Kognitywistyka II r. Analiza zadań. Rodzaje testów. Teorie inteligencji i sposoby jej pomiaru (3) Testy. istnieje odpowiedź prawidłowa
|
|
- Henryk Małek
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 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 emocje wierzenia istnieje odpowiedź prawidłowa autoekspresja brak odpowiedzi prawidłowej ZGADYWANIE TRAFNOŚĆ SAMOOPISU 1
2 Analiza zadań Każdy test jest tak dobry, jak dobre są pozycje testowe wchodzące w jego skład Celem analizy zadań jest określenie parametrów pozycji wchodzących w skład testu Pozycja testowa sformalizowana sytuacja (bodziec), wywołująca zachowania będące wskaźnikiem danej cechy psychologicznej format pozycji skala odpowiedzi klucz oceny odpowiedzi Konstruowanie pozycji testowej wielokategorialnej z jedną opcją do wyboru (na przykładzie testu sprawdzającego poziom wiedzy z matematyki) Rodzaj wiedzy: Rodzaj pozycji testowej: Cechy bodźca Zadanie z treścią wymagające obliczenia iloczynu dwóch ułamków dziesiętnych Każdy z ułamków powinien zawierać jedno lub dwa miejsca po przecinku W żadnym zadaniu nie powinny się dwukrotnie powtórzyć te same liczby umiejętność mnożenia ułamków dziesiętnych obliczanie iloczynów dwóch ułamków dziesiętnych Cechy odpowiedzi Odpowiedzi są podawane w postaci wartości iloczynów, w porządku malejącym lub rosnącym Każde zadanie posiada cztery odpowiedzi do wyboru a) odpowiedź prawidłowa b) dystraktor - błąd wynikający ze z nieprawidłowego określenia miejsca dziesiętnego c) dystraktor - błąd wynikający ze złego ustawienia ("podpisania") ułamków d) dystraktor - błąd wynikający z niezrozumienia treści zadania 2
3 Etapy analizy zadań 1) Ustalenie, czy pozycja testowa jest poprawna rzeczowo, tj. czy da się ją wyprowadzić z teorii mierzonej właściwości psychologicznej 2) Sprawdzenie, czy pozycja testowa jest poprawnie zredagowana, tj. czy nie jest wieloznaczna lub zbyt zawiła 3) Obliczenie statystycznych wskaźników dla poszczególnych pozycji testowych Wskaźnik trudności zadania Wskaźnik trudności jest to stosunek liczby osób odpowiadających poprawnie na daną pozycję testową do liczby wszystkich badanych osób Wskaźnik trudności zadania T n n i = = p gdzie: T = współczynnik trudności n i = liczba osób, które odpowiedziały poprawnie na i-tą pozycję testową n = ogólna liczba badanych osób p i = proporcja osób odpowiadających poprawnie na i-tą pozycję testową i 3
4 Wariancja pozycji testowej δ = p q 2 i i i gdzie: p i = proporcja osób odpowiadających poprawnie na i-tą pozycję testową q i = proporcja osób odpowiadających niepoprawnie na i-tą pozycję testową Optymalna wartość współczynnika trudności Jeżeli naszym celem jest różnicowanie badanych osób na całym kontinuum zmienności cechy to dobrą pozycją testową jest taka pozycja, która gwarantuje nam to zróżnicowanie. A dana pozycja różnicuje tym lepiej, im bardziej jej wskaźnik trudności zbliża się do 50%. Dlatego też optymalne pod względem trudności są takie pozycje testowe, których trudność oscyluje wokół tej wartości. Optymalna wartość współczynnika trudności Taka prosta reguła decyzyjna może być stosowana pod jednym wszakże warunkiem, a mianowicie, że pozycje testowe nie pozostają ze sobą w żadnym związku. Gdy pozycje testowe korelują ze sobą zaleca się, aby posiadały one zróżnicowaną trudność (od najłatwiejszych do najtrudniejszych) i zróżnicowanie to powinno być tym większe, im większa jest korelacja pomiędzy pozycjami. Pozycje testowe należy dobrać tak, by średnia trudność całego testu oscylowała wokół 50% 4
