Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Test U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona"

Transkrypt

1

2 Nieparametryczne odpowiedniki testów T-Studenta stosujemy gdy zmienne mierzone są na skalach porządkowych (nie można liczyć średniej) lub kiedy mierzone są na skalach ilościowych, a nie są spełnione wymagania testów T-Studenta. Testy nieparametryczne stosujemy również gdy nie można zastosować testu chi kwadrat 1. Dla dwóch prób niezależnych : Test U Manna-Whitneya 2. Dla więcej niż dwóch prób niezależnych : Test H Kruskala-Wallisa 3. Dla prób zależnych: Test Wilcoxona

3 Wartości nieparametrycznych testów statystycznych obliczane są z wykorzystaniem rang. Ranga to kolejny numer obserwacji w szeregu statystycznym uporządkowanym według wartości analizowanej zmiennej. Zwykle stosuje się uporządkowanie rosnące i numerowanie od 1. Obserwacjom o równej wartości rangowanej zmiennej (rangi wiązane) przypisuje się identyczną rangę, równą średniej z ich kolejnych numerów. Rangi mogą mieć wartości niecałkowite.

4 Wiek Obserwacja Ranga Akceptacja Obserwacja Ranga 2 1 1, , , , , ,

5 Czy płeć różnicuje opinię dotyczącą stosowania kar w wychowaniu Mężczyźni wyżej oceniają skuteczność stosowania kar w wychowaniu niż kobiety Nie ma różnicy w ocenie skuteczności stosowania kar wśród kobiet i mężczyzn, rozkłady odpowiedzi kobiet i mężczyzn nie różnią się Test U Manna-Whitneya pozwala ustalić czy różnica pomiędzy grupami jest istotna statystycznie, czyli czy możemy odrzucić hipotezę zerową (która zakłada, że rozkłady nie różnią się) przy ustalonym poziomie istotności.

6 Czy uważasz, że karanie dzieci jest skuteczną metodą wychowania? Zdecydowanie tak Raczej tak Ani tak ani nie Raczej nie Zdecydowanie nie Kodowanie Uporządkowanie rang: najmniejsza ranga (1) zdecydowanie nie

7 W celu policzenia w programie SPSS testu U Manna-Whitneya wybieramy menu Analiza >Testy nieparametryczne >Testy tradycyjne > Dwie próby niezależne

8 1. Zmienną, której rangi w obu grupach chcemy porównać (Karanie) przesuwamy do okienka po prawej stronie Zmienne testowane 2. Do okienka Zmienna grupująca przesuwamy zmienną, która wyznacza porównywane grupy (Płeć) 3. Wybieramy przycisk [Definiuj grupy], aby wpisać kody wartości zmiennej grupującej oznaczające porównywane kategorie (1- kobiety, 2 mężczyźni) 4. Akceptujemy [OK]

9 p-wartość Jeśli istotność testu (p-wartość) jest mniejsza od 0,05 to odrzucamy hipotezę zerową zakładającą brak różnic rozkładów. Przyjmujemy, że rozkłady różnią się istotnie statystycznie (p<0,05) Jeśli istotność testu (p-wartość) jest większa od 0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej zakładającej równość rozkładów Analiza testem U Manna-Whitneya wykazała, że w ocenie skuteczności stosowania kar w wychowaniu opinie mężczyzn i kobiet różnią się istotnie statystycznie (p<0,05). Kobiety oceniają stosowanie kar jako mniej skuteczne niż mężczyźni (Średnia/suma rang odpowiedzi kobiet jest mniejsza niż mężczyzn)

10 Czy typ klasy różnicuje aspiracje edukacyjne Uczniowie z klas o profilu matematycznym częściej chcą studiować niż uczniowie klas o profilu humanistycznym lub biologicznym Nie ma różnicy w aspiracjach edukacyjnych uczniów klas o profilu matematycznym, humanistycznym i biologicznym. Test H Kruskala-Wallisa pozwala ustalić czy różnica pomiędzy grupami jest istotna statystycznie, czyli czy możemy odrzucić hipotezę zerową (która zakłada, że rozkłady nie różnią się) przy ustalonym poziomie istotności.

11 Czy w przyszłości zamierzasz podjąć naukę na studiach wyższych? Zdecydowanie tak Raczej tak Raczej nie Zdecydowanie nie kodowanie Uporządkowanie rang: najmniejsza ranga (1) zdecydowanie tak

12 W celu policzenia w programie SPSS testu H Kruskala-Wallisa wybieramy menu Analiza >Testy nieparametryczne >Testy tradycyjne > K prób niezależnych

13 1. Zmienną, której rangi w trzech grupach chcemy porównać (Kontynuowanie nauki na studiach) przesuwamy do okienka po prawej stronie Zmienne testowane 2. Do okienka Zmienna grupująca przesuwamy zmienną, która wyznacza porównywane grupy (Profil klasy) 3. Wybieramy przycisk [Definiuj grupy], aby wpisać kody wartości zmiennej grupującej wyznaczające zakres porównywanych grup (1 kod najmniejszy, 3 kod największy) 4. Akceptujemy [OK]

