1. BEVEZETÉS A TÁRSADALOMSTATSZTIKÁBA

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "1. BEVEZETÉS A TÁRSADALOMSTATSZTIKÁBA"

Átírás

1 Tartalomjegyzék. BEVEZETÉS A TÁRSADALOMSTATSZTIKÁBA..... Mi a statisztika?..... Alapfogalmak Mérési szintek Adatbázisok létrehozása, címkézés Az SPSS által kezelt adatállományok, adatbázisok összekapcsolása, esetek leválogatása Változók átalakítása EGYVÁLTOZÓS ELEMZÉSEK Statisztikai alapmveletek, egyszer elemzések: gyakorisági eloszlások, rangsorok Gyakorisági eloszlások A centrális tendenciák mutatói: átlag, medián, módusz Szórás és szóródás Momentumok, ferdeség és csúcsosság MINTAVÉTEL Elemi valószínségelmélet. Várható érték Elemi mintavételi elmélet. Standard hiba KÉTVÁLTOZÓS ELEMZÉSEK Változók közötti kapcsolatok Minségi változók közötti kapcsolat Vegyes kapcsolat Két mennyiségi változó közötti kapcsolat: korreláció TÖBBVÁLTOZÓS ELEMZÉSEK A többváltozós elemzések fajtái A faktorelemzés A klaszterelemzés MELLÉKLETEK A χ -eloszlás táblázata (p0.05, P0,0 és p0,00) A t -eloszlás táblázata (p0.05, P0,0 és p0,00) Az SPSS 9.0 program menüsor parancsainak rövid leírása BIBLIOGRÁFIA... 58

2 . BEVEZETÉS A TÁRSADALOMSTATSZTIKÁBA.. Mi a statisztika? A statisztika (általános statisztika, matematikai statisztika) a valóság számszer információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati tevékenység és tudomány. A statisztika tömegjelenségekkel foglalkozik. Tehát módszeresen megfigyeli a tömegjelenségek tulajdonságait, begyjti a jellemz információkat és feldolgozza, értékeli, elemzi. A statisztika legfbb érdeme, hogy: - információt szolgáltat a megfigyelt jelenségekrl - lehetséget ad a tudományos elemzésekhez - tájékoztat a fontosabb társadalmi-gazdasági folyamatokról (legfontosabb az állami vagy hivatalos statisztika). A statisztika fogalmán az általános és az alkalmazási területhez kötd módszertannak, valamint a gyakorlati tevékenységnek a szorosan összefügg egységét értjük. A statisztika arra szolgál, hogy a valóság tényeinek valamely adott körét tömören, a számok nyelvén jellemezze. A statisztika történeti kialakulása és fejldése A statisztika elször mint gyakorlati, számbavételi tevékenység jelent meg az ókorban. A legkorábbi statisztikai adatok az ókori államokban végrehajtott népszámlálásból származnak. A középkorban a hbérurak földbirtokával összefügg leltározó jelleg összeírásokat végeztek, késbb, a polgári társadalmak kialakulásával pedig egyre ntt az érdekldés a különböz országok földrajzi, politikai és gazdasági viszonyai iránt. Mindezek az úgynevezett német leíró iskola kifejldéséhez vezettek. Maga a statisztika szó is ebbl az idbl származik, a státus (állam) szóból ered. A polgári társadalmak fejldésével a leíró jelleg információk köre bvült, a közöttük lév számszer összefüggések ismeretének igénye pedig kikényszerítette az elemzések módszertani fejlesztését is. Ebben az idben az államszámtant átnevezték politikai aritmetikának ez lett a tudományos elemz statisztika alapja. A legnagyobb elrelépést az a tény képezte, hogy a XVIII-XIX. században meghatározták a valószínség számítás tételeit és ezen tudományág fejldésének hatására alakult ki a mai matematikai statisztika.

3 A statisztika ágazatai és kapcsolata más tudományokkal Miként ez köztudott, a statisztikának a matematikához való kötdése a legersebb, hiszen a matematika elmélete (fként a valószínség számítás elmélete, lásd III. Fejezet) a szakmai összefüggések leírására megfelel módszertani tárházat nyújt. A statisztika a matematika eredményeit (amelyek alkalmasak a tömegjelenségekben rejl törvényszerségek feltárására) és a szakmai jelenség természetét ismerve alakítja ki módszereit. A statisztikai tevékenység sok irányba ágazik szét, így alakulnak ki a szakstatisztikák. A szakstatisztikák egy-egy terület szakmai összetevit ismerve olyan matematikai módszert választanak, amely az ott elforduló jelenségeket szakmai szempontból is helyesen írja le. A szakstatisztika nem más, mint a társadalmi-gazdasági élet egy-egy területének statisztikai módszerekkel való vizsgálata (pl. gazdaságstatisztika, népességstatisztika stb.). A szakstatisztikán belül is további differenciálódás következik be, de egy szakterületen belül egységes alapelvek érvényesülnek. A társadalomstatisztika A társadalomstatisztika az általános statisztika egy sajátos változata. A társadalomstatisztika is az általános statisztikán alapul, de a vizsgált változók, mutatók és eljárások a társadalmi viszonyok sajátos mérési módjához vannak igazítva, így egyes számítások matematikai értelemben vett pontossága magyarázatra szorul (Mezei-Veres, 00). A mérési szint meghatározása, a mérési hibák befolyása sajátos jelleggel bír a társadalomtudományokban. Megtörténik, hogy egy módszert olyan adatokra is alkalmaznak, amelyek nincsenek kell pontossággal mérve (pl. faktorelemzést alkalmaznak ordinális mérési szint változókon). A társadalomstatisztika ezekkel a problémákkal is meg kell birkózzon. A társadalomtudományi kutatás lépései: Kutatási kérdés Hipotézis készítés ELMÉLET Hipotézis tesztelés Adatelemzés Adatgyjtés A statisztikai elemzés leginkább az Adatelemzés lépcsjéhez köthet. De a kutatás minden lépését a mögöttes elmélet határozza meg, és fordítva, minden lépés eredménye hatással lehet az elméletre. 3

4 Ebbl következnek a társadalomstatisztika legfontosabb korlátai: - az elemzések eredménye ersen függ a vizsgálatba bevont szempontoktól, változóktól (elméleti kerettl) - a bevont szempontok kiválasztásának mindig szakmai döntésre kell támaszkodnia minden szakmailag releváns szempontot be kell vonni az elemzésbe - a matematikai eszközök mechanikusan nem alkalmazhatók, szükség van szaktudásra (társadalomtudományi ismeretekre). Tehát a statisztikai módszerekkel kapott eredményeket csak megfelel szakmai ismerettel lehet hatékonyan felhasználni, ugyanakkor a korszer társadalomtudományi szakismeret elképzelhetetlen a mennyiségi összefüggések ismerete nélkül. Az eddigi átfogó értékelés helyett a különböz szakterületek igénye az értékelés mélysége fele mutat, amely a módszertani apparátus ismeretén túl igényesebbek a vizsgált szakterület ismeretét (elméleti vonatkozásait) illeten. A statisztikai ismeretek megértésének talán legjelentsebb összetevje a módszerek alkalmazásának gyakorlása. Az elméleti ismeretek segítik a gyakorlást, ám a készségek effektív munka során alakíthatók ki (ez utóbbi jelentsen visszahat az elméleti ismeretek elmélyítésére is), amelyben nagy segítséget nyújtanak a számítógépes programcsomagok. A statisztikai programcsomagok közül a szociológusok által leginkább használt SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) Windows alatt futó programjának 9.00-ás alkalmazását ismertetem... Alapfogalmak A szociológiában a társadalmi valóság tömör, számszer jellemzéséhez az operacionalizálás révén jutunk el. Mindezt megelzi a vizsgált területre vonatkozó szakismeret áttekintése, a kutatási kérdések és hipotézisek megfogalmazása és konceptualizálása (lásd Társadalomtudományi kutatási módszerek és technikák tárgy). Ezeket a fázisokat követi maga az operacionalizálás, ami nem más, mint a vizsgált kutatási probléma különböz jellemzinek megadása (kérdíves adatfelvételek esetén a kérdív kérdéseinek megfogalmazása képezi ezt a tevékenységet). Az operacionalizálás elképzelhetetlen a megfigyelési egységek definiálása (a vizsgált sokaság beazonosítása), valamint a mérési eljárások kialakítása (az ismérvek vagy változók megfogalmazása) nélkül. 4

