Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Hasonló dokumentumok
A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen!

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

y ij = µ + α i + e ij

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Varianciaanalízis. Egytényezős kísérletek (Más néven: egyutas osztályozás, egyszempontos varianciaanalízis ANOVA)

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

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

Hipotézis vizsgálatok

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

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

Kísérlettervezési alapfogalmak:

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Adatelemzés és adatbányászat MSc

2012. április 18. Varianciaanaĺızis

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

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

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Nemparaméteres eljárások

Varianciaanalízis 4/24/12

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist.

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Nemparaméteres módszerek. Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

4 2 lapultsági együttható =

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Korreláció és lineáris regresszió

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

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

A m becslése. A s becslése. A (tapasztalati) szórás. n m. A minta és a populáció kapcsolata. x i átlag

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Statisztika elméleti összefoglaló

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

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

Statisztika feladatok

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df )

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Az első számjegyek Benford törvénye

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

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

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Többváltozós Regresszió-számítás

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

NEMPARAMÉTERES PRÓBÁK

Adatsorok jellegadó értékei

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Variancia-analízis (folytatás)

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Páros binomiális próbák

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

y ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti.

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 09 Rendezések

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Segítség az outputok értelmezéséhez

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

Nemparametrikus tesztek december 3.

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Hipotézis vizsgálatok

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

K oz ep ert ek es variancia azonoss ag anak pr ob ai: t-pr oba, F -pr oba m arcius 21.

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Kísérlettervezés alapfogalmak

Biostatisztika Összefoglalás

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1

1. Gauss-eloszlás, természetes szórás

Átírás:

Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs különbség B C és C. Van különbség? C 3 teszt! B és B C valamnt C összehasonlítása. (nem tranztív tévedés esélye Mekkora a tévedés esélye? szükséges tesztek száma nagyon erősen növekedk növekvő csoportszámmal, am elentősen megnövel a tévedés valószínűségét. Mert a tévedés lehetősége nagyon megnőne! Tételezzük fel, hogy mndhárom esetben elvetük a nullhpotézst. csoportok száma próbák száma 3 3 4 6 5 10 p annak a valószínűsége, hogy kívül van (1-p annak, hogy belül van az érték véletlenül. Kérdés: Mekkora az esélye, hogy legalább egy esetben tévedtünk? 1

Mekkora az esélye, hogy legalább egy kívül essen véletlenül? Több csoport Egy próba esetében ez p (legyen 5%. Több próba esetében a bnomáls eloszlás ada meg. csoportokat kezelhetük külön-külön és együtt! Ez ebben az esetben kb. 15%!!! 5% eléréséhez a p értékének kb. 5/3 %-nak kell lenne. 1 (1 p 3 Csoportátlag: a csoport elemeből számolt átlag. Nagyátlag: a teles adathalmazból számolt átlag. varanca összetevő z NOV alapa Emlékeztető: varanca arányos az átlagtól való eltérések négyzetösszegével! Ebben az esetben nem olyan nagy a különbség! teles varanca (a nagyátlagtól vett eltérésekből számolt a csoportokon belül és a csoportok között varancából tevődk össze! Ha a csoportok elentősen különböznek egymástól, a nagyátlagtól való átlagos eltérések óval nagyobbak, mnt a csoporton belül a csoportátlagtól való eltérések!

varanca összetevő 1. csoport. csoport 3. csoport 1 173 170 175 175 163 174 3 169 165 171 4 168 17 5 17 csoportátlag 171,5 166 17,8 nagyátlag = 170, 58 (170-170,58 = (170-166 + (166-170,58 (175-170,58 = (175-17,8 + (17,8-170,58 (Nem kell tudn! varanca felbontása ( ( (, ( ( ( (, ( ( ( ( ( ( ( ( (, csoporton belül (pl. véletlen eltérés csoportok között különbség - nagyátlag - csoportátlag ( ( ( SS T SS E SS a csoporton belül és a csoportok között eltérések kovarancáa. Ezeket függetlennek feltételezve, ez a tag nulla! varancák kszámolása nullhpotézs négyzetösszeg szab. fok varanca csoportok között nncs különbség. csoportok között eltérés csupán a véletlen műve. teles SST N-1 csoportok között csoporton belül nagyátlag -edk csoportátlag SS n SS SS SS E T k-1 N-k SS MS k 1 SSE MSE N k N összes elem száma k csoportok száma a csoportok között és a csoporton belül varancák összehasonlítása alapán. 3

