Változók eloszlása, középértékek, szóródás

Átírás

1 Változók eloszlása, középértékek, szóródás

2 Populáció jellemzése Empirikus kutatás (statisztikai elemzés) célja: a mintából a populációra következtetni. Minta: egy adott változó a megfigyelési egységeken mért értékei. Minta elemzése/jellemzése: leíró statisztika. A leíró statisztikában megállapított jellemzők: Gyakoriság, Eloszlás, Középérték, Szóródás.

3 Változók populációbeli eloszlása Statisztikai elemzés célja: a mintából a populációra következtetni Egy megfigyelési egység: nő vagy férfi populáció: nem nő v. ffi hanem x%-a nő a populációt nem a kategóriák, hanem az összetétel jellemzi Változó eloszlása: Egy populáció egy adott változó szerinti jellegét az adja meg, hogy annak egyes értékei milyen gyakran fordulnak elő az adott populációban. a

4 Eloszlás A változó eloszlása elvben elégséges ahhoz, hogy a változó populációbeli viselkedését megismerjük: ebből meghatározható a leggyakoribb/legtipikusabb érték, a populáció átlaga, a populáció heterogenitásának foka, stb. Ez a valószínűségi alapú statisztikai elemzés alapja! Az eloszlás másként értelmezhető/számítható diszkrét és folytonos esetben.

5 Diszkrét változók eloszlása Diszkrét változó: értékei megszámolhatók, felsorolhatók. Diszkrét esetben az érték gyakorisága arány = kategória elemszáma/összes; százalékos arány = arány*100 Az egyes értékeket táblázatba foglaljuk.

6 Diszkrét változók eloszlása Mo. lakosságának iskolai végzettsége: alsófokú középfokú felsőfokú Gyakoriság: Relatív gyakoriság: 35% 45% 20% (össz. 100%) Kumulatív gyakoriság (mediánhoz jön jól): 35% 80% 100% Az előfordulás valószínűsége: p = 0,35 p = 0,45 p = 0,20 (össz. 1)

7 Diszkrét változók eloszlása Mo. lakosságának iskolai végzettsége: alsófokú középfokú felsőfokú Gyakoriság: A populációból Relatív gyakoriság: véletlenszerűen választott 35% 45% 20% (össz. 100%) személy 35% eséllyel lesz Kumulatív gyakoriság (mediánhoz jön jól): 35% 80% 100% alsófokú végzettségű. Az előfordulás valószínűsége: p = 0,35 p = 0,45 p = 0,20 (össz. 1)

8 Relatív gyakoriság (%) Diszkrét változók eloszlása Ábrázolás: oszlopdiagramon növénynév állatnév betűhossz Növény- (bal) és állatnevek (jobb) betűhosszának gyakorisága százalékos arányban kifejezve.

9 Folytonos változók eloszlása Folytonos változók: értékei a számegyenes egy adott intervallumán végtelen számosságúak lehetnek. Nem tudom megszámolni ( túl sok lenne az oszlop, ami csak 1 magasságú ). Megszámlálás helyett azt kellene megtudni, hogy az értékskála egyes övezeteibe a populáció hányad része esik. sűrűségfüggvény. Sűrűségfüggvény: Ez a fv. a változó minden x értékéhez egy nem negatív egész f(x) számot rendel: f(x) nagyobb azokra az x-ekre, melyek környezetében a populációbeli egyedek jobban sűrűsödnek.

10 Sűrűség Sűrűségfüggvény Folytonos változóra. Egy adott intervallumhoz eső területszelet területe egyenlő az a és b érték közti intervallumra eső értékekkel jellemezhető személyek és a populáció arányával az adott értékek valószínűsége. A fenti okból a sűrűségfüggvény grafikonja alatti összterület mindig 1 (= a populáció 100%-a).

11 Sűrűség Sűrűségfüggvény értelmezése életkor 5 9 T (a,b) = a populációban az 5 és 9 év köztiek aránya Pl.: T = 0,63, akkor a populáció 63 %-a esik ebbe az életkori sávba T = 0,63 a valószínűsége (azaz 63%), hogy ennyi idős embert választok, ha véletlenszerűen választok.

12 Eloszlás jelentése és jelentősége Sorrendbe állított elemek milyen gyakran fordulnak elő. Legalább ordinális adatok kellenek hozzá! Előállítás: folytonos vagy diszkrét értékek közti interpolációval. Interpoláció: a függvénytan (matematika) eszköze, nem ismert értékekre ismert értékek alapján ad becslést. Eloszlás jelentősége: ez a valószínűségi statisztikai elemzés alapja!