5 A vizsgálat tárgyát képez egységek összességét, halmazát statisztikai sokaságnak, vagy rövidebben sokaságnak esetleg populációnak nevezzük. A statisztikai sokaság egyedei a statisztikai egységek. Ezek az egységek lehetnek éllények: emberek, pl. a népszámlálás esetén; állatok, a mezgazdasági összeírásoknál; tárgyak, pl. a személygépkocsi állomány állapotának felmérésénél; szervezetek, pl. a vállalkozások IT felszereltségének felmérésekor, események, pl. a kulturális rendezvények vizsgálata esetén, de lehetnek képzett egységek is, pl. a GDP alakulásának vizsgálatakor. Azt, hogy mit tekintünk a statisztikai vizsgálatnál a sokaságnak, mindig a vizsgálat célja dönti el. Ha pl. a Sapientia egyetem hallgatóinak tévénézési szokásait szeretnénk vizsgálni, akkor az alapsokaság nem más, mint az abban az idpontban hallgatói jogviszonnyal rendelkez diákok sokasága. Mivel a valóságban legtöbbször nem áll módunkban a populáció egészérl adatfelvételt készíteni, ezért mintát veszünk és az ilyen módon begyjtött adatokon végzünk statisztikai elemzéseket. A sokaság egységei különböz tulajdonságaik megadásával jellemezhetek. Ezen tulajdonságok egy része a sokaság minden egyes egységére nézve közös, más részük azonban nem. A sokaság tagjai, egységei a vizsgálat tárgyának ismeretében legtöbbször elég egyértelmen adódnak, de vannak olyan esetek is, amikor a sokaság egységei nem különülnek jól el egymástól, hanem csak önkényesen definiálhatóak (vagy a valóságban nem is léteznek). Amikor a valóság jól elkülönül egységekbl áll (számolásnál), diszkrét sokaságról beszélünk, ilyen pl. egy adott településen él lakósok száma. Amikor valóságos, de csak önkényesen elkülöníthet egységekbl áll (két adott érték között elméletileg az összes értéket felveheti), akkor folytonos sokaságról beszélünk, mint pl. a Sapientia egyetem diákjai által egy nap elfogyasztott ásványvíz mennyisége. Ha a sokaság elképzelt egységekbl áll, fiktív sokaságról beszélünk (pl. Románia 009. dec. -i lakósainak száma). Amikor a sokaság csak egy adott idpontra vonatkozóan értelmezhet, álló sokaságnak nevezzük (pl. a lakosság száma 006. március 8-án), amikor csak valamely adott idtartamra vonatkoztatva értelmezhet, mozgó sokaságnak nevezzük (pl. a Hargita megyei munkanélküliek száma a 00-es év folyamán). 5

6 Ismérv vagy változó Az ismérvek olyan vizsgálati szempontok, amelyek alapján egy sokaság egymást át nem fed részekre bontható. A sokaság egyes egységeinek e felbontásban való elhelyezkedését az egységek adott szempont szerinti tulajdonságai határozzák meg. A valamely szempont szerint lehetséges tulajdonságokat ismérv-változatoknak (attribútumnak) nevezzük. Ha az ismérv változatai számszerek, akkor azokat ismérvértékeknek, magát az ismérvet pedig változónak (a logikailag egymáshoz tartozó attribútumok halmazának) nevezzük. A mindössze két változattal rendelkez ismérveket alternatív ismérveknek (dumy vagy dichotóm változónak) nevezzük. Nézzük az alábbi példát. Kérdíves kutatást készítettünk a Sapientia Egyetem diákjai körében. Ebben az esetben: Sokaság: a 007/008-az tanévben az egyetemmel hallgatói jogviszonyban álló diákok Ismérvek: Ismérvváltozatok: Nem férfi, n Életkor (év) 988, 989, stb. Állandó lakóhely (település neve) Csíkszentgyörgy, Sepsiszentgyörgy, stb. C típusú nyelvvizsga nincs, alapfokú, középfokú, felsfokú Internethasználat igen, nem Magasság (cm) 7, 68, stb. Testsúly (kg) 48, 66, stb. Fizikai állapotával való elégedettség elégedetlen, igen is meg nem is, elégedett Látható, hogy a fenti példában alkalmazott ismérvek nem ugyanolyan jelleg információt hordoznak. Az életkor, magasság és testsúly ismérvek ismérvváltozatai konkrét számértékek, amelyekkel akár mveleteket is végezhetünk (például annak megállapítására, hogy a diák hány éves lesz négy év múlva, vagy átlagosan milyen magasak a diákok). Ezzel szemben a nyelvvizsga foka, valamint a fizikai állapotával való elégedettség olyan ismérvek, amelyek ismérvváltozatai nem számértékek, de mégis fennáll valamiféle hierarchia az ismérvváltozatok között, hiszen tudjuk, hogy a középfokú nyelvtudás magasabb szint, mint az alapfokú, stb. A nem, az internethasználat, illetve az állandó lakóhely esetében azonban az ismérvváltozatok egyrészt nem számértékek, másrészt nem áll fenn semmiféle hierarchia sem az egyes ismérvváltozatok között, hiszen nem dönthet el, hogy Csíkszentgyörgyön lakni jobb, vagy rosszabb, mint Sepsiszentgyörgyön, és az sem egyértelmen eldönthet, hogy nnek, vagy férfinek lenni jobb, stb. Ezenkívül a nem és az internethasználat ismérveknek csak két ismérvváltozata lehet, míg a lakóhelynek jóval több. Összefoglalva tehát azt mondhatjuk, hogy mivel a statisztikai egységek tulajdonságainak észlelése és rögzítése adat formájában valamiféle mérésnek 6

7 tekinthet, a különböz ismérveknek más-más mérhetségi tulajdonságaik vannak. Mindez jelentsen befolyásolhatja a statisztikai vizsgálatot. Az ismérvek mérhetségi tulajdonságainak egyik jellemzje a hozzájuk tartozó mérési szint, vagy mérési skála. Bizonyos szabályok betartása mellett egy eredetileg nem mennyiségi ismérv (valamilyen számlálás vagy mérés számszer eredményeit rendeli hozzá a sokaság egységeihez) lehetséges változatai számértékké alakíthatóak, kódolhatók. Ilyen módon bármely észlelt tulajdonság szám formájában történ rögzítése az egységek számokkal való jellemzésének, azaz mérésnek tekinthet. De miként a fenti példából is kitnik, egyáltalán nem mindegy, hogy a sokaság egységeihez ilyen módon hozzárendelt számértékek mely tulajdonságai érvényesek a sokaság egységeinek a számértékekkel jellemezni kívánt tulajdonságaira is. Errl szólnak a mérési skálák vagy mérési szintek..3. Mérési szintek A szociológiában négy mérési skálát szokás használni:. nominális, megnevezéses vagy névleges mérési szint. ordinális, rendezési vagy sorrendi mérési szint 3. intervallum vagy különbségi mérési szint 4. arány-skála. Ebbl az els két skálát szokás még minségi, a második kettt pedig mennyiségi mérési skáláknak nevezni. A nominális skála a legegyszerbb és legkevésbé informatív mérési fokozat. Csak az egységekhez rendelt számértékek egyez vagy különböz voltát engedi meg az egységeket ténylegesen is jellemz tulajdonságként elfogadni. Az egységekhez hozzátartozó számértékeknek nincs mértékegysége, tulajdonképpen csupán egy megkülönböztet címkérl beszélhetünk. A kódszámok közti különbségeknek, azok hányadosának vagy a nagyságrendjének nincsen semmi értelme, viszont az egységek csoportosítására kiválóan alkalmas. A fenti példánkban ilyen mérési szint változó a nem, az állandó lakhely és az internethasználat. Az ordinális skála esetében nemcsak a skálaértékek azonos vagy nem azonos volta, hanem azok sorrendisége is az egységek között fennálló valós viszonyokat írja le. Az egységekhez hozzárendelt számértékek sorrendje az adott egységek valamilyen szempontból vett sorrendjét mutatja (az egyes attribútumok a vizsgált tulajdonsággal 7

