dolgokhoz valamely szabály alapján számokat rendelünk. a dolgokhoz valamely szabály alapján rendelt számok.



Hasonló dokumentumok
Dr. Balogh Albert: A statisztikai adatfeldolgozás néhány érdekessége

A statisztikai módszerek alkalmazásának okai. A mérési eredmények jellemzésének matematikaistatisztikai. A várható érték becslésére szolgáló jellemzők

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

STATISZTIKA. Statisztikai becslés. Torzítatlan és konzisztens becslés. Pontos és torzítatlan becslés. Pontos és torzított becslés

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

A fiatalok pénzügyi kultúrája Számít-e a gazdasági oktatás?

Mágneses szuszceptibilitás vizsgálata

Feladatlap. I. forduló

Mérési adatok feldolgozása Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

WALTER-LIETH LIETH DIAGRAM

Jelentéskészítő TEK-IK () Válaszadók száma = 610

- mit, hogyan, miért?

Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

Kockázatkezelés és biztosítás

Analízis elo adások. Vajda István október 3. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

A döntő feladatai. valós számok!

Sz ekelyhidi L aszl o Val osz ın us egsz am ıt as es matematikai statisztika *************** Budapest, 1998

V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL

2011. március 9. Dr. Vincze Szilvia

Jelek tanulmányozása

xdsl Optika Kábelnet Mért érték (2012. II. félév): SL24: 79,12% SL72: 98,78%

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Radon, Toron és Aeroszol koncentráció viszonyok a Tapolcai Tavas-barlangban

HÁZI FELADAT NÉV:.. Beadási határidı: az elsı ZH-ig (2010. március 30. 8:00). Olvassa el az útmutatást is! KOMBINATORIKA

1. Nyomásmérővel mérjük egy gőzvezeték nyomását. A hőmérő méréstartománya 0,00 250,00 kpa,

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 8. MA3-8 modul. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai

Jelentés a kiértékelésről az előadóknak

Osztályozó és Javító vizsga témakörei matematikából 9. osztály 2. félév

Emelt szintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Szászné Simon Judit; dátum: november. I. rész

Hőhidak meghatározásának bizonytalansága. Sólyomi Péter ÉMI Nonprofit Kft.

Illeszkedésvizsgálat

Az aktiválódásoknak azonban itt még nincs vége, ugyanis az aktiválódások 30 évenként ismétlődnek!

Kétegyházi Márki Sándor Általános Iskola Különös közzétételi lista

8. Adatsokaságok jellemz i, a valószín ség számítás elemei

Útmutató a vízumkérő lap kitöltéséhez

Beszámoló: a kompetenciamérés eredményének javítását célzó intézkedési tervben foglaltak megvalósításáról. Őcsény, november 20.

A táblázatkezelő felépítése

Áramlástechnikai gépek soros és párhuzamos üzeme, grafikus és numerikus megoldási módszerek (13. fejezet)

Ipari és vasúti szénkefék

Statisztika március 11. A csoport Neptun kód

Elemi statisztika fizikusoknak

Óravázlat. A szakmai karrierépítés feltételei és lehetőségei. Milyen vagyok én? Én és te. heterogén csoportmunka

Gépi forgácsoló Gépi forgácsoló

B1: a tej pufferkapacitását B2: a tej fehérjéinek enzimatikus lebontását B3: a tej kalciumtartalmának meghatározását. B.Q1.A a víz ph-ja = [0,25 pont]

5. melléklet. A Duna Dunaföldvár-Hercegszántó közötti szakasza vízminőségének törzshálózati mérési adatai

Felvételi 2013 Felvételi tájékoztató 2013

ELLENÁLLÁSOK PÁRHUZAMOS KAPCSOLÁSA, KIRCHHOFF I. TÖRVÉNYE, A CSOMÓPONTI TÖRVÉNY ELLENÁLLÁSOK PÁRHUZAMOS KAPCSOLÁSA. 1. ábra

Párhuzamos programozás

A környezettan tantárgy intelligencia fejlesztő lehetőségei

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

Bevezetés a lágy számítás módszereibe

BOLYAI MATEMATIKA CSAPATVERSENY FŐVÁROSI DÖNTŐ SZÓBELI (2005. NOVEMBER 26.) 5. osztály

Matematikai statisztika május 28.