14 p-wartość Jeśli istotność testu (p-wartość) jest mniejsza od 0,05 to odrzucamy hipotezę zerową zakładającą równość rozkładów. Przyjmujemy, że rozkłady różnią się istotnie statystycznie (p<0,05) Jeśli istotność testu (p-wartość) jest większa od 0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej zakładającej równość rozkładów Analiza testem H Kruskala-wallisa wykazała, że w uczniowie klas o rożnych profilach nie różnią się w deklaracjach kontynuowania nauki na studiach. Różnice są nieistotne statystycznie. Uczniowie klas o profilu matematycznym, biologicznyczym i humanistycznym tak samo często deklarują chęc podjęcia w przyszłości studiów. (Średnie rangi odpowiedzi są na zbliżonym poziomie)

15 Czy obejrzenie kreskówki z elementami przemocy wpływa na poziom agresji Obejrzenie kreskówki z elementami przemocy podnosi poziom agresji Nie ma różnicy w poziomie agresji przed i po obejrzeniu kreskówki czyli oglądanie kreskówek nie wpływa na poziom agresji Test Wilcoxona pozwala ustalić czy różnica pomiędzy rozkładami jest istotna statystycznie, czyli czy możemy odrzucić hipotezę zerową (która zakłada, że mediany/rozkłady nie różnią się) przy ustalonym poziomie istotności. Poziom agresji mierzony był na skali od 1 (brak agresji) do 10 (wysoki poziom agresji)

16 W celu policzenia w programie SPSS testu Wilcoxona wybieramy menu Analiza >Testy nieparametryczne >Testy tradycyjne > Dwie próby zależne

17 1. Zmienne, które chcemy porównać (Agresja_przed, Agresja_po) przesuwamy do okienka po prawej stronie 2. Akceptujemy [OK]

18 p-wartość Jeśli istotność testu (p-wartość) jest mniejsza od 0,05 to odrzucamy hipotezę zerową zakładającą równość rang (takie same rozkłady). Przyjmujemy, że rozkłady różnią się istotnie statystycznie (p<0,05) Jeśli istotność testu (p-wartość) jest większa od 0,05 to nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej zakładającej równość rozkładów Analiza testem Wilcoxona wykazała, że poziom agresji istotnie statystycznie (p<0,05) różni się wśród badanych przed i po obejrzeniu kreskówki z elementami przemocy. Obejrzenie kreskówki zwiększyło poziom agresji. (Dodatnie rangi świadczące o wzroście poziomu agresji stwierdzono dla 18 badanych, ujemne obniżenie poziomu agresji - dla 3 badanych, wiązania czyli taki sam poziom przed i po dla 4 badanych)

19 Czy poziom akceptacji przemian społecznych w Polsce jest rożny wśród osób deklarujących poglądy lewicowe i prawicowe? Czy poziom gotowości do pomagania innym jest różny wśród kobiet i mężczyzn? Czy studenci różnych specjalności pedagogiki (AK, RzPS, EWiP, POWiP, PSiS) różnią się poziomem kompetencji społecznych? Czy kobiety różnią się od mężczyzn poziomem wykształcenia? Czy poziom sympatii do Hiszpanów zmienia się po wakacjach w Barcelonie? Czy zainteresowanie muzyką klasyczną jest różne wśród osób z wykształceniem zawodowym, średnim i wyższym? Czy poziom zadowolenia ze studiów jest różny wśród studentów na poszczególnych latach studiów magisterskich? Czy ocena poziom stresu przed egzaminem jest różna wśród studentów deklarujących przygotowanie i nieprzygotowanie do egzaminu. Czy poziom zadowolenia ze studiów jest różny wśród studentów na poszczególnych latach studiów licencjackich? Czy częstość chodzenia do kina jest różna wśród mieszkańców miast i wsi? Czy częstość korzystania z czytelni jest różna przed sesją i w czasie jej trwania? Czy ocena bezpieczeństwa na drogach jest różna wśród pieszych, rowerzystów i kierowców samochodów?

20 Czy zaufanie do policji różni się wśród uczniów liceów i szkół zawodowych? Zdecydowanie tak Raczej tak Ani tak ani nie Raczej nie Zdecydowanie nie

21 Czy po zastosowaniu odżywki zmienia się ocena łatwości układania się włosów (fryzury)? Ocena: Bardzo łatwo ułożyć fryzurę (8).. Bardzo trudno ułożyć fryzurę (1)

22 Czy poczucie poziomu sprawstwa jest różne wśród kobiet i mężczyzn? Zdecydowanie tak Raczej tak Ani tak ani nie Raczej nie Zdecydowanie nie

23 Czy obejrzenie dobrej komedii poprawia nastrój? Ocena nastroju: Zdecydowanie pozytywna (10).. Zdecydowanie negatywna (1)

24 Czy zaufanie do rządu jest różne wśród młodzieży szkół zawodowych i liceów? Zdecydowanie tak Raczej tak Ani tak ani nie Raczej nie Zdecydowanie nie