5 Polska adaptacja testu słownikowego z baterii WAIS-R Lp Treść p% 1 nieprzyjaciel 94,4 2 astronomia 79,1 3 opał 74,5 4 rok 73,2 5 chleb 73,1 6 proszek 70,0 7 zarezerwować 69,6 8 konserwować 68,4 9 szereg 68,2 Polska adaptacja testu słownikowego z baterii WAIS-R 10 pomidor 66,6 11 adapter 66,3 12 cierń 63,8 13 wieczny 62,6 14 mandarynka 61,9 15 tuczyć 60,7 16 oślepiać 60,2 17 sen 59,2 18 oduczyć 57,9 19 przezwyciężyć 56,9 20 zainstalować 55,6 Polska adaptacja testu słownikowego z baterii WAIS-R 21 odkrywać 55,0 22 pobiec 54,6 23 neon 51,1 24 meteor 49,7 25 wyjściowy 47,4 26 utrzeć 45,9 27 pchać 44,8 28 blokada 40,9 29 parlament 35,2 30 dyspensa 32,0 31 monitować 29,6 32 powłóczyście 28,6 33 winieta 09,3 34 apokryf 06,4 35 eschatologia 05,1 p% = 53, 65 5
6 Poprawka na zgadywanie Im większa jest liczba pozycji testowych, na które osoba badana odpowiedziała błędnie, tym większe prawdopodobieństwo, że część jej odpowiedzi prawidłowych jest efektem zgadywania Poprawka na zgadywanie Założenia: Osoba badana albo zna odpowiedź (udziela wtedy odpowiedzi prawidłowej), albo jej nie zna a) jeżeli nie zna odpowiedzi, to zgaduje b) wszystkie odpowiedzi nieprawidłowe są efektem zgadywania, bo osoba badana nie wie, jaka jest odpowiedź prawidłowa Poprawka na zgadywanie Prawdopodobieństwo udzielenia odpowiedzi prawidłowej (przy założeniu braku wiedzy i jednakowej atrakcyjności wszystkich k opcji) wynosi: 1 k 6
7 Poprawka na zgadywanie Prawdopodobieństwo udzielenia odpowiedzi nieprawidłowej wynosi zaś: 1 k 1 1 = k k Poprawka na zgadywanie Możemy oszacować liczbę pozycji testowych, na które osoba badana odpowiedziała zgadując (n g ) następująco (n w = liczba odpowiedzi nieprawidłowych): n g = k n k-1 w n w = n g k 1 k Poprawka na zgadywanie k n"true" = n ng = n nw k 1 k = n nw + nw nw k 1 k k = n nw nw = n nw nw k 1 k 1 1 = nr nw k 1 1 = RIGTS WRONG k 1 7
8 Poprawka na zgadywanie w przypadku pozycji zamkniętych (dwu i więcej kategorialnych) W nt = R k 1 gdzie: n t = liczba osób, które rzeczywiście znały odpowiedź R = liczba osób, które odpowiedziałyprawidłowo W = liczba osób, które odpowiedziałynieprawidłowo k = liczba dostępnych kategorii odpowiedzi Trudność pozycji testowej przy założeniu maksymalnej wariancji i z uwzględnieniem poprawki na zgadywanie Tp = po + q o /k Maksymalna wariancja, gdy p o = 0,50 T = 05, + 05, /k p Rozkład wartości T i Tp dla pozycji posiadających różną liczbę kategorii odpowiedzi Liczba kategorii 2 kategorie 3 kategorie 4 kategorie Proporcja osób odpowiadających poprawnie Proporcja osób zgadujących odpowiedź 0.50/2= /3= /4=0.125 T p 0.50+(0.50/2)= (0.50/3)= (0.50/4)=0.62 Wartości T p podane przez Lorda
9 Współczynnik mocy dyskryminacyjnej Współczynnik mocy dyskryminacyjnej jest to stopień, w jakim dana pozycja testowa różnicuje badaną populację. - pozycja testowa o dodatniej mocy różnicującej jest częściej rozwiązywana przez badanych o wysokich wynikach testowania, a więc różnicuje badanych w zgodzie z innymi pozycjami testu i zwiększa wariancję wyników testowania. - pozycja testowa o ujemnej mocy różnicującej jest częściej rozwiązywana przez badanych o niskich wynikach testowania, a więc różnicuje badanych przeciwnie niż inne pozycje testu i zmniejsza wariancję wyników testowania. Związek między wynikiem pozycji testowej a ogólnym wynikiem w teście korelacja dodatnia korelacja ujemna wynik pozycji testowej wynik pozycji testowej X i ogólny wynik w teście X i ogólny wynik w teście odpowiedź diagnostyczna zwiększa ogólny wynik w teście odpowiedź diagnostyczna zmniejsza ogólny wynik w teście Moc dyskryminacyjna współczynniki korelacyjne Współczynnik korelacji dwuseryjnej Założenia: (1) ogólny wynik w teście jest zmienną ciągłą, posiadającą rozkład normalny (2) wynik i-tej pozycji testowej jest zmienną ciągłą r bi X = X p S y p x 9