Az éves statisztikai összegezés STATISZTIKAI ÖSSZEGEZÉS AZ ÉVES KÖZBESZERZÉSEKRŐL A KLASSZIKUS AJÁNLATKÉRŐK VONATKOZÁSÁBAN

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

MINTA. Fizetendô összeg: ,00 HUF. Telefonon: / ben: Interneten:

VASÚTI PÁLYA DINAMIKÁJA

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Funkcionális függés, normál formák

Statisztika. Eloszlásjellemzők

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

EPER E-KATA integráció

Az abortusz a magyar közvéleményben

A fizetési mérleg alakulása a áprilisi adatok alapján

A fizetési mérleg alakulása a májusi adatok alapján

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria

A hasznos élettartamot befolyásoló egyes tényezők elemzése a Tedej Zrt. holstein-fríz állományánál

specific (assignable) cause: azonosítható, tettenérhető (veszélyes) hiba megváltozott a folyamat

Javítóvizsga témakörei matematika tantárgyból

Mehet!...És működik! Non-szpot televíziós hirdetési megjelenések hatékonysági vizsgálata. Az r-time és a TNS Hoffmann által végzett kutatás

MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA május 3.

Épületvillamosság laboratórium. Villámvédelemi felfogó-rendszer hatásosságának vizsgálata

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2011/2012-es tanév első (iskolai) forduló haladók I. kategória

Bevezetés az ökonometriába

tartalmazó becsült értékek októbertől a lakáscélú és szabad felhasználású jelzáloghitelek új szerződéses összege tartalmazza a

MATEMATIKA HETI 3 ÓRA

A statisztika részei. Példa:

9. sz. melléklet Minőségi célértékek

Matematika III. 7. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek Prof. Dr. Závoti, József

Használható segédeszköz: szabványok, táblázatok, gépkönyvek, számológép

4. előadás. Statisztikai alkalmazások, Trendvonalak, regresszió. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

A skatulya-elv alkalmazásai

Országos kompetenciamérés 2006

Mérési hibák

A mérési eredmény hibája

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet (12/2013 (III.28) NGM rendelet által módosított) szakmai és vizsgakövetelménye alapján.

Vállalkozásfinanszírozás

Egyszerű áramkörök vizsgálata

Tisztítószerek és tisztító eszközök beszerzése (14669/2014.)- módosítás

Kapcsolt vállalkozások évzáráshoz kapcsolódó egyéb feladatai. Transzferár dokumentálás Szokásos piaci ár levezetés

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

? közgazdasági statisztika

BOLYAI MATEMATIKA CSAPATVERSENY DÖNTŐ osztály

Házi dolgozat. Minta a házi dolgozat formai és tartalmi követelményeihez. Készítette: (név+osztály) Iskola: (az iskola teljes neve)

? közgazdasági statisztika

Kispesti Deák Ferenc Gimnázium

Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar. Feladatok a Gazdasági matematika I. tárgy gyakorlataihoz. Halmazelmélet

FANTASZTIKUS KOMBINATORIKA. Adva van n különböző elem. A kiválasztás sorrendje számít VARIÁCIÓ. mateking.hu

Minta. A középszintű szóbeli vizsga értékelési útmutatója

Érettségi feladatok Algoritmusok egydimenziós tömbökkel (vektorokkal) 1/6. Alapműveletek

Átírás:

