemuse väärtusi korrelatsiooni alusel mingi teise muutujaga ennustada. Korrelatsioon ja regressioon on olemuselt üsna sarnased mõisted; arvuliselt on tegelikult Pearsoni r, mis väljendab kahe muutuja (nt X ja Y) vahelist seost, üsna sama väärtusega kui standardiseeritud regressiooni koefitsient. See tähendab ka seda, et determinatsioonikordaja R 2 on sarnase väärtusega. Ühtlasi on
Isiksusepsühho kordamisküsimused I LOENG Gordon Allporti (1937) isiksusedefinitsioon. Mille poolest see erineb individuaalsetest erinevustest lähtuvast definitsioonist? Karakter ja temperament; nende erinevad tähendused isiksusepsühholoogias ja lähedastes valdkondades. Mida tähendab metateooria? Kas metateooria on empiiriliselt kontrollitav? (Jah ja ei: see ei ole ümber lükatav ühe uuringuga, kuid peaks olema faktidega kooskõlas.) Reduktsionism. Miks reduktsionism ei ole teaduse vaenlane? Isomorfsuse küsimus: kas isiksusejoonte ja bioloogiliste süsteemide vahel on üksühene vastavus? Mitte-äärmusliku reduktsionismi näited: Hans Jürgen Eysencki metateooria; Marvin Zuckermani kilpkonna-skeem (ja selle edasiarendus, kus bioloogilisele mõjuteele on lisandunud keskkondlik). Viie-faktori teooria kui hübriidteooria. Eristus baastendentside ja iseloomulike kohanemuste vahel. Sotsiaal-kognitiivsed teooriad. Nende kujunemise eripära (kognitiivse ...
d. Küsitleja vead. Küsitleja võib tahtmatult või tahtlikult põhjustada uuringu tulemuste moonutamist. Valimi moodustamine Valim moodustatakse vastavalt uuringuprobleemis määratletud huvigrupile ehk selle alusel koostatud statistilises ülesandes defineeritud uuringu sihtkogumile, uuritavatele alamkogumitele ja soovitavale uuringu täpsusele. Kõige üldisemalt jaotatakse valimi moodustamise meetodid kahte kategooriasse: 1. Juhuslikud valimid ehk juhuvalimid ehk tõenäosuslikud valimid (probability samples). 2. Mittejuhuslikud valimid ehk empiirilised valimid ehk mittetõenäosuslikud valimid (nonprobability samples). Juhuvalim on valim, kuhu sattumise tõenäosus on võrdne ja nullist erinev kõigi huvialuste jaoks. Perfektne juhuvalim eeldab täielikku alusnimekirja ehk loendit, mida aga paljude turundusuuringute jaoks on võimatu või väga raske koostada. Mittejuhuvalimi puhul on valimisse sattumise tõenäosus huvialustele erinev ja osadel võib see olla null
ja probleemide lahendamist ning turunduse võimaluste leidmist. Turundusuuringute liigid: Uuringuprotsessi faasidest ning töödeldava info mahust ja suunitlusest lähtuvalt jagunevad uuringud kolme põhigruppi: Sondeerivad uuringud – koguvad andmeid, et täpsustada/selgitada uurimisprobleemi, laiendada arusaamist turuolukorrast ja avastada uusi ideid. Üldjuhul paindlikud, puudub detailne plaan ja fikseeritud on vaid üldsuund. Uuringute valimid on väikesed. Niisugused uuringud on kasulikud selgitamaks uuringuküsimusi ja probleeme, mis võivad uuringu korraldamisel tekkida. Kirjeldavad uuringud – eesmärgiks on võimalikult igakülgne ja täpne probleemiga seotud muutujate väljaselgitamine. Põhjuslikud uuringud – eesmärgiks on välja selgitada, kuidas vaatluse alla võetud sõltumatud muutujad on seotud sõltuva muutujaga. Eesmärgiks on
annaabi.ee 
Sisene Facebook'ga
Sisene Google'ga
Sisene LinkedIn'ga
