A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -"

Átírás

1 A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra, Géczi-Papp Renáta

2 SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable View Output Viewer Sintax Adatok értéke Hasonló szerkezet, mint az Excelben Adatok adatai Változók adatai, beállításai, leírásai Eredmények megjelenítése Külön fájl, kiterjesztése:.spo Programozási lehetőséget biztosít 1 fájl, kiterjesztése:.sav Váltás a nézetek között:

3 Variable View A változók adatai 1. Width (szélesség): megadhatjuk a szám teljes ábrázolási hosszát Decimals (tizedes jegyek): megadhatjuk a tizedes jegyek számát Missing (hiányzó értékek): definiálhatjuk a hiányzó értékek kezelését Name (változó neve): rövidítés, a változó tartalmára utal, betűvel kezdődik, nem tartalmazhat ékezetes vagy speciális karaktereket Columns (oszlopok): megadhatjuk az oszlopok ténylegesen megjelenített szélességét Align (elrendezés): megadhatjuk a cellák igazítási formáját Balra Jobbra Középre

4 Variable View A változók adatai 2. Type (változó típusa) Role: az adatok szerepét mutatja meg, esetünkben általában input (bemeneti) adat Számszerű (alapértelmezett) Szintén szám, de a számok ezres csoportjait vessző választja el, a tizedes jel pont Szintén szám, de a számok ezres csoportjait pont választja el, a tizedes jel vessző Dátum típus Numerikus típus, a számokat normál alakban ábrázolja Pénz, deviza, valuta értékek megjelenítésére alkalmazható (Edit/Options/Currency menüpontban állítható) Szöveges változó, meg tudjuk adni a hosszát (hány karakter lehet)

5 Variable View A változók adatai 3. Label (~címke): a változó szöveges leírása, lényegre törő, pontos, informatív Arány Sorrendi Nominális Values (értékek): kategória változók esetén az egyes kategóriák értelmezését adhatjuk meg (pl. 1=férfi; 2=nő) Measure (mérési skála): megadhatjuk, hogy az adott változónak mi a mérési skálája

6 Mérési skálák Számok meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, bizonyos tulajdonságokhoz. 4 féle szabály alapján (erősségi fokozat szerint): - nominális skála - sorrendi skála - intervallum skála (különbség skála) - arány skála

7 1. Nominális skála (névleges) Számok kötetlen hozzárendelése Területi, minőségi ismérvek megfigyelésekor A szám csak azonosító Pl. rendszám, irányítószám Pl: kódolás: Szőke: 1, barna: 2, vörös: 3, fekete: 4 Férfi: 1, nő: 2

8 2. Ordinális, sorrendi skála A sokaság egyedeinek egy közös tulajdonság alapján való sorba rendezése. A skálán az egyes egyedek nem feltétlen egyforma távolságra helyezkednek el egymástól. Pl. hallgatók osztályzata, országok hitelképességének sorrendje

9 3. Intervallum skála A két adat különbsége értelmezett, valós adat. Zérus pontja önkényes. A zérus pont nem jelenti azt, hogy az adott egyed nem rendelkezik az adott tulajdonsággal. De: nem értelmezhető a két adat összege, aránya, különbsége. Pl. Celsius fok

10 4. Arány skála A legerősebb mérési skála Zérus pontja természetesen adódik Bármely két érték aránya független a mértékegységtől Értelmezhető a két adat összege, aránya is Pl. hosszúság, pontszám

11 1. Feladat ME hallgatói adatok Életkor Lakhely Évfolyam Statisztika jegy T.E. 24 Miskolc 3 3 B.N. 32 Miskolc 2 4 H.L. 22 Felsőzsolca 3 2 K.O. 35 Miskolc 3 4 V.I. 27 Mályi 2 5 Forrás: XY

12

13 2. Feladat Hallgatói adatok X országban Egyetemi hallgatók száma (fő) Főiskolai hallgatók száma (fő) Tanárok száma (fő) Intézmények száma (db) Hallgatók aránya a18-22 éves lakosságon belül (%) 10,4 13,9 15 Forrás: XY