8 relatíve kisebb vagy nagyobb mértékben rendelkeznek). A skálaértékek bármilyen, az egységek adott sorrendjét megtartó számértékek lehetnek, hiszen maguk a számértékek nem hordoznak információt, csakis azoknak sorrendje. Akár csak a nominális mérési szint változók esetében, ezeknek a számértékeknek sincs mértékegysége, valamint a skálaértékek különbsége sem informatív, továbbá nincs értelme a skálaértékekkel végzett más mveleteknek sem. A fenti példánkban ilyen mérési szint változó a nyelvvizsga, valamint a fizikai állapottal való elégedettség. Az intervallum skála a szó szoros értelmében is mérést jelent, mivel a mennyivel nagyobb kérdésre is választ tudunk adni. A skálaértékek különbségei is valós információt nyújtanak a sokaság egységeirl, valamint e skálának már valamilyen mértékegység is a szerves tartozékát képezi. A skála kezdpontja a 0-pont, azonban ez önkényes, illetve valamilyen konvención alapszik - ez lehetetlenné teszi a skálaértékek egymás közötti arányának meghatározását. A szociológiai adatfelvételekkor ritkán találkozunk intervallum skálával, a fenti példánk sem tartalmaz ilyen változót. A klasszikus példa intervallum mérési szint változóra a hmérséklet, hiszen nincs abszolút 0 pont, a víz fagyáspontjának választása esetleges, függ az alapul vett hmérsékleti skálától. Példa. A 0 0 C és 0 0 C hmérséklet közötti különbség Fahrenheit skálán mérve is ugyanannyi, mint a 5 0 C és 5 0 C közötti különbség (a különbségnek valós értelme van). F 9*C/5 + 3 a. 0 0 C 9*0/ F b. 0 0 C 9*0/ F c C 9*(-5)/ F d. 5 0 C 9*5/ F 0 0 C 0 0 C 0 0 C 68 0 F 50 0 F 8 0 F 5 0 C (-5) 0 C 0 0 C 4 0 F 3 0 F 8 0 F. A 0 0 C és az 5 0 C hmérséklet egymáshoz viszonyított aránya nem független az alapul vett hmérsékleti skálától (az arányoknak nincs értelme). 0 0 C 68 0 F (b.) 5 0 C 4 0 F (c.) 68 0 F/4 0 F, C/5 0 C 4 8

9 Az arány-skála a legtöbb információt nyújtó mérési szint. Már a kezdpont is egyértelmen adott és rögzített, bármely két skála-érték egymáshoz viszonyított aránya is egyértelmen meghatározható, azaz információt hordoz. A fenti példánkban ilyen mérési szint változó az életkor, magasság és testsúly változók. A mérési szintek egymáshoz való viszonya A mérési szintek bemutatott sorrendje a mérés egymást követ olyan fokozatainak tekinthetk, amelyek a mérés eredményeit kifejez számértékek egyre több tulajdonságának kihasználását teszi lehetvé. Ilyen értelemben a nominális mérési szint a legalacsonyabb, az arány-skála pedig a legmagasabb mérési szint, ugyanakkor egy adott mérési szint változó alacsonyabb szintként is kezelhet. Az ismérvfajták és mérési skálák egymástól való megkülönböztetése azért lényeges, mert más-más fajta elemzést tesznek lehetvé. Az ismérvek fajtája, illetve a mérés adott szintje mindig behatárolja az elemzés egy-egy adott esetben szóba jöv eszközeit, tehát különböz mérési szint változók más-más típusú statisztikai elemzéseket tesznek vagy nem tesznek lehetvé. A mérés adott szintje azonban kétféle értelemben is relatív:. sohasem függetleníthet el teljesen a vizsgálat célkitzéseitl a magas mérési szintek alacsonyabbakká válhatnak. bizonyos elemzési technikák a megkívántnál alacsonyabb mérési szint adatok elemzésére is jól használhatók (pl. faktorelemzés)..4. Adatbázisok létrehozása, címkézés Az adatbázis (adatmátrix) nem más, mint a kutatás során a sokaság (vagy minta) elemeirl begyjtött adatok halmaza. Az adatokat kódolt és rendszerezett formában szokás elektronikus formában rögzíteni, úgy, hogy minden egyes egységünk (esetünk, amely lehet egy megkérdezett személy, szervezet, stb.) külön sorba, minden egyes változónk (ismérvünk, mért tulajdonságuk) pedig külön oszlopba kerüljön. Az adatbázisban minden egyes cellában egyetlen érték szerepelhet. Az operacionalizálás során nyert fogalmak, tulajdonságok a mérés eredményeként elvileg megfeleli lesznek a statisztikai adatbázist alkotó változóknak, de ez a megfelelés nem teljes. Vannak olyan tulajdonságok, amelyeknél a megfeleltetett kérdésbl nem egy, hanem 9

10 több változó is készül, pontosan azért, hogy a statisztikai feldolgozhatóság kedvéért egy cellában csak egyetlen adat szerepeljen. Adatbázist több programban is létre lehet hozni, Excel-ben, dbase-ben, SPSS-ben, stb. A továbbiakban csak a szociológusok által leggyakrabban használt SPSS programcsomagra (ennek is a 9.0-ás verziójára) fogok kitérni. A példákban és ábrákban használt adatbázis a MOZAIK00 Magyar fiatalok a Kárpát-medencében cím szociológiai kutatás székelyföldi adatbázisa. Az adatbázis formája az SPSS-ben az alábbi ábra szerint néz ki: Változó Változó Változó 6 Eset Eset Eset 7 Adatbázis létrehozása SPSS-el Indítsuk el az SPSS programot! Válasszuk a TYPE IN DATA opciót és kattintsunk az OK gombra. Ha már fut a program, akkor a File fmenüpontban a New pontban válasszuk a Data-t.. Miként a fenti ábrából is kitnik, az SPSS táblázata hasonlít az Excel-ére. Számozott sorok vannak, ahova az egyes esetek/megkérdezettek (cases) adatai fognak kerülni, az oszlopokba (variables) pedig a változók szerepelnek. Els lépésben el kell neveznünk (definiálnunk) az egyes változókat és azok tulajdonságait. Ezt úgy kezdjük, hogy a DATA fmenüpont Define Variable menüpontjára megyünk, vagy duplán klikkelünk az els oszlop var (az els változó) mezjére (a 0.0-s vagy ennél késbbi SPSS-ek ekkor átváltanak a Variable View nézetre). Itt a Variable Name pontnál nevet adunk a változónak (max. 8 karakter hosszúságú lehet, nem kezddhet számmal), amely meg fog jelenni az adatbázis fejlécében (érdemes olyan nevet adni, amivel könnyen beazonosítható, hogy melyik kérdésrl is van szó). A Type pontnál beállítjuk a változó formátumát. Legtöbb esetben numerikus adataink vannak, mivel a kódokat (számokat) sokkal könnyebb 0

11 bevezetni, mint a szöveget, így az SPSS is alapértelmezésben numerikus adatbevitelre van beállítva. Sokszor azonban elfordul, hogy pl. egy nyílt kérdést nem sikerült kódolni és a szöveget szeretnénk bevezetni ilyenkor a Define Variable Type-nél a string gombra kattintunk. A Labels pontnál felcímkézzük a változónkat, vagyis a Variable Label-nél megadjuk az ismérvünk bármilyen hosszú nevét, a Value Labelnél pedig megadjuk a változóhoz tartozó egyes attribútumokat (minden egyes bevezetett címke után Add -et nyomunk): pl. Variable Label: A megkérdezett neme, Value:, Value Lable: n, majd Add, Value:, Value Lable: férfi (a Remove gombbal törölhetjük, a Change gombbal módosíthatjuk a korábban beírtakat), majd Add és Continue. Visszatérve a Define Variable almenübe, a Missing Values pontnál megadhatjuk, hogy milyen kóddal szerepl eseteket kezeljen az SPSS hiányzó adatként: pl. ha a 0 azt jelentette, hogy valaki nem tud válaszolni és nem szeretnénk a számításainkba bevonni ezt az értéket, a Define Missing Values-nál a 0-t beírjuk a Discrete missing values pontnál, majd Continue-t nyomunk. A Define Variable almenüben még beállítható az oszlopszélességet (Column Format) és az ismérvünk mérési szintje (nominális, ordinális vagy skála, azaz mennyiségi). Amikor több változónk ugyanazokkal az attribútumokkal rendelkezik (pl. megkérdeztük a háztartásban él összes személy foglalkozását, vagy több olyan kérdésünk van, amelyekre igen/nem válaszokat lehet adni), a DATA fmenübl a Templates almenüt választjuk. Ezen belül a Define menü segítségével beállíthatjuk a változó típusát, felcímkézhetjük, megadhatjuk a hiányzó adatok kezelésére vonatkozó