Mérés: Adat: Adatfajták - mérés skálák: dolgokhoz valamely szabály alapjá számokat redelük. a dolgokhoz valamely szabály alapjá redelt számok. Aráyskála tulajdosága: - egy-egy szám mt adat mdg ugyaazt a teljesítméyt jelet, - sorba állítható, - összeadható (addtív: pot + 5 pot = 7 pot) - egyedekhez redelt számok aráya formácót hordozak (cm 3 = 6 cm) - va abszolút 0 potja pl.: - metrkus adatok (testmagasság, dőtartam, stb.) mérhető adatok - tervallum (metrkus) skála tulajdosága: ragsorolt adat - ragskála tulajdosága: - egy-egy szám mt adat mdg ugyaazt a teljesítméyt jelet, - sorba állítható, - összeadható (addtív: pot + 5 pot = 7 pot) pl.: - potszámok (tudássztmérő, IQ) - sorba redez, - em összeadhatók ( em addtív:. hely + 7. hely 9. hely) pl.: - fotosság sor értékek között, versey sorredje megállapítható adat - omáls skála tulajdosága: - valamely kategórába tartozást fejez k - em jellemz sorredség - em addtív ( két férf egy ő) pl.: - az emberek eme, skola végzettség Statsztka alapkérdések:. általáos tedecáak, a középértékek a mérése. aak megállapítása, hogy az egyes adatok meyre térek el a középértéktől, azaz a szóródás mérése 3. összefüggések vzsgálata, azaz korrelácó vzsgálat Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Fogalmak: Alapsokaság (populácó): Azo személyek, dolgok összessége, amelyre következtetést kíváuk levo. Mta: A populácó azo része, amelyet téylegese bevouk a vzsgálatba. Reprezetatív mta: Leíró statsztka: A vzsgált mta jellemzőt tárja fel. (pl.: egy osztály, skola, stb.). Matematka statsztka: A reprezetatív mtából a populácóra levoható következtetések valószíűségét adja meg, azaz a mtába tapasztalt külöbségek ll. összefüggések a populácó egészére mlye valószíűséggel érvéyesek. Statsztka számítások: Leíró statsztka Gyakorságok Középértékek Szóródások Korrelácó abszolút számta közép szóródás terjedelem korrelácó számítás (átlag) %-os (relatív) módusz terkvartls félterjedelem kumulatív medá átlagos eltérés kvartlsek varaca szórás relatív szórás Matematka statsztka Jeletős-e a külöbség? (mták száma) tervallum skála ordáls (rag) skála omáls skála egy egymtás t-próba Wllcoxo-próba χ -próba kettő kétmtás t-próba F-próba Ma-Whtey-próba χ -próba Welch-próba több varacaaalízs Kruskall-Walls-próba χ -próba Matematka statsztka Va-e szoros összefüggés? (mták száma) tervallum skála ordáls (rag) skála omáls skála kettő korrelácóaalízs ragkorrelácó χ -próba kettő vagy több regresszóaalízs több parcáls korrelácó faktoraalízs klaszteraalízs Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Mért adatok (tervallum skála): Gyakorság eloszlások: (A példákhoz a következő 50 darab pl. 50 tauló valamlye teszteredméye - adatot haszáljuk.) sorszám adat sorszám adat sorszám adat sorszám adat sorszám adat. 8. 5. 64 3. 58 4. 5. 3. 49. 34 3. 43 4. 54 3. 68 3. 39 3. 33 33. 37 43. 53 4. 3 4. 4 4. 37 34. 39 44. 4 5. 48 5. 5 5. 4 35. 43 45. 48 6. 5 6. 39 6. 49 36. 56 46. 38 7. 44 7. 9 7. 48 37. 34 47. 4 8. 59 8. 6 8. 46 38. 6 48. 49 9. 57 9. 45 9. 53 39. 54 49. 47 0. 36 0. 47 30. 3 40. 54 50. 53 adatcsoport sorszáma csoporthatárok valód csoporthatárok csoportközép abszolút gyakorság relatív gyakorság kumulatív gyakorság. 5-9 4,5-9,5 7 4%. 30-34 9,5-34,5 3 6 % 8 3. 35-39 34,5-39,5 37 7 4% 5 4. 40-44 39,5-44,5 4 7 4% 5. 45-49 44,5-49,5 47 0 0% 3 6. 50-54 49,5-54,5 5 0 0% 4 7. 55-59 54,5-59,5 57 4 8% 46 8. 60-64 59,5-64,5 6 3 6% 49 Gyakorság eloszlás: a csoportok és a csoporthoz tartozó gyakorságok együttese Értéktartomáy: adat max -adat m Csoportok száma: 0 0 db. (ksmta eseté 8 9 db.) javasolt Csoporttervallum: tervallumhossz = ; ; 3; 5; 0 javasolt Csoporthatárok: - alsó határ legye az tervallumhossz többszöröse - a csoporthatárok em fedhetk egymást (pl. hbás: -0 ; 0 0; jó: -0; 0; ) Valód csoporthatár: a csoporthatárok kterjesztése 0,5-del (hogy a határok értkezzeek ) Csoportközép: az alsó és felső csoporthatár számta közepe Abszolút gyakorság: jele: f a mta adata közül a csoportba tartozók száma Relatív gyakorság: jele: f(%) a csoportba tartozó adatok számáak és az összes adatak az aráya (%-os alakba) Kumulatív gyakorság: azo adatok száma a mtába, amelyek egy adott értéket elértek Kumulatív relatív gyakorság: azo adatok számáak %-os aráya a mtába, amelyek egy adott értéket elértek Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Gyakorság eloszlások ábrázolása: GYAKORISÁGI POLIGON 0 0 0 8 7 7 6 6 4 4 3 0 GYAKORISÁGI HISZTOGRAM 0 8 6 4 0 6 7 7 0 0 4 3 Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Kumulatív gyakorság 60 50 46 49 4 40 30 0.