Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis
|
|
- Elvira Siposné
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure.
2 Aim of the Factor Analysis Its aim is to group variables into so-called factors in order to an easier interpretation or to avoid the multicollinearity, or to analyze the relation among variables.
3 Stages of Factor Analysis General Purpose Assumptions - DESCRIPTIVES Factor Method - EXTRACTION Number of Factors - EXTRACTION Rotation - ROTATION Validity Tests Name and Characterization of Factors
4 General Purpose if we have too many variable in an analysis, we need to reduce them for an easier interpretation; to select a group of variables according to their relation to the principle component; to explore the structure of data, to learn the relation among variables; to identify groups of cases and/or outliers (in case of type Q factor analysis, see also later);
5 Assumptions 1. Measure of Variables We need metric variables for factor analysis, however we can apply dummy variables (with outcome 0 and 1), too. Naturally, variables measured on interval or ratio scale can be easier interpreted, because the nominal variables degrade the validity and interpretation.
6 Assumptions 2. Relations of Variables The analysis of correlation matrix is necessary because without correlation among variables it would not be possible to find variables with similar characteristics and classify them into a single factor. If the correlation coefficient is lower than 0.3, the assumption is violated. Significance level, Partial coefficients
7 Assumptions 3. Sample Size The higher is the sample size, the more significant is the analysis. However, the ratio of cases to variables is important, too. The number of cases for one variable should be as high as it is possible.
8 Assumptions 4. General Multivariate Assumptions Besides the correlation coefficients and their significance level, we need to address the assumptions for multiple regression analysis as a pre-assumption for factor analysis: normally distributed variables, homoskedasticity, and linearity are important to not violate the correlation assumption among variables.
9 Output 1. Correlatio n Correlation Matrix Previous Experienc Employm Educatio Minority Months since Hire gender1 e (months) ent Category nal Level Beginning Classificat (years) Salary ion Months since Hire 1,000,066,003,005,047 -,020,050 gender1,066 1,000,165,378,356,457,076 Previous Experience (months),003,165 1,000,063 -,252,045,145 Employment Category,005,378,063 1,000,514,755 -,144 Educational Level (years),047,356 -,252,514 1,000,633 -,133 Beginning Salary -,020,457,045,755,633 1,000 -,158 Minority Classification,050,076,145 -,144 -,133 -,158 1,000
10 Output 2. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Mey er-olkin Measure of Sampling Adequacy.,686 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. 887,501 21,000
11 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure
12 Output 3. Anti-image Matrices Anti-image Covariance Anti-image Correlation Previous Experience (months) Educational Level (years) Minority Classificatio n Months since Hire gender1 Employmen t Category Beginning Salary Months since Hire,985 -,055 -,011 -,015 -,049,044 -,035 gender1 -,055,728 -,144 -,023 -,096 -,099 -,120 Previous Experience (months) -,011 -,144,812 -,042,245 -,067 -,103 Employment Category -,015 -,023 -,042,424 -,039 -,220,034 Educational Level (years) -,049 -,096,245 -,039,499 -,166,006 Beginning Salary,044 -,099 -,067 -,220 -,166,322,055 Minority Classification -,035 -,120 -,103,034,006,055,928 Months since Hire,356 a -,065 -,012 -,022 -,070,078 -,037 gender1 -,065,799 a -,187 -,041 -,160 -,204 -,146 Previous Experience (months) -,012 -,187,348 a -,071,386 -,132 -,119 Employment Category -,022 -,041 -,071,729 a -,084 -,595,054 Educational Level (years) -,070 -,160,386 -,084,709 a -,416,009 Beginning Salary,078 -,204 -,132 -,595 -,416,667 a,100
13 Output 4. Component Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulativ e % Total % of Variance Cumulativ e % Total % of Variance Cumulativ e % 2,601 37,163 37,163 2,601 37,163 37,163 2,589 36,979 36,979 1,292 18,451 55,614 1,292 18,451 55,614 1,294 18,489 55,468 1,028 14,688 70,302 1,028 14,688 70,302 1,038 14,833 70,302,876 12,511 82,812,602 8,605 91,418,385 5,507 96,925,215 3, ,000 Extraction Method: Principal Component Analy sis.