12 utasításokat (az elzek szerint), majd a Name-re kattintva nevet adunk a változónak (pl. IGENNEM) és Add-et klikkelünk. A következ ilyen típusú változónknál nincs más dolgunk, mint a Templates almenübl kiválasztani a megfelel változót (pl. IGENNEM), az Apply funkcióval bejelöljük, hogy milyen beállításokat szeretnénk az új változónkra alkalmazni, majd Ok-t klikkelünk. Ilyen módon tudunk létrehozni változókat, el tudjuk ket nevezni. Miután megvan a keretfájlunk, nem marad más dolgunk, mint bevezetni az adatokat a kódutasítás (az UTILITIES fmenü File Info pontja segítségével könnyen elkészíthet) szerint. Adatbázisunkat a többi Windows alatt futó programokhoz hasonlóan a FILE fmenü Save vagy Save As menüpontjai segítségével menthetjük meg.

13 .5. Az SPSS által kezelt adatállományok, adatbázisok összekapcsolása, esetek leválogatása Az SPSS által kezelt adatállományok Az Excel programmal szemben egy SPSS sajátosság, hogy egyszerre csak egy adatbázist lehet megnyitni. Ezért nagyon fontos arra figyelni, hogy amikor több adatbázissal dolgozunk, mindig a megfelel változatot mentsük el. Miként a többi ismert programban is, a megnyitás a FILE fmenü Open almenüjébl történik. Az SPSS több más, nem SPSS (.sav) formátumú adatbázist is be tud olvasni. Ez nyilvánvalóan akkor igen hasznos, amikor nem saját adatbázisból szeretnénk dolgozni, ismerjük az SPSS programcsomagot, viszont a feldolgozandó adatfájlunk nem SPSS-ben készült. A legvalószínbb eset, amikor az adatokat egy Excel file-ba vitték be. Ebben az esetben úgy járunk el, hogy az Excel fájlt 4.0-ás verzióba elmentjük (mivel a magasabb verziók egyszerre több adatbázist is tudnak kezelni, az SPSS pedig csak egyet), bezárjuk, majd SPSS-ben az Open menüpontból (a Files of Type meznél az *.xls kiterjesztés fájlokat jelöljük meg) megnyitjuk az Excel állományt. Amennyiben az Excel fájlunk fejléccel rendelkezik, az opcióknál beállítjuk, hogy az SPSS adatbázisban is maradjon meg a fejléc (Read Variable Names), majd elmentjük SPSS adatbázisként. Adatfájlok összekapcsolása az SPSS-ben A program lehetséget ad különböz SPSS adatbázisok összekapcsolására. Adatmátrixról lévén szó, két lehetségünk van:. olyan adatbázisokat ragasztunk össze, amelyek ugyanazokat a változókat tartalmazzák, de más-más esetekre vonatkoznak (pl. egy kérdíves felmérés kitöltött kérdíveit több személy vezette be számítógépbe úgy, hogy X az A településen lekérdezetteket, Y pedig a B településen lekérdezetteket). olyan adatbázisokat ragasztunk össze, amelyeknél ugyanazok a megfigyelési egységek/esetek, de különböz változók szerepelnek (pl. egy kérdíves felmérés 3

14 kitöltött kérdíveit több személy vezette be számítógépbe úgy, hogy X minden kérdív els 0 kérdését, Y pedig minden kérdív utolsó 0 kérdését). Az els esetben a DATA fmenü Merge Files, Add Cases menüpontjával, a második esetben a Merge Files, Add Variables menüponttal dolgozunk. Mindkét esetben a megnyíló ablakban kiválasztjuk a megnyitott adatbázishoz kapcsolni kívánt fájlt, majd az Open gombra kattintunk. Mindkét esetben az SPSS lehetséget ad arra, hogy ellenrizzük az új, összeragasztott adatbázis változóit és módosítsunk rajta (a megnyitott adatbázisunk változóit (*)-al, az importált adatbázis változóit pedig (+)-al jelöli). Amikor új változókat szeretnénk hozzáadni az adatbázisunkhoz, mindig figyeljünk arra, hogy az eseteink ugyanabban a sorrendben legyenek mindkét adatbázisban (a DATA, Sort Cases segítségével lehet ugyanazon változó szerint sorba rendezni adatbázisainkat), tehát legalább egy közös változónk kell legyen mindkét adatmátrixban. Megfigyelések leválogatása az SPSS-ben A megfigyelések/esetek szelektálása SPSS sajátosság. Miként a neve is jelzi, olyankor használjuk, amikor nem a teljes adatbázissal, hanem csak annak egy részével kívánunk dolgozni. A leválogatásra több lehetségünk is van a DATA fmenü Select Cases almenüjében. A Select, If condition is satisfied, If meznél egy vagy több változó értékei szerinti feltételes leválogatást hajthatunk végre numerikus és logikai mveletek segítségével. 4

15 Mint a legtöbb SPSS fablakban, ebben is (baloldalon) megtalálható az összes változó, amivel jelenleg dolgozunk. Jobboldalon helyezkednek el (egy számológépre emlékeztet rész formájában) a különböz mveleti és numerikus gombok. Az ismers mveleti jeleken kívül (+,-, *, /) vannak olyanok is, amelyek az egyszer számológépeken nem találhatók meg. Ilyen pl. az &, a ~ stb., ezek logikai mveletek elvégzését teszik lehetvé, amelyekrl az alábbi táblázat nyújt összefoglalót: Jel Jelentése < Kisebb, mint > Nagyobb, mint < Kisebb vagy egyenl, mint > Nagyobb vagy egyenl, mint Egyenl ~ Egyenltlenség & És Vagy ~ Nem A numerikus gombok mellett található még egy ablak, a Functions, amely elre elkészített utasításokat, függvényeket tartalmaz, egyszerbbeket és kicsit bonyolultabbakat is. Példa Munkaadatbázisunkban (AdatbazisifjusSap.sav) 4-30 éves fiatalokon felvett adatok szerepelnek. Feltételezzük, hogy a továbbiakban csak a 0 évnél idsebb fiatalokról szeretnénk elemzést készíteni, ezért a 4-0 éves fiatalokat kiszrjük. Ekkor a 5

16 következképpen járunk el: a DATA fmenü Select Cases almenüjében a Select, If condition is satisfied, If mezre kattintva átvisszük a k. (születési év) változót, majd megadjuk a leválogatás feltételét, vagyis, hogy a válotzó értékei legyenek kisebbek, mint 98. Aki 98-ben született, az 00-ben, vagyis az adatfelvétel évében pontosan 0 éves volt (minket az k adataik sem érdekelnek, hiszen csak a -30 évesekrl szeretnénk valamit mondani, ezért a Kisebb, mint, nem pedig a Kisebb vagy egyenl, mint feltételt adjuk meg), aki ennél korábban született, az 0 évnél idsebb. Miután megadtuk a leválogatás feltételét, tehát k. < 98, Continue-t klikkelünk, majd visszaérve a Select Cases almenübe az Ok gombra kattintunk. Az SPSS választási lehetséget kínál, hogy hogyan kezelje a leválogatott eseteket (a példánkban a 4-0 éveseket). Alapértelmezésben a Filtered, vagyis a (meg)szrt eset szerepel, ami azt jelenti, hogy bár a számításainkban nem jelennek meg, fizikailag továbbra is minden adatunk az adatbázisban van. A második lehetség, hogy kitöröltetünk minden olyan esetet, amelyikkel nem dolgozunk ebben az esetben nagyon kell figyelni arra, hogy a teljes adatbázisunk még valahol meglegyen, mivel mint tudjuk, ennek létrehozása rendkívül idigényes munka. Miként már korábban említésre került, több változó szerint is lehet feltételes leválogatási parancsot adni. Ha tovább szeretnénk szkíteni a kört, és csak pl. Hargita megyei -30 éves fiatalokat szeretnénk vizsgálni, akkor a következképpen adjuk meg a parancsot: k. < 98 & megye. A megye nem más, mint a megkérdezett lakóhelyének megyék szerinti besorolására vonatkozó változó, az -es kód pedig Hargita megyét jelöli. A logikai feltételek közül az és logikai feltételt alkalmazzuk, mivel azt szeretnénk, hogy feltételeink közül mindkett teljesüljön. 6