14

15 A éves lakosság száma =? hallgatói létszám éves lakosságon belüla hallgatók aránya (%) éves lakosság éves lakosság = (100* hallgatói létszám) / éves lakosságon belül a hallhatók aránya = (egyetemi hallgatók + főiskolai hallgatók) * (100/ éves lakosságon belül a hallgatók aránya) SPSS: Transform / Compute (~ számológép funkció)

16 SPSS menüsor File=fájl Edit=szerkesztés View=nézet Transform=transzfomációk Analyze=elemzések Graphs=grafikonok Save=mentés Data=adatok Print=nyomtatás Open data document=adatbázis Find=keresés megnyitása Run descriptive statistics=alap leíró statisztika készítése Select cases=szűrés Value labels=nézetet vált a kategória változóknál

17 Köszönöm a figyelmet! stgpren@uni-miskolc.hu

Bevezetés az SPSS program használatába

Bevezetés az SPSS program használatába Bevezetés az SPSS program használatába Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable View Output Viewer Sintax

Részletesebben

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Petrovics Petra PhD Hallgató SPSS (Statistical Package for the Social Sciences ) 2 file: XY.sav - Data View XY.spv - Output Ez lehet hosszabb név is Rövid

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Bevezetés. 1. előadás. Statisztikai szoftver alkalmazás.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Bevezetés. 1. előadás. Statisztikai szoftver alkalmazás. Bevezetés 1. előadás Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta Tantárgy célja A tantárgy oktatásának célja hatékony statisztikai elemző készség elsajátíttatása számítógépes programok segítségével.

Részletesebben

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta Számított változó A már meglévő adatokból (változókból) további adatokat származtathatunk. munkavállalók.sav

Részletesebben

Kvantitatív statisztikai módszerek

Kvantitatív statisztikai módszerek Kvantitatív statisztikai módszerek 1. konzultáció tárgyjegyző Dr. Szilágyi Roland Mérési skálák Számok meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, bizonyos tulajdonságokhoz. 4 féle szabály

Részletesebben

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x

Részletesebben

Az első lépések SPSS-ben.

Az első lépések SPSS-ben. Az első lépések SPSS-ben. Statistical Package for Social Science (SPSS) egy olyan Windows operációs rendszerben működő program, amely statisztikai adatok osztályozására, feldolgozására és elemzésére szakosodott.

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás A feladatok megoldásához használandó adatállományok: potzh és potolando (weboldalon találhatók) Az állományok kiterjesztése sas7bdat,

Részletesebben

Megoldások. Az ismérv megnevezése közös megkülönböztető 2007. szeptember 10-én Cégbejegyzés időpontja

Megoldások. Az ismérv megnevezése közös megkülönböztető 2007. szeptember 10-én Cégbejegyzés időpontja Megoldások 1. feladat A sokaság: 2007. szeptember 12-én a Miskolci Egyetem GT-204-es tankör statisztika óráján lévő tagjai az A 1 épület III. em. 53-as teremben 8-10-ig. Közös ismérv Megkülönböztető ismérv

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok

Statisztikai programcsomagok Statisztikai programcsomagok Sz cs Gábor Szegedi Tudomáyegyetem, Bolyai Itézet Szeged, 2012. tavaszi félév Sz cs Gábor (SZTE, Bolyai Itézet) Statisztikai programcsomagok 2012. tavaszi félév 1 / 26 Bevezetés

Részletesebben

2. előadás. Viszonyszámok típusai

2. előadás. Viszonyszámok típusai 2. előadás Viszonyszámok típusai Mérési skálák Nominális /névleges skála: kötetlen hozzárendelése a számoknak Sorrendi / Ordinális skála: sokaság egyedeinek egy közös tulajdonság szerinti sorbarendezése

Részletesebben

SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke

SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke SPSS ALAPISMERETEK T. Parázsó Lenke 2 Statistical Package for Social Scienses Statisztikai programcsomag a szociológiai tudományok számára 1968-ban Norman H. Nie, C.Handlai Hull és Dale H. Bent alkották

