Statisztika, próbák Mérési hiba



Hasonló dokumentumok
Statisztikai módszerek alkalmazása az orvostudományban. Szentesi Péter

Adatok statisztikai feldolgozása

Variancia-analízis (folytatás)

KVANTITATÍV MÓDSZEREK

Statisztikai módszerek

II. A következtetési statisztika alapfogalmai

Aprítás Ipari gyógyszertechnológiai laboratórium gyakorlatai I. félév. Az aprítást befolyásoló tényezők GYAKORLATOK

Hipotézis-ellenırzés (Statisztikai próbák)

11. Matematikai statisztika

Statisztikai módszerek gyakorlat - paraméteres próbák

STATISZTIKA PRÓBAZH 2005

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

Normál eloszlás. Gyakori statisztikák

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit.

Hipotézis vizsgálatok

Definíció. Definíció. 2. El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása fejezet. A variabilitás mér számai 3.

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Hipotézisvizsgálat. A sokaság valamely paraméteréről állítunk valamit,

Osztályozóvizsga követelményei

Kontingencia táblák. Khi-négyzet teszt. A nullhipotézis felállítása. Kapcsolatvizsgálat kategorikus változók között.

4b 9a + + = + 9. a a. + 6a = 2. k l = 12 évfolyam javítóvizsgára. 1) Alakítsd szorzattá a következő kifejezéseket!

SZAKDOLGOZAT. Takács László

Az áprilisi vizsga anyaga a fekete betűkkel írott szöveg! A zölddel írott rész az érettségi vizsgáig még megtanulandó anyag!

FELTÉTELES VALÓSZÍNŰSÉG, TELJES VALÓSZÍNŰSÉG TÉTELE, BAYES TÉTELE

Matematikai statisztikai elemzések 5.

Alapfogalmak áttekintése. Pszichológiai statisztika, 1. alkalom

MINİSÉGSZABÁLYOZÁS. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I.

Elméleti összefoglalók dr. Kovács Péter

A probléma alapú tanulás, mint új gyakorlati készségfejlesztő módszer, az egészségügyi felsőoktatásban

Populációbecslések és monitoring 2. előadás tananyaga

Számsorozatok Sorozat fogalma, példák sorozatokra, rekurzív sorozatokra, sorozat megadása Számtani sorozat Mértani sorozat Kamatszámítás

Bevezetés az ökonometriába

Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások

Forgácsolási paraméterek meghatározása Mikó Balázs, E ép. II. 7.

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 15. elıadás ( lecke)

Premium Heath Concepts testsúlycsökkentő módszer kontrollcsoportos vizsgálata 284 vizit alapján

Nevezetes függvények

Statisztikai programcsomagok

MATEMATIKA Kiss Árpád Országos Közoktatási Szolgáltató Intézmény Vizsgafejlesztő Központ

Statisztikai alapismeretek (folytatás)

Talajok nedvességtartalmának megtartását célzó készítmény hatásvizsgálata

Biostatisztika Bevezetés. Boda Krisztina előadása alapján ma Bari Ferenc SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Reiczigel Jenő,

Statisztika I. 6. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Tanmenetjavaslat a 6. osztályos matematika kísérleti tankönyvhöz

Lineáris programozás. Modellalkotás Grafikus megoldás Feladattípusok Szimplex módszer

Komputer statisztika gyakorlatok

Matematikai statisztikai elemzések 6.

Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet TÁMOP / XXI. századi közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz. Fejlesztőfeladatok

GAZDASÁGI STATISZTIKA

ZÁRÓJELENTÉS ÉVBEN

2. Hőmérséklet érzékelők vizsgálata, hitelesítése folyadékos hőmérő felhasználásával.

MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét

Monte Carlo módszerek

Esetelemzés az SPSS használatával


GAE Család MAGAS HATÁSFOKÚ TÚLNYOMÁSOS MELEGVÍZKAZÁN

1. A skót bakák mellkas körmérete N(88, 10). A skót bakák mekkora hányada fér bele egy 84-es zubbonyba?

Elektronika 2. TFBE1302

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

MATEMATIKA évfolyam. Célok és feladatok. Fejlesztési követelmények

SZENT ISTVÁN EGYETEM, GÖDÖLLŐ Gazdálkodás- és Szervezéstudományok Doktori Iskola. DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI

MATEMATIKA I. RÉSZLETES ÉRETTSÉGI VIZSGAKÖVETELMÉNY A) KOMPETENCIÁK


3

WESSLING Közhasznú Nonprofit Kft. QualcoDuna jártassági vizsgálatok Általános feltételek 2016.

Véletlenszám-generátorok

Tantárgyi útmutató. 1. A tantárgy helye a szaki hálóban. 2. A tantárgyi program általános célja. Statisztika 1.