17 Természetesen ugyanazt a leválogatási feltételt többféleképpen meg lehet adni, pl. az elzvel azonos értelm a k. < 98 & (megye ~ & megye ~ 3 ), stb. Minden esetleválogatáskor nagyon figyeljünk arra (erre az SPSS Data Editor ablak jobb alsó sarkában lev Filter on jelzés is figyelmeztet), hogy amikor befejeztük a részsokaságunk elemzését és újra a teljes adatbázissal szeretnénk dolgozni, mindig vegyük vissza a leválogatási feltételeinket (DATA, Select Cases, All cases). Mintavétel az SPSS-ben A mintavétel is tulajdonképpen esetleválogatást jelent, hiszen akkor használjuk, amikor nem a teljes adatainkból, hanem azoknak csak egy véletlen halmazából kívánunk dolgozni ( a mintavételrl lásd bvebben a III. fejezetet). Az SPSS-ben két lehetségünk van a mintavételre: vagy arra utasítjuk a programot, hogy az összesetek bizonyos százalékának megfelelen alkosson véletlen mintát, vagy megadjuk a kívánt mintánk pontos esetszámát. Mindezt szintén a DATA fmenü Select Cases almenüjében, a Random sample of cases segítségével lehet megvalósítani. Ha például adatbázisunkból egy 400 fs véletlen mintát szeretnénk venni, a DATA fmenü Select Cases almenüjében a Random sample os cases Sample mezjére kattintunk, és utasítjuk az SPSS-t, hogy pontosan egy 400 fs véletlen mintát válasszon az els 750 (az összes) eset közül, majd Continue-t és végül Ok-t kattintunk. 7

18 .6. Változók átalakítása Adatok transzformációja vagy változók átalakítása SPSS-ben Ahhoz, hogy az adatbázisunkban szerepl változóinkkal dolgozni tudjunk, legtöbb esetben módosítanunk, alakítanunk kell rajtuk. Elég, ha csak arra gondolunk, hogy minden elemzés eltt meg kell tisztítanunk adatainkat a nem releváns válaszoktól, össze kell vonnunk, csoportosítanunk kell adatainkat. Az SPSS-ben minden, a meglév adatsokaságunk változtatásához (transzformációjához), új változók létrehozásához szükséges alkalmazás a TRANSFORM fmenüben található. A TRANSFORM- on belül megjelen menüsor elemei közül a leggyakrabban használt négyet, vagyis a különböz számítások, matematikai mveletek elvégzésére használatos Compute, az egyes változóértékek többszöri elfordulása összegzésére használatos Count, az átkódolásra használt Recode, valamint a szöveges adataink kezelésére használható Automatic Recode alkalmazásokat ismertetem. A Compute menü Mint a legtöbb SPSS fablakban, ebben is (baloldalon) megtalálható az összes változó, amivel jelenleg dolgozunk. Az adatok különféle transzformációinál (pl. a Recode -ban) lehetség van választani, hogy a változtatásokat ugyanabba a változóba vagy egy új, általunk létrehozott változóba kérjük. Jelen esetben azonban erre nincs lehetség. A program alapértelmezettnek veszi, hogy a változón/változókon a különböz algebrai mveleteket úgy akarjuk végrehajtani, hogy az eredeti változó/változók sértetlenek maradjanak, vagyis nevet kell adnunk az új változónak, 8

19 mely a már transzformált adatokat fogja tartalmazni. Ezt az új nevet adhatjuk meg a TARGET VARIABLE mezben, közvetlenül a változók neveit tartalmazó ablak fölött. A NUMERIC EXPRESSION elnevezés ablakban fognak megjelenni a kért változtatások algebrai alakjai, ahogyan ezt már az esetek leválogatásánál (Select Cases, If..) megismertük. A mveleti jelek alatt található egy If feliratú gomb. Amennyiben szkíteni akarjuk a változtatni kívánt adatok körét, ezt az If -re kattintva megjelen ablak segítségével megtehetjük (ahogyan a Select Casese-nél). Példa Adatbázisunkban szerepel a megkérdezettek születési éve, de mivel ez intervallum mérési szint változó, nagyon könnyen arányskálává tudjuk alakítani olyan módon, hogy életkorrá alakítjuk. Mivel adataink 00-bl származnak, minket az érdekel, hogy a kérdezés idpontjában a megkérdezettek hány évesek voltak, így 00-bl kivonjuk minden egyes megkérdezettünk (esetünk) születési évét. Ekkor a TRANSFORM fmenü Compute almenüjében nevet adunk a létrehozni kívánt új változónknak (eletkor), a Numeric Expression mezbe beírjuk az algebrai mveletet: 00 -, majd átvisszük a születési év (k.) változót és az Ok-ra kattintunk. Ekkor adatbázisunk végén meg fog jelenni az új eletkor nev változónk, amelynek a korább elmondottak szerint megadjuk a paramétereit. Az új változónkban olyan értékek fognak szerepelni, mint 4, 5, 30, tehát a megkérdezettek életkora a kérdezés idpontjában. 9

20 A Count menü A Count menüt akkor használjuk, amikor olyan új változót kívánunk létrehozni, amelyben a kijelölt változók együttes elfordulásait szeretnénk regisztrálni. Itt is a Target Variable meznél nevet adunk az új változónknak, a Target Lable meznél az új értékünk nevét adjuk meg, a Variables mezbe átvisszük azokat a változókat, amelyeknek az együttes elfordulásait vizsgáljuk, majd a Define Values-nál megadjuk a vizsgált értéket/értékeket, amelyek érdekelnek. Az If segítségével itt is szkíthet a vizsgált esetek köre. Példa Adatbázisunkban a k58.-k58.7 változók a háztartások infrastrukturális felszereltségére vonatkoznak, az alábbiak szerint: k58. Van-e ebben a lakásban.. VAN NINCS. vezetékes víz?. vízöblítéses WC? 3. vezetékes gáz? 4. villany? 5. szennyvízelvezet csatorna? 6. központi ftés? 7. állandó melegvízellátás? Az ebben a formában szerepl adatok esetében egy egyszer gyakoriság segítségével rögtön megtudhatjuk, hogy a háztartások hány százaléka rendelkezik állandó melegvízellátással, stb., viszont a különböz szolgáltatások együttes elfordulásáról nincs információnk. Amennyiben pl. azt szeretnénk megtudni, hogy az adatbázisunkban szerepl háztartásoknak hány százaléka rendelkezik a felsorolt infrastrukturális szolgáltatások közül legtöbb 3-al, a Count menühöz folyamodunk. A Target Variable meznél az infrastr (max. 8 karakter) nevet adjuk az új változónak, a Target Lable meznél A háztartások infrastrukturális ellátottsága nevet adjuk, a Variables mezbe átvisszük a k58., k58., k58.3, k58.7 változókat, majd a Define Values-nál megadjuk az (a van kódja) értéket, mivel az érdekel, hogy az egyes háztartások a maximális 7 szolgáltatásból hánnyal rendelkeznek. Ezt követen Add-et és Continue-t, majd visszatérve a fablakba Ok-t klikkelünk. 0

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

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

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

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

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

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak Matematika feladatbank I. Statisztika Elméleti összefoglaló és feladatgyűjtemény középiskolásoknak ÍRTA ÉS ÖSSZEÁLLÍTOTTA: Dugasz János 2011 Fapadoskonyv.hu Kft. Dugasz János Tartalom Bevezető 7 Adatok

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

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

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI Gazdaságstatisztika 2. előadás Egy ismérv szerinti rendezés Kóczy Á. László KGK VMI Áttekintés Gyakorisági sorok Grafikus ábrázolásuk Helyzetmutatók Szóródási mutatók Az aszimmetria mérőszámai Koncentráció

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

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

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

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL A vizsgarészhez rendelt követelménymodul azonosító száma, megnevezése: 2144-06 Statisztikai szervezői és elemzési feladatok A vizsgarészhez rendelt vizsgafeladat megnevezése:

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

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

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

Tantárgyfelosztás. I. Ellenőrzés. Mielőtt hozzákezd a tantárgyfelosztás tervezéséhez, ellenőrizze le, illetve állítsa be a következőket:

Tantárgyfelosztás. I. Ellenőrzés. Mielőtt hozzákezd a tantárgyfelosztás tervezéséhez, ellenőrizze le, illetve állítsa be a következőket: Tantárgyfelosztás I. Ellenőrzés Mielőtt hozzákezd a tantárgyfelosztás tervezéséhez, ellenőrizze le, illetve állítsa be a következőket: Alkalmazott képes menü > alkalmazottak alapadatai - Alkalmazottak

Részletesebben

Kérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával.

Kérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával. Tisztelt Felhasználó! Kérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával. A program céljai: A programot azért fejlesztettük ki, hogy segítséget adjunk a nagytömegű

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

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

VRV Xpressz Használati Útmutató

VRV Xpressz Használati Útmutató VRV Xpressz Használati Útmutató A programmal néhány perc alatt nem csak 5-6 beltéri egységes munkákat, hanem komplett, 3-400 beltéri egységgel rendelkez irodaházakat, szállodákat is meg lehet tervezni.

Részletesebben

Órarendkészítő szoftver

Órarendkészítő szoftver SchoolTime Órarendkészítő szoftver 2.0 verzió Tartalomjegyzék: 1., Belépés a programba...3 2., Órarend főtábla...3 3., Tanátok...4 3.1., Új tanár felvitele, módosítása...4 3.2., Tanár törlése...4 3.3.,

Részletesebben

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája A táblázatkezelés alapjai A táblázat szerkesztése A táblázat formázása A táblázat formázása Számítások a táblázatban Oldalbeállítás és nyomtatás

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

QGIS gyakorló. --tulajdonságok--stílus fül--széthúzás a terjedelemre).

QGIS gyakorló. --tulajdonságok--stílus fül--széthúzás a terjedelemre). QGIS gyakorló Cím: A Contour-, a Point sampling tool és a Terrain profile pluginek használata. DEM letöltése: http://www.box.net/shared/1v7zq33leymq1ye64yro A következő gyakorlatban szintvonalakat fogunk

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített)

TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített) TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített) Szakkollégiumi műhely megnevezése: Meghirdetés féléve: Tantárgy/kurzus megnevezése: BGF GKZ Szakkollégiuma 2011/2012. tanév II. félév SZAKKOLLÉGIUM

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak Statisztika I. KÉPLETEK 2011-2012-es tanév I. félév Statisztikai alapfogalmak Adatok pontossága Mért adat Abszolút hibakorlát Relatív hibakorlát Statisztikai elemzések viszonyszámokkal : a legutolsó kiírt

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

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

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

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Pszichometria Szemináriumi dolgozat

Pszichometria Szemináriumi dolgozat Pszichometria Szemináriumi dolgozat 2007-2008. tanév szi félév Temperamentum and Personality Questionnaire pszichometriai mutatóinak vizsgálata Készítette: XXX 1 Reliabilitás és validitás A kérd ívek vizsgálatának

Részletesebben

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN Az Excelben az egyszerű adatok bevitelén kívül számításokat is végezhetünk. Ezeket a cellákba beírt képletek segítségével oldjuk meg. A képlet: olyan egyenlet, amely a munkalapon

Részletesebben

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 100% 90% 80% 70% 60% 50% 2010 2011 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% a) Nevezze

Részletesebben

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója 1.) Általános tudnivalók: A segédtábla két méretben készül, 10, és 50 sort lehet kitölteni. A tábla megnevezéséből amit

Részletesebben

Lakóház tervezés ADT 3.3-al. Segédlet

Lakóház tervezés ADT 3.3-al. Segédlet Lakóház tervezés ADT 3.3-al Segédlet A lakóház tervezési gyakorlathoz főleg a Tervezés és a Dokumentáció menüket fogjuk használni az AutoDesk Architectural Desktop programból. A program centiméterben dolgozik!!!

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

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a a tanuló teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre a szülők teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre

Részletesebben

Mveletek a relációs modellben. A felhasználónak szinte állandó jelleggel szüksége van az adatbázisban eltárolt adatok egy részére.

Mveletek a relációs modellben. A felhasználónak szinte állandó jelleggel szüksége van az adatbázisban eltárolt adatok egy részére. Mveletek a relációs modellben A felhasználónak szinte állandó jelleggel szüksége van az adatbázisban eltárolt adatok egy részére. Megfogalmaz egy kérést, amelyben leírja, milyen adatokra van szüksége,

Részletesebben

Statisztikai szoftverek esszé

Statisztikai szoftverek esszé Statisztikai szoftverek esszé Csillag Renáta 2011. Helyzetfelmérés Egy internetszolgáltató egy havi adatforgalmát vizsgáltam. A táblázatok az előfizetők letöltési forgalmát tartalmazzák, napi bontásban,

Részletesebben

Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László

Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika II Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László Publication

Részletesebben

Adatbáziskezelés alapjai. jegyzet

Adatbáziskezelés alapjai. jegyzet Juhász Adrienn Adatbáziskezelés alapja 1 Adatbáziskezelés alapjai jegyzet Készítette: Juhász Adrienn Juhász Adrienn Adatbáziskezelés alapja 2 Fogalmak: Adatbázis: logikailag összefüggı információ vagy

Részletesebben

Az OECD PISA adatbázis elemzése

Az OECD PISA adatbázis elemzése Az OECD PISA adatbázis elemzése A program Emlékeztető a múlt hétről A PISA val kapcsolatos honlapok tartalma és az online elérhető dokumentáció A PISA adatbázisának felépítése A PISA makróinak használata,

Részletesebben

M-Fájlok létrehozása MATLAB-ban

M-Fájlok létrehozása MATLAB-ban M-Fájlok létrehozása MATLAB-ban 1 Mi az M-fájl Annak ellenére, hogy a MATLAB rendkívül kifinomult és fejlett számológépként használható, igazi nagysága mégis abban rejlik, hogy be tud olvasni és végrehajtani

Részletesebben

1.1.1 Dátum és idő függvények

1.1.1 Dátum és idő függvények 1.1.1 Dátum és idő függvények Azt már tudjuk, hogy két dátum különbsége az eltelt napok számát adja meg, köszönhetően a dátum tárolási módjának az Excel-ben. Azt is tudjuk a korábbiakból, hogy a MA() függvény

Részletesebben

Területi elemzések. Budapest, 2015. április

Területi elemzések. Budapest, 2015. április TeIR Területi elemzések Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ELEMZÉSBEN SZEREPLŐ MUTATÓ KIVÁLASZTÁSA... 4 3. AZ ELEMZÉSI FELTÉTELEK DEFINIÁLÁSA... 5 3.1.

Részletesebben

Az Éves adóbevallás 2005 modul ismertetése

Az Éves adóbevallás 2005 modul ismertetése Az Éves adóbevallás 2005 modul ismertetése A program a setup lefutása után -ha bejelöltük-, magától elindul. A következkben az indítás a startmenübl, vagy a telepít által létrehozott asztal ikonról indítható:

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Közgazdasági- és Gazdálkodástudományi Kar 1.3 Intézet Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

Mérési hibák 2006.10.04. 1

Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség

Részletesebben

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 2. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai sorok Meghatározott szempontok szerint kiválasztott két vagy több logikailag összetartozó statisztikai adat, statisztikai sort képez. általában

Részletesebben

Oktatás saját intézményben

Oktatás saját intézményben Oktatás saját intézményben A Humán-erőforrás Nyilvántartó Rendszerben rögzítendő adatok egyik nagy csoportját az egy-egy tanév megadott félévére vonatkozó oktatási tevékenységhez kapcsolódó adatok képezik,

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012. Név:... Kód:...... Eredmény:..... STATISZTIKA I. VIZSGA; NG KM ÉS KG TQM SZAKOKON MINTAVIZSGA Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető

Részletesebben

dr.xlsx A programról Szövegműveletekhez használható függvények

dr.xlsx A programról Szövegműveletekhez használható függvények dr.xlsx A programról A CD struktúrája A CD 9 munkafüzetben mutatja be a Microsoft Excel 2003, 2007 és 2010 függvényeit. Az egyes munkafüzetek a "tartalom" munkafüzetből érhetők el a munkafüzet nevére kattintással.

