Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely február 20. Politológia Tanszék
|
|
- Mátyás Tamás
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék február 20.
2 Outline 1 A mérési hiba Megbízhatóság és érvényesség 2 A kutatás megtervezése A kutatás lehetséges céljai A kutatás egységei Ökológiai tévkövetkeztetés Változók és mérési szintek 3 Mérési szintek 4 A változók közötti kapcsolatról Grafikus példák A relációk típusai További példák 5 A kutatás főbb fázisai Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
3 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
4 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
5 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
6 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Megbízható, de nem érvényes mérés: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
7 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Megbízható, de nem érvényes mérés: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
8 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Megbízható, de nem érvényes mérés: Nem megbízható, de érvényes mérés: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
9 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Megbízható, de nem érvényes mérés: Nem megbízható, de érvényes mérés: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
10 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Megbízható, de nem érvényes mérés: Nem megbízható, de érvényes mérés: Megbízható és érvényes mérés: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
11 Megbízhatóság és érvényesség Méréseket végeztünk egy vödör 60 C hőmérsékletű vízben: Nem megbízható, nem érvényes mérés: Megbízható, de nem érvényes mérés: Nem megbízható, de érvényes mérés: Megbízható és érvényes mérés: Megbízható, érvényes? Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
12 Megbízhatóság és érvényesség Újratöltve Forrás: ccustomerthink.com Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
13 Megbízhatóság és érvényesség A társadalomtudományban 10 hallgat magasságát mértük: cm Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
14 Megbízhatóság és érvényesség A társadalomtudományban 10 hallgat magasságát mértük: cm Forrás: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
15 A kutatás lehetséges céljai Brainstorming A következő kérdések közül melyek lehetnek megfelelő kutatási témák? Hány hajléktalan ember él a fővárosban? Melyek a leginkább elterjedt öngyilkossági eljárások? Milyen színű a banán? Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
16 A kutatás lehetséges céljai Értelmetlennek tűnő kutatási témák Egy egyszerű idősor: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
17 A kutatás lehetséges céljai Értelmetlennek tűnő kutatási témák Egy valódi adatfelvétel (N= ) adatai alapján: Egy egyszerű idősor: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
18 A kutatás lehetséges céljai Brainstorming A következő kérdések közül melyek lehetnek megfelelő kutatási témák? Hány hajléktalan ember él a fővárosban? Melyek a leginkább elterjedt öngyilkossági eljárások? Milyen színű a banán? Mennyibe kerül egy vödör alma? Milyen kapcsolat állhat fenn az emberek hajszíne és testsúlya között? Melyik a legolvasottab könyv a világon? Mik lehetnek a témaválasztás fő faktorai? Definíció: feltáró, leíró és magyarázó kutatások Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
19 A kutatás egységei Mintavételi egység, megfigyelési egység, eset Milyen alanyokat vizsgálunk az alábbiakban? Az idősebb emberek jobban félnek a bűnözőktől, mint a fiatalabbak. A gazdasági fejlődés valóban a várható életkor csökkenésével jár együtt? Melyik a legnagyobb magyar focidrukker csapat? Minél hosszabb az eljegyzés, annál hosszab a házasság. Mely foglalkozás bír a legnagyobb presztízzsel? A megfigyelési egység minden esetben egybeesik a mintavételi egységgel? Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