Részletesebben

MÉRÉSKIÉRTÉKELÉS ÚTMUTATÓ A PSPP PROGRAM HASZNÁLATÁHOZ. PMMK Környezetmérnöki Tanszék 2011. Összeállította: dr. Vétek Lajos

MÉRÉSKIÉRTÉKELÉS ÚTMUTATÓ A PSPP PROGRAM HASZNÁLATÁHOZ. PMMK Környezetmérnöki Tanszék 2011. Összeállította: dr. Vétek Lajos MÉRÉSKIÉRTÉKELÉS ÚTMUTATÓ A PSPP PROGRAM HASZNÁLATÁHOZ PMMK Környezetmérnöki Tanszék 2011 Összeállította: dr. Vétek Lajos TARTALOMJEGYZÉK 1 BEVEZETÉS...3 2 A PROGRAM HASZNÁLATA...4 3 A FŐBB UTASÍTÁSOK...14

Részletesebben

Sztochasztikus kapcsolatok

Sztochasztikus kapcsolatok Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.

Részletesebben

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.bmf.hu) Fogadóóra: szerda 11:30 11:55, TA125 Gyakorlatvezető

Részletesebben

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák Statisztikai hipotézisvizsgálatok Paraméteres statisztikai próbák 1. Magyarországon a lakosság élelmiszerre fordított kiadásainak 2000-ben átlagosan 140 ezer Ft/fő volt. Egy kérdőíves felmérés során Veszprém

Részletesebben

Regresszió számítás az SPSSben

Regresszió számítás az SPSSben Regresszió számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Lineáris regressziós modell X és Y közötti kapcsolatot ábrázoló egyenes. Az Y függ: x 1, x 2,, x p p db magyarázó változótól

Részletesebben

Korreláció számítás az SPSSben

Korreláció számítás az SPSSben Korreláció számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi

Részletesebben

Bevezetés a Korreláció &

Bevezetés a Korreláció & Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba Petrovics Petra Doktorandusz Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv

Részletesebben

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu)

Részletesebben

SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS

SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS A TÁBLÁZATKEZELŐK Irodai munka megkönnyítése Hatékony a nyilvántartások, gazdasági, pénzügyi elemzések, mérési kiértékelések, beszámolók stb. készítésében. Alkalmazható továbbá

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel

Részletesebben

Bevezetés az SPSS statisztikai programcsomag használatába

Bevezetés az SPSS statisztikai programcsomag használatába Szegedi Tudományegyetem Juhász Gyula Pedagógusképző Kar Csallner András Erik Bevezetés az SPSS statisztikai programcsomag használatába Jegyzet SPORTINFORMATIKA SZAKIRÁNYÚ TOVÁBBKÉPZÉS Szeged, 2015 Tartalomjegyzék

Részletesebben

Sta t ti t s i zt z i t k i a 1. előadás

Sta t ti t s i zt z i t k i a 1. előadás Statisztika 1 előadás Témakörök Statisztikai alapfogalmak Statisztikai sorok Mennyiségi sorok csoportosítása Statisztikai táblák Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan

Részletesebben

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések

Részletesebben

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai változók Adatok megtekintése Statisztikai változók A statisztikai elemzések során a vizsgálati, vagy megfigyelési egységeket különbözı jellemzık

Részletesebben

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár PhD kurzus Mi a statisztika? A sokaság (a sok valami) feletti áttekintés megszerzése, a sokaságról való információszerzés eszköze. Célja: - a sokaságot

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Korrelációs kapcsolatok elemzése Korrelációs kapcsolatok elemzése 1. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Két változó közötti kapcsolat Független: Az X ismérv szerinti hovatartozás ismerete nem ad semmilyen többletinformációt az

Részletesebben

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Elméleti összefoglaló Az adatok egy, vagy több szempontú rendezése céljából célszerű azokat táblázatokba foglalni. Tehát az elemi adatokat alapján

Részletesebben

Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások

Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások Bevezetés A magas mérési szintű változók adataiból számolhatunk átlagot, szórást. Fontos módszerek alapulnak ezeknek a származtatott paramétereknek

