Psychometria. Psychometria. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? Co wyniki testu mówią nam o samym teście?
|
|
- Aniela Osińska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Psychometria Co wyniki mówią nam o samym teście? C. Właściwości sychometryczne ozycji testowych. W7 dr Łukasz Michalczyk związkie ozycji testowych z testem ojmowanym jako całość Test jako narzędzie obejmuje szereg ozycji testowych (lub zadań) omiar ilościowy diagnoza to efekt koicydencji zachowań minimalizacja błędu (losowego) rozkład wyników z jedną ozycją testową Psychometria Co wyniki mówią nam o samym teście? C. Właściwości sychometryczne ozycji testowych. 1 0,75 0,5 0,25 W7 dr Łukasz Michalczyk 0 0 1
2 rozkład wyników z dwoma ozycjami testowymi rozkład normalmy wyników z wielu ozycji testowych 1 0,75 0,5 0, rozkład wyników z 10 ozycjami testowymi związkie ozycji testowych z testem ojmowanym jako całość Test jako narzędzie obejmuje szereg ozycji testowych (lub zadań) omiar ilościowy diagnoza to efekt koicydencji zachowań minimalizacja błędu (losowego)
3 związkie ozycji testowych z testem ojmowanym jako całość średnia wyników ozycji jest równa średniej ozycji. związkie ozycji testowych z testem ojmowanym jako całość wariancja jest sumą wariancji ozycji testowych oraz ich odwojonych kowariancji wsółwystęowanie zachowań jako wskaźnik cechy związkie ozycji testowych z testem ojmowanym jako całość Jak wielki jest związek omiędzy wynikiem otrzymanym (X) a wynikiem rawdziwym (T)? TEN SLAJD JUŻ wsółczynnik ZNAMY determinacji Tabela 1. Test z losowymi odowiedziami (6 ozycji, 14 ob.). Tabela 2. Dane z badania skalą E z EPQ-R(24) (6 ozycji, 14 o.b.). rtt= rtt <0,1> Wariancja wyniku rawdziwego Wariancja błędu wskaźnik rzetelności test 1 test / (20+10) = 0,67 60 / (60+10) = 0,86 Wniosek: Im bardziej heterogeniczna jest badana cecha (większa zmienność) tym łatwiej uzyskać rzetelny test
4 związkie ozycji testowych z testem ojmowanym jako całość średnia wyników ozycji jest równa średniej ozycji. wariancja jest sumą wariancji ozycji testowych oraz ich odwojonych kowariancji a) nie ma sensu dodawać ozycji testowej o zerowej wariancji bo wydłuża test a różnice omiędzy wynikami testowymi ozostają takie same b) warto dodawać ozycje testowe o niezerowej wariancji bo zwiększają znacząco wariancję całkowitą. Ale tylko wtedy gdy interkorelacje z innymi ozycjami są dodatnie. Własności ozycji testowych decydują o rzetelności i trafności całego brak recyzji lub skomlikowana forma językowa dobra, ale mierzy coś soza zakresu założeń konstruktu Właności ozycji testowych decydują o rzetelności i trafności całego Definicja: ozycja testowa to sformalizowany składnik danej cechy sychicznej.