13 Tapasztalati vagy empirikus eloszlás A változó populációbeli eloszlását valójában sosem ismerjük (a populáció elméleti, végtelen halmaz). A változó populációbeli eloszlására az adott mintánk eloszlásából következtetünk, azaz a változó tapasztalati vagy empirikus eloszlásából.

14 Valószínűségek és statisztika kapcsolata Valószínűségszámítás: ismerem a világot (populációt). Egy betegség előfordulási gyakorisága 20%. Mekkora a valószínűsége, hogy egy 50 elemű véletlenszerűen kiválasztott mintában négy beteget találunk? Statisztika: nem ismerem a világot (populációt), hanem a mintából próbálok következtetni rá. Ha 50 véletlenül kiválasztott egyed között 4 beteget találunk, mit állíthatunk a betegség előfordulási gyakoriságáról a populációban?

15 Eloszlások összehasonlítása Empirikus vizsgálatokban, statisztika elemzésben központi kérdés: Egyenlő-e két populáció a vizsgált változó szempontjából (vagy az egyikben nagyobbak a vizsgált változó értékei, mint a másikban), vagy másként A vizsgált változó szempontjából két populációról vagy egy populációról van-e szó?

16 Eloszlások összehasonlítása Egyenlő-e két populáció a vizsgált változó szempontjából? Ennek megítélésére vagy a konkrét értékeket, vagy a számok nagyságszintjét, nagyságrendjét hasonlíthatjuk össze, ez utóbbit méri a statisztika a középértékekkel. Középérték: hova esik az adatok sűrűje. A leggyakoribb statisztikai tesztek egy jó részében a középértékeket hasonlítjuk össze.

17 Statisztikai modellek A mintaadatainkból a populációra akarunk következtetni, és a populációra vonatkozó állításainkat (hipotéziseinket) tesztelni. Ez úgy lehetséges, ha megfigyeljük a minta tulajdonságait, és ez alapján építünk egy statisztikai modellt, azaz becsüljük a populáció tulajdonságait. Ahogyan pl. építhetünk hidat is már létező hidak megfigyelésével, a lényegesnek látszó részletekkel. Kérdés: a modell mennyire reprezentálja a valóságot (populációt) ez a fit of the model azaz a belőle nyerhető predikciók mennyire megbízhatók. A modell egy pont is lehet pl. a mintaátlaggal modellezzük a mintát és becsüljük aztán a populációt. (bár sem a populációátlag ((sem a mintaátlag!)) nem mindig ténylegesen része a mintának!), Majd azt, hogy milyen jól illeszkedik a modell, megmérhetjük pl. az adatok eltérésével az átlagtól. (l. mindjárt a szóródási mutatókat)

18 1. Középértékek

19 Mintabeli középértékek A különböző skáláknak megfelelően többféle középérték számolható. Átlag: értékek számtani közepe. Medián: a növekvő sorba rendezett adatok közül a középső. Ha az elemszám páros, a két középső érték átlaga. Módusz: a legnagyobb gyakorisággal előforduló érték.

20 Mintabeli középértékek A különböző skáláknak megfelelően többféle középérték számolható. Átlag: értékek számtani közepe (jel.: x = 63). Medián: a növekvő sorba rendezett adatok közül a középső. Ha az elemszám páros, a két középső érték átlaga. Módusz: a legnagyobb gyakorisággal előforduló érték.

21 Mintabeli középértékek A különböző skáláknak megfelelően többféle középérték számolható. Átlag: értékek számtani közepe (jel.: x = 63). Medián: a növekvő sorba rendezett adatok közül a középső. Ha az elemszám páros, a két középső érték átlaga (jelölése: M = 4) Módusz: a legnagyobb gyakorisággal előforduló érték.

22 Mintabeli középértékek A különböző skáláknak megfelelően többféle középérték számolható. Átlag: értékek számtani közepe (jel.: x = 63). Medián: a növekvő sorba rendezett adatok közül a középső. Ha az elemszám páros, a két középső érték átlaga (jelölése: M = 4). Módusz: a legnagyobb gyakorisággal előforduló érték (Mo = tollaslabda ).

23 Átlag vagy medián? I. FELADAT 1-5.: Hány ismerőse van a Facebook-os ismerőseimnek? 11 véletlenszerűen kiválasztott ismerősöm ismerőseinek száma: EXCEL: átlag(), medián() MEGOLDÁS: Átlag = ( )/11 = 372,18. Mit jelent a,18? Sorba rendezett értékek: Középső értek: 6. elem Medián = ismerős esetén a 6. es 7. elem átlaga a medián.