20 Ökológiai tévkövetkeztetés Egy légből kapott példa A Turisztikai Kutató Központ adatai alapján Budapesten 2010-ben 2 millió turista fordult meg. A jelentés azt is tartalmazta, miszerint a Balatonnál ugyanezen évben 2,5 millió ember fordult meg. Állítható-e a fentiek alapján, hogy... Budapest lakó kevésbé barátságos, mint a Balaton körül élő emberek? Budapesten kevesebb a látványosság, mint a Balaton környékén? a tó kedveltebb turista-célpont? a turisták szerint a Balatonnál jobb időzni, mint Budapesten? a Balaton környékén több turisztikai adót fizettek, mint a fővárosban? Egyáltalán: mi mondható el a fenti adatsor alapján? Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
21 Ökológiai tévkövetkeztetés Egy klasszikus példa Emile Durkheim (1897): Le Suicide Tétel A férfiak hajlamosabbak öngyilkosságot elkövetni, mint a nők. Az öngyilkosság jellemzőbb az özvegy, elvált vagy házasságon kívül élőkre, mint a házasokra. Gyerekes emberek körében kisebb az öngyilkossági arány. Az öngyilkossági ráta a protestánsoknál magasabb, mint a katolikusoknál vagy a zsidóknál. Ez annak köszönhető, hogy a katolikus országokban sokkal nagyobb a társadalmi integráltság, mint a protestánsoknál. Az öngyilkossági arány kimagasló a katonák körében. Annak a veszélye, hogy egyes emberekről mint elemzési egységekről fogalmazunk meg állításokat csoportokon végzett megfigyelések alapján. Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
22 Változók és mérési szintek Egy konkrét példa Hány éves Ön? > < Mutasd be a fenti példában a változót és annak attribútumait! Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
23 Változók és mérési szintek Tipológia A változók típusai Belső változók Függő változó kvalitatív változók kvantitatív változók Független változó Küldő változók kvalitatív változók kvantitatív változók Kontroll-változó Egyéb változók Hozz 1-1 példát a fentebbi típusokra! Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
24 Mérési szintek Kvalitatív és kvantitatív változók Kvalitatív változók: Nominális: egymást kizáró, a teljes válasz-univerzumot lefedő kategóriák Ordinális: u.a., mint fentebb + a kategóriák sorbarendezhetőek Nominális Ordinális Intervallum Arány Klasszifikáció X X X X Sorrend X X X Egyenlő távolságok X X Nullpont X Kvantitatív változók: Intervallum: u.a., mint fentebb + a kategóriák egyenlő távolságra találhatóak Arány: u.a., mint fentebb + nullpont Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
25 A változók közötti kapcsolatról Egy grafikus ábrázolás diamonds $15,000 $10,000 $5,000 Fair Good Very Good Premium Ideal ggplot(diamonds, aes(cut, price)) + geom_boxplot() + xlab( ) + ylab( ) + scale_y_continuous(formatter="dollar") + theme_bw() + opts(title=" diamonds") Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
26 Az adatbázis szerkezete ggplot2/diamonds Prices of 50,000 round cut diamonds Description: A dataset containing the prices and other attributes of almost 54,000 diamonds. The variables are as follows: price. price in US dollars (\$326--\$18,823) carat. weight of the diamond ( ) cut. quality of the cut (Fair, Good, Very Good, Premium, Ideal) colour. diamond colour, from J (worst) to D (best) clarity. a measurement of how clear the diamond is (I1 (worst), SI1, SI2, VS1, VS2, VVS1, VVS2, IF (best)) x. length in mm ( ) y. width in mm ( ) z. depth in mm ( ) depth. total depth percentage = z / mean(x, y) = 2 * z / (x + y) (43--79) table. width of top of diamond relative to widest point (43--95) Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
27 A változók közötti kapcsolatról Egy grafikus ábrázolás ggplot(diamonds, aes(carat, price)) + geom_point() + geom_smooth() + ylab( ) + scale_y_continuous(formatter="dollar") + theme_bw() + opts(title=" diamonds") Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
28 A változók közötti kapcsolatról Egy grafikus ábrázolás diamonds N cut Fair Good Very Good Premium Ideal I1 SI2 SI1 VS2 VS1 VVS2 VVS1 IF clarity ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + geom_bar() + ylab("n") + theme_bw() + opts(title=" diamonds") Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