5 Definicja: ozycja testowa to zdanie oisujące (lub wyzwalające) określone zachowanie oraz skala rejestrująca to zachowanie. Własności ozycji testowych decydują o rzetelności i trafności całego 1. rozkład wyników ozycji testowej ( modelowy to rozkład normalny) korelacja omiędzy ozycjami - decyduje o kurtozie rozkładu średnie ozycje - decydują o jego skośności 2. trudność ozycji testowej 3.moc dyskryminacyjna (różnicująca osoby) ozycji testowej Własności ozycji testowych decydują o rzetelności i trafności całego rozkład wyników 1. rozkład wyników ozycji testowej ( modelowy to rozkład normalny) korelacja omiędzy ozycjami - decyduje o kurtozie rozkładu średnie ozycje - decydują o jego skośności 2. trudność ozycji testowej 3.moc dyskryminacyjna (różnicująca osoby) ozycji testowej
6 rozkład wyników rozkład wyników letokurtyczny lewoskośny rozkład wyników rozkład wyników latokurtyczny rawoskośny
7 rozkład wyników rozkład normalny ozycji testowych jak go uzyskać? ozycje o zróżnicowanej trudności (ale równomiernej na kontinuum trudności) Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 osoba osoba osoba osoba osoba suma odowiedzi orawnych Trudność () 1 0,8 0,6 0,4 0,2 Wzór odowiedzi ZGODNY z modelem Guttmana rozkład normalny ozycji testowych jak go uzyskać? ozycje o zróżnicowanej trudności (ale równomiernej na kontinuum trudności) rozkład normalny ozycji testowych jak go uzyskać? Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 osoba osoba osoba osoba osoba suma odowiedzi orawnych Trudność () 1 0,8 0,6 0,4 0,4 Wzór odowiedzi NIEZGODNY z modelem Guttmana
8 rozkład normalny ozycji testowych jak go uzyskać? ozycje o zróżnicowanej trudności (ale równomiernej na kontinuum trudności) Własności ozycji testowych decydują o rzetelności i trafności całego 1. rozkład wyników ozycji testowej ( modelowy to rozkład normalny) korelacja omiędzy ozycjami - decyduje o kurtozie rozkładu średnie ozycje - decydują o jego skośności 2. trudność ozycji testowej 3. moc dyskryminacyjna (różnicująca osoby) ozycji testowej rozkład normalny ozycji testowych jak go uzyskać? ozycje o zróżnicowanej trudności (ale równomiernej na kontinuum trudności) ozycje o rzeciętnych interkorealcjach trudność ozycji testowej
9 PRZYKŁAD srawdzamy trudność ozycji X rzebadano 30 osób (N=30) jeżeli 24 osoby udzieliły rawidłową odowiedź na ozycję testową X to: Definicja: trudność ozycji testowej to stosunek liczby osób, które udzieliły rawidłowej (zgodnej z kluczem i diagnotycznej) odowiedzi na ytanie, do ogólem rzebadanej liczby osób. Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 Item 6 osoba osoba osoba osoba osoba suma odowiedzi orawnych Trudność () 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 M=0,5 Wzór odowiedzi ZGODNY z modelem Guttmana rozkład wyników rawoskośny Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 Item 6 osoba osoba osoba osoba osoba suma odowiedzi orawnych Trudność () 1 0,8 0,6 0,4 0,4 0,6 Wzór odowiedzi NIEZGODNY z modelem Guttmana M= 0,63
10 wariancja ozycji testowej trudność ozycji testowej Własności ozycji testowych decydują o rzetelności i trafności całego 1. rozkład wyników ozycji testowej ( modelowy to rozkład normalny) korelacja omiędzy ozycjami - decyduje o kurtozie rozkładu średnie ozycje - decydują o jego skośności 2. trudność ozycji testowej 3. moc dyskryminacyjna (różnicująca osoby) ozycji testowej Problem zgadywania odowiedzi Własności ozycji testowych decydują o rzetelności i trafności całego R liczba rawidłowo rozwiązanych zadań orawiona ze względu na zgadywanie t liczba orawnych odowiedzi F liczba błędnych odowiedzi m liczba możliwych alternatyw odowiedzi 1. rozkład wyników ozycji testowej ( modelowy to rozkład normalny) korelacja omiędzy ozycjami - decyduje o kurtozie rozkładu średnie ozycje - decydują o jego skośności 2. trudność ozycji testowej 3. moc dyskryminacyjna (różnicująca osoby) ozycji testowej
