T testi raporteeritakse järgnevalt: Selles suvalises näidislauses leiti, et loengutes kohalkäijate keskmine tulemus (M = 4.51, SD = 0.30) on statistiliselt oluliselt kõrgem kui neil, kes magavad sisse ja kohale ei tule (M = 2.92, SD = 0.31), t(kirjuta siia df väärtus) = (kirjuta siia t väärtus), p = 0.008, [efektisuuruse statistik] = (kirjuta efekti suurus siia). T-test sõltuvate gruppidega Lahenduskäik on sarnane sõltumatute valimitega t-testi korral; kaks olulist erinevust siiski on. Kui sõltumatu t-testi puhul kontrollisime sõltuvate muutujate eeldusi, siis sõltuvate valimitega t-testi korral tuleb kontrollida esimese ja teise (või ajaliselt mõne muu) mõõtmiskorra vahe normaaljaotuslikkust. Selleks tekitame käskluse Compute variable abil veel kaks muutujat: U_vahe ning A_vahe. Kui need muutujad on olemas, saate nende normaaljaotuslikkust testida juba harjumuspärasel viisil.
Selles suvalises näidislauses leiti, et loengutes kohalkäijate keskmine tulemus (M = 4.51, SD = 0.30) on statistiliselt oluliselt kõrgem kui neil, kes magavad sisse ja kohale ei tule (M = 2.92, SD = 0.31), t(kirjuta siia df väärtus) = (kirjuta siia t väärtus), p = 0.008, [efektisuuruse statistik] = (kirjuta efekti suurus siia). 2) KESKMISTE VÕRDLEMINE KAHE SÕLTUVA RÜHMA KORRAL PARAMEETRILISE TESTIGA Lahenduskäik on sarnane sõltumatute valimitega t-testi korral; kaks olulist erinevust siiski on. Kui sõltumatu t-testi puhul kontrollisime sõltuvate muutujate eeldusi, siis sõltuvate valimitega t-testi korral tuleb kontrollida esimese ja teise (või ajaliselt mõne muu) mõõtmiskorra vahe normaaljaotuslikkust (vt Fieldi õpik lk 329). Selleks tekitame käskluse Compute variable abil veel kaks muutujat: U_vahe ning A_vahe. Kui need
0,1 t 0 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Kui vabadusastmete arv k on vähemalt 30, võib usalduspiiride määramisel Studenti jaotuse asemel kasutada normeeritud normaaljaotust. Studenti jaotus on oluline väikesearvuliste valimite korral. Väikeste valimitega tegelevat statistikaharu nimetatakse mikrostatistikaks. Normaaljaotuse keskväärtuse usalduspiirkond. Usalduspiirkonna leidmine: P (| X - m |< ) = n n P (| X - m | < )= s s n Suurus T = ( X - m ) on Studenti jaotusega ning s
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) Valim 1000 vastajat Eesti 15-74 aastase elanikkonna kohta (650 eestlast, 350 mitte-eestlast) võimaldab analüüsida nii eestlasi kui mitte-eestlasi soo ning jämedate hariduse- ja vanusegruppide lõikes. Juba detailsemaks vanusegruppide analüüsiks, näiteks 15 19 aastaste
mahuga n) ning c on etteantud osakaal, mille suhtes hüpoteesi püstitame. Otsustamise kriteeriumid esitame kokkuvõtvalt kõikidele hüpoteesiliikidele lisas 1 toodud tabelis, kus on uuringu läbiviija poolt etteantud lubatud eksimistõenäosus. 4.3.3. Hüpoteesid kahes sõltumatus üldkogumis keskväärtuste võrdlemiseks Kahes üldkogumis keskväärtuste võrdlemisel peame teadma, kas tegemist on sõltumatute või sõltuvate valimitega (üldkogumitega). Sõltumatud valimid saame, kui valimid võetakse kahest omavahel mittekattuvast üldkogumist (soome elanikud, eesti elanikud või ravimit manustanud/mittemanustanud patsiendid) või ühest üldkogumist võetud valim jagatakse kaheks erinevaks grupiks (mehed, naised või noored, vanad). Hüpoteeside püstituses tähistame ühe üldkogumi keskväärtuse µ1 ja teise üldkogumi keskväärtuse µ2 , seega:
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 mehed naised ja küsime nende stressi (ehk üks muutuja ja kaks gruppi). Praegu on meil sõltuvate valimitega tegu. Esimene samm –pannakse paika olukorrad. Olukorrad väljendatakse läbi hüpoteeside –Hnull –nullhüpotees ja H1 –sisukas hüpotees (tavaliselt) H0 võetakse vaikimisi kehtivaks, et üldkogumi keskmised ei ole üldse erinevad. µi== µe Ütleme, et alati üks võrdub teisega H1 - µi ei võrdu µe µ - ülkogum Alati kui me midagi mõõdame, siis me võime eksida ja seda eksimist nimetatakse olulisuse nivooks, mille väärtus on kokku lepitud. On olemas 0,05, 0,01 ja 0,001.