25 Czy interesujesz się polityką? Zdecydowanie tak Raczej tak Raczej nie Zdecydowanie nie

26 Czy obdarzasz zaufaniem Kościół? Nigdy Czasami Przeważnie Zawsze

Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich

Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich Zmienne muszą być zmiennymi ilościowym (liczymy i porównujemy średnie!) Są to testy parametryczne Nazwa

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład ) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Weryfikacja (testowanie) hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VI: Testy nieparametryczne

Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VI: Testy nieparametryczne 1 Laboratorium VI: Testy nieparametryczne Spis treści Laboratorium VI: Testy nieparametryczne... 1 Testy nieparametryczne... 2 1. Tablica wielorozdzielcza... 3 2. Test χ 2 niezależności zmiennych... 3

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński Analiza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik

Bardziej szczegółowo

R-PEARSONA Zależność liniowa

R-PEARSONA Zależność liniowa R-PEARSONA Zależność liniowa Interpretacja wyników: wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej (np. zarobków) liniowo rosną wartości drugiej zmiennej (np. kwoty przeznaczanej na wakacje) czyli np. im wyższe

Bardziej szczegółowo

Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie

Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie Satysfakcja z życia rodziców dzieci niepełnosprawnych intelektualnie Zadanie Zbadano satysfakcję z życia w skali 1 do 10 w dwóch grupach rodziców: a) Rodzice dzieci zdrowych oraz b) Rodzice dzieci z niepełnosprawnością

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA

ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI - KLASYFIKACJA JEDNOCZYNNIKOWA Na poprzednich zajęciach omawialiśmy testy dla weryfikacji hipotez, że dwie populacje o rozkładach normalnych mają jednakowe wartości średnie. Co jednak

Bardziej szczegółowo

Badania eksperymentalne

Badania eksperymentalne Badania eksperymentalne Pomiar na skali porządkowej mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Dwuczynnikowa analiza wariancji (2-way

Bardziej szczegółowo

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem

Bardziej szczegółowo

Przykłady bloków: Przykład. Przyporządkowanie. Wykład 9 Zrandomizowany plan blokowy

Przykłady bloków: Przykład. Przyporządkowanie. Wykład 9 Zrandomizowany plan blokowy Wykład 9 Zrandomizowany plan blokowy Staramy się kontrolować efekty zróżnicowania badanych jednostek eksperymentalnych poprzez zapewnienie ich ``jednorodności wewnątrz każdej grupy zabiegowej. Dzielimy

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych 1 Laboratorium III: Testy statystyczne Spis treści Laboratorium III: Testy statystyczne... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Krótkie przypomnienie wiadomości na temat testów statystycznych... 2 1.1. Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne Czyli jak bardzo jesteśmy pewni że parametr oceniony na podstawie próbki jest

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych

Testowanie hipotez statystycznych Testowanie hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną jest dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia

Bardziej szczegółowo

Raport z badań preferencji licealistów

Raport z badań preferencji licealistów Raport z badań preferencji licealistów Uniwersytet Jagielloński 2011 Raport 2011 1 Szanowni Państwo, definiując misję naszej uczelni napisaliśmy, że Zadaniem Uniwersytetu było i jest wytyczanie nowych

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1. tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KORELACJI Korelacja między zmiennymi X i Y jest miarą siły liniowego związku między tymi zmiennymi.

ANALIZA KORELACJI Korelacja między zmiennymi X i Y jest miarą siły liniowego związku między tymi zmiennymi. ANALIZA KORELACJI Większość zjawisk w otaczającym nas świecie występuje nie samotnie a w różnorodnych związkach. Odnosi się to również do zjawisk biologiczno-medycznych. O powiązaniach między nimi mówią

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski S t a t y s t y k a, część 3 Michał Żmihorski Porównanie średnich -test T Założenia: Zmienne ciągłe (masa, temperatura) Dwie grupy (populacje) Rozkład normalny* Równe wariancje (homoscedasticity) w grupach

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Tematyka wykładów. Przykładowe pytania. dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl. wersja 20.01.2013/13:40

Statystyka. Tematyka wykładów. Przykładowe pytania. dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl. wersja 20.01.2013/13:40 Statystyka dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl wersja 20.01.2013/13:40 Tematyka wykładów 1. Definicja statystyki 2. Populacja, próba 3. Skale pomiarowe 4. Miary położenia (klasyczne i pozycyjne)

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Jak przekształcać zmienne jakościowe?