29 A változók közötti kapcsolatról Egy grafikus ábrázolás 5000 Fair diamonds Good Very Good N 5000 Premium Ideal I1 SI2 SI1 VS2 VS1 VVS2VVS1 IF I1 SI2 SI1 VS2 VS1 VVS2VVS1 IF clarity I1 SI2 SI1 VS2 VS1 VVS2VVS1 IF ggplot(diamonds, aes(clarity)) + geom_bar() + ylab("n") + facet_wrap(~ cut) + theme_bw() + opts(title=" diamonds") Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
30 A változók közötti kapcsolatról Egy grafikus ábrázolás ggplot(diamonds, aes(carat, price, color=clarity)) + geom_point() + ylab( ) + scale_y_continuous(formatter="dollar") + theme_bw() + opts(title=" diamonds") Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
31 A változók közötti kapcsolatról Egy grafikus ábrázolás ggplot(diamonds, aes(carat, price, color=cut)) + geom_point() + ylab( ) + facet_wrap(~ clarity,nro scale_y_continuous(formatter="dollar") + theme_bw() + opts(title=" diamonds") Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
32 A változók közötti kapcsolatról Egy grafikus ábrázolás Price of a diamond (N=53.940) 4% 3% 2% 1% 0% Online kutatást végeztünk az Interneten gyémántot árusító emberek között. A megkérdezettek a fentebbi válaszokat adták. Mit gondolhatunk a kutatás érvényességéről és megbízhatóságáról? Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
33 A változók közötti kapcsolat lehetséges típusai Lehetséges kapcsolat két változó között: együttjárás, korreláció, hamis/látszólagos összefüggés, hatás, a hatás iránya, okság. Statisztikai szignifikáns... Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
34 A változók közötti kapcsolatról A hatás iránya diamonds $15,000 $10,000 $5,000 D E F G H I J ggplot(diamonds, aes(color, price)) + geom_boxplot() + xlab( ) + ylab( ) + scale_y_continuous(formatter="dollar") + theme_bw() + opts(title=" diamonds") Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
35 A változók közötti kapcsolatról Magas korreláció A korrelációs együttható magas értéke nem cáfolható. És? Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
36 A változók közötti kapcsolatról Korrelálatlan változók Forrás: Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
37 A változók közötti kapcsolatról Korreláció Pozitív ( egyenes arányosság : R = 1), negatív ( fordított arányosság : R = 1), lineáris, négyzetes... és korrelálatlan (R = 0) kapcsolat R: korrelációs együttható Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
38 A változók és attribútumaik Teszt! Milyen változók, milyen mérési szintek feleltethetőek meg az alábbi kérdéseknek/kijelentéseknek? Az idősebb emberek jobban félnek a bűnözőktől, mint a fiatalabbak. A gazdasági fejlődés valóban a várható életkor csökkenésével jár együtt? Melyik a legnagyobb magyar focidrukker csapat? Minél hosszabb az eljegyzés, annál hosszab a házasság. Mely foglalkozás bír a legnagyobb presztízzsel? Attribútumok? Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
39 A kutatás főbb fázisai Egy folyamatábra A kutatási probléma meghatározása A kutatási terv elkészítése Mintavétel A mérés módjának meghatározása Adatgyűjtés Az adatok feldolgozása Adatelemzés és értelmezés Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika / 30
40 Köszönöm a figyelmet! Daróczi Gergely daroczi.gergely@btk.ppke.hu
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely február 23. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2011. február 23. Outline 1 A mérési hiba Megbízhatóság és érvényesség 2 A kutatás megtervezése A kutatás lehetséges céljai A kutatás
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely. 2012. február 28. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. február 28. Outline 1 Változók és mérési szintek Mérési szintek Példák 2 A változók közötti kapcsolatról Grafikus példák A relációk
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 2. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 22. Outline 1 Bevezetés 2 Társadalomtudományi módszerek Beavatkozásmentes vizsgálatok Kvalitatív terepkutatás
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. Most járunk, vagy nem járunk? Már úgy szeretném megtudnííí, hogy most já-runk-e, vagy nem já-runk?