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós

Részletesebben

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Tények, fogalmak olyan megjelenési formája, amely alkalmas emberi eszközökkel történő értelmezésre, feldolgozásra, továbbításra. Az adatokból gondolkodás vagy gépi feldolgozás

Részletesebben

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása A változók mérési szintjei STATISZTIKA I. 3. Előadás Az adatok mérési szintjei, Viszonyszámok A változók az alábbi típusba tartozhatnak: Nominális (kategorikus és diszkrét) Ordinális Intervallum skála

Részletesebben

3. modul - Szövegszerkesztés

3. modul - Szövegszerkesztés 3. modul - Szövegszerkesztés Érvényes: 2009. február 1-jétől Az alábbiakban ismertetjük a 3. modul (Szövegszerkesztés) syllabusát, amely a gyakorlati vizsga alapját képezi. A modul célja Ezen a vizsgán

Részletesebben

Tájékoztató. Használható segédeszköz: -

Tájékoztató. Használható segédeszköz: - A 12/2013. (III. 29. NFM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosítószáma és megnevezése 54 481 06 Informatikai rendszerüzemeltető Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja

Részletesebben

Lekérdezések az SQL SELECT utasítással

Lekérdezések az SQL SELECT utasítással Lekérdezések az SQL SELECT utasítással Az SQL SELECT utasítás lehetőségei Vetítés Kiválasztás 1. tábla 1. tábla Összekapcsolás 1. tábla 2. tábla Elemi SELECT utasítások SELECT * {[DISTINCT] column expression

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II. Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II. - A magyarázó változóra vonatkozó feltételek tesztelése - Optimális regressziós modell kialakítása - Kvantitatív statisztikai módszerek

Részletesebben

3. modul - Szövegszerkesztés

3. modul - Szövegszerkesztés 3. modul - Szövegszerkesztés - 1-3. modul - Szövegszerkesztés Az alábbiakban ismertetjük a 3. modul (Szövegszerkesztés) syllabusát, amely a modulvizsga követelményrendszere. A modul célja Ezen a vizsgán

Részletesebben

Tájékoztató. Használható segédeszköz: -

Tájékoztató. Használható segédeszköz: - A 12/2013. (III. 29.) NFM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, onosítószáma és megnevezése 54 481 06 Informatikai rendszerüzemeltető Tájékoztató A vizsgázó első lapra írja fel

Részletesebben

Táblázatok. Táblázatok beszúrása. Cellák kijelölése

Táblázatok. Táblázatok beszúrása. Cellák kijelölése Táblázatok Táblázatok beszúrása A táblázatok sorokba és oszlopokba rendezett téglalap alakú cellákból épülnek fel. A cellák tartalmazhatnak képet vagy szöveget. A táblázatok használhatók adatok megjelenítésére,

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation

Részletesebben

Változók eloszlása, középértékek, szóródás

Változók eloszlása, középértékek, szóródás Változók eloszlása, középértékek, szóródás Populáció jellemzése Empirikus kutatás (statisztikai elemzés) célja: a mintából a populációra következtetni. Minta: egy adott változó a megfigyelési egységeken

Részletesebben

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Statisztikai alapok Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Tudományosan és statisztikailag tesztelhető állítások? A keserűcsokoládé finomabb, mint a tejcsoki. A patkány a legrondább állat,

Részletesebben

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN

Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN Orvosi szociológia (1. szeminárium) KUTATÁSMÓDSZERTAN (Babbie) 1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás 3. Mérés 4. Adatfeldolgozás 5. Elemzés 6. Felhasználás KUTATÁS LÉPÉSEI 1. Konceptualizáció 2. Operacionalizálás

Részletesebben

Az MS Word szövegszerkesztés modul részletes tematika listája

Az MS Word szövegszerkesztés modul részletes tematika listája Az MS Word szövegszerkesztés modul részletes tematika listája A szövegszerkesztés alapjai Karakter- és bekezdésformázás Az oldalbeállítás és a nyomtatás Tabulátorok és hasábok A felsorolás és a sorszámozás

Részletesebben

Tárgy- és névmutató. C Cox & Snell R négyzet 357 Cramer-V 139, , 151, 155, 159 csoportok közötti korrelációs mátrix 342 csúcsosság 93 95, 102