Jak przekształcać zmienne jakościowe? Data Preparation Jak przekształcać zmienne jakościowe? Marta Płonka Predictive Solutions W ostatnim artykule zobaczyliśmy, jak sprawdzić, czy między wybranymi przez nas predyktorami a zmienną przewidywaną

Bardziej szczegółowo

Uwaga! Test studenta dla pojedynczej próby, niekierunkowy. Wykład 9: Testy Studenta. Test Studenta dla jednej próby, kierunkowy

Uwaga! Test studenta dla pojedynczej próby, niekierunkowy. Wykład 9: Testy Studenta. Test Studenta dla jednej próby, kierunkowy Wykład 9: Testy Studenta Jest kilka typów testów Studenta. Mają podobną strukturę, ale służą do testowania różnych hipotez i różnią się nieco postacią statystyki testowej. Trzy podstawowe typy testów Studenta

Bardziej szczegółowo

to odpowiednio średnie z próby dla pierwszej i drugiej

to odpowiednio średnie z próby dla pierwszej i drugiej Test równości dwóch średnich (test dla dwóch prób) Test ten weryfikuje równość średnich dla dwóch zmiennych. Można to zapisać za pomocą zestawu hipotez: H : m = m H : m m zmiennej. 0 2 2, gdzie m, m 2

Bardziej szczegółowo

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Autor prezentuje spójny obraz najczęściej stosowanych metod statystycznych, dodatkowo omawiając takie

Bardziej szczegółowo

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy

Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy Wykład 10 Zrandomizowany plan blokowy Staramy się kontrolować efekty zróżnicowania badanych jednostek eksperymentalnych poprzez zapewnienie ich ``jednorodności wewnątrz każdej grupy zabiegowej. Dzielimy

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka TesttStudenta Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka p.

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE STATYSTYCZNEJ ANALIZY WYNIKÓW BADAŃ EMPIRYCZNYCH W STATISTICA 9

WSPOMAGANIE STATYSTYCZNEJ ANALIZY WYNIKÓW BADAŃ EMPIRYCZNYCH W STATISTICA 9 WSPOMAGANIE STATYSTYCZNEJ ANALIZY WYNIKÓW BADAŃ EMPIRYCZNYCH W STATISTICA 9 Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. Badania empiryczne to proces wieloetapowy. Dla poprawnej ich realizacji badacz musi

Bardziej szczegółowo

Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu

Przyjmuje dowolne wartości z określonego przedziału (skończonego lub nie). Zmienne ciągłe: wzrost, czas rozwiązana testu, kwota dochodu cecha (właściwość), którą posiadają jednostki badanej zbiorowości, przyjmującą co najmniej dwie wartości. Zmienna to właściwość pod względem której elementy zbioru różnią się między sobą Przyjmuje dowolne

Bardziej szczegółowo

Badanie zależności pomiędzy zmiennymi

Badanie zależności pomiędzy zmiennymi Badanie zależności pomiędzy zmiennymi Czy istnieje związek, a jeśli tak, to jak silny jest pomiędzy np. wykształceniem personelu a jakością świadczonych usług? Ogólnie szukamy miary zależności (współzależności),

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności Badanie normalności rozkładu Shapiro-Wilka: jest on najbardziej zalecanym testem normalności rozkładu. Jednak wskazane jest, aby

Bardziej szczegółowo

dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę.

dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę. dr Dominik M. Marciniak Analizy statystyczne w pracach naukowych czego unikać, na co zwracać uwagę. Statistics in academic papers, what to avoid and what to focus on. Uniwersytet Medyczny im. Piastów Śląskich

Bardziej szczegółowo

Raport dla Zespołu Szkół Ponadgimnazjalnych im. Tomasza Nocznickiego w Nowej Wsi

Raport dla Zespołu Szkół Ponadgimnazjalnych im. Tomasza Nocznickiego w Nowej Wsi ANALIZA PREFERENCJI ABSOLWENTÓW MAZOWIECKICH SZKÓŁ ŚREDNICH Raport dla Zespołu Szkół Ponadgimnazjalnych im. Tomasza Nocznickiego w Nowej Wsi Studenckie Koło Naukowe Metod Ilościowych Warszawa, 2012 r.

Bardziej szczegółowo

kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2

kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2 kod nr w planie ECTS Przedmiot studiów PODSTAWY STATYSTYKI 7 2 Kierunek Turystyka i Rekreacja Poziom kształcenia II stopień Rok/Semestr 1/2 Typ przedmiotu (obowiązkowy/fakultatywny) obowiązkowy y/ ćwiczenia

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE ANALIZY I WIZUALIZACJA Z WYKORZYSTANIEM MAP W STATISTICA

PODSTAWOWE ANALIZY I WIZUALIZACJA Z WYKORZYSTANIEM MAP W STATISTICA PODSTAWOWE ANALIZY I WIZUALIZACJA Z WYKORZYSTANIEM MAP W STATISTICA Krzysztof Suwada, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wstęp Wiele różnych analiz dotyczy danych opisujących wielkości charakterystyczne bądź silnie

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. 1 Testowanie hipotez na temat średniej

Testowanie hipotez. 1 Testowanie hipotez na temat średniej Testowanie hipotez Poziom p Poziom p jest to najmniejszy poziom istotności α, przy którym możemy odrzucić hipotezę zerową dysponując otrzymaną wartością statystyki testowej. 1 Testowanie hipotez na temat

Bardziej szczegółowo

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW ODRZUCANIE WYNIKÓW OJEDYNCZYCH OMIARÓW W praktyce pomiarowej zdarzają się sytuacje gdy jeden z pomiarów odstaje od pozostałych. Jeżeli wykorzystamy fakt, że wyniki pomiarów są zmienną losową opisywaną

