TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1/5
|
|
- Agnieszka Król
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1/5 Aby obliczyć test nieparametryczny należy wybrać menu: Analiza>Testy nieparametryczne>tradycyjne> i wskazać odpowiedni test: dwie próby niezależne (U Manna-Whitney a) (porównujemy rozkłady jednej zmiennej w dwóch grupach badanych) k prób niezależnych (H Kruskala-Wallisa) (porównujemy rozkłady jednej zmiennej w więcej niż dwóch grupach) dwie próby zależne (T Wilcoxona) (porównujemy rozkłady dwóch zmiennych dla wszystkich badanych) k prób zależnych (Friedmana) (porównujemy rozkłady więcej niż dwóch zmiennych dla wszystkich badanych) Na podstawie wyniku testu możemy podjąć decyzję o odrzuceniu lub nie hipotezy zerowej. W przypadku więcej niż dwóch grup/zmiennych odrzucenie hipotezy zerowej oznacza, że przynajmniej jeden rozkład różni się od pozostałych. Aby ustalić, które rozkłady się różnią miedzy sobą należy: ustalić liczbę porównywanych par wg wzoru ( ) (n liczba grup/zmiennych). Czyli dla trzech grup/zmiennych można dokonać 3 porównań parami, dla 4 grup/zmiennych 6 porównań, dla 5 grup/zmiennych 10 porównań itd. przeprowadzić test nieparametryczny dla dwóch grup/zmiennych (U Manna-Whitney a albo T Wilcoxona) dla wszystkich par porównywanych grup/zmiennych i ustalić, które pary różnią się istotnie statystycznie porównując wyliczoną przez SPPS p-wartość ze skorygowanym poziomem istotności (poprawka Bonferroniego) obliczonym wg wzoru: przyjęte alfa/liczba porównań (czyli np. dla alfa=0,05 i trzech porównań decyzję o odrzuceniu hipotezy zerowej należy podjąć gdy p<0,016) Przykładowy zapis wyników: U Manna-Whitney a z u = -4,52, p<0,001, r=0,21 (efekt wpływu/związku jest mały) H Kruskala-Wallisa χ 2 =1,66, df=2, p>0,05 (p=0,435) T Wilcoxona z=-3,597, p<0,001 Friedmana χ 2 =123,29, df=2, p<0,001 Wielkość efektu dla dwóch grup niezależnych: r = <0.1 (mały) <0,3 (średni) <0,5 (duży) 1
2 TESTY NIEPARAMETRYCZNE 2/5 ZADANIE 1 SINGLE 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Single.sav a. Czy bycie w związku różnicuje poczucie bycia szczęśliwym? b. Czy miejsce zamieszkania różnicuje poczucie bycia szczęśliwym? c. Czy ludzie w różnym wieku różnią się poczuciem bycia szczęśliwym? d. Czy wartościowanie rodziny i przyjaciół jest różne? e. Czy poleganie na różnych osobach jest różne? f. Czy poleganie na przyjaciołach jest różne wśród singli i osób w związkach? g. Czy poleganie na przyjaciołach zależy od miejsca zamieszkania? h. Czy wiek różnicuje poleganie na bliskich? i. Czy wartościowanie rodziny jest różne wśród singli i osób w związkach? ZADANIE 2 POCZTA 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Poczta.sav Badani wzięli udział w dwóch wykładach dotyczących korzystania z nowego programu pocztowego a. Czy studiujący i niestudiujący różnią się częstością korzystania z Internetu? b. Czy częstość korzystania z Internetu zależy od płci? c. Czy częstość korzystania z portalu Onet różni się od częstości korzystania z Wirtualnej Polski? d. Czy zmieniła się ocena programu pocztowego po uczestnictwie w wykładach? e. Czy oceny programu pocztowego różnią się po drugim wykładzie w zależności od częstości korzystania z Internetu? f. Czy studiowanie różnicuje ocenę programu po drugim wykładzie? 2