Részletesebben

Diagram készítése. Diagramok formázása

Diagram készítése. Diagramok formázása Diagram készítése Diagramok segítségével a táblázatban tárolt adatainkat különféle módon ábrázolhatjuk. 1. A diagram készítésének első lépése az adatok kijelölése a táblázatban, melyekhez diagramot szeretnénk

Részletesebben

1. kép. A Stílus beállítása; új színskála megadása.

1. kép. A Stílus beállítása; új színskála megadása. QGIS Gyakorló Verzió: 1.7. Wroclaw Cím: A Print composer használata és a címkézés. Minta fájl letöltése innen: http://www.box.net/shared/87p9n0csad Egyre több publikációban szerepelnek digitális térképek,

Részletesebben

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében

A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében A telefonnal való ellátottság kapcsolata a rádió és televízió műsorszórás használatával a 14 éves és idősebb lakosság körében Kiegészítő elemzés A rádió és televízió műsorszórás használatára a 14 éves

Részletesebben

Jelek és rendszerek Gyakorlat_02. A gyakorlat célja megismerkedni a MATLAB Simulink mőködésével, filozófiájával.

Jelek és rendszerek Gyakorlat_02. A gyakorlat célja megismerkedni a MATLAB Simulink mőködésével, filozófiájával. A gyakorlat célja megismerkedni a MATLAB Simulink mőködésével, filozófiájával. A Szimulink programcsomag rendszerek analóg számítógépes modelljének szimulálására alkalmas grafikus programcsomag. Egy SIMULINK

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

Cikktípusok készítése a Xarayában

Cikktípusok készítése a Xarayában Cikktípusok készítése a Xarayában A Xaraya legfontosabb tulajdonsága az egyedi cikktípusok egyszerű készítésének lehetősége. Ezzel kiküszöbölhető egyedi modulok készítése, hiszen néhány kattintással tetszőleges

Részletesebben

WebAromo elindítása, bejelentkezés

WebAromo elindítása, bejelentkezés WebAromo segédlet Tartalom WebAromo elindítása, bejelentkezés... 3 Jelszó beállítása... 3 Foglalkozások kezelése... 4 Hiányzások megadása... 5 Érdemjegy bevitele... 6 Érdemjegyek megtekintése... 8 Egy

Részletesebben

A FileZilla program beállítása az első belépés alkalmával

A FileZilla program beállítása az első belépés alkalmával 6. A záróvizsga-jegyzőkönyv készítése A záróvizsga-jegyzőkönyveketa Karok többsége a jegyzőkönyvkészítésre Dr. Tánczos László által kifejlesztett Access alkalmazás használatával készíti el. A záróvizsga-jegyzőkönyv

Részletesebben

Statisztikai szoftverek esszé

Statisztikai szoftverek esszé Statisztikai szoftverek esszé Dávid Nikolett Szeged 2011 1 1. Helyzetfelmérés Adott egy kölcsön.txt nevű adatfájl, amely információkkal rendelkezik az ügyfelek életkoráról, családi állapotáról, munkaviszonyáról,

Részletesebben

Kifizetések kezelése. 1 Kifizetési dátumok megadása pénzügyi kódokhoz

Kifizetések kezelése. 1 Kifizetési dátumok megadása pénzügyi kódokhoz Kifizetések kezelése 1 Kifizetési dátumok megadása pénzügyi kódokhoz 1.1 Pénzügyi kódok menüponttól indulva Pénzügyek (kék menüpont, csak lenyitni + jelnél)(78600)/kifizetési jogcímek (jogcím kiválasztása)

Részletesebben

1 pont Bármely formában elfogadható pl.:, avagy. 24 4

1 pont Bármely formában elfogadható pl.:, avagy. 24 4 2012. február 2. 8. évfolyam TMat2 feladatlap Javítókulcs / 1 Javítókulcs MATEMATIKA FELADATOK 8. évfolyamosok számára, tehetséggondozó változat TMat2 A javítókulcsban feltüntetett válaszokra a megadott

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre

Részletesebben

HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ DOLGOZÓK IMPORTÁLÁSA KULCS BÉR PROGRAMBA AZ ONLINE MUNKAIDŐ NYILVÁNTARTÓ RENDSZERBŐL. Budapest, 2013. november 08.

HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ DOLGOZÓK IMPORTÁLÁSA KULCS BÉR PROGRAMBA AZ ONLINE MUNKAIDŐ NYILVÁNTARTÓ RENDSZERBŐL. Budapest, 2013. november 08. HASZNÁLATI ÚTMUTATÓ DOLGOZÓK IMPORTÁLÁSA KULCS BÉR PROGRAMBA AZ ONLINE MUNKAIDŐ NYILVÁNTARTÓ RENDSZERBŐL Budapest, 2013. november 08. 1. CÉLKITŰZÉS A fő cél, hogy az OL Munkaidő Rendszerből kinyert jelenlét

Részletesebben

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK KÖZGAZDASÁGTAN I. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Közgazdaságtan 1. A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára Szakmai felel s: K hegyi Gergely

Részletesebben

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk

Részletesebben

Bevezetés a QGIS program használatába Összeálította dr. Siki Zoltán

Bevezetés a QGIS program használatába Összeálította dr. Siki Zoltán Bevezetés Bevezetés a QGIS program használatába Összeálította dr. Siki Zoltán A QGIS program egy nyiltforrású asztali térinformatikai program, mely a http://www.qgis.org oldalról tölthető le. Ebben a kis

Részletesebben

Fatömegbecslési jegyzőkönyvek

Fatömegbecslési jegyzőkönyvek Fatömegbecslési jegyzőkönyvek ERDŐGAZDÁLKODÁS/FAHASZNÁLAT/FATÖMEGBECSLÉSI JEGYZŐKÖNYVEK A fatömegbecslési jegyzőkönyvek erdőrészlethez kapcsolódnak. Egy erdőrészlethez több jegyzőkönyv készíthető. Egy

Részletesebben

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot 11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot Egy, a munkához kapcsolódó egészségi állapot változó ugyancsak bevezetésre került a látens osztályozási elemzés (Latent Class Analysis) használata

Részletesebben

Diagramok/grafikonok használata a 2003-as verzióban

Diagramok/grafikonok használata a 2003-as verzióban Diagramok/grafikonok használata Diagram beillesztése A prezentációnkban, előadásunkban gyakran használunk számokat, kimutatásokat, ezeknek a nyers felsorolása helyett érdemes használni diagramokat, grafikonokat.

Részletesebben

Aromo Szöveges Értékelés

Aromo Szöveges Értékelés Aromo Szöveges Értékelés AROMO Iskolaadminisztrációs Szoftver v2.50 - Felhasználói kézikönyv- Szöveges értékelés 1 Tartalomjegyzék Aromo Szöveges Értékelés 1 Bevezetés 3 A Szöveges Értékelés modul koncepciója

Részletesebben

PÉNZTÁRKÖNYV PROGRAM

PÉNZTÁRKÖNYV PROGRAM PÉNZTÁRKÖNYV PROGRAM FELHASZNÁLÓI LEÍRÁS Simon István & Bauer Mihály Tel. : ( 99) / 317 327 (30) / 297-4900 - 1 - TARTALOMJEGYZÉK ÁLTALÁNOS PROMRAMKEZELÉSI LEÍRÁS ----------------------------------------------------------------------

Részletesebben

Algoritmus terv 3. Fejezet: Folyamatok meghatározása

Algoritmus terv 3. Fejezet: Folyamatok meghatározása This image cannot currently be displayed. Algoritmus terv 3. Fejezet: Folyamatok meghatározása 1. Algoritmus általános áttekintése 2. Inputok és outputok definiálása 3. Folyamatok meghatározása 4. ozási

Részletesebben

Akciók, diavetítés. 1. ábra Akciógombok. A lap két regiszterfülből áll, ezek a Kattintásra és az Áthaladáskor. Nézzük meg először az elsőt!