Tárgy- és névmutató. C Cox & Snell R négyzet 357 Cramer-V 139, , 151, 155, 159 csoportok közötti korrelációs mátrix 342 csúcsosság 93 95, 102 Tárgy- és névmutató A a priori kontraszt 174 175 a priori kritérium 259, 264, 276 adatbevitel 43, 47, 49 52 adatbeviteli nézet (data view) 45 adat-elôkészítés 12, 37, 62 adatgyûjtés 12, 15, 19, 20, 23,

Részletesebben

Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék

Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék Statisztika Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Sportmenedzsment Tanszék Kötelező irodalom - Számonkérés Pintér József Ács Pongrác Bevezetés a sportstatisztikába Dialóg Campus Kiadó 2007 Honlap: www.dialog-kiado.hu

Részletesebben

H N S A d a t K a p c s o l a t

H N S A d a t K a p c s o l a t HNS AdatKapcsolat HNS AdatKapcsolat 2009 március 31 HNS SPC Statisztikai folyamatszabályozó és minőségellenőrző program Copyright 1995-2009 HNS Műszaki Fejlesztő Kft. 9027 Győr, Gesztenyefa u. 4. Tel.:

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Access alapok. Megnevezés Művelet Minta. Új adatbázis létrehozása. Új / Üres adatbázis.. Tábla létrehozása tervező nézetben.

Access alapok. Megnevezés Művelet Minta. Új adatbázis létrehozása. Új / Üres adatbázis.. Tábla létrehozása tervező nézetben. Access alapok Megnevezés Művelet Minta Új adatbázis Új / Üres adatbázis.. A tábla mezőinek beállítása tervező nézetben Mezőnév = az adott oszlop neve, Adattípus = az oszlopban szereplő adatok mintája (szöveg,

Részletesebben

Klaszterelemzés az SPSS-ben

Klaszterelemzés az SPSS-ben Klaszterelemzés az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Klaszteranalízis Olyan dimenziócsökkentő eljárás, amellyel adattömböket megfigyelési egységeket tudunk viszonylag homogén csoportokba sorolni, klasszifikálni.

Részletesebben

SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR

SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM MEZŐGAZDASÁGI KAR Kutatásmódszertani alapismeretek Bevezetés az SPSS használatába Oktatási segédlet Összeállította: Hódiné Szél Margit Mikó Józsefné Jónás Edit Összeállította: Hódiné

Részletesebben

Faktoranalízis az SPSS-ben

Faktoranalízis az SPSS-ben Faktoranalízis az SPSS-ben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Feladat Megnyitás: faktor.sav Fogyasztók materialista vonásai (Richins-skála) Forrás: Sajtos-Mitev, 250.oldal Faktoranalízis

Részletesebben

A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 3. Készítette: Vénné Meskó Katalin

A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 3. Készítette: Vénné Meskó Katalin 1 A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 3 Készítette: Vénné Meskó Katalin Információk 2 Elérhetőség meskokatalin@tfkkefohu Fogadóóra: szerda 10:45-11:30 Számonkérés Időpontok Dec 19 9:00, Jan 05 9:00, Jan 18 9:00 egy

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

Erőforrások hozzárendelése tevékenységekhez

Erőforrások hozzárendelése tevékenységekhez Erőforrások hozzárendelése tevékenységekhez Erőforrások hozzárendelése a tevékenységekhez azért szükséges, hogy megállapítható legyen, ki felelős a tevékenység elvégzéséért, kiderüljön rendelkezünk-e a

Részletesebben

Táblázatkezelés. Táblázatkezelés célja. Alapfogalmak. Táblázatkezelık szolgáltatásai. Alapfogalmak. Alapfogalmak

Táblázatkezelés. Táblázatkezelés célja. Alapfogalmak. Táblázatkezelık szolgáltatásai. Alapfogalmak. Alapfogalmak Táblázatkezelés célja Táblázatkezelés Nagy-Szakál Zoltán 2006. Olyan nyomtatott táblázat - dokumentum - létrehozása számítógéppel, amely konstans (szöveges és numerikus) és a program által számított számértékeket

