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

Hasonló dokumentumok
Hipotézis vizsgálatok

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

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

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

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

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

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

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

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

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

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

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

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

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

y ij = µ + α i + e ij

Hipotézis vizsgálatok

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

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

Biostatisztika Összefoglalás

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

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

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

Egymintás próbák. Alapkérdés: populáció <paramétere/tulajdonsága> megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal?

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

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

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Biostatisztika Összefoglalás

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

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

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

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

Nem-paraméteres és paraméteres módszerek. Kontingencia tábla, rangtranszformálás, párosított minták, két független minta

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

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

Nemparaméteres próbák

Varianciaanalízis 4/24/12

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Kísérlettervezés alapfogalmak

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

Elemi statisztika. >> =weiszd= << december 20. Szerintem nincs sok szükségünk erre... [visszajelzés esetén azt is belerakom] x x = n

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

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

Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke)

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

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

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

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

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Biostatisztika 2. Dr. Dinya Elek Dr. Solymosi Róbert: Biometria a klinikumban Dr. Dinya Elek: Biostatisztika c. művei alapján

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

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

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

Normális eloszlás tesztje

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

A valószínűségszámítás elemei

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Elméleti összefoglaló a Sztochasztika alapjai kurzushoz

A mérési eredmény megadása

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

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

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

Az első számjegyek Benford törvénye

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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.

Kísérlettervezés alapfogalmak

4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése

Eseményalgebra. Esemény: minden amirl a kísérlet elvégzése során eldönthet egyértelmen hogy a kísérlet során bekövetkezett-e vagy sem.

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Biometria, haladó biostatisztika EA+GY biometub17vm Szerda 8:00-9:00, 9:00-11:00 Déli Tömb 0-804, Lóczy Lajos terem

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

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

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

Valószínűségszámítás összefoglaló

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Átírás:

Kiválasztás A változó szerint Egymintás t-próba Mann-Whitney U-test paraméteres nem-paraméteres Varianciaanalízis De melyiket válasszam? Kétmintás t-próba Fontos, hogy mindig a kérdésnek és a változónak megfelelőt! Egy ismert eloszlás valamilyen paraméterére vonatkozó hipotézis vizsgálata. Az ismert eloszlás leggyakrabban a normális eloszlás. Egy ismeretlen eloszlás paraméterére, típusára vonatkozó hipotézis vizsgálata. Nem-paraméteres eljárások Eloszlás-független eljárások. (distribution free methods) Rangok Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely. Előnyük : nem kötöttek eloszláshoz. Hátrányuk: általában kisebb teljesítményűek. Rangsorolásos módszerek: Az értékek helyett az ún. rangokat használjuk. pl.: Hadnagy Őrnagy Ezredes Stb. Kapcsolt rangok: Azonos értékek esetében az egyes értékek a rangok átlagát kapják. Érték: Rang:,,5,5,5 5

A rangok átlaga a medián A kérdés szerint egy csoport (minta) két csoport (minta) A medián veszi át az átlag szerepét. több csoport (minta) Variációk egy témára Vizsgálat egy csoportban paraméteres nem paraméteres Kérdés: A minta alapján lehet-e a populáció jellemző értéke egy megadott érték? egy csoport két csoport több csoport egymintás t-próba, kétmintás t-próba ANOVA Wilcoxon-féle előjeles rangpróba, előjel-próba Mann-Whitney U-próba Kruskall-Wallis próba paraméteres μ =? Nullhipotézis: x = μ nem paraméteres medián =? Nullhipotézis: a medián egy megadott érték (A teljesség igénye nélkül) egymintás t-próba Wilcoxon-féle előjel-próba

Egymintás t-próba A példa: Hatásos-e a lázcsillapító vagy sem? Mit jelent a nagy eltérés? Mi a mértéke az eltérésnek? Nullhipotézis: nem! μ =. De az átlag nem! minta... átlag -, C - C -,5 C Ha az eltérés nagyobb, biztosabbnak tűnik az alternatív hipotézis (a gyógyszer hatásos) Standard hiba: az átlagok átlagos eltérése a μ-től. ( x ± sx ) ~ 68% - konfidencia intervallum. A t-érték Miért alkalmasabb a t-érték? x μ = t s x Viszonyítsuk az eltérést a standard hibához! (μ igen gyakran = ) Képesek vagyunk kiszámolni ennek az eltérésnek a valószínűségét!!! (Student- vagy t-eloszlás) Mivel az átlagok a μ körül ingadoznak, a t-értékek a körül. (feltéve, hogy a nullhipotézis igaz!) Csak a t-értékek véletlen ingadozását írja le! Az eloszlás alakja függ az elemszámtól.