A társadalomkutatás módszerei I. 3. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 29. Outline 1 Bevezetés 2 A fogalom 3 4 Operacionalizálás 5 Változók és mérési szintek Daróczi Gergely (BCE)
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 3. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 29. Outline 1 Bevezetés 2 A fogalom 3 Konceptualizálás 4 Operacionalizálás 5 Változók és mérési szintek Daróczi
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely. 2012. március 20. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. március 20. Outline 1 Megbízhatóság és érvényesség 2 Az adatgyűjtés forrásai 3 Társadalomtudományi módszerek Beavatkozásmentes vizsgálatok
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. Ismétlés. Notes. Notes. Notes. 6. hét. Daróczi Gergely október. 20.
A társadalomkutatás módszerei I. 6. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. október. 20. Outline 1 A mérésről Megbízhatóság és érvényesség A kutatás egységei Beavatkozásmentes vizsgálatok
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 6. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. október. 20. Outline 1 Ismétlés A mérésről Megbízhatóság és érvényesség A kutatás egységei Beavatkozásmentes vizsgálatok
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely május 4. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2011. május 4. Outline 1 Korreláció 2 Standardizálás és dekompozíció 3 Grafikonok, ábrák Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika 2011-05-04
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 17. Outline 1 Leíró statisztikák 2 Középértékek Példa 3 Szóródási mutatók Példa 4 Néhány megjegyzés a grafikonokról 5 Számítások
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely március 13. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. március 13. Outline 1 Beavatkozásmentes vizsgálatok 2 Kérdőíves vizsgálatok 3 Önkitöltős kérdőívek Postai kérdőív Online kérdőív
ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
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
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
3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:
Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika Biomatematika 2. előadás Néhány egyszerű definíció: A statisztika olyan tudomány, amely a tömegjelenségekkel kapcsolatos tapasztalati törvényeket megfigyelések
Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió
SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 24. Outline 1 A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum 2 A mintaválasztás A mintaválasztás célja Alapfogalmak A mintaválasztás
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE
Tartalomjegyzék 5 Tartalomjegyzék Előszó I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE 1. fejezet: Kontrollált kísérletek 21 1. A Salk-oltás kipróbálása 21 2. A porta-cava sönt 25 3. Történeti kontrollok 27 4. Összefoglalás
Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének
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
A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -
A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra, Géczi-Papp Renáta SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable
Bevezetés az SPSS program használatába
Bevezetés az SPSS program használatába Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable View Output Viewer Sintax
Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek
Matematikai geodéziai számítások 6.
Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós
III. Kvantitatív változók kapcsolata (korreláció, regresszió)
III. Kvantitatív változók kapcsolata (korreláció, regresszió) Tartalom Változók kapcsolata Kétdimenziós minta (pontdiagram) Regressziós előrejelzés (predikció) Korreláció Tanuló Kétdimenziós minta Tanulással
Matematikai geodéziai számítások 6.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p
ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában
Statisztikai alapok Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Tudományosan és statisztikailag tesztelhető állítások? A keserűcsokoládé finomabb, mint a tejcsoki. A patkány a legrondább állat,
Korreláció és lineáris regresszió
Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.
Korrelációs kapcsolatok elemzése
Korrelációs kapcsolatok elemzése 1. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Két változó közötti kapcsolat Független: Az X ismérv szerinti hovatartozás ismerete nem ad semmilyen többletinformációt az
Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.
Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a
Korreláció számítás az SPSSben
Korreláció számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi
A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE
A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE Manninger M., Edelényi M., Jereb L., Pödör Z. VII. Erdő-klíma konferencia Debrecen, 2012. augusztus 30-31. Vázlat Célkitűzések Adatok Statisztikai,
Először éljenek együtt, de azután Az élettársi kapcsolatok megítélése Magyarországon és Európában
Először éljenek együtt, de azután Az élettársi kapcsolatok megítélése Magyarországon és Európában Rohr Adél PTE BTK Demográfia és Szociológia Doktori Iskola KSH Népességtudományi Kutatóintézet Fókuszban
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
Területi statisztikai elemzések
Területi statisztikai elemzések KOTOSZ Balázs, SZTE, kotosz@eco.u-szeged.hu Módszertani dilemmák a statisztikában 2016. november 18. Budapest Apropó Miért különleges a területi adatok elemzése? A számításokhoz
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események
A társadalomtudományi kutatás teljes íve és alapstratégiái. áttekintés
A társadalomtudományi kutatás teljes íve és alapstratégiái áttekintés A folyamat alapvetı felépítését tekintve kétféle sémát írhatunk le: az egyik a kvantitatív kutatás sémája a másik a kvalitatív kutatás
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely május 8. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. május 8. Outline 1 Mintaválasztás (ismétlés) 2 A változók közötti kapcsolatról 3 Korreláció Elméleti háttér Gyakorlat A korrelációs
S atisztika 1. előadás
Statisztika 1. előadás A kutatás hatlépcsős folyamata 1. lépés: Problémameghatározás 2. lépés: A probléma megközelítésének kidolgozása 3. lépés: A kutatási terv meghatározása 4. lépés: Terepmunka vagy
Szerzők: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP A/1-11/ INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 2. rész: Kutatási terv készítése Szerzők: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Második rész Kutatási terv készítése (Babbie 2008 alapján) Tartalomjegyzék Kutatási
Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai
Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai Az adatok forrása és jellege Milyen kísérleti típusok fordulnak elő a beszédtudományokban? Milyen adatok jönnek ki ezekből? Tudományosan (statisztikailag) megválaszolható
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
Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás
Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.bmf.hu) Fogadóóra: szerda 11:30 11:55, TA125 Gyakorlatvezető
Diszkriminancia-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
PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)
PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS). FŐBB PONTOK A kutatási terv fogalmának meghatározása, a különböző kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtető kutatási módszerek közötti különbségtétel
(Independence, dependence, random variables)
Két valószínűségi változó együttes vizsgálata Feltételes eloszlások Két diszkrét változó együttes eloszlása a lehetséges értékpárok és a hozzájuk tartozó valószínűségek (táblázat) Példa: Egy urna 3 fehér,
Tárgy- és névmutató. C Cox & Snell R négyzet 357 Cramer-V 139, , 151, 155, 159 csoportok közötti korrelációs mátrix 342 csúcsosság 93 95, 102
Tárgy- és névmutató A a priori kontraszt 174 175 a priori kritérium 259, 264, 276 adatbevitel 43, 47, 49 52 adatbeviteli nézet (data view) 45 adat-elôkészítés 12, 37, 62 adatgyûjtés 12, 15, 19, 20, 23,
4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis
1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb
Mit mond a XXI. század emberének a statisztika?
Mit mond a XXI. század emberének a statisztika? Rudas Tamás Magyar Tudományos Akadémia Társadalomtudományi Kutatóközpont Eötvös Loránd Tudományegyetem Statisztika Tanszék Nehéz a jövőbe látni Változik
Mintavétel a gyakorlatban
Mintavétel a gyakorlatban Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék 1 Hol találkozhatunk mintavétellel Közvéleménykutatások A XY Intézet 2011. október 17-19. között, 500 fő telefonos megkérdezésével,
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
[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria Bódis Emőke 2016. 04. 25. J J 9 Korrelációanalízis Regresszióanalízis: hogyan változik egy vizsgált változó értéke egy másik változó változásának függvényében. Korrelációs
Alba Vélemény Radar 1. - GYORSJELENTÉS -
Alba Vélemény Radar 1. Lakossági közvélemény-kutatási program Székesfehérváron - GYORSJELENTÉS - Lakossági vélemények a népesedési problémákról 2010. június 21. Készítette: Ruff Tamás truff@echomail.hu
ELEMZŐ SZOFTVEREK. A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány.