3 TESTY NIEPARAMETRYCZNE 3/5 ZADANIE 3 PANEL 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Panel.sav. Badanych dwukrotnie (w 2003 nazwy zmiennych zaczynają się od a, w 2005 roku nazwy zaczynają się od b ) zapytano o poziom różnych wskaźników depresji i zadowolenie z różnych aspektów życia. 2. Ustal czy zadowolenie z: a. sytuacji finansowej b. sytuacji w kraju c. warunków mieszkaniowych d. pracy e. małżeństwa zmieniło się pomiędzy kolejnymi badaniami. 3. Przeprowadź analizy, aby ustalić odpowiedzi na pytania badawcze: a. Czy oceny zadowolenia z sytuacji finansowej, oceny sytuacji w kraju i warunków mieszkaniowych różnią się w 2005 roku? b. Czy ocena zadowolenia ze stosunków z najbliższymi różni się od oceny stosunków z kolegami w 2003 roku? 4. Przeprowadź analizy, aby ustalić odpowiedzi na pytania badawcze: a. Czy płeć różnicuje ocenę własnego wyglądu w 2003 roku? b. Czy płeć różnicuje niepokój o zdrowie w 2005 roku? c. Czy ocena zapału do pracy zmieniła się pomiędzy 2003 i 2005 rokiem? 5. Zapisz raport w swoim folderze ZADANIE 4 RELACJE RODZICE DZIECI 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Relacje_rodzice_dzieci.sav a. Czy płeć różnicuje czas spędzany z rodzicami? b. Czy dziewczynki i chłopcy różnią się oceną relacji z rodzicami? c. Czy płeć różnicuje poczucie sprawiedliwego traktowania w rodzinie? 3
4 TESTY NIEPARAMETRYCZNE 4/5 ZADANIE 5 PREFERENCJE 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Preferencje.sav. Czy przy kupnie samochodu kobiety i mężczyźni różnią się w zakresie preferencji dotyczących: a. producenta b. ceny c. zużycia paliwa d. mocy silnika e. pojemności bagażnika 3. Czy przy kupnie samochodu elektoraty kandydatów na prezydenta różnią się w zakresie preferencji dotyczących : a. producenta b. ceny c. zużycia paliwa d. mocy silnika e. pojemności bagażnika 4. Czy przy kupnie samochodu badani różnie wartościują preferencje takiej jak producent, cena, zużycie paliwa, moc silnika, pojemność bagażnika? 5. Zapisz raport w swoim folderze. ZADANIE 6 SAMOOCENA 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Samoocena.sav. a. Czy ludzie w różnym wieku w różnie dbają o to co powiedzą o nich sąsiedzi? b. Czy płeć różnicuje zachowywanie się w miejscach publicznych w nieodpowiedni sposób? c. Czy samopoczucie z noszenia niemodnych ubrań zależy od płci? d. Czy osoby lubiące inne kolory różnią się pracowitością? e. Czy ludzie w różnym stopniu liczą się z opinią najbliższego otoczenia (sąsiadów) a opinią innych? f. Czy ludzie różnią się opiniami dotyczącymi stosunku do pracy? 4
5 TESTY NIEPARAMETRYCZNE 5/5 ZADANIE 7 PROFILAKTYKA 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Profilaktyka.sav. a. Czy wraz z wiekiem zmienia się częstość wykonywania badań prostaty? b. Czy miejsce zamieszkania różnicuje częstość wykonywania badań prostaty? c. Czy częstości wykonywania różnych badań profilaktycznych przez kobiety różni się? Uwaga: Odpowiednio wybierz do analiz kobiety lub mężczyzn. ZADANIE 8 SYSTEM KSZTAŁCENIA 4. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\System_ksztalcenia.sav. 5. Przeprowadź analizy, aby ustalić odpowiedzi na pytania badawcze: a. Czy ocena systemu szkolnictwa przez kobiety i mężczyzn różni się? b. Czy miejsce zamieszkania różnicuje ocenę systemu szkolnictwa? c. Czy wykształcenie (rekodowane 4 kategorie) różnicuje ocenę systemu szkolnictwa? 4. Zapisz raport w swoim folderze. ZADANIE 9 MAŁŻEŃSTWO RELACJE 1. Otwórz plik E:\Dokumenty\Spss_psychologia\Malzenstwo_relacje.sav Przeprowadź analizy, aby ustalić odpowiedzi na pytania badawcze: a. Czy wraz z wiekiem zmienia się ilość czasu spędzana z małżonkiem? b. Czy wraz z wiekiem partnerzy bardziej lub mniej za sobą tęsknią? Uwaga: wybierz do analiz tylko tych badanych, którzy są w związkach! 4. Zapisz raport w swoim folderze. 5
P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?