Miért t-eloszlású? A szabadsági fok x μ = t s x s s x = n s = i x ( x x) i n Az átlagok ingadozása normális eloszlással írható le. A számláló tehát egy normális eloszlású változó! A szórás pedig valószínűségi változók négyzetösszegéből vont négyzetgyök. Gondoltam számra! (minta) A szám átlaga: 8! (információ!) emlékeztető Q.E.D. (Quad erat demonstrandum) t-eloszlás ξ = n n ξ i ζ i A t változó (n-) szabadságfokú t-eloszlást követ.,, 8 vagy 5, 7, stb. A szabadsági fok = n,, 9 vagy 5, 7, stb. A szabadsági fok = n- A t-táblázat Döntés t-táblázat alapján Kiválasztunk egy alkalmas szignifikancia szintet! Ha t,78 elvetjük, ha kisebb megtartjuk a nullhipotézist. Különböző t krit értékek tartoznak a különböző szigfikancia szinthez.

Döntés számítógép segítségével A döntés Én tudok integrálni!!!. Ha a véletlen eltérés valószínűsége kicsi (p( t t krit ) 5%) elvetjük a nullhipotézist.. Ha a véletlen eltérés valószínűsége nagy (p( t t krit ) > 5%) megtartjuk a nullhipotézist. p: annak a valószínűsége, hogy véletlenül ilyen nagy a t számolt. Tévedtem? A hiba mérlegelése Elvetjük a nullhipotézist Megtartjuk a nullhipotézist Az α a tévedés mértéke. Minél kisebb p érték a kedvezőbb. A β a tévedés mértéke. Minél nagyobb p érték a kedvezőbb.

Az egymintás t-próba feltétele Wilcoxon-féle előjel-próba A feladat: egy minta alapján döntés a μ értékéről. A változó normális eloszlású legyen. Mi van, ha mégsem az? sorszám 5 6 7 8 9 előtte 5 Példa: Van-e hatása egy szórakoztató film megtekintésének, a páciensek együttműködési hajlamára? ( A számok pontértékek) utána 5 különbség - - Normális eloszlású? A rangok A nullhipotézis megfogalmazása A különbségek abszolút értékét (kivéve a értékeket) állítsuk sorba! A rangoknak adjuk vissza az előjelét! Majd számoljuk ki a rangok átlagát és szórását. különbség - abszolút érték rang,5,5 Előjeles rang,5 -,5 Nincs hatása a filmnek! A medián! Az eltérés csak véletlen!,5,5,5,5-5,5 7 5,5 5,5 7-5,5 H : μ = H : μ

Ismert eloszlás Döntés De a rangok eloszlása sem ismert! R t = s n Ha n elég nagy. Ó! Innen már tudom!!! Hát persze! Ez egy egymintás t-próba!!! R - az előjeles rangok átlaga s a rangok szórása Emlékeztető! A rangok átlaga = medián Párosított t-próba Kísérlet-tervezés Ha az adatok valamilyen szempontból párokba rendezhetőek! Egyazon egyeden, páros szerven (pl. vese) végzett két megfigyelés. Ritkábban, szempontok alapján (kor, foglalkozás, stb.) párosítható adatok. Vizsgálat hozott anyagból? Célszerű sorrend: Kérdés felvetés kísérlet-tervezés értékelés. Lásd: lázcsillapító hatása. Kísérlet-tervezés Már meglevő anyag. Sok problémát vethet fel. (pl. kevés megfelelő adat)

valódi egymintás t-próba Előjel-próba Lehet-e a várható érték egy megadott érték? x μ t = s x Példa: vizsgálat éves gyerekek populációjában az energia felvétel nagyságáról. Kérdés: Lehet-e a medián (egy másik felmérésből származó érték) 86 kcal? Nullhipotézis: a medián 86 kcal, az eltérés csupán véletlen. Ritkábban előforduló eset. A vizsgálat A döntés Kis elemszám esetében P( x) = x p x! n! ( n x)! n x ( p) Nagy elemszám esetében z = x np / np ( p) Kiszámoljuk a véletlen eltérés valószínűségét. (binomiális, vagy standard normális eloszlás) Vége ennek a résznek! binomiális eloszlás standard normális eloszlás x gyerekek száma 86 kcal alatt n vizsgálatba bevont gyerekek száma p annak a valószínűsége, hogy véletlenül kisebb legyen (lásd: binomiális eloszlás)