Részletesebben

Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése

Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése Leíró statisztika Definíciója: populáció egy ismert részhalmazára vonatkozó megfigyelések leírása és összegzése. Jelentősége: nominális adatok

Részletesebben

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15. Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a

Részletesebben

Másodlagos adatok beszerzése és külső adattábla csatolása ArcGIS 10-ben

Másodlagos adatok beszerzése és külső adattábla csatolása ArcGIS 10-ben Másodlagos adatok beszerzése és külső adattábla csatolása ArcGIS 10-ben oktatási segédlet Gazdaságföldrajz, Geoökonómia és Fenntartható Fejlődés Intézet Budapesti Corvinus Egyetem Készítette: Varga Ágnes

Részletesebben

Dusza Árpád Országos Programozói Emlékverseny 2012/2013

Dusza Árpád Országos Programozói Emlékverseny 2012/2013 Regionális forduló 2012. november 24. 11-13. osztályosok feladata 8-13. osztályosok feladata Egy játékgyár az olimpiához kapcsolódva egy speciális, mechanikus reklámtáblát készít. Azt tervezik, hogy az

Részletesebben

Microsoft Excel 2010

Microsoft Excel 2010 Microsoft Excel 2010 Milyen feladatok végrehajtására használatosak a táblázatkezelők? Táblázatok létrehozására, és azok formai kialakítására A táblázat adatainak kiértékelésére Diagramok készítésére Adatbázisok,

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

Tranzakció import funkció import fájl formátumai

Tranzakció import funkció import fájl formátumai K&H Bank Zrt. 1095 Budapest, Lechner Ödön fasor 9. telefon: (06 1) 328 9000 fax: (06 1) 328 9696 Budapest 1851 www.kh.hu bank@kh.hu Tranzakció import funkció import fájl formátumai K&H vállalkozói e-bankban

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.

Részletesebben

Tájékoztató. Használható segédeszköz: -

Tájékoztató. Használható segédeszköz: - A 35/2016. (VIII. 31.) NFM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés azonosítószáma és megnevezése 54 213 05 Szoftverfejlesztő Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja fel a nevét!

Részletesebben

Ismeretellenőrzés a Moodle rendszerben. Dr. Orbán Anna BCE

Ismeretellenőrzés a Moodle rendszerben. Dr. Orbán Anna BCE Ismeretellenőrzés a Moodle rendszerben Dr. Orbán Anna BCE Bemutatkozás 29 éves oktatási tapasztalat Ebből 24 év felsőoktatásban, informatikai tantárgyak oktatása nem informatikusoknak Oktatócsomag: jegyzet,

Részletesebben

Az informatika kulcsfogalmai

Az informatika kulcsfogalmai Az informatika kulcsfogalmai Kulcsfogalmak Melyek azok a fogalmak, amelyek nagyon sok más fogalommal kapcsolatba hozhatók? Melyek azok a fogalmak, amelyek más-más környezetben újra és újra megjelennek?

Részletesebben

TABULÁTOROK TÁBLÁZATOK KÉSZÍTÉSE. A táblázatok készítésének lehetőségei:

TABULÁTOROK TÁBLÁZATOK KÉSZÍTÉSE. A táblázatok készítésének lehetőségei: TABULÁTOROK A tabulátorokat a szavak soron belüli pontos pozicionálására használjuk. A tabulátorokat valamilyen pozícióhoz kötjük. A pozíciók beállíthatók vonalzón vagy a Formátum menü Tabulátorok menüpontjának

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA 2014. január 18.

PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA 2014. január 18. MATEMATIKA PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA 2014. január 18. Matematika KÖZÉPSZINTŰ PRÓBAÉRETTSÉGI VIZSGA Név E-mail cím Tanárok neve Pontszám 2014. január 18. I. Időtartam: 45 perc STUDIUM GENERALE MATEMATIKA SZEKCIÓ

Részletesebben

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság Microsoft Excel 2010 Gyakoriság Osztályközös gyakorisági tábla Nagy számú mérési adatokat csoportokba (osztályokba) rendezése -> könnyebb áttekintés Osztályokban szereplő adatok száma: osztályokhoz tartozó

Részletesebben

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016 Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait

Részletesebben

Tartalomjegyzék 2. RENDSZER FELÉPÍTÉSE... 3

Tartalomjegyzék 2. RENDSZER FELÉPÍTÉSE... 3 Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 2 2. RENDSZER FELÉPÍTÉSE... 3 2.1. FELÜLET... 3 2.2. FELHASZNÁLÓI FUNKCIÓK... 4 2.2.1. Modulok... 4 2.2.2. Előzmények... 4 2.2.3. Lekérdezés működése, beállítások... 5 2.2.4.

Részletesebben

Forgattyús mechanizmus modelljének. Adams. elkészítése, kinematikai vizsgálata,

Forgattyús mechanizmus modelljének. Adams. elkészítése, kinematikai vizsgálata, A példa megnevezése: A példa száma: A példa szintje: Modellezõ rendszer: Kapcsolódó TÁMOP tananyag rész: A feladat rövid leírása: Forgattyús mechanizmus modellezése SZIE-K1 alap közepes - haladó Adams

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij

y ij = µ + α i + e ij Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai

Részletesebben

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI, Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár PhD kurzus. KOKI, 2015.09.17. Mi a statisztika? A sokaság (a sok valami) feletti áttekintés megszerzése, a sokaságról való információszerzés eszköze.

Részletesebben

Egy főiskolán 100 hallgatóra 5 számítógép jut. 300 számítógép van a főiskolán. A viszonyszám fajtája:

Egy főiskolán 100 hallgatóra 5 számítógép jut. 300 számítógép van a főiskolán. A viszonyszám fajtája: Statisztika 1 NG-KM I. évfolyam BGF KKK MINTA 2011. február 1. Nevezze meg az alábbi mondatokban értelmezett viszonyszám fajtáját, adja meg értékét, majd írja le szövegesen és számadatokkal, hogy mi van

Részletesebben

Közoktatási Statisztika Tájékoztató 2012/2013. Használati útmutató

Közoktatási Statisztika Tájékoztató 2012/2013. Használati útmutató Közoktatási Statisztika Tájékoztató 2012/2013 Tartalomjegyzék 1. Technikai információk... 2 2. Publikus felület... 2 2.1 Bejelentkezés... 2 2.2 Összesítés... 3 2.2.1 Statisztikai tábla megtekintése...

Részletesebben

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás Statisztika 3. előadás Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan A statisztika, mint gyakorlati tevékenység a tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak i alapfogalmak statisztikai sokaság: a megfigyelés tárgyát képező egyedek összessége 2 csoportja van: álló sokaság: mindig vmiféle állapotot, állományt fejez ki, adatai egy adott időpontban értelmezhetők

Részletesebben

Java II. I A Java programozási nyelv alapelemei

Java II. I A Java programozási nyelv alapelemei Java II. I A Java programozási nyelv alapelemei Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2008. 02. 19. Java II.: Alapelemek JAVA2 / 1 A Java formalizmusa A C, illetve az annak

Részletesebben

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika Matematikai statisztika PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS alapszak, A szakirány Arató Miklós Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Természettudományi Kar 2019. február 11. Arató Miklós (ELTE) Matematikai

Részletesebben

Táblázatkezelés 2. - Adatbevitel, szerkesztés, formázás ADATBEVITEL. a., Begépelés

Táblázatkezelés 2. - Adatbevitel, szerkesztés, formázás ADATBEVITEL. a., Begépelés Táblázatkezelés 2. - Adatbevitel, szerkesztés, formázás ADATBEVITEL a., Begépelés Az adatok bevitelének legegyszerűbb módja, ha a táblázat kijelölt cellájába beírjuk őket. - számok (numerikus adatok) -

Részletesebben

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció: Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika Biomatematika 2. előadás Néhány egyszerű definíció: A statisztika olyan tudomány, amely a tömegjelenségekkel kapcsolatos tapasztalati törvényeket megfigyelések