3. Kui kahe valimi keskväärtuse testimisel nende keskväärtuste erinevus on väiksem, siis t-testi parameetri empiiriline väärtus on vaiksem 4. Arvatakse, et meeste ja naiste töökiirus konveieri taga on erinev. Kontrollimiseks valitakse juhuslikult välja 10 meestöötajat ja 10 naistöötajat ning mõõdetakse nende töökiirused. Sisukas hüpotees on Meeste ja naiste töökiirused on erinevad. Kas tegemist on sõltuvate või sõltumatute valimitega? Sõltumatud valimid. 5. Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel saadi vastava statistiku empiiriliseks väärtuseks -2,3 ja kriitilisteks väärtuseks -1,5 ja 1,5. Milline on järeldus? Kehtib sisukas hüpotees 6. Kuidas muutub valimi mahu suurenemisel t-testi parameetri empiiriline väärtus? suureneb 7. Kumba liiki veaga on tegemist, kui võetakse vastu mittekehtiv nullhüpotees? 2 liiki viga 8. Hüpoteesi statistilisel kontrollimisel saadi teststatistiku empiiriliseks väärtuseks -2,3
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 ja asetades nad siis teistesse tingimustesse ning korrates mõõtmisi on tegemist sõltuvate valimitega. TESTI VALIK SÕLTUVALT TUNNUSE TÜÜBIST, ÜLDKOGUMI TÕENÄOSUSJAOTUSEST NING VALIMI SUURUSEST: HÜPOTEESI FUNKTSIOONID Hüpoteesid on vajalikud selleks, et konkretiseerida suhteliselt üldist probleemi ja eesmärki. Hüpotees täidab kvantitatiivses uurimistöös järgmisi funktsioone: · suunab uurimistöö kavandamist; · suunab valimi moodustamist; · suunab andmete kogumist ja analüüsimist; · suunab andmete tõlgendamist.
Ekstravertsus – seltsiv, positiivse emotsionaalsusega, põnevust otsiv; Avatus kogemusele – loov, avarapilguline, intelligentne; Meeldivus – usaldusväärne, altruistlik(tahtlik teise heaolu või teise huvide järgimine ilma omapoolset otsest kasu taotlemata), järeleandlik; Kohusetundlikkus – kompetentne, korrapärane, sisemiselt distsiplineeritud. Tänaseks on enamik uuringuid "Viie Suure" osas viidud läbi normaalsete indiviidide valimitega ja hälvete käsitlemine on olnud suhteliselt komponenti on hinnatud eeskätt võrdlusuuringute metodoloogiat kasutades (nt üliõpilased vs vangid). Üldiselt on leitud, et meeldivuse ja kohusetundlikkuse skaaladel koguvad antisotsiaalsed ja hästi sotsialiseeritud indiviidid oluliselt erinevaid väärtusi. Antisotsiaalsed indiviidid jäävad nimetatud skaalade osas hästi sotsialiseeritud indiviidest allapoole. Enamik uuinguid on tuvastanud erinevusi ka
24 Tõendeid geneetilise eelsoodumuse kohta on leidnud erinevad, sõltumatud uurimisgrupid, mis kujutab endast tugevat argumenti niisuguse seose olemasolu kohta. Samuti võib öelda, et pärilikkuse mõju on tuvastatud eri maades(Ameerika Ühendriigid, Taani, Rootsi), mis lubab tulemusi üldistada laiemalt.Muidugi oleks soovitav sarnaste uuringute läbiviimine ka lääneriikidest väljaspool, võrdlemaks saadud tulemusi varasematega.Vaadeldud uuringutest kolm olid piisavalt suurte valimitega, et eraldi vaadelda varavastast ja vägivaldset kriminaalset käitumist.25 Nende tulemustest ilmnes, et seos oli olemas kergete varavastaste kuritegudega ja puudus vägivaldsete kuritegude korral.Adopteerimiste uuringute korral põrkutakse väga teravate isikuandmete kaitsmise ja eetiliste probleemidega, mille tõttu uusi mastaapseid uuringuid teadaolevalt läbi viidud ei ole. Adopteerimiste uuringuid on mõned kriminoloogid teravalt kritiseerinud,26 nad seavad kahtluse alla bioloogiliste
annaabi.ee 
