Korreláció számítás az SPSSben

Hasonló dokumentumok
Bevezetés a Korreláció &

Sztochasztikus kapcsolatok

Regresszió számítás az SPSSben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II.

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Kvantitatív statisztikai módszerek

Diszkriminancia-analízis

Regressziós vizsgálatok

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Regressziós vizsgálatok

Esetelemzések az SPSS használatával

Faktoranalízis az SPSS-ben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Faktoranalízis előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Többváltozós Regresszió-számítás

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

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Korreláció és lineáris regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Faktoranalízis az SPSS-ben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Matematikai geodéziai számítások 6.

Ökonometriai modellek paraméterei: számítás és értelmezés

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Statisztikai szoftverek esszé

Matematikai geodéziai számítások 6.

Feltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. ha X n a rendezett mintában az R n -ik. ha n 1 n 2

Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése. Rezsabek Tamás GSZDI

GVMST22GNC Statisztika II.

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

(Independence, dependence, random variables)

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

Változók közötti kapcsolat III.: a folytonos eset. Regresszió és korreláció.

13. előadás. Matlab 7. (Statisztika, regresszió, mérési adatok feldolgozása) Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor. Széchenyi István Egyetem

Korreláció és Regresszió

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

Logisztikus regresszió

MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG!

Esetelemzés az SPSS használatával

Logisztikus regresszió

Varianciaanalízis 4/24/12

Van-e kapcsolat a változók között? (példák: fizetés-távolság; felvételi pontszám - görgetett átlag)

Segítség az outputok értelmezéséhez

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Matematikai statisztikai elemzések 5.

A statisztika oktatásáról konkrétan


Statistical Dependence

Bizalom szerepe válságban Diadikus jelenségek vizsgálata a gazdálkodástudományban

Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Együttmőködés és innováció

PEDAGÓGUSOK LELKI EGÉSZSÉGE

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom

GyőrBike a győri közösségi bérkerékpár rendszer első éve

Statisztika II. feladatok

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

Monitoring adatelemzés. Dr. Csoknyai Tamás

STATISZTIKA. Fogalom. A standard lineáris regressziós modell mátrixalgebrai jelölése. A standard lineáris modell. Eredménytáblázat

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Fogalom STATISZTIKA. Alkalmazhatósági feltételek. A standard lineáris modell. Projekciós mátrix, P

Descriptive Statistics

Lineáris regressziószámítás 1. - kétváltozós eset

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE

Typotex Kiadó. Tartalomjegyzék

GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

A TANTÁRGY ADATLAPJA

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

REL REL. Histogramok A második kép anormál eloszlással összevetve. minden változó értéket külön-külön vesz figyelembe

Bevezetés az SPSS program használatába

Matlab 7. előadás. (Statisztika, regresszió, mérési adatok feldolgozása) Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor. Széchenyi István Egyetem

GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ

Regionális diszparitások: a GDP és a munkanélküliségi ráta regionális összefüggéseinek vizsgálata az Európai Unióban.

Korreláció, regresszió. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

A többváltozós lineáris regresszió 1.

Statisztika I. 2. előadás: Statisztikai táblák elemzése. Kóczy Á. László. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem

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.

Nem. 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

A MEGÚJULÓ ENERGIAPOTENCIÁL EGER TÉRSÉGÉBEN A KLÍMAVÁLTOZÁS TÜKRÉBEN

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Problémás regressziók

Kockázatos pénzügyi eszközök

Az állat becsült kor. teljes súly. teljes hossz orrtól. törzs hossza. pocak körkörös méret. hátsó láb hossza kör

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

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

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Animal welfare, etológia és tartástechnológia

Átírás:

Korreláció számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra

Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv között Korreláció mennyiségi ismérvek között

Korreláció Célja a kapcsolat szorosságának mérése. X (or X 1, X 2,, X p ): magyarázó változó(k), független változó(k) Y: eredményváltozó, függő változó Regresszió Célja a kapcsolatban megfigyelhető törvényszerűség megfogalmazása, amelyet valamilyen függvény ír le. Ok-okozati kapcsolat: X okozza Y változását

Korrelációs mutatószámok 1. Kovariancia Cov x, y x x y y n 1 értéke - és + közötti; C = 0, amikor X és Y között nincs kapcsolat; a kapcsolat irányát mutatja nem mutatja a kapcsolat értékét!!!