Bardziej szczegółowo

ISSN 1425-7351 PL9701513 INSTYTUT CHEMII I TECHNIKI JĄDROWEJ INSTITUTE OF NUCLEAR CHEMISTRY AND TECHNOLOGY WARSZAWA 7BM 1

ISSN 1425-7351 PL9701513 INSTYTUT CHEMII I TECHNIKI JĄDROWEJ INSTITUTE OF NUCLEAR CHEMISTRY AND TECHNOLOGY WARSZAWA 7BM 1 ISSN 1425-7351 PL9701513 INSTYTUT CHEMII I TECHNIKI JĄDROWEJ INSTITUTE OF NUCLEAR CHEMISTRY AND TECHNOLOGY WARSZAWA 7BM 1 RAPORTY IChTJ. SERIA B nr 2/96 TEST KOMETKOWY. 2. ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW

Bardziej szczegółowo

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k: Statystyczne opracowanie danych pomiarowych W praktyce pomiarowej często spotykamy się z pomiarami wielokrotnymi, gdy podczas pomiaru błędy pomiarowe (szumy miernika, czynniki zewnętrzne) są na tyle duże,

Bardziej szczegółowo

I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE. Nie dotyczy. podstawowy i kierunkowy

I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE. Nie dotyczy. podstawowy i kierunkowy 1.1.1 Statystyka opisowa I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE STATYSTYKA OPISOWA Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: P6 Wydział Zamiejscowy w Ostrowie Wielkopolskim

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych Przykład. Producent pewnych detali twierdzi, że wadliwość jego produkcji nie przekracza 2%. Odbiorca pewnej partii tego produktu chce sprawdzić, czy może wierzyć producentowi.

Bardziej szczegółowo

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału 4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału Zebrany i pogrupowany materiał badawczy należy poddać analizie statystycznej w celu dokonania pełnej i szczegółowej charakterystyki interesujących badacza

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie. SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:

Bardziej szczegółowo

Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy test F (Fishera-Snedecora)?

Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy test F (Fishera-Snedecora)? Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy test F (Fishera-Snedecora)? Gdy: badana cecha jest mierzalna (ewentualnie policzalna); dysponujemy dwoma próbami; chcemy porównać, czy wariancje w tych próbach

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis pcibis@o2.pl. 6 kwietnia 2006

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis pcibis@o2.pl. 6 kwietnia 2006 Weryfikacja modelu Paweł Cibis pcibis@o2.pl 6 kwietnia 2006 1 Badanie istotności parametrów strukturalnych modelu Testy Pakiet Analiza Danych Uwagi 2 Test dla małej próby Test dla dużej próby 3 Test Durbina-Watsona

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji. W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: Skala Guillforda Przedział Zależność Współczynnik [0,00±0,20)

Bardziej szczegółowo

ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ

ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ ANALIZA STATYSTYCZNA WYNIKÓW BADAŃ Dopasowanie rozkładów Dopasowanie rozkładów- ogólny cel Porównanie średnich dwóch zmiennych 2 zmienne posiadają rozkład normalny -> test parametryczny (t- studenta) 2

Bardziej szczegółowo

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo

Bardziej szczegółowo

Raport dla I Liceum Ogólnokształcące im. Stefana Czarnieckiego w Kozienicach

Raport dla I Liceum Ogólnokształcące im. Stefana Czarnieckiego w Kozienicach ANALIZA PREFERENCJI ABSOLWENTÓW MAZOWIECKICH SZKÓŁ ŚREDNICH Raport dla I Liceum Ogólnokształcące im. Stefana Czarnieckiego w Kozienicach Studenckie Koło Naukowe Metod Ilościowych Warszawa, 2012 r. Opis

Bardziej szczegółowo

TESTY I KORELACJE cz.2

TESTY I KORELACJE cz.2 TESTY I KORELACJE cz.2 1. JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI ANOVA W SCHEMACIE MIĘDZYGRUPOWYM Analizę wariancji można podzielić na dwa typy: a) Ze względu na liczbę czynników: Jednoczynnikowa gdy po stronie

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji (ANalysis Of Variance - ANOVA)

Analiza wariancji (ANalysis Of Variance - ANOVA) Analiza wariancji (ANalysis Of Variance - ANOVA) W poprzednim rozdziale przedstawiono sposób porównywania dwóch wartości średnich. Często jednak zachodzi potrzeba porównywania większej liczby średnich

Bardziej szczegółowo

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej 7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej Definicja 1 n-elementowa losowa próba prosta nazywamy ciag n niezależnych zmiennych losowych o jednakowych rozkładach

Bardziej szczegółowo

Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami

Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami Załącznik nr 1 do raportu końcowego z wykonania pracy badawczej pt. Handel zagraniczny w województwach (NTS2) realizowanej przez Centrum Badań i Edukacji Statystycznej z siedzibą w Jachrance na podstawie

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1 Zadanie 1 a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1 b) W naszym przypadku populacja są inżynierowie w Tajlandii. Czy można jednak przypuszczać, że na zarobki kobiet-inżynierów