10 Oznaczenia X p średni wynik ogólny w teście, w grupie osób, które odpowiedziały diagnostycznie na daną pozycję testową X średni wynik ogólny w teście dla całej badanej grupy p proporcja odpowiedzi diagnostycznych dla danej pozycji testowej y rzędna rozkładu normalnego w punkcie przecięcia między proporcjami p i q S x odchylenie standardowe ogólnych wyników w teście Moc dyskryminacyjna współczynniki korelacyjne Współczynnik korelacji punktowo-dwuseryjnej Założenia: (1) ogólny wynik w teście jest zmienną ciągłą, posiadającą rozkład normalny (2) wynik i-tej pozycji testowej jest zmienną dyskretną (dychotomiczną) r pbi X p X p = S q x Oznaczenia X p średni wynik ogólny w teście, w grupie osób, które odpowiedziały diagnostycznie na daną pozycję testową X średni wynik ogólny w teście dla całej badanej grupy p proporcja odpowiedzi diagnostycznych dla danej pozycji testowej q proporcja odpowiedzi niediagnostycznych dla danej pozycji testowej S x odchylenie standardowe ogólnych wyników w teście 10
11 Moc dyskryminacyjna współczynniki korelacyjne Współczynnik korelacji punktowo-czteropolowej brak założeń co do kształtu rozkładu zmiennych φ = p 2 u p pq l Oznaczenia p u proporcja odpowiedzi diagnostycznych dla danej pozycji testowej w górnej grupie osób badanych p l proporcja odpowiedzi diagnostycznych dla danej pozycji testowej w dolnej grupie osób badanych p proporcja odpowiedzi diagnostycznych dla danej pozycji testowej w całej grupie osób badanych q proporcja odpowiedzi niediagnostycznych dla danej pozycji testowej w całej grupie osób badanych Zagadnienia specjalne wynik danej pozycji jest elementem ogólnego wyniku w teście wynik danej pozycji nie jest elementem ogólnego wyniku w teście r it r it t = t =
12 Zagadnienia specjalne Jeżeli korelujemy wynik ogólny z wynikiem pozycji, będącym częścią tego wyniku ogólnego to wielkość r it wykazuje tendencję do wzrastania. Im krótszy test, tym większy będzie wzrost wartości r it. Jest to problem tzw. pokrywania się zakresów. Zagadnienia specjalne Gdyby hipotetycznie przyjąć, że rzeczywista korelacja wszystkich pozycji z ogólnym wynikiem w teście wynosi zero i zero wynoszą wariancje wszystkich pozycji, to współczynnik korelacji pomiędzy ogólnym wynikiem (z którego nie wyłączono wyniku danej pozycji) a tą pozycją wynosiłby 1/ n, gdzie n oznacza liczbę pozycji. I tak, gdyby test składał się z 25 pozycji, to korelacja ta wynosiłaby 0.20 dla wszystkich pozycji. Wartość ta jest istotna na poziomie równym nawet 0.01, o ile tylko badana grupa jest wystarczająco liczna. Można by ją zatem traktować jako istotną statystycznie, gdyby nie świadomość, iż jest ona fałszywa. Zagadnienia specjalne Biorąc powyższe wyjaśnienie pod uwagę zaleca się - przy obliczaniu korelacyjnego współczynnika mocy dyskryminacyjnej - wyłączanie wyniku danej pozycji z ogólnego wyniku w teście. 12
13 Zagadnienia specjalne Jeżeli pod uwagę bierzemy jedynie dane z analizy pozycji, to dobór pozycji ze względu na najwyższą wartość współczynnika korelacji wyniku danej pozycji z ogólnym wynikiem w teście prowadzi bezpośrednio do zwiększenia rzetelności testu (powstaje bowiem metoda homogeniczna), zmniejsza się natomiast trafność testu. Test jest tym bardziej trafny im jest bardziej heterogeniczny (ma wysokie korelacje z zewnętrznym kryterium). Zalecanym rozwiązaniem jest konstruowanie testów homogenicznych (wysoka rzetelność) i łączenie ich w heterogeniczne baterie testów (wysoka trafność). Analiza różnic pomiędzy skrajnymi grupami Dolna grupa Górna grupa Niski wynik w całym teście istotna różnica między grupami Wysoki wynik w całym teście Analiza różnic pomiędzy skrajnymi grupami t = X u X ( Xu Xu) + ( Xl Xl) l 2 2 ( 1) n n 13