2 Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia czy pomiędzy zmiennymi istnieje związek/zależność. Stosujemy go w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali
Bardziej szczegółowoTest U Manna-Whitneya : Test H Kruskala-Wallisa Test Wilcoxona
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
Bardziej szczegółowoGRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona GRUPY ZALEŻNE (zmienne dwuwartościowe) McNemara Q Cochrana
GRUPY NIEZALEŻNE Chi kwadrat Pearsona Testy stosujemy w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali nominalnej Liczba porównywanych grup (czyli liczba kategorii zmiennej niezależnej) nie ma
Bardziej szczegółowoPrzykład 1. (A. Łomnicki)
Plan wykładu: 1. Wariancje wewnątrz grup i między grupami do czego prowadzi ich ocena 2. Rozkład F 3. Analiza wariancji jako metoda badań założenia, etapy postępowania 4. Dwie klasyfikacje a dwa modele
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 szczegółowoŻródło: https://scepticemia.com/2012/09/21/william-gosset-a-true-student/
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 Test
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 szczegółowoŻródło:
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 Test
Bardziej szczegółowoTESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe
Bardziej szczegółowoTesty 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 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 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 szczegółowoSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 6 Metody sprawdzania założeń w analizie wariancji: -Sprawdzanie równości (jednorodności) wariancji testy: - Cochrana - Hartleya - Bartletta -Sprawdzanie zgodności
Bardziej szczegółowoHipoteza: Dziewczynki częściej niż chłopcy mają sprecyzowane plany dotyczące dalszego kształcenia (dlaczego?)
Problem: Czy płeć różnicuje plany edukacyjne uczniów? Hipoteza: Dziewczynki częściej niż chłopcy mają sprecyzowane plany dotyczące dalszego kształcenia (dlaczego?) Hipoteza zerowa: Płeć nie różnicuje precyzji
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Zmienne losowe i teoria prawdopodobieństwa 3. Populacje i próby danych 4. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoTest niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi)
Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia związku pomiędzy dwiema zmiennymi nominalnymi (lub porządkowymi) Czy miejsce zamieszkania różnicuje uprawianie sportu? Mieszkańcy
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 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 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 szczegółowoWykład 11 Testowanie jednorodności
Wykład 11 Testowanie jednorodności Wrocław, 17 maja 2018 Test χ 2 jednorodności Niech X i, i = 1, 2,..., k będą niezależnymi zmiennymi losowymi typu dyskretnego przyjmującymi wartości z 1, z 2,..., z l,
Bardziej szczegółowoPomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś.
Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś. Województwo Urodzenia według płci noworodka i województwa. ; Rok 2008; POLSKA Ogółem Miasta Wieś Pozamałżeńskie- Miasta Pozamałżeńskie-
Bardziej szczegółowoZjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej. Patrycja Świeczkowska Michał Woźny
Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej Patrycja Świeczkowska Michał Woźny 0.0.0 pomiar nastroju Przeprowadzone badania miały na celu ustalenie, w jaki sposób rozmówcy dopasowują się do siebie nawzajem.