Bardziej szczegółowo

Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna

Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna Badanie współzależności zmiennych Uwzględniając ilość zmiennych otrzymamy 4 odmiany zależności: Zmienna zależna jednowymiarowa oraz jedna

Bardziej szczegółowo

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU 1.1.1 Metody ilościowe w zarządzaniu I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: RiAF_PS5 Wydział Zamiejscowy

Bardziej szczegółowo

Analiza korespondencji

Analiza korespondencji Analiza korespondencji Kiedy stosujemy? 2 W wielu badaniach mamy do czynienia ze zmiennymi jakościowymi (nominalne i porządkowe) typu np.: płeć, wykształcenie, status palenia. Punktem wyjścia do analizy

Bardziej szczegółowo

Ć w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1

Ć w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1 Ć w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1 Zadanie 1. Tworzenie wykresów zmiennych jakościowych wyrażonych w skali nominalnej i porządkowej. Utworzyć wykres

Bardziej szczegółowo

1.INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane

1.INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane Kod przedmiotu:. Pozycja planu: B.1., B.1a 1.INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane Nazwa przedmiotu Metody badań na zwierzętach Kierunek studiów Poziom studiów Profil studiów Forma studiów Specjalność

Bardziej szczegółowo

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona Badanie zależności między cechami Obserwujemy dwie cechy: X oraz Y Obiekt (X, Y ) H 0 : Cechy X oraz Y są niezależne Próba: (X 1, Y 1 ),..., (X n, Y n ) Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności

Bardziej szczegółowo

Grupa robocza jako narzędzie pracy w obszarze przeciwdziałania przemocy postawy, kompetencje i oczekiwania.

Grupa robocza jako narzędzie pracy w obszarze przeciwdziałania przemocy postawy, kompetencje i oczekiwania. XVII konferencja Przeciw Przemocy w Rodzinie Kraków, 5-7 czerwca 2013 r. Grupa robocza jako narzędzie pracy w obszarze przeciwdziałania przemocy postawy, kompetencje i oczekiwania. Prezentacja najważniejszych

Bardziej szczegółowo

Projekt realizowany przy wsparciu finansowym Komisji Europejskiej w ramach programu Uczenie się przez całe życie

Projekt realizowany przy wsparciu finansowym Komisji Europejskiej w ramach programu Uczenie się przez całe życie finansowym Komisji Europejskiej w ramach programu Uczenie się przez całe 1. Forma brytyjskiej edukacji w przeszłości 2. Dziś systemem brytyjskiej edukacji zarządza państwo 3. Niektóre zmiany w systemie

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA

WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA WSPOMAGANIE ANALIZY DANYCH ZA POMOCĄ NARZĘDZI STATISTICA Janusz Wątroba i Grzegorz Harańczyk, StatSoft Polska Sp. z o.o. Zakres zastosowań analizy danych w różnych dziedzinach działalności biznesowej i

Bardziej szczegółowo

Rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady zmiennych losowych Rozkłady zmiennych losowych Wprowadzenie Badamy pewną zbiorowość czyli populację pod względem występowania jakiejś cechy. Pobieramy próbę i na podstawie tej próby wyznaczamy pewne charakterystyki. Jeśli

Bardziej szczegółowo

ASPIRACJE ZAWODOWE LUBELSKICH MATURZYSTÓW

ASPIRACJE ZAWODOWE LUBELSKICH MATURZYSTÓW Pracownia Badań i Ewaluacji Sp. z o.o. ASPIRACJE ZAWODOWE LUBELSKICH MATURZYSTÓW Badania sondażowe 2014-05-28 Zawartość Metodologia badań... 3 Charakterystyka grupy badawczej... 4 Preferowane kierunki

Bardziej szczegółowo

Regresja wielokrotna. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

Regresja wielokrotna. PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Regresja wielokrotna Model dla zależności liniowej: Y=a+b 1 X 1 +b 2 X 2 +...+b n X n Cząstkowe współczynniki regresji wielokrotnej: b 1,..., b n Zmienne niezależne (przyczynowe): X 1,..., X n Zmienna

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SPRAWDZIANU SZÓSTOKLASISTY

ANALIZA SPRAWDZIANU SZÓSTOKLASISTY ANALIZA SPRAWDZIANU SZÓSTOKLASISTY Zespół Szkolno - Przedszkolny im. Feliksa Michalskiego Miejska Szkoła Podstawowa nr 3 w Knurowie W klasie VI przeprowadzono sprawdzian, który pisało 19 uczniów. Uczniowie

Bardziej szczegółowo

Materiał dla studentów

Materiał dla studentów Materiał dla studentów Metoda zmiennych instrumentalnych Nazwa przedmiotu: metody ekonometryczne, ekonometria stosowana Kierunek studiów: Metody Ilościowe w ekonomii i systemy informacyjne Studia I stopnia/studia

Bardziej szczegółowo

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych 3.1. Estymacja parametrów i ocena dopasowania modeli z jedną zmienną 23. Właściciel komisu w celu zbadania

Bardziej szczegółowo

Test lewostronny dla hipotezy zerowej:

Test lewostronny dla hipotezy zerowej: Poznajemy testowanie hipotez statystycznych w środowisku R Zajęcia z dnia 11 maja 2011 roku Najpierw teoria TESTY ISTOTNOŚCI WARTOŚCI ŚREDNIEJ W POPULACJI GENERALNEJ gdy znana jest wariancja!!! Test prawostronny

Bardziej szczegółowo

Edukacyjna wartość dodana: Czy nasza szkoła dobrze uczy?