14 Number of Factors Retained A prior criterion Kaiser criterion total variance explained method Scree Plot Maximum-likelihood factor analysis
15 Scree Plot Outputok 5. 3,0 2,5 2,0 Eigenvalue 1,5 1,0 0,5 0, Component Number
16 Output 6. Goodness-of-fit Test Chi-Square df Sig. 1,016 3,797
17 Output 7. Rotated Component Matrix a Component Beginning Salary,909 -,044 -,092 Employment Category,849 -,014 -,097 Educational Level (years),759 -,367,127 gender1,663,350,152 Previous Experience (months),063,841 -,177 Minority Classification -,146,573,350 Months since Hire,035 -,014,910 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 4 iterations.
18 Readings: Quantitative Information Forming Methods: ss=ilsahspresentationgui&ref_id=2774 Naresh K. Malhotra: Marketingkutatás Budapest, Sajtos-Mitev: SPSS adatelemzési és kutatási kézikönyv
19 Thank you for your attention!
Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Faktoranalízis előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek
Faktoranalízis 6.-7. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Faktoranalízis Olyan többváltozós statisztikai módszer, amely adattömörítésre, a változók számának csökkentésére, az adatstruktúra feltárására
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet
Fkt Faktoranalízis líi Olyan többváltozós statisztikai módszer, amely adattömörítésre, a változók számának csökkentésére, az adatstruktúra feltárására szolgál. A kiinduló változók számát úgynevezett faktorváltozókba
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.
Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise
RészletesebbenCorrelation & 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
RészletesebbenStatistical Dependence
Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests
Nonparametric Tests Petra Petrovics Hypothesis Testing Parametric Tests Mean of a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test for Independence Analysis of Variance
RészletesebbenTHE EFFECTIVENESS OF THE E-LEARNING APPLICATION: IMPACT ASSESSMENT OF THE QUALITY
THE EFFECTIVENESS OF THE E-LEARNING APPLICATION: IMPACT ASSESSMENT OF THE QUALITY P E T E R L E N G Y E L - I S T VÁ N F Ü Z E S I - J Á N O S PA N C S I R A - G E R G E LY R ÁT H O N Y I U N I V E R S
RészletesebbenGazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Logistic regression. Quantitative Statistical Methods. Dr.
Logistic regression Quantitative Statistical Methods Dr. Szilágyi Roland Dependent (y) Quantit ative Qualitative Gazdaságtudományi Kar Connection Analysis Qualitative Independent variable() Quantitative
RészletesebbenFaktoranalízis 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
RészletesebbenFaktoranalízis az SPSS-ben
Faktoranalízis az SPSS-ben = Adatredukciós módszer Petrovics Petra Doktorandusz Feladat Megnyitás: faktoradat_msc.sav Forrás: Sajtos-Mitev 250.oldal Fogyasztók materialista vonásai (Richins-skála) Faktoranalízis
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Cluster analysis in SPSS
Cluster analysis in SPSS Cluster Analysis Cluster analysis one of the methods of classification, which aims to show that there are groups, which within-group distance is minimal, since cases are more similar
RészletesebbenA magyarországi nonprofit szektorban dolgozók motivációjára káros hatások értékelésének elemzése többváltozós statisztikai módszerekkel
A magyarországi nonprofit szektorban dolgozók motivációjára káros hatások értékelésének elemzése többváltozós statisztikai módszerekkel Kovács Máté PhD hallgató (komoaek.pte) Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Nonparametric Tests. Petra Petrovics.
Nonparametric Tests Petra Petrovics PhD Student Hypothesis Testing Parametric Tests Mean o a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test or Independence Analysis
RészletesebbenDiszkriminancia-analízis
Diszkriminancia-analízis az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Diszkriminancia-analízis folyamata Feladat Megnyitás: Employee_data.sav Milyen tényezőktől függ a dolgozók beosztása? Nem metrikus Független
RészletesebbenStatistical Inference
Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about
RészletesebbenSztochasztikus kapcsolatok
Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.