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 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 szczegółowoMetodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Wykład 12. Korelacje Korelacja Korelacja występuje wtedy gdy dwie różne miary dotyczące tych samych osób, zdarzeń lub obiektów
Bardziej szczegółowoPrzedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii
SPIS TREŚCI Przedmowa... 11 Wykaz symboli... 15 Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku... 15 Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii mnogości (rachunku zbiorów)... 16 Symbole stosowane
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 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 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 szczegółowoWydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03
Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy
Bardziej szczegółowodr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP Cechy jakościowe są to cechy, których jednoznaczne i oczywiste scharakteryzowanie za pomocą liczb jest niemożliwe lub bardzo utrudnione. nominalna porządek
Bardziej szczegółowodr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP
dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP NIEZBĘDNE DO ZROZUMIENIA WYKŁADU POJĘCIA Doświadczenie jednogrupowe (jednopróbkowe), dwugrupowe (dwupróbkowe) Doświadczenie niezależne i wiązane (zależne, sparowane)
Bardziej szczegółowoStatystyczna 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 szczegółowoSatysfakcja 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 szczegółowoSpis 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 szczegółowoZadanie 1. Analiza Analiza rozkładu
Zadanie 1 data lab.zad 1; input czas; datalines; 85 3060 631 819 805 835 955 595 690 73 815 914 ; run; Analiza Analiza rozkładu Ponieważ jesteśmy zainteresowani wyznaczeniem przedziału ufności oraz weryfikacja
Bardziej szczegółowoANALIZA 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 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 szczegółowoDoświadczalnictwo leśne. Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia
Doświadczalnictwo leśne Wydział Leśny SGGW Studia II stopnia Metody nieparametryczne Do tej pory omawialiśmy metody odpowiednie do opracowywania danych ilościowych, mierzalnych W kaŝdym przypadku zakładaliśmy
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. laboratoria 30 zaliczenie z oceną
Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Stacjonarne
Bardziej szczegółowoKatedra Genetyki i Podstaw Hodowli Zwierząt Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy
Ćwiczenie: Doświadczenia 2-grupowe EXCEL Do weryfikacji różnic między dwiema grupami jednostek doświadczalnych w Excelu wykorzystujemy funkcję o nazwie TEST.T. Zastosowana funkcja (test statystyczny) pozwala
Bardziej szczegółowoOpracowywanie wyników doświadczeń
Podstawy statystyki medycznej Laboratorium Zajęcia 6 Statistica Opracowywanie wyników doświadczeń Niniejsza instrukcja zawiera przykłady opracowywania doświadczeń jednoczynnikowy i wieloczynnikowych w
Bardziej szczegółowoModele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4
Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4 Konrad Miziński, nr albumu 233703 31 maja 2015 Zadanie 1 Wartości oczekiwane µ 1 i µ 2 oszacowano wg wzorów: { µ1 = 0.43925 µ = X
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 szczegółowoTECHNIKA DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM
Badanie pilotażowe TECHNIKA DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM Czy łatwa prośba etyczna zostanie spełniona istotnie częściej jeśli poprzedzi się ją nieetyczną prośbą trudną? H0 nie, H1 tak. Schemat eksperymentu
Bardziej szczegółowoJednoczynnikowa analiza wariancji
Jednoczynnikowa analiza wariancji Zmienna zależna ilościowa, numeryczna Zmienna niezależna grupująca (dzieli próbę na więcej niż dwie grupy), nominalna zmienną wyrażoną tekstem należy w SPSS przerekodować
Bardziej szczegółowo( x ) jest dystrybuantą cechy x dla i-tej grupy.
Testy nieparametryczne porównujące więcej niż dwie grupy Nie wspominaliśmy do tej pory o możliwości porównywania więcej niż dwóch grup w ramach testów parametrycznych. Możliwość taka istnieje (realizowana
Bardziej szczegółowoImportowanie danych do SPSS Eksportowanie rezultatów do formatu MS Word... 22
Spis treści Przedmowa do wydania pierwszego.... 11 Przedmowa do wydania drugiego.... 15 Wykaz symboli.... 17 Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku.... 17 Symbole wykorzystywane w zagadnieniach
Bardziej szczegółowoPorównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska
Porównanie modeli statystycznych Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska Jaka jest miara podobieństwa? Aby porównywać rozkłady prawdopodobieństwa dwóch modeli statystycznych możemy użyć: metryki dywergencji
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 szczegółowoTESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
TETOWANIE HIPOTEZ TATYTYCZNYCH HIPOTEZA TATYTYCZNA przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia jest oceniana na
Bardziej szczegółowoKatedra Biotechnologii i Genetyki Zwierząt, Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy
Temat: Weryfikacja hipotez statystycznych dla jednej i dwóch średnich. MS EXCEL Do weryfikacji różnic między dwiema grupami jednostek doświadczalnych w MS Excelu wykorzystujemy funkcję o nazwie T.TEST.
Bardziej szczegółowoMetody Statystyczne. Metody Statystyczne
#7 1 Czy straszenie jest bardziej skuteczne niż zachęcanie? Przykład 5.2. s.197 Grupa straszona: 8,5,8,7 M 1 =7 Grupa zachęcana: 1, 1, 2,4 M 2 =2 Średnia ogólna M=(M1+M2)/2= 4,5 Wnioskowanie statystyczne
Bardziej szczegółowoWERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH I. TESTY PARAMETRYCZNE II. III. WERYFIKACJA HIPOTEZ O WARTOŚCIACH ŚREDNICH DWÓCH POPULACJI TESTY ZGODNOŚCI Rozwiązania zadań wykonywanych w Statistice przedstaw w pliku
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25
Testowanie hipotez Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25 Testowanie hipotez Aby porównać ze sobą dwie statystyki z próby stosuje się testy istotności. Mówią one o tym czy uzyskane
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 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 szczegółowoWNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
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 szczegółowoĆwiczenie: Weryfikacja hipotez statystycznych dla jednej i dwóch średnich.