Akciók, diavetítés. 1. ábra Akciógombok. A lap két regiszterfülből áll, ezek a Kattintásra és az Áthaladáskor. Nézzük meg először az elsőt! Akciók Az akciógombok alkalmazásával beállíthatjuk, hogy az objektumra kattintva végrehajtsa a hozzárendelt hiperhivatkozást. Jól láttuk, hogy az objektumokhoz, diákhoz rendelhettünk akciókat, de az akciógombokkal

Részletesebben

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai

Részletesebben

Táblázatok kezelése. 1. ábra Táblázat kezelése menüből

Táblázatok kezelése. 1. ábra Táblázat kezelése menüből Táblázat beszúrása, létrehozása A táblázatok készítésének igénye már a korai szövegszerkesztőkben felmerült, de ezekben nem sok lehetőség állt rendelkezésre. A mai szövegszerkesztőket már kiegészítették

Részletesebben

Készítsen egy adatbázist (egytáblásat) egy számítástechnikai tanfolyam résztvevőiről. Az adattábla rögzítse a következőket:

Készítsen egy adatbázist (egytáblásat) egy számítástechnikai tanfolyam résztvevőiről. Az adattábla rögzítse a következőket: 1. feladat A. Készítsen egy adatbázist (egytáblásat) egy számítástechnikai tanfolyam résztvevőiről. Az adattábla rögzítse a következőket: Tanuló neve - szöveges mező Csoport azonosítója - szöveges mező

Részletesebben

Excel III. Haladó ismeretek

Excel III. Haladó ismeretek Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. Excel III. Haladó ismeretek Haladó szerkesztési ismeretek Az Excel számolótábla méretei Munkafüzet lap felosztása Sorok,

Részletesebben

1. Előadás. Statisztikai alapfogalmak. A statisztikai munka fázisai. Statisztikai adatok csoportosításának lehetőségei. Statisztikai sorok, táblák.

1. Előadás. Statisztikai alapfogalmak. A statisztikai munka fázisai. Statisztikai adatok csoportosításának lehetőségei. Statisztikai sorok, táblák. 1. Előadás Statisztikai alapfogalmak. A statisztikai munka fázisai. Statisztikai adatok csoportosításának lehetőségei. Statisztikai sorok, táblák. A statisztika fogalma gyakorlati tevékenység, amelynek

Részletesebben

EAV v2.0 szoftver verzió újdonságok a v1.8.20 verzióhoz képest

EAV v2.0 szoftver verzió újdonságok a v1.8.20 verzióhoz képest EAV v2.0 szoftver verzió újdonságok a v1.8.20 verzióhoz képest Betegek keresése... 2 Csatolmány a betegkartonhoz... 2 Mérések összehasonlítása...3 Fejpontok... 4 Allergia teszt... 4 Balancer... 5 Étrend

Részletesebben

Felhasználói kézikönyv. Verzió: 1.01

Felhasználói kézikönyv. Verzió: 1.01 Felhasználói kézikönyv Verzió: 1.01 Tartalomjegyzék Általános áttekintés 3 A DocGP rendszer célja 3 A rendszer által biztosított szolgáltatások 3 A felhasználói felület elérése 3 JAVA JRE telepítése 3

Részletesebben

Office 2007 teszt. Question 1 Válassza ki, milyen típusú SmartArt objektumok NEM készíthetők az alábbiak közül!

Office 2007 teszt. Question 1 Válassza ki, milyen típusú SmartArt objektumok NEM készíthetők az alábbiak közül! Office 2007 teszt Question 1 Válassza ki, milyen típusú SmartArt objektumok NEM készíthetők az alábbiak közül! a. Hierarchia b. Kapcsolatok c. Mátrix d. Folyamatok e. Gantt-chart Question 2 Az Access 2007-ben

Részletesebben

Tájékoztató a szakdolgozat elektronikus feltöltéséről

Tájékoztató a szakdolgozat elektronikus feltöltéséről Tájékoztató a szakdolgozat elektronikus feltöltéséről Tisztelt hallgató mielőtt belekezd a szakdolgozata feltöltésébe az elektronikus felületen kérem, hogy figyelmesen olvassa el a tájékoztatót. Csak akkor

Részletesebben

PRÓBAÉRETTSÉGI 2004.május MATEMATIKA. KÖZÉPSZINT I. 45 perc

PRÓBAÉRETTSÉGI 2004.május MATEMATIKA. KÖZÉPSZINT I. 45 perc PRÓBAÉRETTSÉGI 2004.május MATEMATIKA KÖZÉPSZINT I. 45 perc A feladatok megoldására 45 perc fordítható, az idő leteltével a munkát be kell fejeznie. A feladatok megoldási sorrendje tetszőleges. A feladatok

Részletesebben

Informatikus informatikus 54 481 04 0010 54 07 Térinformatikus Informatikus É 1/6

Informatikus informatikus 54 481 04 0010 54 07 Térinformatikus Informatikus É 1/6 A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

Részletesebben

A gyakorlat során MySQL adatbázis szerver és a böngészőben futó phpmyadmin használata javasolt. A gyakorlat során a következőket fogjuk gyakorolni:

A gyakorlat során MySQL adatbázis szerver és a böngészőben futó phpmyadmin használata javasolt. A gyakorlat során a következőket fogjuk gyakorolni: 1 Adatbázis kezelés 3. gyakorlat A gyakorlat során MySQL adatbázis szerver és a böngészőben futó phpmyadmin használata javasolt. A gyakorlat során a következőket fogjuk gyakorolni: Tábla kapcsolatok létrehozása,

Részletesebben

QGIS tanfolyam (ver.2.0)

QGIS tanfolyam (ver.2.0) QGIS tanfolyam (ver.2.0) I. Rétegkezelés, stílusbeállítás 2014. január-február Összeállította: Bércesné Mocskonyi Zsófia Duna-Ipoly Nemzeti Park Igazgatóság A QGIS a legnépszerűbb nyílt forráskódú asztali

Részletesebben

SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA

SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA 1 SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA Heti óraszám: 3 Éves óraszám: 37 x 3 = 111 A tanmenet 101 óra beosztását tartalmazza. A dolgozatok írása és javítása 10 órát foglal

Részletesebben

Centura Szövegértés Teszt

Centura Szövegértés Teszt Centura Szövegértés Teszt Megbízhatósági vizsgálata Tesztfejlesztők: Megbízhatósági vizsgálatot végezte: Copyright tulajdonos: Bóka Ferenc, Németh Bernadett, Selmeci Gábor Bodor Andrea Centura Kft. Dátum:

Részletesebben

Poszeidon (EKEIDR) Irat és Dokumentumkezelő rendszer webes felület

Poszeidon (EKEIDR) Irat és Dokumentumkezelő rendszer webes felület Poszeidon (EKEIDR) Irat és Dokumentumkezelő rendszer webes felület Felhasználói dokumentáció Cím: 1111 Budapest, Budafoki út 59. Tel.: +36 (1) 381-0736 Fax: +36 (1) 386-6022 E-mail: poszeidonsupport@sdadms.hu

Részletesebben

Egészségügyi Stratégiai Kutató Intézet Informatikai és Tájékoztatási Iroda

Egészségügyi Stratégiai Kutató Intézet Informatikai és Tájékoztatási Iroda Egészségügyi Stratégiai Kutató Intézet Informatikai és Tájékoztatási Iroda További információ kérhet: Szilágyi Éva Kováts Tamás, Juhász Judit e-mail: szilagyi.eva@eski.hu kovats.tamas@eski.hu, juhasz.judit@eski.hu

Részletesebben

Felhasználói leírás: STAHL Ex-Tool v1.0 rev101-2 -

Felhasználói leírás: STAHL Ex-Tool v1.0 rev101-2 - Felhasználói leírás: STAHL Ex-Tool v1.0 rev101-1 - Kezelési útmutató Tartalomjegyzék: Kezelési útmutató... 1 Tartalomjegyzék:... 1 Szoftver feladata:... 2 Szoftver telepítése:... 2 Els használat:... 3

Részletesebben

Kézikönyv Sarzs (LOT) kezelés - alapok

Kézikönyv Sarzs (LOT) kezelés - alapok Kézikönyv Sarzs (LOT) kezelés - alapok 1 4 Tartalomjegyzék 2 ÁRUCIKK - ÜRES... 10 3 ÁRUCIKK - MEGJELENÍTÉS [10035 BE_S_ANYAG SARZSOS ALAPANYAG]... 12 4 ÁRUCIKK - VÁLTOZTATÁS [10035 BE_S_ANYAG SARZSOS ALAPANYAG]13

Részletesebben