RészletesebbenEsetelemzés az SPSS használatával
Esetelemzés az SPSS használatával A gepj.sav fileban négy különböző típusú, összesen 80 db gépkocsi üzemanyag fogyasztási adatai találhatók. Vizsgálja meg, hogy befolyásolja-e az üzemanyag fogyasztás mértékét
RészletesebbenQuantitative Statistical Methods
Quantitative Statistical Methods Required Readings: Petra Petrovics: SPSS Tutorial and Exercise Book Quantitative Information Forming Methods Time Series models of business prognostics Proposed Readings:
RészletesebbenCluster Analysis. Potyó László
Cluster Analysis Potyó László What is Cluster Analysis? Cluster: a collection of data objects Similar to one another within the same cluster Dissimilar to the objects in other clusters Cluster analysis
RészletesebbenEsetelemzések az SPSS használatával
Esetelemzések az SPSS használatával 1. Tekintsük az spearman.sav állományt, amely egy harminc tehenet számláló állomány etetés- és fejéskori nyugtalansági sorrendjét tartalmazza. Vizsgáljuk meg, hogy van-e
RészletesebbenFaktor- és fıkomponens analízis
Faktor- és fıkomponens analízis Informatikai Tudományok Doktori Iskola Adatredukció Olyan statisztikai módszerek tartoznak ide, melyek lehetıvé teszik, hogy az adatmátrix méretét csökkentve kisebb költséggel
RészletesebbenBevezetés 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
RészletesebbenDescriptive Statistics
Descriptive Statistics Petra Petrovics DESCRIPTIVE STATISTICS Definition: Descriptive statistics is concerned only with collecting and describing data Methods: - statistical tables and graphs - descriptive
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression
Correlation & Regression Types of dependence association between nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation describes the strength of a relationship,
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Hypothesis Testing. Petra Petrovics.
Hypothesis Testing Petra Petrovics PhD Student Inference from the Sample to the Population Estimation Hypothesis Testing Estimation: how can we determine the value of an unknown parameter of a population
RészletesebbenMódszertani eljárások az időtényező vezetési, szervezeti folyamatokban betöltött szerepének vizsgálatához
Módszertani eljárások az időtényező vezetési, szervezeti folyamatokban betöltött szerepének vizsgálatához Bácsné Bába Éva Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Agrárgazdasági és Vidékfejlesztési Kar,
RészletesebbenFeltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. ha X n a rendezett mintában az R n -ik. ha n 1 n 2
Kabos: Ordinális változók Hipotézisvizsgálat-1 Minta: X 1, X 2,..., X N EVM (=egyszerű véletlen minta) X-re Feltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. Rendezett minta: X (1), X (2),..., X
RészletesebbenKorreláció 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
RészletesebbenStatisztikai 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
RészletesebbenMARKETINGKUTATÁS 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
RészletesebbenLOGISZTIKAI KÉPESSÉGEK A MAGYAR VÁLLALATOK GYAKORLATÁBAN
BUDAPESTI CORVINUS EGYETEM VÁLLALATGAZDASÁGTAN INTÉZET VERSENYKÉPESSÉG KUTATÓ KÖZPONT Gelei Andrea: LOGISZTIKAI KÉPESSÉGEK A MAGYAR VÁLLALATOK GYAKORLATÁBAN VERSENYBEN A VILÁGGAL 2004 2006 GAZDASÁGI VERSENYKÉPESSÉGÜNK
RészletesebbenENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP
ENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP CHILD S DATA / GYERMEK ADATAI PLEASE FILL IN THIS INFORMATION WITH DATA BASED ON OFFICIAL DOCUMENTS / KÉRJÜK, TÖLTSE KI A HIVATALOS DOKUMENTUMOKBAN SZEREPLŐ ADATOK