Ćwiczenie: Weryfikacja hipotez statystycznych dla jednej i dwóch średnich. EXCEL Do weryfikacji różnic między dwiema grupami jednostek doświadczalnych w Excelu wykorzystujemy funkcję o nazwie T.TEST. Zastosowana
Bardziej szczegółowo12/30/2018. Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie. Estymacja Testowanie hipotez
Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie Wyznaczanie przedziału 95%CI oznaczającego, że dla 95% prób losowych następujące nierówności są prawdziwe: X t s 0.025 n < μ < X + t s
Bardziej szczegółowoDwuczynnikowa ANOVA dla prób niezależnych w schemacie 2x2
Dwuczynnikowa ANOVA dla prób niezależnych w schemacie 2x2 Poniżej prezentujemy przykładowe pytania z rozwiązaniami dotyczącymi dwuczynnikowej analizy wariancji w schemacie 2x2. Wszystkie rozwiązania są
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 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 szczegółowoBadanie zależności skala nominalna
Badanie zależności skala nominalna I. Jak kształtuje się zależność miedzy płcią a wykształceniem? II. Jak kształtuje się zależność między płcią a otyłością (opis BMI)? III. Jak kształtuje się zależność
Bardziej szczegółowoEksploracja Danych. Testowanie Hipotez. (c) Marcin Sydow
Testowanie Hipotez Wprowadzenie Testy statystyczne: pocz. XVII wieku (prace J.Arbuthnotta, liczba urodzeń noworodków obu płci w Londynie) Testowanie hipotez: Karl Pearson (pocz. XX w., testowanie zgodności,
Bardziej szczegółowoKORELACJE (zmienne ilościowe i porządkowe)
OBLICZENIE WSPÓŁCZYNNIKA KORELACJI R-Persona, Rho-Spearmana, tau-b Kendala Aby policzyć korelacje między zmiennymi ilościowymi/porządkowymi (R-Persona, Rho-Spearmana, tau-b Kendala): - wybieramy menu Analiza>Korelacje>Parami
Bardziej szczegółowoBadanie normalności rozkładu
Temat: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności. Badanie normalności rozkładu Shapiro-Wilka: jest on najbardziej zalecanym testem normalności rozkładu. Jednak wskazane jest, aby liczebność
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI
LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI 1. Test dla dwóch średnich P.G. 2. Testy dla wskaźnika struktury 3. Testy dla wariancji DECYZJE Obszar krytyczny od pozostałej
Bardziej szczegółowoElementarne metody statystyczne 9
Elementarne metody statystyczne 9 Wybrane testy nieparametryczne - ciąg dalszy Test McNemary W teście takim dysponujemy próbami losowymi z dwóch populacji zależnych pewnej cechy X. Wyniki poszczególnych
Bardziej szczegółowoKsięgarnia PWN: George A. Ferguson, Yoshio Takane - Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice
Księgarnia PWN: George A. Ferguson, Yoshio Takane - Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice Przedmowa do wydania polskiego Przedmowa CZĘŚĆ I. PODSTAWY STATYSTYKI Rozdział 1 Podstawowe pojęcia statystyki
Bardziej szczegółowoZałożenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW
Założenia do analizy wariancji dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW anna_rajfura@sggw.pl Zagadnienia 1. Normalność rozkładu cechy Testy: chi-kwadrat zgodności, Shapiro-Wilka, Kołmogorowa-Smirnowa
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI
LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 2. Katarzyna Abramczuk
STATYSTYKA 2 Katarzyna Abramczuk Zadanie 1 W malutkiej wiosce Malutkowo są tylko 4 domy. Mieszkają w nich: DOM 1 DOM 2 DOM 3 DOM 4 Matka (35) Matka (32) Matka (32) Pan Stefan (40) Ojciec (40) Ojciec (35)
Bardziej szczegółowoAnaliza wariancji i kowariancji
Analiza wariancji i kowariancji Historia Analiza wariancji jest metodą zaproponowaną przez Ronalda A. Fishera. Po zakończeniu pierwszej wojny światowej był on pracownikiem laboratorium statystycznego w
Bardziej szczegółowoBadanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa
Badanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa Test serii (test Walda-Wolfowitza) Założenie. Rozpatrywane rozkłady są ciągłe. Mamy dwa uporządkowane
Bardziej szczegółowoInżynieria 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 szczegółowoStatystyczna analiza danych