+..+.+ 3. 5.+.+3.+ 4..+.+3.+4. +5. 3.+.+3.+4.+5. +6..+.+3.+4.+5.+6.+7..+.+3.+4.+5.+6.+7.+8..+.+3.+4.+5.+6.+7.+ 8.+9. 0 8 A középérték mérőszáma: sorszám adat sorszám adat sorszám adat sorszám adat sorszám adat. 8. 5. 64 3. 58 4. 5. 3. 49. 34 3. 43 4. 54 3. 68 3. 39 3. 33 33. 37 43. 53 4. 3 4. 4 4. 37 34. 39 44. 4 5. 48 5. 5 5. 4 35. 43 45. 48 6. 5 6. 39 6. 49 36. 56 46. 38 7. 44 7. 9 7. 48 37. 34 47. 4 8. 59 8. 6 8. 46 38. 6 48. 49 9. 57 9. 45 9. 53 39. 54 49. 47 0. 36 0. 47 30. 3 40. 54 50. 53 középértékek: jele értéke: számta közép ( x ) 46,04 medá (Me) 47 módusz (Mo) 48 Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Számta közép: x = x + x +... + x = = x Medá: az az érték, amelykél a mta egyk fele agyobb, a másk fele ksebb (A redezett mta közepe, középső eleme.) Páratla darab elem (adat) eseté a középső. Páros darab elem (adat) eseté a két középső számta közepe. Módusz: a mta eleme között leggyakrabba előforduló érték (vagy a legagyobb gyakorsággal redelkező csoport csoportközépértéke). Szmmetrkus eloszlás: x =Me=Mo Balra ferdült gyakorság eloszlás: x <Me<Mo Az adatok között gyakorbbak a agyobb értékek. Jobbra ferdült gyakorság eloszlás: Mo>Me> x Az adatok között gyakorbbak a ksebb értékek. Pearso-féle mutatószám: x Mo A= (csak egy móduszú esetre alkalmazható) s Ha A poztív (A >), akkor az eloszlás erőse balra aszmmetrkus. Ha A poztív (A < -), akkor az eloszlás erőse jobbra aszmmetrkus. Bmóduszú eloszlás: két mta, amelyek külöbözek. Előfordulhat, hogy több mtába s megegyezhet az átlag, a módusz és még a medá s. Ezért a középértékek mellett a szóródás mutatóra s szükség va. Pl.: gyakorság u u u 3 u 4 u 5 A csoport 0 0 40 0 0 B csoport 0 0 60 0 0 C csoport 0 0 80 0 0 átlag medá módusz A csoport,8 0 0 B csoport,8 0 C csoport,8 0 Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Szóródás: a mta azo tulajdosága, hogy aak egyes eleme eltérek a mta középértéketől. A szóródás mérőszáma: sorszám adat sorszám adat sorszám adat sorszám adat sorszám adat. 8. 5. 64 3. 58 4. 5. 3. 49. 34 3. 43 4. 54 3. 68 3. 39 3. 33 33. 37 43. 53 4. 3 4. 4 4. 37 34. 39 44. 4 5. 48 5. 5 5. 4 35. 43 45. 48 6. 5 6. 39 6. 49 36. 56 46. 38 7. 44 7. 9 7. 48 37. 34 47. 4 8. 59 8. 6 8. 46 38. 6 48. 49 9. 57 9. 45 9. 53 39. 54 49. 47 0. 36 0. 47 30. 3 40. 54 50. 53 szóródás: jele értéke terjedelem R 40 kvartlsek. Q 39. Q 47 3. Q 3 53 terkvartls félterjedelem Q 7 átlagos eltérés AE 7,9984 varaca S 9,7984 szórás S 9,584857 relatív szórás V 0,0804869 A szóródás terjedelem: R =x max -x m Pl.: R =68 max -8 m =40 Kvartls:. kvartls Q : az az érték, amelyél a redezett mta elemeek egyede ksebb, háromegyede agyobb.. kvartls Q : egyelő a medáal. 3. kvartls Q 3 : az az érték, amelyél a redezett mta elemeek egyede agyobb, Iterkvartls félterjedelem: Q= háromegyede ksebb. Q3 Q A redezett mta elemeek középső 50%-át tartalmazó értéktartomáy fele. Megmutatja, hogy az adatok 50%-a mlye sávba ölel körül a medát. A mta medá körül értékeek szóródása. Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Átlagos eltérés: az egyes elemek átlagtól való eltéréséek átlaga. AE= = x+ x ( = az elemek, adatok száma) Varaca: szóráségyzet. s = = ( x x ) ( = a mta szabadságfoka, azaz az elemű mtából - függetle egymástól.) Szórás: a mta elemeek szóródását fejez k. A varaca égyzetgyökével egyezk meg. Több mta eseté csak az azoos értéktartomáyú mták szóródásáak összehasolítását tesz lehetővé. s= s értelmezés: Az x±s tervallumba va a mta elemeek 68%-a. Az x± s Az x±3 s tervallumba va a mta elemeek 95%-a. tervallumba va a mta elemeek 99%-a. Varácós együttható (= relatív szórás): Több mta eseté a külöböző értéktartomáyú mták szóródásáak összehasolítását (s) lehetővé tesz. s szórás V= 00% (V= 00%) x átlag Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Hpotézsvzsgálat statsztka mutatók segítségével t-próbák: két mta tulajdosága között külöbség szgfkacájáak számszerűsítése, megállapítása (pl.: ökotrollos vzsgálat). egymtás t-próba: ugyaazoktól a személyektől származó két külöböző mérés eredméy (két változó) számta középértéke között szgfkás külöbség valószíűségéek meghatározása. (Pl.: Egy osztályba egy új számolás készségfejlesztő módszer alkalmazása előtt, majd a módszer alkalmazása utá s megmérk a taulók számolás készségét. A vzsgálat arra keres a választ, hogy a módszer alkalmazása eredméyez-e léyeges változást a taulók számolás készségébe.) Jele: t t = z s (y x ) = z= ; s= = (z z ) sorszám.mérés. mérés sorszám.mérés.mérés.. 8 8. 5 6. 7 6 3. 3 4 3. 9 9 4. 5 5 4. 8 9 5. 4 5 5. 7 8 6. 6 6 6. 6 5 7. 6 7 7. 6 7 8. 7 8 8. 7 7 9. 6 6 9. 6 6 0. 5 4 0. 4 5 t =,83 Az egymtás t értékéek szgfkaca-vzsgálata: A t próba táblázatába - (=mta elemszáma-) szabadságfokál kell keres a megfelelő értéket: - ha t >t táblázat, akkor az átlagok külöbsége em a véletle hatása, vagys a külöbség szgfkás, - ha t <t táblázat, akkor az átlagok külöbsége a véletle hatása, vagys a külöbség em szgfkás. Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Kétmtás t-próba: külöböző személyektől (két külöböző csoportból) származó két mérés eredméy (két változó) számta középértéke között külöbség meghatározása (pl.: kotrollcsoportos vzsgálat). (Pl.: két párhuzamos osztályba ugyaazt a taayagot más-más módszerrel taítják, majd a taítás folyamat végé ugyaazo teszte mérk a két osztályt. A vzsgálat arra keres a választ, hogy a két módszer eredméyessége között va-e léyeges külöbség.) Jele: t Csak akkor végezhető el, ha a két mérés eredméyéek varacája (szóráségyzete) között cs jeletős (szgfkás) eltérés. Ezt az F-próba adja meg. S F= S F értékéek szgfkaca-vzsgálata: Az F próba táblázatába két szabadságfok (=mta elemszáma-) va:. az. mta elemszáma-. a. mta elemszáma- - ha F>F táblázat, akkor a varacák külöbsége em a véletle hatása, vagys a külöbség szgfkás, tehát a kétmtás t-próba em végezhető el!! Ekkor a t-próba helyett pl. a Welch-próbát szokták alkalmaz. - ha F<F táblázat, akkor az átlagok külöbsége a véletle hatása, t" = vagys a külöbség em szgfkás, tehát a kétmtás t-próba elvégezhető!! x y m (x x ) + = = + m (y y A kétmtás t értékéek szgfkaca-vzsgálata: ) + m m A t próba táblázatába +m- (=a két mta elemszámáak összege-) szabadságfokál kell keres a megfelelő értéket: - ha t >t táblázat, akkor az átlagok külöbsége em a véletle hatása, vagys a külöbség szgfkás, - ha t <t táblázat, akkor az átlagok külöbsége a véletle hatása, vagys a külöbség em szgfkás. Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Varaca aalízs: az a statsztka eljárás, melyek segítségével több egydmezós mta ugyaazo változója között külöbség szgfkasztjét határozza meg. (Pl.: három párhuzamos osztályba ugyaazt a taayagot más-más módszerrel taítják, majd a taítás folyamat végé ugyaazo teszte mérk a három osztályt. A vzsgálat arra keres a választ, hogy a három módszer eredméyessége között va-e léyeges külöbség.) A varaca-aalízs a következő eljárások sorozatát jelet: - belső varaca vzsgálat (egy-egy mtá /pl. osztály/ belül varaca vzsgálat). Jele: S belső - külső varaca vzsgálat (mták /pl. osztályok/ között varaca vzsgálat) Jele: S külső - hpotézsvzsgálat F-próbával: S F= S k b F értékéek szgfkaca-vzsgálata: Az F próba táblázatába két szabadságfok (=mta elemszáma-) va: az. mta elemszáma- a. mta elemszáma- - ha F>F táblázat, akkor a varacák külöbsége em a véletle hatása, vagys a külöbség szgfkás. Másképpe: az egyes módszerek léyeges teljesítméyváltozást eredméyezek. - ha F<F táblázat, akkor külöbségek a véletle hatásáak tulajdoíthatóak, vagys a külöbségek em szgfkásak. Másképpe: az egyes módszerek em eredméyezek léyeges teljesítméyváltozást. Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p