AZ ÁLTALÁNOS ISKOLÁSOK IDEGENNYELV-TANULÁSI ATTITŰDJEI ÉS MOTIVÁCIÓJA

Statisztika II. BSc. Gyakorló feladatok I február

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)

statisztikai menürendszere Dr. Vargha András 2007

KÉRDÉSEK_GÉPELEMEKBŐL_TKK_2016.

Matematika Tanszék MOE (PE MIK) MMAM143VB 1 / 34

A DIAGNÓZISON ALAPULÓ TERÁPIA

I. Gondolkodási módszerek: (6 óra) 1. Gondolkodási módszerek, a halmazelmélet elemei, a logika elemei. 1. Számfogalom, műveletek (4 óra)

KULCS_GÉPELEMEKBŐL III.

Van Geel GLO-4 kábellétrák elektrogalvanizált kötôelemek. Van Geel GLO-4 kábellétrák tûzihorganyzott kötôelemek

REPÜLŐFEDÉLZETI TŰZFEGYVEREK LÖVEDÉK MOZGÁSÁNAK BALLISZTIKAI SZÁMÍTÁSA 2 BEVEZETÉS

CsAvArbiztosítási rendszer

MATEMATIKA TAGOZAT 5-8. BEVEZETŐ. 5. évfolyam

Munkafüzet megoldások 7. osztályos tanulók számára. Makara Ágnes Bankáné Mező Katalin Argayné Magyar Bernadette Vépy-Benyhe Judit

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


Matematika 9. nyelvi előkészítő évfolyam. 1 óra/hét (37 óra) Kiselőadások tartása, interjúk készítése (matematikatörténeti

Feladatok GEFIT021B. 3 km


VONALVEZETÉS TERVEZÉSE

Szivattyú vezérlések, szintkapcsolók

A matematikai logika alapjai

Standardizálás Főátlagok bontása Alkalmazások Feladatok Vége

1. (Sugár Szarvas fgy., 186. o. S13. feladat) Egy antikvárium könyvaukcióján árverésre került. = x = 6, y = 12. s y y = 1.8s x.

Újrakristályosodás (Rekristallizáció)

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Tómács Tibor. Matematikai statisztika

Define Measure Analyze Improve Control. F(x), M(ξ),

Átírás:

Statisztika, próbák Mérési hiba

ÁTLAG SZÓRÁS KICSI, NAGY MIN, MAX LIN.ILL LOG.ILL MEREDEKSÉG METSZ T.PROBA TREND NÖV Statisztikai függvények

Statisztikailag fontos értékek Számtani átlag: ŷ= i y i /n Medián: : a mintaintervallum közepe Módusz: : a sűrűség függvény maximumának helye Szórás (standard deviatió, SD): s= { i (y i -ŷ) 2 /(n-1) 1)} ½ = ={[ i (y i ) 2 - ( i y i ) 2 /n)]/(n-1) 1)} ½ = ={[n i (y i ) 2 - ( i y i ) 2 ]/n/(n-1) 1)} ½ Variancia: : V=s 2 = i (y i -ŷ) 2 /(n-1) Relatív szórás: : 100s/ŷ Középérték szórás (Standard Error {SE}): s ŷ =s/n ½

1. feladat 1., Számoljuk ki a hiányzó cellák értékét képlettel! 2., Készítsünk grafikont, amely szemlélteti az adott időszakban a kamionok számának alakulását! 3., Szemléltessük a 10 és 12 óra közötti forgalom megoszlását típusonként!

Statisztikai próbák, hipotézisvizsgálat Valószínűségi változók (mérési adatok, eredmények) eloszlására, egymással való kapcsolatára tett hipotézisek statisztikai vizsgálata. Kiindulásul vett hipotézis: nullhipotézis Ennek megtartásáról vagy elvetéséről statisztikai próbák segítségével döntünk. Statisztikai függvényre alapozzuk, amelynek eloszlása ismert.

Egy (kis) α val.séghez meghatározunk egy számhalmazt, amelybe a stat.. függvény értéke α valószínűséggel esik, ha a hipotézis igaz. Elsőfajú hiba: elvetjük a hipotézist, holott igaz. α Másodfajú hiba: Megtartjuk., holott nem igaz. t-eloszlást különböző szabadsági fokok esetén

Gyakran használt próbák Egymintás t-próbat próba: : várható értékre vonatkozó hipotézis (nem szerepel az Excel-ben ben) Páros kétmintás t-próbat egymintás t-próbat Kétmintás t-próba: t 2 valószínűségi változó várható értéke megegyezik F-próba: 2 valószínűségi változó szórása megegyezik

Páros t-próbat Azonos számú elemből álló minták várható értékét hasonlítja össze, és azt vizsgálja, hogy a minták várható értékei különböznek-e egymástól. Pl. amikor egy mintacsoportot kétszer vizsgálnak: a kísérlet előtt és után.

