Kutatásmódszertan és prezentációkészítés



Hasonló dokumentumok
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

A leíró statisztikák

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Biomatematika 2 Orvosi biometria

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Elemi statisztika fizikusoknak

Matematika III. 8. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Prof. Dr. Závoti, József

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Segítség az outputok értelmezéséhez

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

Statisztikai becslés

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.

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

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

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

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

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

A Statisztika alapjai

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Vargha András Károli Gáspár Református Egyetem Budapest

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

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK

Szerzők: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz TÁMOP A/1-11/ INFORMÁCIÓ - TUDÁS ÉRVÉNYESÜLÉS

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

Országos kompetenciamérés eredményeinek kiértékelése 6. és 8. évfolyamokon 2012

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

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

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

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

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

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

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

A valószínűségszámítás elemei

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

Microsoft Excel Gyakoriság

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Biostatisztika Összefoglalás

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Statisztikai alapfogalmak

Változók eloszlása, középértékek, szóródás

Biostatisztika Összefoglalás

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

Az első számjegyek Benford törvénye

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

JA45 Cserkeszőlői Petőfi Sándor Általános Iskola (OM: ) 5465 Cserkeszőlő, Ady Endre utca 1.

Vizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

(Independence, dependence, random variables)

Hol terem a magyar statisztikus?

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Biomatematika 2 Orvosi biometria

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

STATISZTIKAI ALAPOK. Statisztikai alapok_eloszlások_becslések 1

Matematika III. 5. Nevezetes valószínűség-eloszlások Prof. Dr. Závoti, József

OKM ISKOLAI EREDMÉNYEK

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Közlemény. Biostatisztika és informatika alapjai. Alapsokaság és minta

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

Matematikai statisztika

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Németh Imre Általános Iskola

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

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

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás

Centura Szövegértés Teszt

Ady Endre Általános Iskola

Fazekas Mihály Fővárosi Gyakorló Általános Iskola és Gimnázium

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum Elmélet. Szükséges képletek: Tehát:

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Ady Endre Általános Iskola

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok.

Átírás:

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz

Tizedik rész Az adatelemzés alapjai

Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I Leíró statisztikák II Hisztogram Kereszttábla elemzés I Kereszttábla elemzés II Felhasznált irodalom

Bevezetés A 8-es egységben, a következtetési statisztika alapjaival foglalkoztunk. Ebben az egységben a leíró statisztikákat fogjuk megvizsgálni részletesebben. A leíró statisztikák esetében, is külön kell választanunk az alacsony és a magas mérési szinten értelmezhető statisztikákat. Az egység első részében a magas mérési szintre koncentrálunk. Mivel a magas mérési szintű változók esetében az adatok százalékos megoszlása magában kevés információval szolgál, ezért olyan mutatókat próbálunk alkalmazni, amelyek magukban is informatívak a változóra nézve. Ha egy sokaságot jellemezni szeretnénk, akkor általában egy statisztika magában kevés információt nyújt, ezért érdemes ezen statisztikákat együttesen alkalmazni. Megkülönböztetünk centrális, és szóródási statisztikákat.

Leíró statisztikák I Statisztika Átlag Medián Módusz Összeg (szumma) Minimum Maximum Terjedelem Szórás Variancia Percentilis Jelentése Az értékek összege osztva az elemszámmal.. A minta átlaga (X átlag), a teljes sokaság várható értékének torzítatlan becslése A változó középső értéke rendezett mintában. Az adott érték két egyenlő részre vágja a sokaságot A változó leggyakoribb értéke. Értelmezhető alacsony mérési szinten is. Magas mérési szinten a sűrűségfüggvény maximuma A változó összes értékének összege A változó legkisebb értéke A változó legnagyobb értéke A maximum és a minimum érték különbsége Átlagtól való átlagos eltérés. A szigma az elméleti szórást jelenti, az s pedig az empirikus szórást Szórás négyzete Az n%-os (vagy n-edik) percentilis azt jelenti, hogy az adatok n%-a kisebb, mint ez az érték. A medián az 50 százalékos percentilis Centrális mutatók Szóródás mutatók

Leíró statisztikák II Magas mérési szintű változók esetében, nemcsak a leíró statisztikák informatívak, hanem a változók grafikus megjelenítése is. Magas mérési szint esetén a változók eloszlása, adhat további képet számunkra az adatok szerkezetéről. A változó eloszlása azt mutatja meg, hogy a változó egyes értékei a minta hány százalékára jellemzők. A statisztikai következtetés elméletben a normális eloszlásnak különleges szerepe van, ezért ezzel foglalkozunk a továbbiakban. A normális megoszlású változók esetében a sokaság többsége az átlag körül helyezkedik el, és minél távolabb kerülünk az átlagtól annál kevesebb az egyes esetek előfordulási valószínűsége (például az IQ). A normál eloszlás szimmetrikus eloszlás, tehát az átlag kettévágja a sokaságot (így az átlag megegyezik a mediánnal), és az átlag két oldala gyakorlatilag tükrözhető egymásra. Normál eloszlás esetében a minta 68 százaléka az átlag +- 1 szórásnyira helyezkedik el, és az esetek 95 százaléka pedig az átlag +- 2 szórásán belül. A standard normális eloszlás a korábbi tulajdonságok mellett még azzal is rendelkezik, hogy az átlaga 0, a szórása pedig 1.

Hisztogram

Kereszttábla elemzés I Az alacsony mérési szintű változók esetében alapvetően a százalékos megoszlásokra koncentrálunk az elemzés során Százalék: Az adott kategória aránya a teljes esetszámhoz képest Érvényes százalék: Az adott kategória aránya a kérdésre érvényesen válaszolók körében Kereszttábla elemzés A 8-as egységben, már részletesen foglalkoztunk a kereszttábla elemzés kapcsán a függetlenség kérdésével. Ebben az egységben az elemzés leíró részére koncentrálunk. A kereszttábla elemzésben négy alap vizsgálati megközelítést mutatunk be: esetszám: a cellában megfigyelt esetek száma sorszázalék: cella elemszám osztva a sor marginálissal oszlopszázalék: cella elemszám osztva az oszlop marginálissal teljes százalék: cella elemszám osztva az összes eset számával A mutatókat a 8-as egységben már felhasznált példánkon illusztráljuk:

Kereszttábla elemzés II Esetszám Sorszázalék Kisfiú Kislány Összesen Kisfiú Kislány Összesen Kap virgácsot 40 20 60 Kap virgácsot 67% 33% 60 Nem kap virgácsot 20 20 40 Nem kap virgácsot 50% 50% 40 Összesen 60 40 100 Összesen 60 40 100 Oszlop százalék Teljes százalék Kisfiú Kislány Összesen Kisfiú Kislány Összesen Kap virgácsot 67% 50% 60 Kap virgácsot 40% 20% 60 Nem kap virgácsot 33% 50% 40 Nem kap virgácsot 20% 20% 40 Összesen 60 40 100 Összesen 60 40 100 sorszázalék: A virgácsot kapók 67 százaléka kisfiú oszlopszázalék: A kisfiúk 33 százaléka nem kapott virgácsot teljes százalék: Az összes megkérdezett 40 százaléka, aki virgácsot kapott és kisfiú

Felhasznált irodalom: Obádovics Gyula: Valószínűségszámítás és matematikai statisztika, Budapest Scolar, 2009 Rudas Tamás: Hogyan olvassunk közvélemény-kutatásokat? Új Mandátum Könyvkiadó Budapest, 1998. Rudas Tamás: Közvélemény-kutatás. Corvina Budapest, 2006.