14 Wskaźnik dyskryminacji D = p p u gdzie: p u = proporcja odpowiedzi zgodnych z kluczem w górnej grupie badanych p l = proporcja odpowiedzi zgodnych z kluczem w dolnej grupie badanych l Wskaźnik dyskryminacji Analiza przykładowego wzorca odpowiedzi Badany Poz Poz Poz Ogółem w 30 poz D = = 0.34 D = = 0.00 D = = Kryteria selekcji pozycji testowych ze względu na wartość D 1. Jeżeli D>= 0.40 pozycję testową można włączyć do testu 2. Jeżeli 0.30<= D <=0.39 pozycja testowa wymaga niewielkich zmian 3. Jeżeli 0.20<= D <=0.29 pozycja testowa ma znaczenie marginesowe i wymaga poważnych zmian 4. Jeżeli D <= 0.19 pozycja testowa powinna zostać wyeliminowana z testu lub całkowicie zmieniona 14
15 Rzetelność pozycji Wskaźnik rzetelności pozycji rs s n = = rs t i 1 it i Wyrażenie jest wskaźnikiem rzetelności pozycji i it i jest miarą wkładu pozycji do do wariancji całkowitej, a przez to miarą wkładu do rzetelności testu Trafność pozycji Wskaźnik trafności pozycji n rs i= 1 gi i rtg = n rs i = 1 ti i rs Wyrażenie gi i jest wskaźnikiem trafności pozycji. Wielkość tego wskaźnika zależy od wielkości korelacji między wynikami pozycji i wynikami kryterium oraz od wielkości odchylenia standardowego tej pozycji. Analiza zadań - procedura postępowania Kolejny etap Etap 1 Etap 2 Opis zadania Zdefiniowanie mierzonej właściwości (teoria) Określenie formatu bodźca i formatu odpowiedzi Etap 3 Sformułowanie "puli matki" - około 100% pozycji więcej niż będzie ich liczyć ostateczna wersja testu 15
16 Analiza zadań - procedura postępowania Etap 4 Etap 5 Etap 6 Analiza logiczno-językowa pozycji (sędziowie kompetentni); ewentualnie test językowy na małej próbie Ustalenie klucza oceny odpowiedzi Badania standaryzacyjne Analiza zadań - procedura postępowania Etap 7 Etap 8 Etap 9 Obliczenie wybranych wskaźników statystycznych dla wszystkich pozycji testu Podjęcie decyzji, które pozycje testowe wejdą do ostatecznej wersji testu Powrót do etapu 3, jeżeli zbyt mało pozycji testowych zakwalifikowało się do ostatecznej wersji testu 16
Rodzaje 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 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 szczegółowoPsychometria 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 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 szczegółowoPsychometria. Psychometria. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? Co wyniki testu mówią nam o samym teście?
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
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 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 szczegółowoPOMIAR DYDAKTYCZNY Z MATEMATYKI
POMIAR DYDAKTYCZNY Z MATEMATYKI DZIAŁANIA NA UŁAMKACH ZWYKŁYCH KLASA VI OPRACOWAŁ NAUCZYCIEL MATEMATYKI AGNIESZKA SZCZUCHNIAK CEL OGÓLNY: Umiejętność wykonywania działań na ułamkach zwykłych CELE OPERACYJNE:
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoRAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych
RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych przeprowadzonej w klasach pierwszych szkół ponadgimnazjalnych 1 Analiza statystyczna Wskaźnik Liczba uczniów Liczba punktów Łatwość zestawu Wyjaśnienie Liczba
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1
Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie
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 szczegółowoPobieranie prób i rozkład z próby
Pobieranie prób i rozkład z próby Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Pobieranie prób i rozkład z próby 1 / 15 Populacja i próba Populacja dowolnie określony zespół przedmiotów, obserwacji, osób itp.