ELEMZŐ SZOFTVEREK A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány. FELADAT-ITEMELEMZÉS munkalap A munkalapon a feladatok, feladatelemek
STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása
A változók mérési szintjei STATISZTIKA I. 3. Előadás Az adatok mérési szintjei, Viszonyszámok A változók az alábbi típusba tartozhatnak: Nominális (kategorikus és diszkrét) Ordinális Intervallum skála
Kutatói pályára felkészítı modul
Kutatói pályára felkészítı modul Kutatói pályára felkészítı kutatási ismeretek modul Tudomáyos kutatási alapayag feldolgozása, elemzési ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI
Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára
Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára 1. Egy üzem alkalmazottainak megoszlása az elért teljesítmény %-a szerint a következı: Norma teljesítmény % Dolgozók száma 60-80 30 81-90 70 91-100 90
Logisztikus regresszió
Logisztikus regresszió 9. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó () Nem metrikus Metrikus Kereszttábla
A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -
A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Petrovics Petra PhD Hallgató SPSS (Statistical Package for the Social Sciences ) 2 file: XY.sav - Data View XY.spv - Output Ez lehet hosszabb név is Rövid
Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással
Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Dolgozatomban az European Social Survey (ESS) harmadik hullámának adatait fogom felhasználni, melyben a teljes nemzetközi lekérdezés feldolgozásra került,
Regresszió számítás az SPSSben
Regresszió számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Lineáris regressziós modell X és Y közötti kapcsolatot ábrázoló egyenes. Az Y függ: x 1, x 2,, x p p db magyarázó változótól
Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat
Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata
Társadalmi tőke és területi fejlettség a Balaton térségében
Társadalmi tőke és területi fejlettség a Balaton térségében DR. KABAI GERGELY TÁRSADALOMKUTATÓ, SZAKPOLITIKAI ELEMZŐ (PANNON.ELEMZŐ IRODA KFT) EMBER A TÁJBAN A BALATONI TURIZMUS AKTUALITÁSAI ÉS THE WINE
STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
S atisztika 2. előadás
Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás
Monitoring adatelemzés. Dr. Csoknyai Tamás
Monitoring adatelemzés Dr. Csoknyai Tamás Tartalom Audit és fogyasztási adatok Fogyasztói számlák értékelésének korlátai Idősoros elemzések Statisztikai elemzések 2 Energiaaudit során alkalmazott módszerek
ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június
GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu)
Uniós források és hatásuk -- mennyiségek és mérési lehetőségek Major Klára. HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ
Uniós források és hatásuk -- mennyiségek és mérési lehetőségek Major Klára Uniós források elosztása HATÁSVIZSGÁLAT MÓDSZERTANI KIHÍVÁSAI Mi a hatásvizsgálat? Hatásvizsgálat: jellemzően olyan vizsgálatok,
Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb
1. óra: A területi adatbázis elkészítése, területi szintek
1. óra: A területi adatbázis elkészítése, területi szintek Az informatika alkalmazása a társadalomföldrajzban (TTGBL6520) gyakorlat 2018-2019. tanév A területi adatbázis A statisztikai jellegű információk
Van-e kapcsolat a változók között? (példák: fizetés-távolság; felvételi pontszám - görgetett átlag)
, rangkorreláció Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék 1111, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-16-80 Fax: 463-30-91 http://www.vizgep.bme.hu
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:
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
y ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
Abszolútértékes egyenlôtlenségek
Abszolútértékes egyenlôtlenségek 575. a) $, $ ; b) < - vagy $, # - vagy > 4. 5 576. a) =, =- 6, 5 =, =-, 7 =, 4 = 5; b) nincs megoldás;! c), = - ; d) =-. Abszolútértékes egyenlôtlenségek 577. a) - # #,
A Statisztika alapjai
A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati
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
STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.