Korrelácószámítás: - Többdmezós mtáról beszélük akkor, ha a mta egyes elemeről egyszerre legalább két adat áll redelkezésükre. (Pl. : smerjük a taulók szüleek skola végzettségét és egy teszte az egyes taulók által elért eredméyt, vagy ugyaazo taulók kéma és matematka teszteredméyét, stb.) - A korrelácó-számítás az egyes adatcsoportok eloszlása között összefüggést tárja fel. - A változók között összefüggés esete: - két változó poztív korrelácója (r>0): ha az egyk változó magas értékehez a másk változó magas értéke, ll. az egyk változó alacsoy értékehez a másk változó alacsoy értéke tartozak. (Pl.: A jó kéma tesztet írók jó matematka tesztet, míg a gyege kéma tesztet írók gyege matematka tesztet írak.) - két változó egatív korrelácója (r<0): ha az egyk változó magas értékehez a másk változó alacsoy értéke, ll. az egyk változó alacsoy értékehez a másk változó magas értéke tartozak. (Pl.: A jó kéma tesztet írók gyege yelvta tesztet, míg a gyege kéma tesztet írók jó yelvta tesztet írak.) - két változó korrelálatla: ha az egyk változó magas értékehez egyes esetekbe a másk változó magas, egyes esetekbe alacsoy értéke tartozak. Ez sem jelet feltétleül a két adatsor függetleségét, esetekét csak arról va szó, hogy a kapcsolat em leárs. - A mta két változója szmmetrkus: egykek scs ktütetett szerepe a máskkal szembe. Vagys a korrelácó-aalízs em tárja fel azt, hogy a két adat közül melyk va hatássál a máskra. - Korrelácós együttható: Jele: r xy r xy = = (x x (x x ) = = ) (y y ) r xy (y y ) A korrelácós együttható szgfkaca-vzsgálata: A korrelácós együttható táblázatába - (=a mta elemszáma-) szabadságfokál kell keres a megfelelő értéket: - ha r xy >r táblázat, akkor a mta két változója között összefüggés em a véletle hatása, vagys az összefüggés általáosítható. - ha r xy <r táblázat, akkor a mta két változója között összefüggés a véletle hatása, vagys az összefüggés em általáosítható. Falus Ivá-Ollé Jáos: Statsztka módszerek pedagógusok számára.-bp: Okker, 000.-7.p