RészletesebbenStatisztikai 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,
RészletesebbenComputer Architecture
Computer Architecture Locality-aware programming 2016. április 27. Budapest Gábor Horváth associate professor BUTE Department of Telecommunications ghorvath@hit.bme.hu Számítógép Architektúrák Horváth
RészletesebbenFAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE
FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE István Harcsa Judit Monostori A magyar társadalom 2012-ben: trendek és perspektívák EU összehasonlításban Budapest, 2012 november 22-23 Introduction Factors which
RészletesebbenEnsemble Kalman Filters Part 1: The basics
Ensemble Kalman Filters Part 1: The basics Peter Jan van Leeuwen Data Assimilation Research Centre DARC University of Reading p.j.vanleeuwen@reading.ac.uk Model: 10 9 unknowns P[u(x1),u(x2),T(x3),.. Observations:
RészletesebbenA rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon
A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,
RészletesebbenÉtkezési búzák mikotoxin tartalmának meghatározása prevenciós lehetıségek
Étkezési búzák mikotoxin tartalmának meghatározása prevenciós lehetıségek Téren, J., Gyimes, E., Véha, A. 2009. április 15. PICK KLUB Szeged 1 A magyarországi búzát károsító Fusarium fajok 2 A betakarítás
RészletesebbenACTA CAROLUS ROBERTUS. Károly Róbert Főiskola Gazdaság és Társadalomtudományi Kar tudományos közleményei Alapítva: 2011 2 (1)
ACTA CAROLUS ROBERTUS Károly Róbert Főiskola Gazdaság és Társadalomtudományi Kar tudományos közleményei Alapítva: 2011 2 (1) ACTA CAROLUS ROBERTUS 2 (1) A VÁLLALATOK PÉNZÜGYI TÍPUSJELENSÉGEINEK TÖBBVÁLTOZÓS
RészletesebbenUNIÓS VÁROSSTRATÉGIÁK TERVEZÉSE, TÖBBVÁLTOZÓS STATISZTIKAI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA A KUTATÁS-FEJLESZTÉS TERÜLETÉN LEHÍVOTT TÁMOGATÁSOK ELEMZÉSE SORÁN
UNIÓS VÁROSSTRATÉGIÁK TERVEZÉSE, TÖBBVÁLTOZÓS STATISZTIKAI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA A KUTATÁS-FEJLESZTÉS TERÜLETÉN LEHÍVOTT TÁMOGATÁSOK ELEMZÉSE SORÁN PLANNING CITY STRATEGIES IN THE EU, APPLICATION OF MULTIVARIATE
RészletesebbenStatisztika II. feladatok
Statisztika II. feladatok 1. Egy női ruhákat és kiegészítőket forgalmazó üzletlánc 118 egységénél felmérést végzett arról, milyen tényezők befolyásolják a havi összbevételüket (EUR). a) Pótolja ki a táblázatok
RészletesebbenStandardizálás, transzformációk
Standardizálás, transzformációk A transzformációk ugynúgy mennek, mint egyváltozós esetben. Itt még fontosabbak a linearitás miatt. Standardizálás átskálázás. Centrálás: kivonjuk minden változó átlagát,
RészletesebbenMI MOZGATJA A HATÁRIDŐS DEVIZAPOZÍCIÓKAT? A magyar piac elemzése
MI MOZGATJA A HATÁRIDŐS DEVIZAPOZÍCIÓKAT? A magyar piac elemzése Dömötör Barbara Kovács Erzsébet Budapesti Corvinus Egyetem XXXII. Magyar Operációkutatás Konferencia Cegléd, 2017. június 14. Vállalati
RészletesebbenSZENT ISTVÁN EGYETEM. Gödöllő. Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola
SZENT ISTVÁN EGYETEM Gödöllő Gazdálkodás és Szervezéstudományok Doktori Iskola A MAGYARORSZÁGI ZÖLDSÉGÁGAZAT HELYZETÉNEK ÉRTÉKELÉSE ÉS ÖKONÓMIAI ELEMZÉSE DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI Készítette: Bene
RészletesebbenKIEGÉSZÍTŽ FELADATOK. Készlet Bud. Kap. Pápa Sopr. Veszp. Kecsk. 310 4 6 8 10 5 Pécs 260 6 4 5 6 3 Szomb. 280 9 5 4 3 5 Igény 220 200 80 180 160
KIEGÉSZÍTŽ FELADATOK (Szállítási probléma) Árut kell elszállítani három telephelyr l (Kecskemét, Pécs, Szombathely) öt területi raktárba, melyek Budapesten, Kaposváron, Pápán, Sopronban és Veszprémben
RészletesebbenSupporting Information
Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter
RészletesebbenNem. Cumulative Percent 1,00 férfi ,9 25,9 25,9 2,00 nı ,1 73,1 99,0 99,00 adathiány 27 1,0 1,0 100,0 Total ,0 100,0
Függelék II. Demográfia Nem Frequency Percent Percent Cumulative Percent 1,00 férfi 727 25,9 25,9 25,9 2,00 nı 2053 73,1 73,1 99,0 99,00 adathiány 27 1,0 1,0 100,0 Korcsoport Frequency Percent Percent
RészletesebbenA modern e-learning lehetőségei a tűzoltók oktatásának fejlesztésében. Dicse Jenő üzletfejlesztési igazgató
A modern e-learning lehetőségei a tűzoltók oktatásának fejlesztésében Dicse Jenő üzletfejlesztési igazgató How to apply modern e-learning to improve the training of firefighters Jenő Dicse Director of
RészletesebbenSTATISZTIKA PRÓBAZH 2005
STATISZTIKA PRÓBAZH 2005 1. FELADATSOR: számítógépes feladatok (még bővülni fog számítógép nélkül megoldandó feladatokkal is) Használjuk a Dislexia Excel fájlt (internet: http:// starts.ac.uk)! 1.) Hasonlítsuk
RészletesebbenVálasztási modellek 3
Választási modellek 3 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department
RészletesebbenOROSZ MÁRTA DR., GÁLFFY GABRIELLA DR., KOVÁCS DOROTTYA ÁGH TAMÁS DR., MÉSZÁROS ÁGNES DR.
ALL RIGHTS RESERVED SOKSZOROSÍTÁSI CSAK A MTT ÉS A KIADÓ ENGEDÉLYÉVEL Az asthmás és COPD-s betegek életminõségét befolyásoló tényezõk OROSZ MÁRTA DR., GÁLFFY GABRIELLA DR., KOVÁCS DOROTTYA Semmelweis Egyetem
RészletesebbenKlaszterezés, 2. rész
Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket
RészletesebbenPedagógus 2010 kutatás Az óvodapedagógus fıkérdıívek elemzése
Pedagógus 2010 kutatás Az óvodapedagógus fıkérdıívek elemzése Írta: Gáti Annamária 2010. április Tartalom 1. Demográfia... 3 2. A válaszadó óvodapedagógusok iskolai végzettsége... 3 3. Az óvodapedagógusi
RészletesebbenIstván Micsinai Csaba Molnár: Analysing Parliamentary Data in Hungarian
István Micsinai Csaba Molnár: Analysing Parliamentary Data in Hungarian The Hungarian Comparative Agendas Project Participant of international Comparative Agendas Project Datasets on: Laws (1949-2014)
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Introduction to Multiple Correlation
Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Intoduction to Multiple Coelation Roland Szilági Ph.D. Associate pofesso Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti
RészletesebbenSebastián Sáez Senior Trade Economist INTERNATIONAL TRADE DEPARTMENT WORLD BANK
Sebastián Sáez Senior Trade Economist INTERNATIONAL TRADE DEPARTMENT WORLD BANK Despite enormous challenges many developing countries are service exporters Besides traditional activities such as tourism;
RészletesebbenEGY EGYSZERŰ, ÚJFAJTA KERESZT-VALIDÁLÁSI ELJÁRÁS BEMUTATÁSA
10.12663/PsyHung.2.2014.1.4 EGY EGYSZERŰ, ÚJFAJTA KERESZT-VALIDÁLÁSI ELJÁRÁS BEMUTATÁSA Takács Szabolcs 1, Kárász Judit 2 1 Károli Gáspár Református Egyetem, Pszichológiai Intézet, Általános Lélektani
RészletesebbenExpansion of Red Deer and afforestation in Hungary
Expansion of Red Deer and afforestation in Hungary László Szemethy, Róbert Lehoczki, Krisztián Katona, Norbert Bleier, Sándor Csányi www.vmi.szie.hu Background and importance large herbivores are overpopulated
RészletesebbenMARKOLT NORBERT. Alegységszintű vezetők megítélésének pszichológiai dimenziói. Psychological dimension in subunit military leader s assessment
MARKOLT NORBERT Alegységszintű vezetők megítélésének pszichológiai dimenziói Absztrakt Psychological dimension in subunit military leader s assessment A kutatás célja, az alegységszintű vezetők megítélésében
RészletesebbenTárgy- 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,