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 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 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 szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Bardziej szczegółowoRAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych
RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych przeprowadzonej w klasach czwartych szkoły podstawowej 1 Analiza statystyczna Wskaźnik Liczba uczniów Liczba punktów Łatwość zestawu Wyjaśnienie Liczba uczniów,
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 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 szczegółowoMiary statystyczne w badaniach pedagogicznych
Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane
Bardziej szczegółowo(narzędzie do pomiaru cech zachowania oprac. dr hab. Zbigniew Spendel)
TEST PSYCHOLOGICZNY/ PEDAGOGICZNY (narzędzie do pomiaru cech zachowania oprac. dr hab. Zbigniew Spendel) 1. Jest narzędziem diagnostycznym posługiwanie się nim musi być uzasadnione celem postępowania diagnostycznego
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
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 szczegółowoRAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych
RAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych przeprowadzonej w klasach szóstych szkół podstawowych Analiza statystyczna Wskaźnik Wartość wskaźnika Wyjaśnienie Liczba uczniów Liczba uczniów, którzy
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 szczegółowoSTATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja) założenie: znany rozkład populacji (wykorzystuje się dystrybuantę)
PODSTAWY STATYSTYKI 1. 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 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 szczegółowoStatystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r
Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów
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 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 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 szczegółowoRÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
Bardziej szczegółowoPodstawowe definicje statystyczne
Podstawowe definicje statystyczne 1. Definicje podstawowych wskaźników statystycznych Do opisu wyników surowych (w punktach, w skali procentowej) stosuje się następujące wskaźniki statystyczne: wynik minimalny
Bardziej szczegółowoRAPORT z diagnozy Matematyka na starcie
RAPORT z diagnozy Matematyka na starcie przeprowadzonej w klasach czwartych szkoły podstawowej Analiza statystyczna Wyjaśnienie Wartość wskaźnika Liczba uczniów Liczba uczniów, którzy przystąpili do sprawdzianu
Bardziej szczegółowo12. Problemy kulturowej adaptacji testów
12. Problemy kulturowej adaptacji testów v rodzaje adaptacji v adaptacja demograficzna v kryteria oceny adaptacji testów v kryteria równoważności testów Kulturowa adaptacja testów -przystosowanie wersji
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 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 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 szczegółowoWyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności
Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2014/2015
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 014/015 WydziałPsychologii i Nauk Humanistycznych Kierunek studiów:
Bardziej szczegółowoWyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności
Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego
Bardziej szczegółowoStatystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Bardziej szczegółowoWykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy
Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy
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 szczegółowoRozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26
Rozkład normalny Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26 Rozkład normalny Krzywa normalna, krzywa Gaussa, rozkład normalny Rozkłady liczebności wielu pomiarów fizycznych, biologicznych
Bardziej szczegółowoModel EWD dla II etapu edukacyjnego.
Model EWD dla II etapu edukacyjnego. Na podstawie materiałów Pracowni EWD Instytut Badań Edukacyjnych Warszawa, 28-29.11.2014 r. Plan zajęć /moduł 9. i 10./ 1. Idea EWD 2. Model EWD dla II etapu 3. Prezentacja
Bardziej szczegółowoW kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Bardziej szczegółowow pierwszym okresie nauki w gimnazjum
Wojdedh Walczak Ośrodek Pedagogiczno-Wydawniczy CHEJRON w Łodzi Związek pomiędzy dwoma typami oceniania w podstawowej a wynikami osiąganymi przez uczniów w pierwszym okresie nauki w gimnazjum Wstęp Niniejsze
Bardziej szczegółowoStatystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )
Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału
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 (estymacja punktowa, przedziałowa)
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.
# # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl
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 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 szczegółowoMETODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II
METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II Podział zmiennych Zmienne zależne zmienne, które są przedmiotem badania, których związki z innymi zmiennymi chcemy określić Zmienne
Bardziej szczegółowoWykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn
Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średniej Wrocław, 21 grudnia 2016r Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja 10.1 Przedziałem
Bardziej szczegółowoMETODA PERT. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski
METODA PERT Maciej Patan Programowanie sieciowe. Metoda PERT 1 WPROWADZENIE PERT (ang. Program Evaluation and Review Technique) Metoda należy do sieci o strukturze logicznej zdeterminowanej Parametry opisujace
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 szczegółowoLABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
9 października 2008 ...czyli definicje na rozgrzewkę n-elementowa próba losowa - wektor n zmiennych losowych (X 1,..., X n ); intuicyjnie: wynik n eksperymentów realizacja próby (X 1,..., X n ) w ω Ω :
Bardziej szczegółowoHipotezy statystyczne
Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej próbki losowej. Hipotezy
Bardziej szczegółowoWnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych
Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Wnioskowanie statystyczne obejmuje następujące czynności: Sformułowanie hipotezy zerowej i hipotezy alternatywnej.
Bardziej szczegółowoHipotezy statystyczne
Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM
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 szczegółowoWykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu
Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotności, p-wartość i moc testu Wrocław, 01.03.2017r Przykład 2.1 Właściciel firmy produkującej telefony komórkowe twierdzi, że wśród jego produktów
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład XI: Testowanie hipotez statystycznych 12 stycznia 2015 Przykład Motywacja X 1, X 2,..., X N N (µ, σ 2 ), Y 1, Y 2,..., Y M N (ν, δ 2 ). Chcemy sprawdzić, czy µ = ν i σ 2 = δ 2, czyli że w obu populacjach
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 szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta
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 szczegółowo13. Interpretacja wyników testowych
13. Interpretacja wyników testowych q testowanie a diagnozowanie psychologiczne q interpretacja wyników testu q interpretacja kliniczna a statystyczna q interpretacja ukierunkowana na kryteria lub normy
Bardziej szczegółowoPODSTAWOWE FIGURY GEOMETRYCZNE
TEST SPRAWDZAJĄCY Z MATEMATYKI dla klasy IV szkoły podstawowej z zakresu PODSTAWOWE FIGURY GEOMETRYCZNE autor: Alicja Bruska nauczyciel Szkoły Podstawowej nr 1 im. Józefa Wybickiego w Rumi WSTĘP Niniejsze
Bardziej szczegółowoEstymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014
Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich Wrocław, 5 grudnia 2014 Przedział ufności Niech będzie dana próba X 1, X 2,..., X n z rozkładu P θ, θ Θ. Definicja Przedziałem ufności dla paramertu
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
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 MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. 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 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 szczegółowoBłędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o prawdziwości lub fałszywości którego wnioskuje się na podstawie
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
Agenda Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej 2 stycznia 2012 Agenda Agenda 1 Wprowadzenie Agenda 2 Hipoteza oraz błędy I i II rodzaju Hipoteza alternatywna Statystyka testowa Zbiór krytyczny Poziom
Bardziej szczegółowoVI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15
VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady
Bardziej szczegółowoStatystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych. Statystyka zajmuje się prawidłowościami zaistniałych zdarzeń. Teoria prawdopodobieństwa dotyczy przewidywania, jak często mogą zajść
Bardziej szczegółowoKognitywistyka II r. Terminy wykładów. Literatura - psychometria. Teorie inteligencji i sposoby jej pomiaru (1)
Kognitywistyka II r Teorie inteligencji i sposoby jej pomiaru (1) Terminy wykładów 13. 03. 2008 27. 03. 2008 03. 04. 2008 17. 04. 2008 24. 04. 2008 08. 05. 2008 15. 05. 2008 29. 05. 2008 05. 06. 2008 12.
Bardziej szczegółowoRAPORT ZBIORCZY z diagnozy Matematyka PP
RAPORT ZBIORCZY z diagnozy Matematyka PP przeprowadzonej w klasach drugich szkół ponadgimnazjalnych Analiza statystyczna Wskaźnik Wartość wskaźnika Wyjaśnienie Liczba uczniów Liczba uczniów, którzy przystąpili
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w
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 szczegółowoMetodologia tworzenia testu
Dżega D. 2009, Metodologia tworzenia testu, Zachodniopomorski Uniwersytetet Technologiczny w Szczecinie,, www.team.wi.zut..edu.pl, dostępny w dniu: dd-mm-rrrr. Etap 1 - Zdefiniowanie mierzonej właściwości
Bardziej szczegółowoJak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?
Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
Bardziej szczegółowo