Edukacyjna wartość dodana: Czy nasza szkoła dobrze uczy? Edukacyjna wartość dodana: Czy nasza szkoła dobrze uczy? rok szkolny 2014/2015 Metoda EWD to zestaw technik statystycznych pozwalających określić wkład szkoły w wyniki nauczania. Wyniki egzaminacyjne uczniów

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA Statistics. Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki

STATYSTYKA Statistics. Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/13 STATYSTYKA

Bardziej szczegółowo

Raport dla X Liceum Ogólnokształcącego im. Królowej Jadwigi w Warszawie

Raport dla X Liceum Ogólnokształcącego im. Królowej Jadwigi w Warszawie ANALIZA PREFERENCJI ABSOLWENTÓW MAZOWIECKICH SZKÓŁ ŚREDNICH Raport dla X Liceum Ogólnokształcącego im. Królowej Jadwigi w Warszawie Studenckie Koło Naukowe Metod Ilościowych Warszawa, 2012 r. Opis badania

Bardziej szczegółowo

Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny?

Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny? Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny? Gdy: badana cecha jest mierzalna (tzn. posiada rozkład ciągły); badana cecha posiada rozkład normalny; dysponujemy pojedynczym wynikiem;

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna Test χ 2. Wrocław, 18.03.2016r

Statystyka matematyczna Test χ 2. Wrocław, 18.03.2016r Statystyka matematyczna Test χ 2 Wrocław, 18.03.2016r Zakres stosowalności Testowanie zgodności Testowanie niezależności Test McNemara Test ilorazu szans Copyright 2014, Joanna Szyda ZAKRES STOSOWALNOŚCI

Bardziej szczegółowo

RAPORT z przeprowadzenia studenckiej ankiety oceny zajęć dydaktycznych Kierunek pedagogika

RAPORT z przeprowadzenia studenckiej ankiety oceny zajęć dydaktycznych Kierunek pedagogika RAPORT z przeprowadzenia studenckiej ankiety oceny zajęć dydaktycznych Kierunek pedagogika studia pierwszego i drugiego stopnia rok akademicki 3/4 Z końcem zajęć w roku akademickim 3/4 na kierunku pedagogika

Bardziej szczegółowo

Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród studentów w Polsce

Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród studentów w Polsce Analiza ankiet badawczych przeprowadzonych wśród studentów w Polsce Szczecin, wrzesień 2012 Spis treści 1 Wprowadzenie... 3 2 Opis badania... 3 2.1 Przedmiot badania... 3 2.2 Cele badania... 3 2.3 Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Gimnastyka artystyczna

Gimnastyka artystyczna Gimnastyka artystyczna Zbadano losową próbę N=40 dziewcząt i chłopców z klas o profilu ogólnym i sportowym pod kątem ich ogólnej sprawności fizycznej ocenianej na skali Hirscha (od 0 do 20 pkt.), gdzie

Bardziej szczegółowo

CZEGO POLACY CHCĄ SIĘ NAUCZYĆ?

CZEGO POLACY CHCĄ SIĘ NAUCZYĆ? CZEGO POLACY CHCĄ SIĘ NAUCZYĆ? Warszawa, październik 2000 Największym zainteresowaniem Polaków cieszą się trzy rodzaje kursów postawieni wobec możliwości skorzystania z jednego szkolenia badani najczęściej

Bardziej szczegółowo

Ocena potrzeb szkoleniowych oraz wiedzy lekarzy i lekarzy dentystów w zakresie kompetencji miękkich oraz organizacji systemu ochrony zdrowia

Ocena potrzeb szkoleniowych oraz wiedzy lekarzy i lekarzy dentystów w zakresie kompetencji miękkich oraz organizacji systemu ochrony zdrowia Ocena potrzeb szkoleniowych oraz wiedzy lekarzy i lekarzy dentystów w zakresie kompetencji miękkich oraz organizacji systemu ochrony zdrowia Raport z badania ilościowego realizowanego wśród lekarzy i lekarzy

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS

KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Załącznik nr 5b do Uchwały nr 21/2013 Senatu KARTA PRZEDMIOTU / SYLABUS Wydział Nauk o Zdrowiu Kierunek Profil kształcenia Nazwa jednostki realizującej moduł/przedmiot: Kontakt (tel./email): Osoba odpowiedzialna