11 moc dyskryminacyjna wskaźnik dyskryminacji dla ozycji dwukategorialnej moc dyskryminacyjna w jakim stoniu ytanie/zadanie różnicuje daną oulację, ze względu na mierzoną cechę U l skorygowany wsółczynnik korelacji ozycja - skala Grua osób o najwyższych Grua osób o najniższych moc dyskryminacyjna wskaźnik dyskryminacji dla ozycji dwukategorialnej moc dyskryminacyjna wskaźnik dyskryminacji dla ozycji dwukategorialnej ozycja X ozycja X U l U l Grua osób o najwyższych Grua osób o najniższych PRZYKŁAD: 5 na 10 osób w każdej gruie odowiedziało rawidłowo, czyli U=0,5 i l=0,5, więc D = 0. Grua osób o najwyższych Grua osób o najniższych
12 moc dyskryminacyjna wskaźnik dyskryminacji dla ozycji dwukategorialnej Kuder, Richardson (2005) Zgodność wewnętrzna TEN SLAJD JUŻ ZNAMY K= liczba itemów w teście = rocent orawnych odowiedzi q= 1- (rocent błędnych odowiedzi) Sx 2 = wariancja wyników U l Grua osób o najwyższych Grua osób o najniższych ytanie 1 ytanie używany w rzyadku dwukategorialnych formatów odowiedzi (tak/nie) moc dyskryminacyjna skorygowany wsółczynnik korelacji ozycja - skala to korelacja omiędzy ozycją a skalą Zgodność wewnętrzna Wsółczynnik alfa Cronbacha (2005) K= liczba itemów w teście Si 2 =wariancja odowiedzi i-tego itemu SX 2 = wariancja wyników ITEM Trudność Wariancja Moc dyskryminacyjna Rzetelność o usunięciu itemu TEN SLAJD JUŻ ZNAMY używany w rzyadku różnych formatów odowiedzi
13 moc dyskryminacyjna w jakim stoniu ytanie/zadanie różnicuje daną oulację, ze względu na mierzoną cechę to korelacja omiędzy ozycją a skalą ITEM Trudność Wariancja Moc dyskryminacyjna Rzetelność o usunięciu itemu
Psychometria PLAN NAJBLIŻSZYCH WYKŁADÓW. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? A. Rzetelność pomiaru testem. TEN SLAJD JUŻ ZNAMY
definicja rzetelności błąd pomiaru: systematyczny i losowy Psychometria Co wyniki testu mówią nam o samym teście? A. Rzetelność pomiaru testem. rozkład X + błąd losowy rozkład X rozkład X + błąd systematyczny
Bardziej szczegółowo10. Podstawowe wskaźniki psychometryczne
10. Podstawowe wskaźniki psychometryczne q analiza własności pozycji testowych q metody szacowania mocy dyskryminacyjnej q stronniczość pozycji testowych q własności pozycji testowych a kształt rozkładu
Bardziej szczegółowoRodzaje testów. Testy. istnieje odpowiedź prawidłowa. autoekspresja brak odpowiedzi prawidłowej ZGADYWANIE TRAFNOŚĆ SAMOOPISU
Rodzaje testów Testy wiedza umiejętności zdolności właściwości poznawcze właściwości afektywne uczucia postawy osobowość emocje wierzenia istnieje odpowiedź prawidłowa autoekspresja brak odpowiedzi prawidłowej
Bardziej szczegółowoZajęcia 1. Rzetelność
Wzory Psychometria Zajęcia 1. Rzetelność 1950 Guliksen, za Spearmanem (1910) przyjmuje, że: t = T + e t wynik otrzymany T wynik prawdziwy pozycja danej osoby na kontinuum cechy (zdolności); przysługuje
Bardziej szczegółowoPsychometria. klasyczna teoria rzetelności testu. trafność. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? B. Trafność pomiaru testem.