RészletesebbenPhenotype. Genotype. It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? Remember the Goal. Infectious Disease Paradigm
It is like any other experiment! What is a bioinformatics experiment? You need to know your data/input sources You need to understand your methods and their assumptions You need a plan to get from point
RészletesebbenAngol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel
Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel Timea Farkas Click here if your download doesn"t start
RészletesebbenA JOHNSON NEYMAN-MÓDSZER BEMUTATÁSA ÉS ALKALMAZÁSA
MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK A JOHNSON NEYMAN-MÓDSZER BEMUTATÁSA ÉS ALKALMAZÁSA A Johnson Neyman-módszer bemutatását és használatának elméleti és konkrét példákkal történő megismertetését elsősorban azok az
RészletesebbenSTUDENT LOGBOOK. 1 week general practice course for the 6 th year medical students SEMMELWEIS EGYETEM. Name of the student:
STUDENT LOGBOOK 1 week general practice course for the 6 th year medical students Name of the student: Dates of the practice course: Name of the tutor: Address of the family practice: Tel: Please read
RészletesebbenFirst experiences with Gd fuel assemblies in. Tamás Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25.
First experiences with Gd fuel assemblies in the Paks NPP Tams Parkó, Botond Beliczai AER Symposium 2009.09.21 25. Introduction From 2006 we increased the heat power of our units by 8% For reaching this
RészletesebbenProfessional competence, autonomy and their effects
ENIRDELM 2014, Vantaa Professional competence, autonomy and their effects Mária Szabó szabo.maria@ofi.hu www.of.hu The aim and the planned activities at this workshop Aim: To take a European survey on
RészletesebbenStudia Mundi - Economica Vol. 5. No. 4.(2018)
NAGY MENNYISÉGŰ SZAKIRODALOM FELDOLGOZÁSÁNAK TÁMOGATÁSA EGY TUDOMÁNYOS FOLYÓIRAT CIKKEINEK TARTALOM SZERINTI KATEGORIZÁLÁSÁVAL SZÖVEG-SŰRŰSÉGI MUTATÓK ALAPJÁN A SIMULATION & GAMING TUDOMÁNYOS FOLYÓIRAT
RészletesebbenDr. 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
RészletesebbenIES TM Evaluating Light Source Color Rendition
IES TM-30-15 Evaluating Light Source Color Rendition "Original" "CRI = 80" Desaturated "CRI = 80" Saturated More metrics Color Fidelity Color Discrimination Color Preference Metrics/Measures R f (IES TM-30-15)
RészletesebbenACTA AGRONOMICA ÓVÁRIENSIS
ACTA AGRONOMICA ÓVÁRIENSIS VOLUME 50. NUMBER 2. Mosonmagyaróvár 2008 2 UNIVERSITY OF WEST HUNGARY Faculty of Agricultural and Food Sciences Mosonmagyaróvár Hungary NYUGAT-MAGYARORSZÁGI EGYETEM Mezôgazdaság-
RészletesebbenSearching in an Unsorted Database
Searching in an Unsorted Database "Man - a being in search of meaning." Plato History of data base searching v1 2018.04.20. 2 History of data base searching v2 2018.04.20. 3 History of data base searching
RészletesebbenHealth services. Info. Buyer. Description. Publish date 1/24/2014 4:28 AM. Version 1. Url http://com.mercell.com/permalink/42903579.
Health services Info Version 1 Url http://com.mercell.com/permalink/42903579.aspx External tender id 26407-2014 Tender type Contract Award Document type Contract award Procurement procedure Award of a
RészletesebbenLopocsi Istvánné MINTA DOLGOZATOK FELTÉTELES MONDATOK. (1 st, 2 nd, 3 rd CONDITIONAL) + ANSWER KEY PRESENT PERFECT + ANSWER KEY
Lopocsi Istvánné MINTA DOLGOZATOK FELTÉTELES MONDATOK (1 st, 2 nd, 3 rd CONDITIONAL) + ANSWER KEY PRESENT PERFECT + ANSWER KEY FELTÉTELES MONDATOK 1 st, 2 nd, 3 rd CONDITIONAL I. A) Egészítsd ki a mondatokat!