Bardziej szczegółowo

I CYKL BADAWCZY KAPITAŁ INTELEKTUALNY LUBELSZCZYZNY 2010-2013 W KONTEKŚCIE ANALIZ STATYSTYCZNYCH

I CYKL BADAWCZY KAPITAŁ INTELEKTUALNY LUBELSZCZYZNY 2010-2013 W KONTEKŚCIE ANALIZ STATYSTYCZNYCH PROJEKT SYSTEMOWY KAPITAŁ INTELEKTUALNY LUBELSZCZYZNY 2010-2013 I CYKL BADAWCZY KAPITAŁ INTELEKTUALNY LUBELSZCZYZNY 2010-2013 W KONTEKŚCIE ANALIZ STATYSTYCZNYCH Część pierwsza Badanie maturzystów Ekspertyza

Bardziej szczegółowo

Ścieżki dostępu do STATISTICA

Ścieżki dostępu do STATISTICA Ścieżki dostępu do STATISTICA Spis treści Sprawdzanie zgodności z rozkładem normalnym test Shapiro-Wilka:... 2 Test t-studenta w modelu zmiennych niezależnych:... 3 Test t-studenta w modelu zmiennych powiązanych...

Bardziej szczegółowo

(x j x)(y j ȳ) r xy =

(x j x)(y j ȳ) r xy = KORELACJA. WSPÓŁCZYNNIKI KORELACJI Gdy w badaniu mamy kilka cech, często interesujemy się stopniem powiązania tych cech między sobą. Pod słowem korelacja rozumiemy współzależność. Mówimy np. o korelacji

Bardziej szczegółowo

Które analizy w kalkulatorze możesz wykonać, by odpowiedzieć na to pytanie?

Które analizy w kalkulatorze możesz wykonać, by odpowiedzieć na to pytanie? Analiza studiów przypadku Gimnazjum ST Gimnazjum ST jest warszawską szkołą, jedną z 7 w swojej dzielnicy. Jest to stosunkowo duża placówka, której mury co roku opuszcza ok. 200 absolwentów. Szkoła ma budynek

Bardziej szczegółowo

Przedmiot: STATYSTYKA STOSOWANA

Przedmiot: STATYSTYKA STOSOWANA Przedmiot: STATYSTYKA STOSOWANA I. Informacje ogólne Jednostka organizacyjna Nazwa przedmiotu Kod przedmiotu Język wykładowy Rodzaj modułu kształcenia (obowiązkowy/fakultatywny) Wydział Rehabilitacji Katedra

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA STOSOWANA DLA STUDENTÓW UCZELNI SPORTOWYCH

STATYSTYKA STOSOWANA DLA STUDENTÓW UCZELNI SPORTOWYCH STATYSTYKA STOSOWANA DLA STUDENTÓW UCZELNI SPORTOWYCH 2 Paweł Cięszczyk Siergiej Boichanka STATYSTYKA STOSOWANA DLA STUDENTÓW UCZELNI SPORTOWYCH Szczecin 2008 3 Recenzent prof. dr hab. Ivan Marchenko Redakcja

Bardziej szczegółowo

ANALIZY WIELOZMIENNOWE

ANALIZY WIELOZMIENNOWE ANALIZY WIELOZMIENNOWE ANALIZA REGRESJI Charakterystyka: Rozszerzenie analizy korelacji o badanie zależności pomiędzy wieloma zmiennymi jednocześnie; Podstawowe zastosowanie (ale przez nas w tym momencie

Bardziej szczegółowo

Biuro Karier. Formularz

Biuro Karier. Formularz Biuro Karier ul. G. Narutowicza 35 96-300 Żyrardów, tel. 730 111 040 fax. (46) 855 46 64 e-mail: badania.bk@cm.edu.pl Szanowni Państwo, Biuro Karier realizuje projekt badawczy Losy zawodowe absolwentów

Bardziej szczegółowo

KOSZALIŃSKA WYŻSZA SZKOŁA NAUK HUMANISTYCZNYCH

KOSZALIŃSKA WYŻSZA SZKOŁA NAUK HUMANISTYCZNYCH KOSZALIŃSKA WYŻSZA SZKOŁA NAUK HUMANISTYCZNYCH LOSY ZAWODOWE ABSOLWENTÓW KWSNH STUDIA I STOPNIA ROCZNIK 2012 RAPORT Z BADAŃ Andrzej MICHALSKI, Tomasz BLAR Jarosław STANILEWICZ. AKADEMICKIE BIURO KARIER

Bardziej szczegółowo

... Które analizy w kalkulatorze możesz wykonać, by odpowiedzieć na to pytanie?

... Które analizy w kalkulatorze możesz wykonać, by odpowiedzieć na to pytanie? Analiza studiów przypadku Gimnazjum J Gimnazjum J jest zlokalizowane w dużym mieście na prawach powiatu (powyżej 500 tys. mieszkańców). Jest to jedna z ponad 70 szkół gimnazjalnych w tym mieście i ponad

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -

Bardziej szczegółowo

Nauczyciele języków obcych w roku szkolnym 2010/2011

Nauczyciele języków obcych w roku szkolnym 2010/2011 Nauczyciele języków obcych w roku szkolnym 2010/2011 Dane statystyczne zebrała Jadwiga Zarębska Opracowanie raportu: Zespół Wydziału Informacji i Promocji ORE SPIS TREŚCI UWAGI OGÓLNE... 3 ROZDZIAŁ 1.

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem

Bardziej szczegółowo