Psychometria Co wyniki testu mówią nam o samym teście? B. Trafność pomiaru testem. klasyczna teoria rzetelności testu W6 dr Łukasz Michalczyk Trafność czy udało się zmierzyć to, co zamierzaliśmy zmierzyć
Bardziej szczegółowoKognitywistyka II r. Analiza zadań. Rodzaje testów. Teorie inteligencji i sposoby jej pomiaru (3) Testy. istnieje odpowiedź prawidłowa
Kognitywistyka II r Teorie inteligencji i sposoby jej pomiaru (3) Analiza zadań Rodzaje testów Testy wiedza umiejętności zdolności właściwości poznawcze właściwości afektywne uczucia postawy osobowość
Bardziej szczegółowoRzetelność ma dwa aspekty: konsystencja (precyzja pomiaru) stabilność pomiaru (powtarzalność wyników)
6. RZETELNOŚĆ TESTU Metody szacowania rzetelności Rodzaje testu a wybór metody szacowania rzetelności Czynniki wpływające na rzetelność pomiaru Kryteria akceptacji rzetelności pomiaru Praktyczne wykorzystanie
Bardziej szczegółowoMiary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 MIARY ZMIENNOŚCI (inaczej: rozproszenia, rozrzutu, zróżnicowania, dyspersji) informuja o zróżnicowaniu jednostek zbiorowości
Bardziej szczegółowoANALIZA JAKOŚCIOWA I ILOŚCIOWA TESTÓW SZKOLNYCH MATERIAŁ SZKOLENIOWY
ANALIZA JAKOŚCIOWA I ILOŚCIOWA TESTÓW SZKOLNYCH MATERIAŁ SZKOLENIOWY Instrukcja przeprowadzania analiz badań edukacyjnych i sporządzania raportów po badaniach. Cele prowadzenia analiz jakościowych i ilościowych
Bardziej szczegółowoLiczba zadań a rzetelność testu na przykładzie testów biegłości językowej z języka angielskiego
Ewaluacja biegłości językowej Od pomiaru do sztuki pomiaru Liczba zadań a rzetelność testu na przykładzie testów biegłości językowej z języka angielskiego Tomasz Żółtak Instytut Badań Edukacyjnych oraz
Bardziej szczegółowoPsychometria Test jako narzędzie diagnozy psychologicznej. Podstawowe pojęcia. W 3
Psychometria Test jako narzędzie diagnozy psychologicznej. Podstawowe pojęcia. W 3 dr Łukasz Michalczyk 1 Test Psychologiczny to narzędzie przeznaczone do pomiaru cech, stanów psychicznych lub postaw.
Bardziej szczegółowo1. TESTY PSYCHOLOGICZNE
1. TESTY PSYCHOLOGICZNE 1. pojęcie testu psychologicznego 2. zastosowanie 3. podstawowe wymogi (standaryzacja, obiektywność, rzetelność, trafność, normalizacja) 4. cecha psychologiczna w ujęciu psychologicznym
Bardziej szczegółowoKORELACJE 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 szczegółowo5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Bardziej szczegółowoPróba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Bardziej szczegółowoPrzykład 2. Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku
Przykład 2 Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku Sondaż sieciowy analiza wyników badania sondażowego dotyczącego motywacji w drodze do sukcesu Cel badania: uzyskanie
Bardziej szczegółowo1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
Bardziej szczegółowo15. PODSUMOWANIE ZAJĘĆ
15. PODSUMOWANIE ZAJĘĆ Efekty kształcenia: wiedza, umiejętności, kompetencje społeczne Przedmiotowe efekty kształcenia Pytania i zagadnienia egzaminacyjne EFEKTY KSZTAŁCENIA WIEDZA Wykazuje się gruntowną
Bardziej szczegółowoćwiczenia 30 zaliczenie z oceną
Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Krzysztof Fronczyk Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Stacjonarne
Bardziej szczegółowoKlasyczny model rzetelności H. Gulliksen (1950) X = T +E
Klasyczny model rzetelności H. Gulliksen (1950) gdzie: X = wynik obserwowany T = wynik prawdziwy E = błąd pomiaru X = T +E Założenia: (1) M E = 0 (założenie o nieobciążoności narzędzia pomiarowego) ()
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoIdea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
Bardziej szczegółowoStatystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14
Statystyka #6 Analiza wariancji Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2015/2016 1 / 14 Analiza wariancji 2 / 14 Analiza wariancji Analiza wariancji jest techniką badania wyników,
Bardziej szczegółowo08. Normalizacja wyników testu
08. Normalizacja wyników testu q Pojęcie normy q Rodzaje norm q Znormalizowana skala ciągła ( z ) q Znormalizowane skale skokowe q Kryteria wyboru właściwej skali standardowej vpojęcie normy Norma -wzór,
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na
Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które
Bardziej szczegółowoKorelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Współczynnik korelacji opisuje siłę i kierunek związku. Jest miarą symetryczną. Im wyższa korelacja tym lepiej potrafimy
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Bardziej szczegółowoPoczątki. Items Response Theory (IRT) [Teoria Odpowiedzi na Zadania Testowe] Lata 50 XX wieku równolegle wymyślili: psychometra Frederic M.