2. feladat Két fájdalomcsillapító (A és B) hatását vizsgáljuk 8 betegen, mérve a fájdalom szűnéséig eltelt időt. Van-e e szignifikáns különbség a két gyógyszer hatása között? Betegek 1 2 3 4 5 6 7 8 A 3,2 1,6 5,7 2,8 5,5 1,2 6,1 2,9 B 3,8 1 8,4 3,6 5 3,5 7,3 4,8

1. Megközelítés Nullhipotézis: : A két minta várható értéke egyenlő. 0,04514 P számított <α elvetjük a hipotézist

2. Megközelítés Eszközök -> > Adatelemzés menüpont t számított > t α A nullhipotézist elvetjük

Kétmintás t-próbat Egyenlő szórásnégyzeteknél Abból indul ki, hogy mindkét adathalmaz szórásnégyzete egyenlő,, ezért homoszcedasztikus t-próbának is szokták nevezni. Ezt a módszert akkor használhatjuk, ha meg szeretnénk állapítani, hogy két minta várható értéke egyenlő-e. e.

s 1 =s 2 esetén H 0 : m 1 =m 2 α=0,05 x1 x2 t = 1 1 + n n 1 Kétmintás t-próbat 2 n 1 + n ( ) 2 n ( ) 2 1 1 s1 + n2 1 s2 tα (n1 + n 2 2) ha t t α (n 1) akkor H 0 hamis emp Ha t emp < t α (n 1) akkor H 0 igaz 2 2

Kétmintás t-próbat Nem egyenlő szórásnégyzeteknél Azt feltételezi, hogy két adathalmaz szórásnégyzete nem egyenlő, ezért heteroszcedasztikus t-próbának is szokták nevezni. A t-próbákat t akkor használhatjuk, ha meg szeretnénk állapítani, hogy két minta várható értéke egyenlő-e. e. Ezt a próbát akkor alkalmazzuk, ha a vizsgált csoportok különböznek.

s 1 s 2 esetén H 0 : m 1 =m 2 α=0,05 x1 x2 t = 2 2 s1 s2 + n n 1 2 ( n -1) t ( n -1) + ( n 1) t ( n 1) 1 α1 1 t (n + 2) = α 1 n2 n1 + n ha t t α (n 1) akkor H 0 hamis emp Kétmintás t-próbat Ha t emp < t α (n 1) akkor H 0 igaz 2 2 2 α 2 2

F-próba Az egyenlő szórásnégyzetek ellenőrzésére Két csoport teljesítménye azonos átlag esetén is különbözhet a különböző szórás miatt. Az F próba arra ad választ, hogy ez az eltérés szignifikánse. f(x) s1 s2 x

A vizsgálat menete: (Fisher-Snedecor eljárás) 1. H0: s1=s2 a két minta azonos szórású 2. A próbamutató meghatározása 3. Szignifikancia szint megállapítása Didaktikai vizsgálatokban szokásos α=0,05 F = emp s 2 nagyobb s 2 kisebb 4. Táblázatból Fα/2(m1;m2) kikeresése m1=n1-1 és m2=n2-1 szabadsági fokok 5. Döntés Ha F emp Fα/2(m1,m2) akkor H0: hamis Ha F emp < Fα/2(m1,m2) akkor H0: p valószínűséggel igaz

Feladat Egy kísérleti telepen 2 tápszert próbáltak ki. Vizsgálták az adott időintervallumbeli súlygyarapodást. 1. tápszer 31 34 29 26 32 35 38 34 30 29 32 31 2. tápszer 26 24 28 29 30 29 32 26 31 29 32 28 Vizsgáljuk meg t-próbával, hogy szignifikáns-e az eltérés a 2 szer okozta súlygyarapodás között α=0,05 szinten!

Eldönteni F-próbával, F hogy egyenlők-e e a szórásnégyzetek? Beszúrás -> > Függvény Statisztikai fgv-ek : F.PRÓBA P számított > α Elfogadjuk a nullipotézist

Másik lehetőség: Eszközök -> > Adatelemzés Kétmintás F-próba F szórásnégyzetre F számított < F α A nullhipotézist megtartjuk

Kétmintás T-próba egyenlő szórásnégyzeteknél t számított > t α P számított < α A nullhipotézist elvetjük

Feladat Egy emlősökben nem lévő steroid hormon adása patkányoknál módosítja-e e a mellékvese tömegét? 1., Határozzuk meg a kontroll és a kezelt emlősökben a mellékvese tömegének átlagát és szórását! 2., Döntsük el, hogy szignifikáns-e a szteroid hatása? (kétmintás t-próba)