2. Korrelációs együttható A kapcsolat irányát mutatja a kapcsolat erősségét is mutatja 0 < r < 1 sztochasztikus kapcsolat r = 0 X és Y függetlenek r = -1 negatív r = 1 pozitív Csak lineáris kapcsolat esetében használható! r 2 determinációs együttható: %-os formában méri a kapcsolat erősségét hány %-ban befolyásolja X az Y-t r Cov s x, x s y y

3. Rangkorrelációs együttható 2 6 di 1-0 1 2 n (n 1) Rangsorba rendezett adatok közötti kapcsolatot elemez n = elemszám, d = a rangszámok közötti különbség Függvényszerű pozitív kapcsolat = 1 Inverz kapcsolat = -1 Függetlenség = 0

1. Feladat File / Open / Employee data.sav Van kapcsolat a - current salary és a - beginning salary között? KORRELÁCIÓ

Analyze / Correlate / Bivariate r Irányt és erősséget mutat 0 I r I 0,3 Gyenge kapcsolat 0,3 I r I 0,7 Közepesen erős kapcsolat 0,7 I r I 1 Erős kapcsolat C Csak irányt mutat!!!

Output Mean Std. Deviation N Current Salary $34,419.57 $17,075.661 474 Beginning Salary $17,016.09 $7,870.638 474 Current Salary Beginning Salary Current Salary Beginning Salary Pearson Correlation 1,880(**) Sig. (2-tailed),000 Sum of Squares and Cross-products 137916495436,340 55948605047,73 Covariance 291578214,45 118284577,27 N 474 474 Pearson Correlation,880(**) 1 Sig. (2-tailed),000 Sum of Squares and Cross-products 55948605047,73 29300904965,45 Covariance 118284577,27 61946944,96 N 474 474

2. Feladat Van kapcsolat a: current salary previous experience (month) month since hire beginning salary között? Többváltozós KORRELÁCIÓ

Analyze / Correlate / Bivariate r Irányt és erősséget mutat 0 I r I 0,3 Gyenge kapcsolat 0,3 I r I 0,7 Közepesen erős kapcsolat 0,7 I r I 1 Erős kapcsolat C Csak irányt mutat!!!

Output Correlations Negatív irányú (inverz) & gyenge kapcsolat Direkt (pozitív irányú) & erős kapcsolat Current Salary Previous Experience (months) Months since Hire Beginning Salary r C Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and Cross-products Covariance N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and Cross-products Covariance N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and Cross-products Covariance N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and Cross-products Covariance N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Previous Experience Months Beginning Current Salary (months) since Hire Salary 1 -,097*,084,880**,034,067,000 1,379E+011-82332343,5 6833347,5 5,59E+010 291578214,5-174064,151 14446,823 118284577 474 474 474 474 -,097* 1,003,045,034,948,327-82332343,54 5173806,810 1482,241 17573777-174064,151 10938,281 3,134 37153,862 474 474 474 474,084,003 1 -,020,067,948,668 6833347,489 1482,241 47878,295-739866,50 14446,823 3,134 101,223-1564,200 474 474 474 474,880**,045 -,020 1,000,327,668 55948605048 17573776,7-739866,5 2,93E+010 118284577,3 37153,862-1564,200 61946945 474 474 474 474 Negatív irányú (inverz) kapcsolat Pozitív irányú kapcsolat

Köszönöm a figyelmet! stgpren@uni-miskolc.hu