PAZUR 205 Items Response Theory (IRT) [Teoria Odpowiedzi na Zadania Testowe] dr Paweł Kleka Instytut Psychologii UAM 205.04.24 Początki Lata 50 XX wieku równolegle wymyślili: psychometra Frederic M. Lord
Bardziej szczegółowoKolejna z analiz wielozmiennowych Jej celem jest eksploracja danych, poszukiwanie pewnych struktur, które mogą utworzyć wskaźniki
Analiza czynnikowa Kolejna z analiz wielozmiennowych Jej celem jest eksploracja danych, poszukiwanie pewnych struktur, które mogą utworzyć wskaźniki Budowa wskaźnika Indeks był banalny I miał wady: o Czy
Bardziej szczegółowoPDF 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 szczegółowoPsychometria. zgadywanie. Co testy mówią nam o właściwościach osób badanych? Jak temu zaradzić? Co testy mówią nam o właściwościach osób badanych?
Psychometria W9 dr Łukasz Michalczyk - poprzez instrukcję testową - zachęcanie do zgadywania (by wyrównać tendencje do zgadywania) - zastosowanie statystycznej poprawki na zgadywanie Definicja: zgadywanie
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28
Statystyka Wykład 3 Magdalena Alama-Bućko 6 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca 2017 1 / 28 Szeregi rozdzielcze przedziałowe - kwartyle - przypomnienie Po ustaleniu przedziału, w którym
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoMetodologia badań psychologicznych. Wykład 4 Testy
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Wykład 4 Testy Definicja testu Pierwszy test- James McKeen Cattell w 1890r. (mental test and measurements) test do badania zdolności
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoWażne rozkłady i twierdzenia c.d.
Ważne rozkłady i twierdzenia c.d. Funkcja charakterystyczna rozkładu Wielowymiarowy rozkład normalny Elipsa kowariacji Sploty rozkładów Rozkłady jednostajne Sploty z rozkładem normalnym Pobieranie próby
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA
Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia:
Bardziej szczegółowoTablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Bardziej szczegółowoTrafność egzaminów w kontekście metody EWD
Trafność egzaminów w kontekście metody EWD Aleksandra Jasińska (a.jasinska@ibe.edu.pl) Tomasz Żółtak (t.zoltak@ibe.edu.pl) Instytut Badań Edukacyjnych ul. Górczewska 8 01-180 Warszawa JESIENNA SZKOŁA EWD
Bardziej szczegółowoWykład 3 Hipotezy statystyczne
Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza
Bardziej szczegółowo1. Opis tabelaryczny. 2. Graficzna prezentacja wyników. Do technik statystyki opisowej można zaliczyć:
Wprowadzenie Statystyka opisowa to dział statystyki zajmujący się metodami opisu danych statystycznych (np. środowiskowych) uzyskanych podczas badania statystycznego (np. badań terenowych, laboratoryjnych).
Bardziej szczegółowo-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak
Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia
Bardziej szczegółowoPsychometria. norma (wg Słownika Języka Polskiego) NORMY. Co testy mówią nam o właściwościach osób badanych?