Hogyan hasonlítuk össze? döntés Varancák összehasonlítása? Ilyenről már volt szó! F MS MS Valóban, a kétmntás t-próba esetében. E 1. Ha a véletlen eltérés valószínűsége kcs (p(f F krt a elvetük a nullhpotézst.. Ha a véletlen eltérés valószínűsége nagy (p(f F krt > a megtartuk a nullhpotézst. ( döntés után, ha szükségesnek tartuk, csnálhatunk t-próbákat Példa z NOV feltétele ÖSSZESÍTÉS Csoportok Darabszám Összeg Átlag Varanca Oszlop 1 4 685 171,5 10,91667 Oszlop 3 498 166 13 Oszlop 3 5 864 17,8,7 VRINCINLÍZIS Tényezők SS df MS F p-érték F krt. Csoportok között 89,36666667 44,68333 5,78171 0,047 4,56495 feladat: több egymástól független csoport összehasonlítása. változó normáls eloszlású legyen. szórás a csoportokban azonosnak teknthető. Csoporton belül 69,55 9 7,77778 Összesen 158,9166667 11 p = 0,04 elvetük a nullhpotézst, a példa alapán a csoportok szgnfkánsan különböznek egymástól. 4

Kruskal-Walls próba Ha a változó nem normáls eloszlású! Rangsorolás 1. csoport. csoport 3. csoport 1 173 170 175 175 163 174 3 169 165 171 4 168 17 5 17 z adatokat a csoportoktól függetlenül rangsoroluk! elem 163 165 168 169 170 171 17 17 173 174 175 175 rang 1 3 4 5 6 7,5 7,5 9 10 11,5 11,5 csoport elemszám rangok összege 1 4 7,5 3 8 3 5 4,5 nullhpotézs Mlyen eloszlást használunk? csoportok között nncs különbség. rangok átlaga között eltérés csupán a véletlen műve. H változó c -eloszlást követ! 1 R H 3N 1 N N 1 n kkor ön az átalakítás! N az elemek száma R a rangok összege az -edk csoportban n az elemek száma az -edk csoportban H értéke 0! 5

c -eloszlás döntés Emlékeztető: c -eloszlás normáls eloszlású változók négyzetösszege esetén lép fel. szabadság fokok száma = csoportok száma -1 1. Ha a véletlen eltérés valószínűsége kcs (p(c c krt a elvetük a nullhpotézst.. Ha a véletlen eltérés valószínűsége nagy (p(c c krt > a megtartuk a nullhpotézst. Példa Hasonlítsuk össze! Csoport Elemszám (n 1 4 7,5 3 8 3 5 4,5 Rangok összege (R 1 7,5 4,97 11 1 4 sz.f. = 3 1 = p = 0,083 8 4,5 3 5 1 R H 3N 1 N N 1 n 31 1 N = 1 megtartuk a nullhpotézst, a példa alapán a csoportok nem különböznek egymástól szgnfkánsan. NOV p = 0,04 elvetük a nullhpotézst. 1. csoport. csoport 3. csoport 1 173 170 175 175 163 174 3 169 165 171 4 168 17 5 17!!! Kruskall-Walls próba p = 0,083 megtartuk a nullhpotézst. 6

Hpotézs vzsgálat? Felállítuk a nullhpotézst. Keresünk egy smert eloszlású változót. z eloszlás alapán kszámoluk a véletlen eltérés valószínűségét. Ha ez ksebb mnt a szgnfkanca sznt elvetük, ellenkező esetben megtartuk a nullhpotézst. Enny! 7