24 Medián vagy átlag? Módusz? FELADAT 2: Egy ismerősünk csak tegnap iratkozott fel a Facebook-ra, ezért még csak 11 ismerőse van. Egy másik híres színésznő, neki 5439 ismerőse van átlag? medián? Átlag = 790,6364 Ha 11 helyett 111 ember adatait vizsgáljuk, kiderül, hogy keveseknek van 791 ismerőse, ez szélső vagy extrém érték. Érdemes ábrázolni az eloszlást, és átlag helyett mediánt számolni, mert az kevésbé érzékeny az extrém értékekre. A fenti adatok mediánja továbbra is 382.

25 Középértékek Ezek valójában a minta középértékei, azaz a tapasztalati középértékek. Elméleti átlag (medián, módusz): a populációt jellemzi. Elméleti átlag: az értékhez tartozó valószínűségekkel súlyozzuk az értékeket a számításhoz, majd összeadjuk, pl: Példa: ötfokú skálaváltozó diszkrét értékei és a hozzájuk tartozó valószínűségek: P(1) = 0,4096, P(2) = 0,4096, P(3) = 0,1536, P(4) = 0,0256, P(5) = 0,0016. Populáció elméleti átlaga (azaz a valószínűséggel súlyozott átlag): E(X) = Σ érték valószínűség = 1 0, , , , ,0016 = 1,8.

26 Skálák és középértékek Metrikus skálák: átlag, medián (és az alacsonyabb rendűek) Ordinális skála: medián, módusz Nominális skála: módusz Alacsonyabb skálákra érvényes statisztikai módszerek mindig használhatók magasabb rendű skálákra, de info. vesztéssel járhatnak.

27 Eloszlás típusai Egyenletes. Pl. kockadobáskor a dobott számok (relatív) gyakorisága Ez kockadobás eredménye. Ábrázolás: Diszkrét eset a) oszlopdiagram b) lehet sűrűségfv is, de ált. nem szokás, mert az értékek közt nem értelmezhető Folytonos eset a) hisztogram (oszlopdiagram egy alfaja): osztálygyakoriságokat ( bin ) ábrázol, nem az egyes értékek gyakoriságát, hanem az értékeken képzett csoportok gyakoriságait b) sűrűségfüggvény

28 Unimodális Egy módusza (leggyakoribb értéke) van Hasonlóság? Különbség? Szimmetrikus elolszlás Eltérő csúcsosság Ezeket lásd később. Eloszlás típusai

29 Eloszlás típusai Bimodális: két módusza van. Vajon mikor látunk ilyet? Bi- és multimodális eloszlásra standard statisztikai tesztek nem végezhetők el!

30 Valószínűségeloszlás típusai (példák) Poisson Binommiális Kevert normális Khi-négyzet ( 2 ) t F

31 2. Szóródás

32 Értékek szóródása Lehet, hogy egy változó középértéke két populációban ugyanakkora, de az eloszlás alakja más. Eltérés: a populáció hányad része esik közel a középérték által meghatározott centrumhoz. szóródás. Ugyanakkora átlag és a medián, eltérő szóródás.

33 Szóródási mutatók Legalább ordinális skála! Terjedelem: érték max érték min nagyon ki van téve az extrém értékeknek! Átlagos abszolút eltérés: a minta értékeinek a minta számtani közepétől (átlag) való távolsága (abszolút értékben), átlagolva (különben elemszámfüggő!). Variancia (s 2, V): értékek és átlag négyzetes eltéréseinek átlaga (jobb, mert ez mindig pozitív, nem kell az absz. értékekkel varázsolni). Szórás (s, SD): variancia gyöke (az eltérések átlagának gyöke!). Excel: szórása() Feladat! xls

34 Fő (db) Fő (db) II. Feladat 1-2 Számojuk ki a két facebook-felhasználó mintánk átlagát, szórását! Ábrázoljuk a két csoport átlagát és szórását oszlopdiagramon, bajuszokkal (whiskers)! facebook_csop_1 facebook_csop_ facebook_csop_1 facebook_csop_2

35 Szóródási mutatók A variancia (és a szórás) valójában arra is utalnak, hogy az átlag mennyire jó modellje a mintának, hiszen az átlag és az értékek közti átlagos különbséget mutatják.

36 Kvartilisek, interkvartilis tartomány Jelentőség: ordinális skálánál, ahol nem értelmezhető az átlag, ha az eloszlás ferde (nem ugyanannyi érték van tőle balra és jobbra), ekkor ugyanis más a (négyzetes/abszolút) eltérés az átlag alatt és fölött, ezért a szórás alul- ill. felülbecsüli az eloszlást. Interkvartilis tartomány: az X változó értékskálájának az a középen elterülő övezete, ahol a populáció 50%-a található (kumulatív gyakoriság!). 1. és 3. kvartilis közé esik.