NORMY Psychometria Co testy mówią nam o właściwościach osób badanych? A. Normalizacja wyników testu. ZE WZGLĘDU NA SPOSÓB DEFINIOWANIA GRUP ODNIESIENIA normy ogólnokrajowe normy lokalne ZE WZGLĘDU NA SPOSÓB
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)
PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoZadanie 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 szczegółowoJEDNOCZYNNIKOWA ANOVA
Analizę ANOVA wykorzystujemy do wykrycia różnic pomiędzy średnimi w więcej niż dwóch grupach/więcej niż w dwóch pomiarach JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA porównania jednej zmiennej pomiędzy więcej niż dwoma grupami
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Bardziej szczegółowoMIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Bardziej szczegółowoPorównanie dwóch rozkładów normalnych
Porównanie dwóch rozkładów normalnych Założenia: 1. X 1 N(µ 1, σ 2 1), X 2 N(µ 2, σ 2 2) 2. X 1, X 2 są niezależne Ocena µ 1 µ 2 oraz σ 2 1/σ 2 2. Próby: X 11,..., X 1n1 ; X 21,..., X 2n2 X 1, varx 1,
Bardziej szczegółowoW1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
Bardziej szczegółowoWeryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej,
Szacownie nieznanych wartości parametrów (średniej arytmetycznej, odchylenia standardowego, itd.) w populacji generalnej na postawie wartości tych miar otrzymanych w próbie (punktowa, przedziałowa) Weryfikacja
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej
Bardziej szczegółowoStatystyka. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość statystyczna), jednostka statystyczna, próba. Cechy: ilościowe (mierzalne),
Statystyka zbiór przetworzonych i zsyntetyzowanych danych liczbowych, nauka o ilościowych metodach badania zjawisk masowych, zmienna losowa będąca funkcją próby. Podstawowe pojęcia: populacja (zbiorowość
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Bardziej szczegółowoALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH
1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Regresja liniowa Korelacja Modelowanie Analiza modelu Wnioskowanie Korelacja 3 Korelacja R: charakteryzuje
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;
LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny
Bardziej szczegółowo7. Trafność pomiaru testowego
7. Trafność pomiaru testowego v Pojęcie trafności testu v Rodzaje trafności v Metody szacowania trafności treściowej i kryterialnej v Metody szacowania trafności teoretycznej Przesunięcie akcentu z pojęcia
Bardziej szczegółowoElementy statystyki STA - Wykład 5
STA - Wykład 5 Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza 1 ANOVA 2 Model jednoczynnikowej analizy wariancji Na model jednoczynnikowej analizy wariancji możemy traktować jako uogólnienie
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40
Statystyka Wykład 5 Magdalena Alama-Bućko 26 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca 2018 1 / 40 Uwaga Gdy współczynnik zmienności jest większy niż 70%, czyli V s = s x 100% > 70% (co świadczy
Bardziej szczegółowoOszacowanie i rozkład t
Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie
Bardziej szczegółowoKontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty
Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty Przygotowała: Aleksandra Jasińska (a.jasinska@ibe.edu.pl) wykorzystując materiały Zespołu EWD Czy dobrze uczymy? Metody oceny efektywności nauczania
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoDefinicja testu psychologicznego
Definicja testu psychologicznego Badanie testowe to taka sytuacja, w której osoba badana uczestniczy dobrowolnie, świadoma celu jakim jest jej ocena. Jest to sytuacja tworzona specjalnie dla celów diagnostycznych,
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoR-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 szczegółowoInżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
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 2017/2018 STATYSTYKA
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 4 Inne układy doświadczalne 1) Układ losowanych bloków Stosujemy, gdy podejrzewamy, że może występować systematyczna zmienność między powtórzeniami np. - zmienność
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Neherbecka. Zajęcia 13
Stanisław Cichocki Natalia Neherbecka Zajęcia 13 1 1. Kryteria informacyjne 2. Testowanie autokorelacji 3. Modele dynamiczne: modele o rozłożonych opóźnieniach (DL) modele autoregresyjne o rozłożonych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez statystycznych
Bardziej szczegółowoElementy statystyki wielowymiarowej
Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład Spis treści 1 Elementy statystyki wielowymiarowej 1.1 Kowariancja i współczynnik korelacji 1.2 Macierz kowariancji 1.3 Dwumianowy rozkład normalny 1.4 Analiza składowych
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.
Testowanie hipotez Niech X = (X 1... X n ) będzie próbą losową na przestrzeni X zaś P = {P θ θ Θ} rodziną rozkładów prawdopodobieństwa określonych na przestrzeni próby X. Definicja 1. Hipotezą zerową Θ
Bardziej szczegółowoTrafność czyli określanie obszaru zastosowania testu
Trafność czyli określanie obszaru zastosowania testu Trafność jest to dokładność z jaką test mierzy to, co ma mierzyć Trafność jest to stopień, w jakim test jest w stanie osiągnąć stawiane mu cele Trafność
Bardziej szczegółowoWskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii
Miary asymetrii Miary asymetrii (skośności) określają kierunek rozkładu cech zmiennych w zbiorowości (rozkład może być symetryczny lub asymetryczny lewostronnie lub prawostronnie) oraz stopień odchylenia
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Za pomocą analizy rzetelności skali i wspólczynnika Alfa- Cronbacha ustalić, czy pytania ankiety stanowią jednorodny zbiór.