F-próba a szórásnégyzetek ellenőrzésére Vigyázat! A nagyobb szórásnégyzetű az első változó! (ez kerül a számlálóba) Kétmintás F-próba a szórásnégyzetre Ebben az esetben a Kezelt csoport! Várható F számított érték < F α A nullhipotézist Variancia megtartjuk Változó 1 22,20833333 16,95471014 Megfigyelések 24 Változó 2 17,86666667 14,6952381 15 df 23 14 F 1,153755389 P(F<=f) egyszélű F kritikus egyszélű 0,400033257 2,357303686

Kétmintás T-próba Kiindulási hipotézis: A mellékvese tömege mindkét esetben azonos. P számított < α Elvetjük a nullipotézist t számított > t α A nullhipotézist elvetjük

Feladat Az alábbi adatok a Daphnia longispina (vízibolhafaj) két rasszát (A és B) reprezentáló 7-7 klón napokban kifejezett átlagos élettartamára vonatkoznak. A 7.2 7.1 9.1 7.2 7.3 7.2 7.5 B 8.8 7.5 7.7 Vizsgáljuk meg t-próbával, hogy szignifikáns-e az eltérés a 2 rassz élettartama között α=0,05 szinten! 7.6 7.4 6.7 Kétmintás F-próba a szórásnégyzetre Várható érték Variancia Megfigyelések 7.2 F számított < F α A nullhipotézist megtartjuk Változó 1 7,514285714 0,504761905 7 Változó 2 7,557142857 0,40952381 7 df 6 6 Először T-próba a szórásnégyzetekre! F P(F<=f) egyszélű F kritikus egyszélű 1,23255814 0,403047876 4,283862154

Kétmintás t-próba egyenlő szórásnégyzeteknél Nullhipotézis: a két rassz átlagos élettartama megegyezik Kétmintás t-próba egyenlő szórásnégyzeteknél Várható érték Variancia Megfigyelések Súlyozott variancia Feltételezett átlagos eltérés df t érték P(T<=t) egyszélű t kritikus egyszélű P(T<=t) kétszélű t kritikus kétszélű Változó 1 7.514285714 0.504761905 7 0.457142857 0 12-0.118585412 0.453782897 1.782286745 0.907565793 2.178812792 Változó 2 7.557142857 0.40952381 7 t számított < t α P számított > α A nullhipotézist megtartjuk

Varianciaanalízis (ANOVA) Ha kettőnél több minta várható értékeit kínánjuk összehasonlítani. Nullhipotézis: az adott valószínűségi változó várható értéke mindegyik mintacsoportban egyforma.

Az előző feladatban egy harmadik rassz élettartamát is vizsgáljuk: A 7,2 7,1 9,1 7,2 7,3 7,2 7,5 B 8,8 7,5 7,7 7,6 7,4 6,7 7,2 C 7,3 7 8,9 Vizsgáljuk meg, hogy van-e eltérés a várható átlagos élettartamok között! Varianciaanalízist alkalmazunk. Eszközök -> Adatelemzés -> Egytényezős varianciaanalízis F < F krit. A nullhipotézist megtartjuk 7,4 7,3 7,5 7,1

Az előző feladatban a hímek mellett nőstényeket is vizsgáltak. hím hím A 7,2 7,1 B 8,8 7,5 C 7,3 7 Van-e eltérés bármely csoprt várható élettartama között? hím hím hím 9,1 7,2 7,3 7,7 7,6 7,4 8,9 7,4 7,3 Varianciaanalízist végzünk, de itt Kéttényezős varianciaanalízist ismétlesekkel. hím hím nőstény nőstény nőstény 7,2 7,5 7,3 7 8,9 6,7 7,2 7,2 7,1 9,1 7,5 7,1 8,8 7,5 7,7 nőstény 7,4 7,2 7,6 nőstény 7,3 7,3 7,4 nőstény 7,5 7,2 6,7 nőstény 7,1 7,5 7,2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Feladat Egy fiú és egy lány hajának hossznövekedését mérték egy éven keresztül. Fiú (mm) 2,5 4,4 7,8 9,5 11,9 15 16,6 19,8 23 24,1 27,5 29,6 Lány (mm) 3,1 5,7 8,5 11,3 13,5 16,2 18,9 20,6 24,5 27,8 31 32,5 1., Illesszünk egyenest a két függvényre! Adjuk meg a meredekség és az y-tengelymetszet értékét! 2., Számoljuk ki, hogy mennyi lenne a hossznövekedés 18 ill. 24 hónap múlva a két esetben!

Fiú Lány m 2,492657 2,713986 b -0,22727 0,159091