Statystyczna analiza danych Testowanie hipotez statystycznych Ewa Szczurek szczurek@mimuw.edu.pl Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski 1/23 Testowanie hipotez średniej w R Test istotności dla wartości
Bardziej szczegółowoJanusz Kidacki. Sposób rozwiązania ciąży a predyspozycje kobiet do radzenia sobie z trudnościami życiowymi
UNIWERSYTET MEDYCZNY W LUBLINIE WYDZIAŁ NAUK O ZDROWIU Janusz Kidacki Sposób rozwiązania ciąży a predyspozycje kobiet do radzenia sobie z trudnościami życiowymi Streszczenie rozprawy na stopień doktora
Bardziej szczegółowoUwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości
TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu, z którego pochodzi próbka. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Parametrycznymi
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 szczegółowoWykład 10 Testy jednorodności rozkładów
Wykład 10 Testy jednorodności rozkładów Wrocław, 16 maja 2018 Test Znaków test jednorodności rozkładów nieparametryczny odpowiednik testu t-studenta dla prób zależnych brak normalności rozkładów Test Znaków
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 szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych.
Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie
Bardziej szczegółowoPODSTAWOWE 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 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 szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych.
Bioinformatyka Wykład 4 Wrocław, 17 października 2011 Temat. Weryfikacja hipotez statystycznych dotyczących wartości oczekiwanej w dwóch populacjach o rozkładach normalnych. Model 3. Porównanie średnich
Bardziej szczegółowoPrzykłady bloków: Przykład. Przyporządkowanie. 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 szczegółowoW analizowanym zbiorze danych występowały sporadyczne (nie przekraczające pięciu brakujących wyników na zmienną), losowe braki danych, które
Raport z Quzi eksperymentu. Efektywności interwencji edukacyjnej Bliżej. Projekt finansowany przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach Innowacji Społecznych. Badania zostały przeprowadzone w grupie
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Było: Estymacja parametrów rozkładu teoretycznego punktowa przedziałowa Przykład. Cecha X masa owocu pewnej odmiany. ZałoŜenie: cecha X ma w populacji rozkład
Bardziej szczegółowoWNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Bardziej szczegółowoSYLABUS. DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty) Statystyka w badaniach medycznych. dr Bernard Sozański wykład, ćwiczenia konwersatoryjne
SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2018-2020 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w badaniach medycznych Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa
Bardziej szczegółowoWPŁYW TECHNOLOGII INFORMACYJNYCH NA POZIOM KSZTAŁCENIA STUDENTÓW KIERUNKU INFORMATYKA
Michał Krupski WPŁYW TECHNOLOGII INFORMACYJNYCH NA POZIOM KSZTAŁCENIA STUDENTÓW KIERUNKU INFORMATYKA Prezentacja dysertacji doktorskiej przygotowanej pod kierunkiem dr hab. inż. prof. Społecznej Akademii
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 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 szczegółowoZnaczenie więzi w rodzinie
Znaczenie więzi w rodzinie Instytut Psychologii KUL Dagmara Musiał WPROWADZENIE Na proces budowania więzi w rodzinie można spojrzeć z wielu perspektyw naukowych Użytecznym paradygmatem jest paradygmat
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 szczegółowoPROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW
PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU OBOWIĄZKOWEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY dla STUDENTÓW IV ROKU STUDIÓW 1. NAZWA PRZEDMIOTU : BIOSTATYSTYKA 2. NAZWA JEDNOSTKI (jednostek
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas
TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne.
Bardziej szczegółowoModele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 3
Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 3 Konrad Miziński, nr albumu 233703 26 maja 2015 Zadanie 1 Wartość krytyczna c, niezbędna wyliczenia mocy testu (1 β) wyznaczono za
Bardziej szczegółowo