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Klaszteranalízis Hasonló dolgok csoportosítását jelenti, gyakorlatilag az osztályozás szinonimájaként értelmezhetjük. A klaszteranalízis célja A klaszteranalízis alapvető célja, hogy a megfigyelési egységeket

Részletesebben

Statisztika 10. évfolyam. Adatsokaságok ábrázolása és diagramok értelmezése

Statisztika 10. évfolyam. Adatsokaságok ábrázolása és diagramok értelmezése Adatsokaságok ábrázolása és diagramok értelmezése A statisztikában adatsokaságnak (mintának) nevezik a vizsgálat tárgyát képező adatok összességét. Az adatokat összegyűjthetjük táblázatban és ábrázolhatjuk

Részletesebben

HTML ÉS PHP ŐSZI FÉLÉV

HTML ÉS PHP ŐSZI FÉLÉV 1 HTML ÉS PHP ŐSZI FÉLÉV Szövegek kezelése PHP-val 2 Szövegek tárolása Az UTF-8 kicsit részletesebben 3 Az UTF-8 minden karaktert 1-6 bájton tárol Ez összesen 1 111 998 különböző karakter tárolását teszi

Részletesebben

Labor leletező program

Labor leletező program Labor leletező program 1. A labor leletező főbb funkciói 2. Labor kérés létrehozása 3. Labor kérések figyelése 4. Eredmények bevitele 5. Kérés archiválása 6. Beteg kérések archiválása 7. Régi lelet keresése

Részletesebben

Algoritmusok Tervezése. 4. Előadás Visual Basic 1. Dr. Bécsi Tamás

Algoritmusok Tervezése. 4. Előadás Visual Basic 1. Dr. Bécsi Tamás Algoritmusok Tervezése 4. Előadás Visual Basic 1. Dr. Bécsi Tamás Bevezetés A BASIC (Beginner s All-purpose Symbolic Instruction Code) programnyelvet oktatási célokra hozták létre 1964-ben. Az általános

Részletesebben

Excel. Nem összefügg tartomány kijelölése: miután a tartomány els részét kijelöltük, lenyomjuk és nyomva tartjuk a CTRL gombot.

Excel. Nem összefügg tartomány kijelölése: miután a tartomány els részét kijelöltük, lenyomjuk és nyomva tartjuk a CTRL gombot. Excel A tartomány és kijelölése Munkánk során gyakran elfordul, hogy nem egy, hanem több cellából álló területtel kell dolgoznunk. Ezt a területet tartománynak vagy blokknak nevezzük. Cella jelölése: például

Részletesebben

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK

INFORMATIKAI ALAPISMERETEK Informatikai alapismeretek középszint 0811 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2008. május 26. INFORMATIKAI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM

Részletesebben

Molekuláris evolúció második gyakorlat

Molekuláris evolúció második gyakorlat Molekuláris evolúció második gyakorlat Szekvenciák illesztése (alignment készítés) Szekvenciák szerkesztése Programok: ClustalX (http://evolution.genetics.washington.edu/phylip/software.html) GeneDoc (http://www.psc.edu/biomed/genedoc/)

Részletesebben

Klaszterelemzés az SPSS-ben

Klaszterelemzés az SPSS-ben Klaszterelemzés az SPSS-ben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Klaszteranalízis Olyan dimenziócsökkentő eljárás, amellyel adattömböket megfigyelési egységeket tudunk viszonylag homogén

Részletesebben

MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag. Budapest, 2004. február

MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag. Budapest, 2004. február MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag Budapest, 2004. február Tartalomjegyzék ELŐSZÓ... 2 1 AZ SPSS-RŐL ÁLTALÁBAN... 3 1.1 DATA EDITOR... 3 1.2 VIEWER... 4 1.3 CHART EDITOR... 4 2 ADATBEVITEL... 5 2.1

Részletesebben

Excel Hivatkozások, függvények használata

Excel Hivatkozások, függvények használata Excel Hivatkozások, függvények használata 1. Fejezet Adatok, képletek, függvények Adatok táblázat celláiba írjuk, egy cellába egy adat kerül lehet szám, vagy szöveg * szám esetén a tizedes jegyek elválasztásához

Részletesebben