37 Interkvartilis tartomány folytonos esetben 1. kvartilis: Osztópont a populáció 25% és 75%-a között 3. Kvartilis Osztópont a populáció 75% és 25%-a között 2. kvartilis = medián (folytonos és szimmetrikus esetben)

38 Interkvartilis tartomány (K3-K1) Jelentősége: A leggyakoribb érték körüli 50%

39 Interkvartilis tartomány diszkrét esetben Diszkrét esetben nem a 25% és 75%-ról van szó, hanem a pl. 100 sorba rendezett adat közül a 25., 50. és 75. adatról ez nem biztos hogy éppen a középső 50%-ot adja ki

40 Kvartilisek, interkvartilis tartomány Kumulatív gyakoriság szerint számolható (ahol az a Kum% átlépi a 25%-ot, majd a 75%-ot) Interkvartilis félterjedelem: IF = (K3-K1)/2 Ha a változó folytonos és az eloszlása szimmetrikus, az interkvartlis tartomány meghatározható az IF-ből így: (K1, K3) = Med(X) ± IF

41 Kvartilisek, interkvartilis tartomány Jelentőség (további): a mediánnál látott módon ez is kevésbé érzékeny a szélső értékekre. II. FELADAT 3: Számoljuk ki a kétféle facebook felhasználói csoport kvartiliseit! Excel: kvartilis.kizár() 1.: :

42 Kvartilisek, interkvartilis tartomány Jelentőség (további): a mediánnál látott módon ez is kevésbé érzékeny a szélső értékekre. II. FELADAT 3: Számoljuk ki a kétféle facebook felhasználói csoport kvartiliseit! Excel: kvartilis.kizár() 1.: :

43 Kvartilisek, interkvartilis tartomány Jelentőség (további): a mediánnál látott módon ez is kevésbé érzékeny a szélső értékekre. II. FELADAT 3: Számoljuk ki a kétféle facebook felhasználói csoport kvartiliseit! Excel: kvartilis.kizár() 1.: :

44 Interkvartilis tartomány Hol használjuk?

45 Dobozdiagram (boxplot) Mit figyelhetünk meg? Hová esik/milyen széles a megfigyelések középső 50%-ának tartománya? Eloszlás szimmetriája? Pontok: kilógó érték, azaz outlier: (IT 1,5-nél messzebb van az IT alsó vagy felső határától, azaz K1-től vagy K3-tól) K3 K2 K1

46 Feladatok az SPSS-ben Készítsünk dobozdiagramokat (boxplot) a két csoport adataiból az SPSS-ben! Készítsünk pontdiagramot (Scatter/Dot) ugyanezen adatokból! 1.: :

47 Dobozdiagram és pontdiagram

48 Házi feladat I: barátkozás az SPSS adatkezelési sajátosságaival Formázzuk meg tisztességesen az adatainkat! 1. Állítsunk be egyértelmű változóneveket (Name)! Vigyázat, ékezetes betűk, szóköz, írásjelek nem használhatók, csak ASCII karakterek!!! 2. Adjuk meg a változó típusát (Type) Lehetőségek: Numeric, String 3. Adjunk címkéket a változókhoz (Label)! Ábrázoláskor ezt fogja megjeleníteni a grafikonon! 4. Állítsuk be, hogy az értékeket hány tizedesjeggyel mutassa az SPSS (Decimal)! 5. Nominális változók esetén állítsuk be a kódok jelentését (Values)! Pl. Value: f1, Label 1. csoport 6. Állítsuk be a skála típusát (Measure)! Lehetőségek: nominal, ordinal, scale.

49 Házi feladat II: barátkozás az SPSS grafikonszerkesztőjével Formázzuk meg szépre a dobozdiagramot! 1. Készítsük el újra a dobozdiagramot! Figyelem, ha átállítottunk valamit az adatokban, pl. tizedesjegyek számát minden ábrát mindig újra el kell készíteni! 2. Tüntessük el az adatfeliratokat! 3. Növeljük meg az összes betű méretét (pl. 16-osra), és állítsuk az összes betűtípust Times New Romanra. 4. Állítsuk be a skálákat úgy, hogy a lehető legkevesebb üres terület maradjon az alsó és felső bajszok alatt! (az outlierünk lemarad!) 5. Állítsuk átlátszóra a grafikonterület háttérszínét! 6. Színezzük át a dobozokat (tetszés szerint;)), megváltoztathatjuk a vonalak színét is!