Centrális mutatók STATISZTIKA I. 4. Előadás Centrális mutatók 1/51 2/51 Középértékek Helyzeti középértékek A meghatározása gyakoriság vagy sorszám alapján Számítás nélkül Az elemek nagyság szerint rendezett
Biomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
Logisztikus regresszió
Logisztikus regresszió Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó (x) Nem metrikus Metrikus Kereszttábla elemzés
Talajvízszint idősorok vizsgálata statisztikai módszerekkel a 4-es metró építésének pesti területén A D J U N K T U S
Talajvízszint idősorok vizsgálata statisztikai módszerekkel a 4-es metró építésének pesti területén S Z E R Z Ő : B Ó T A M Á R T O N T É M A V E Z E T Ő : K O V Á C S J Ó Z S E F A D J U N K T U S A szakdolgozat
ó ű ó ü ó ó ü ó ü Í Ö Ő ű Á ó Á Á Á ó ü ó Ö Ö ÚÁ Ö Ó Ó Ó ó Á Ö Ö Á Ó Á Á ó Á Ö Ú Á Ú Ö Ö Á Ö ú Ú Ö ü ú ú ó ü ú ű ó ú ü ú ó ó ü ó ú ü ú Ű ó ü ó ú ó ű ó ú ú ú ó ó ú ú ü ó ü ó ú ó ó ü Ö ó ó ű ó ú ü Ö ű ó
É ű Ö ű ű Ö ű ű ű É ű ű ű ű ű ű ű ű ű É ű ű ű ű ű ű Ó ű ű É ű ű ű ű ű Ö ű ű ű Ó ű Á Á ű ű ű Á Ü Ű ű ű ű Ő Á Á Á ű Á Á É É Á Á Á ű ű ű Á É Á Á ű Á ű Á Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Á Á É ű Á ű É ű Ü ű É É É
Ó ő Ó ő ú ő ö ü Ó ő ö ő ü ő ö ő ü ö ö ő ö ü ú ö ő ü ú É ő ő ő ö ő ü ö Ó ő Á ő Á ú ü ő ú ú Ó ő Ó ő Á ő ő ő Ó ő Á ő ö ő ü ö ő ő ő ú ő Á ő ő ő Á ő ö ö ő ü ü ö ö ü ő É ő ő Á ő Á Ö ü ú ö Á ü ö ö ő ö ö ú ö ő
ü Ö ü í ü ü ü ü í Ö ö ü ú ü ü ö ü ü ű ö í í ö í űá ú ü ö ö ö í ü ü ü ü ü ű ö í í ö í ű ú ü ü í ü ü ű ö í í ö í űá ú ü íí ü Á í í í Á ű ú í ö ö í ü ö ö ö í ö í ú ö ü ü ű ö ö í ű ö í ű ü ű ö í ű ö í ö í
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,
Térinformatika gyakorlati alkalmazási lehetőségei a Mezőgazdasági Szakigazgatási Hivatal Növény- és Talajvédelmi Igazgatóságán
Barkász Zsuzsanna Nyugat-Magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar Székesfehérvár, 2009. Térinformatika gyakorlati alkalmazási lehetőségei a Mezőgazdasági Szakigazgatási Hivatal Növény- és Talajvédelmi
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 13. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. december 8. Outline 1 A mintaválasztás célja 2 Alapfogalmak 3 Mintavételi eljárások 4 További fogalmak 5 Mintavételi
A kvantitatív kutatás folyamata
A kvantitatív kutatás folyamata A kvantitatív stratégia keretében zajló kutatómunka teljes ívét a következı szakaszokra lehet osztani: 1. Tájékozódás 2. Tervezés 3. Elıvizsgálat (Pilot vizsgálat) 4. Adatgyőjtés
Többváltozós Regresszió-számítás
Töváltozós Regresszió-számítás 3. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Szilágyi Roland Korreláció Célja a kacsolat szorosságának mérése. Regresszió Célja a kacsolatan megfigyelhető törvényszerűség
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:
Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék
Statisztika Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Sportmenedzsment Tanszék Kötelező irodalom - Számonkérés Pintér József Ács Pongrác Bevezetés a sportstatisztikába Dialóg Campus Kiadó 2007 Honlap: www.dialog-kiado.hu
Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.