RészletesebbenKISTERV2_ANOVA_
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenJob search services. Info. Buyer. Description. Publish date 3/2/2013 4:12 AM. Version 1. Url http://com.mercell.com/permalink/37970320.
Job search services Info Version 1 Url http://com.mercell.com/permalink/37970320.aspx External tender id 69695-2013 Tender type Contract Award Document type Contract award Procurement procedure Award of
RészletesebbenA hazai kistérségek kategorizálása gazdasági fejlettségük mentén
A hazai kistérségek kategorizálása gazdasági fejlettségük mentén Szobonya Réka Ország Gáborné Kulcsszavak: migráció, fejlettség, régió, rangsor, kistérség, klaszter migration, development, region, classification,
RészletesebbenPROSPECTIVE ASSESSMENT OF THE RISK OF BACTEREMIA IN CIRRHOTIC PATIENTS AFTER EUS WITH AND WITHOUT FNA
PROSPECTIVE ASSESSMENT OF THE RISK OF BACTEREMIA IN CIRRHOTIC PATIENTS AFTER EUS WITH AND WITHOUT FNA Fernández ndez-esparrach G, Gimeno-Garc García a AZ, Pellisé M, Almela M*, Sendino O, Zabalza M, Llach
RészletesebbenDirectors and Officers Liability Insurance Questionnaire Adatlap vezetõ tisztségviselõk és felügyelõbizottsági tagok felelõsségbiztosításához
Directors and Officers Liability Insurance Questionnaire Adatlap vezetõ tisztségviselõk és felügyelõbizottsági tagok felelõsségbiztosításához 1. Name, legal form and address of company Társaság neve, címe,
RészletesebbenFÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY
Földrajz angol nyelven középszint 0513 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2005. május 18. FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN GEOGRAPHY KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA STANDARD LEVEL WRITTEN EXAMINATION Duration of written examination:
RészletesebbenOn The Number Of Slim Semimodular Lattices
On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory
RészletesebbenCreate & validate a signature
IOTA TUTORIAL 7 Create & validate a signature v.0.0 KNBJDBIRYCUGVWMSKPVA9KOOGKKIRCBYHLMUTLGGAV9LIIPZSBGIENVBQ9NBQWXOXQSJRIRBHYJ9LCTJLISGGBRFRTTWD ABBYUVKPYFDJWTFLICYQQWQVDPCAKNVMSQERSYDPSSXPCZLVKWYKYZMREAEYZOSPWEJLHHFPYGSNSUYRZXANDNQTTLLZA
RészletesebbenA 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
RészletesebbenTudományos Ismeretterjesztő Társulat
Sample letter number 1. Vancouver English Centre 47. Zoltán u. 840 Have St, Suite 200 Budapest Vancouver BC V6Z 212 H-1114 Canada Ref.: application 15 Januar, 2010 Dear Sir/Madam, I have just read your
RészletesebbenHALLGATÓI KÉRDŐÍV ÉS TESZT ÉRTÉKELÉSE
HALLGATÓI KÉRDŐÍV ÉS TESZT ÉRTÉKELÉSE EVALUATION OF STUDENT QUESTIONNAIRE AND TEST Daragó László, Dinyáné Szabó Marianna, Sára Zoltán, Jávor András Semmelweis Egyetem, Egészségügyi Informatikai Fejlesztő
RészletesebbenACTA CLIMATOLOGICA ET CHOROLOGICA Universitatis Szegediensis, Tom , 2005,
ACTA CLIMATOLOGICA ET CHOROLOGICA Universitatis Szegediensis, Tom. 38-39, 2005, 59-69. MODELLING THE MAXIMUM DEVELOPMENT OF URBAN HEAT ISLAND WITH THE APPLICATION OF GIS BASED SURFACE PARAMETERS IN SZEGED
Részletesebbenbab.la Cümle Kalıpları: İş Sipariş İngilizce-Macarca
bab.la Cümle Kalıpları: İş Sipariş İngilizce-Macarca Sipariş : Verme We are considering the purchase of Gondolkozunk a... vásárlásán. Resmi, çekingen We are pleased to place an order with your company
Részletesebbenbab.la Cümle Kalıpları: İş Sipariş Macarca-İngilizce
bab.la Cümle Kalıpları: İş Sipariş Macarca-İngilizce Sipariş : Verme Gondolkozunk a... vásárlásán. We are considering the purchase of Resmi, çekingen Örömmel tudatjuk, hogy szeretnénk Önöktől rendelni...