L a b o r a t o r i u m S P S S S t r o n a 1 W zbiorze Pytania zamieszczono odpowiedzi 25 opiekunów dzieci w wieku 8. lat na następujące pytania 1 : P1. Dziecko nie reaguje na bieżące uwagi opiekuna gdy
Bardziej szczegółowo1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoWeryfikacja 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 szczegółowoZadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012
Bardziej szczegółowoStatystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28
Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych
Bardziej szczegółowoALGORYTMICZNA 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 szczegółowoWielowymiarowa 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 szczegółowoKorelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych
Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki Szczecińskiej
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Wykonano pewien eksperyment skuteczności działania pewnej reklamy na zmianę postawy. Wylosowano 10 osobową próbę studentów, których poproszono o ocenę pewnego produktu,
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych
Statystyka matematyczna. Wykład IV. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 2 3 Definicja 1 Hipoteza statystyczna jest to przypuszczenie dotyczące rozkładu (wielkości parametru lub rodzaju) zmiennej
Bardziej szczegółowoZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x
ZJAZD 4 KORELACJA, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI, ANALIZA REGRESJI Analiza korelacji i regresji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności i związków pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny 2. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 3. Zmienne losowe 4. Populacje i próby danych 5. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 4
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 4 1 1. Własności hiperpłaszczyzny regresji 2. Dobroć dopasowania równania regresji. Współczynnik determinacji R 2 Dekompozycja wariancji zmiennej zależnej Współczynnik
Bardziej szczegółowoAnaliza wariancji - ANOVA
Analiza wariancji - ANOVA Analizę wariancji, często określaną skrótem ANOVA (Analysis of Variance), zawdzięczamy angielskiemu biologowi Ronaldowi A. Fisherowi, który opracował ją w 1925 roku dla rozwiązywania
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)
STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości
Bardziej szczegółowoTesty 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 szczegółowoW rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:
W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych: Zmienne losowe skokowe (dyskretne) przyjmujące co najwyżej przeliczalnie wiele wartości Zmienne losowe ciągłe
Bardziej szczegółowoRóżnicowanie uczniów o tych samych osiągnięciach egzaminacyjnych
Sławomir Sapanowski Okręgowa Komisja Egzaminacyjna w Łodzi Różnicowanie uczniów o tych samych osiągnięciach egzaminacyjnych Wydaje się oczywiste, że wynik 1 wyższy uzyskany na egzaminie jest bardziej wartościowy
Bardziej szczegółowoRegresja 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 szczegółowoStatystyczna 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 szczegółowo1 Estymacja przedziałowa
1 Estymacja przedziałowa 1. PRZEDZIAŁY UFNOŚCI DLA ŚREDNIEJ (a) MODEL I Badana cecha ma rozkład normalny N(µ, σ) o nieznanym parametrze µ i znanym σ. Przedział ufności: [ ( µ x u 1 α ) ( σn ; x + u 1 α
Bardziej szczegółowoDane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.
STATISTICA INSTRUKCJA - 1 I. Wprowadzanie danych Podstawowe / Nowy / Arkusz Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
Temat Testowanie hipotez statystycznych Kody znaków: Ŝółte wyróŝnienie nowe pojęcie pomarańczowy uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia omawiane na zajęciach 1. Idea i pojęcia teorii testowania hipotez
Bardziej szczegółowoKształtowanie kompetencji personalnych i społecznych w szkole zawodowej drogą do sukcesu na rynku pracy
Wyniki cząstkowe testów ex ante z uczniami. We wszystkich pięciu uczestniczących w tym etapie projektu szkołach ponadgimnazjalnych rozpoczęły się zajęcia Innowacyjnego Programu Szkolnego Doradztwa Zawodowego.
Bardziej szczegółowo