RészletesebbenAlkalmazott statisztika Feladatok
Alkalmazott statisztika Feladatok A feladatokhoz használt adatokat megtaláljátok itt: www.math.u-szeged.hu/ szakacs/oktatas/alkstat.html 1. óra (szept. 9.) Az óra anyaga: Követelmények ismertetése, az
RészletesebbenBIOMETRIA_ANOVA_2 1 1
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenAdatbázisok 1. Rekurzió a Datalogban és SQL-99
Adatbázisok 1 Rekurzió a Datalogban és SQL-99 Expressive Power of Datalog Without recursion, Datalog can express all and only the queries of core relational algebra. The same as SQL select-from-where,
RészletesebbenEladni könnyedén? Oracle Sales Cloud. Horváth Tünde Principal Sales Consultant 2014. március 23.
Eladni könnyedén? Oracle Sales Cloud Horváth Tünde Principal Sales Consultant 2014. március 23. Oracle Confidential Internal/Restricted/Highly Restricted Safe Harbor Statement The following is intended
RészletesebbenUSER MANUAL Guest user
USER MANUAL Guest user 1 Welcome in Kutatótér (Researchroom) Top menu 1. Click on it and the left side menu will pop up 2. With the slider you can make left side menu visible 3. Font side: enlarging font
RészletesebbenENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP
ENROLLMENT FORM / BEIRATKOZÁSI ADATLAP CHILD S DATA / GYERMEK ADATAI PLEASE FILL IN THIS INFORMATION WITH DATA BASED ON OFFICIAL DOCUMENTS / KÉRJÜK TÖLTSE KI A HIVATALOS DOKUMENTUMOKBAN SZEREPLŐ ADATOK
RészletesebbenImplementation of water quality monitoring
Joint Ipoly/Ipel Catchment Management HUSK/1101/2.1.1/0153 Implementation of water quality monitoring Dr. Adrienne Clement clement@vkkt.bme.hu Budapest University of Technology and Economics Department
RészletesebbenTrinucleotide Repeat Diseases: CRISPR Cas9 PacBio no PCR Sequencing MFMER slide-1
Trinucleotide Repeat Diseases: CRISPR Cas9 PacBio no PCR Sequencing 2015 MFMER slide-1 Fuch s Eye Disease TCF 4 gene Fuchs occurs in about 4% of the US population. Leads to deteriorating vision without
RészletesebbenBevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz
Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2016. március 3. A kvantummechanika posztulátumai (1-2) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota
RészletesebbenBird species status and trends reporting format for the period (Annex 2)
1. Species Information 1.1 Member State Hungary 1.2.2 Natura 2000 code A634-B 1.3 Species name Ardea purpurea purpurea 1.3.1 Sub-specific population East Europe, Black Sea & Mediterranean/Sub-Saharan Africa
RészletesebbenMINDENGYEREK KONFERENCIA
MINDENGYEREK KONFERENCIA ÉLMÉNYPEDAGÓGIAI SÁV PÁLYÁZATI FELHíVÁS A 2009-es konferenciához hasonlóan a 2011. évi MindenGyerek konferencián is megtalálható lesz az élménypedagógiai sáv. Az előző konferencia
RészletesebbenSUMMARY ON THE VALIDITY STUDY OF THE HUNGARIAN VERSION OF THE PERCEIVED STRESS SCALE Adrienne Stauder MD, PhD, Barna Konkolÿ Thege psychologist Institute of Behavioural Sciences, Semmelweis University
Részletesebben