Post hoc analízisek BIOMETRIA. LSD-teszt (legkisebb szignifikáns ns differencia) Bonferroni-teszt. LSD Bonferroni Student-Newman

Hasonló dokumentumok
y ij e ij STATISZTIKA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 12. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó

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

y ij = µ + α i + e ij

Statisztikai alapismeretek amit feltétlenül tudni kell

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

Populáció nagyságának felmérése, becslése

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

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

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.


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

STATISZTIKA (H 0 ) 5. Előad. lete, Nullhipotézis 2/60 1/60 3/60 4/60 5/60 6/60

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

3. Egy ξ valószínűségi változó eloszlásfüggvénye melyik képlettel van definiálva?

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

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

Matematika M1 1. zárthelyi megoldások, 2017 tavasz




RANGSOROLÁSON ALAPULÓ NEM-PARAMÉTERES PRÓBÁK

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

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

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

2012. április 18. Varianciaanaĺızis

A 32. Mikola Sándor Fizikaverseny feladatainak megoldása Döntı - Gimnázium 10. osztály Pécs pont

Máté: Orvosi képalkotás

Statisztika gyakorló feladatok


Statisztika elméleti összefoglaló


GÉPÉSZETI ALAPISMERETEK

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése Előadásvázlat október 17. A technológia és a költségek dualitása

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba


Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

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

ő ő őí ľ ý ą í ľ Á Ó ď ť ź í óą ś ő ď ź ď í ľ đł Ąö Á ń ľ Đ ő

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Variancia-analízis (folytatás)

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

1Érkezett : 1. A KÉRELMEZŐ ADATAI A kérelmező szervezet teljes neve: Téglás Városi Sportegyesület

Walter Cut Egyszerű beszúrás.

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

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

Méret: Végződés: Min. hőmérséklet: Max. hőmérséklet: Max. nyomás: Specifikációk:

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

ö ö ę ü ö ö ö ź ű ö ö ü ö ö ź ö ü ö ú ö Đ źú ű ö ö ö Ĺ Á ę ö ö ö ü ö ö ü ö ű ö ö ű Ö ö ű ö ź ű ú ö Á ö ö Á ü ö Ĺ ź ö ö ö ť ö ź ö ű ö ö ű ö

n*(n-1)*...*3*2*1 = n!

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

Hipotézis vizsgálatok

Iskolánk is elnyerte a Mentoráló intézmény címet

Méret: Végződés: Min. hőmérséklet: Max. hőmérséklet: Max. nyomás: Specifikációk:

STATISZTIKA. Excel INVERZ.T függvf. ára 300 Ft/kg. bafüggvény, alfa=0,05; DF=76. Tesztelhetjük, hogy a valósz. konfidencia intervallum nagyságát t is.

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

ü ö ű ö ű ö Ö ö ú ü Á ü ü ö

Laplace transzformáció


Adatbázisok elmélete 17. előadás


Esetelemzés az SPSS használatával

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

A metabolikus szindróma epidemiológiája a felnőtt magyar lakosság körében

ó ľ ú ú ú í í ü ű í ö ľĺ ľľ ľ ú í Ĺ í ó ź ö ü Ĺ ü ľ í ľ ď í ź ľ đ ű ú í ö Ĺę Ĺ ó ź ź ľ đ öľ ľ ó ö ľ ö í ö ö ź ľ ö í í ź ľ ź ź ľ ö ö í ö ź ľü ľ ö ź ź ź

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

= 450 kg. b) A hó 4500 N erővel nyomja a tetőt. c) A víz tömege m víz = m = 450 kg, V víz = 450 dm 3 = 0,45 m 3. = 0,009 m = 9 mm = 1 14

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

ö ö ö ö ö ő ú ü ő ö ü ő ú ő ő ő ö ő ö ü ű ö ü ő ú ő ő ő ű ű ö ő ő ü


MISKOLC. Szálláskatalógus. 1

Ö Ö ô ö đ ť ö Ö


Matematika Tan- és segédkönyv jegyzék AP Kurucz Istvánné 1.o. Az én matematikám 1. osztály

Gyengesavak disszociációs állandójának meghatározása potenciometriás titrálással

TestLine - Fizika 7. osztály mozgás 1 Minta feladatsor

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

FPC-500 hagyományos tűzjelző központ

Méret: Végződés: Min. hőmérséklet: Max. hőmérséklet: Max. nyomás: Specifikációk:

11. Matematikai statisztika



1. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: ; B = 8 7 2, 5 1. Számítsuk ki az A + B, A B, 3A, B mátrixokat!

ö Í ü ő ö ö ź ö ö ü ő ĺ ő ý ź ő ĺ źú ú ĺ ö ő ő ü ő ľü ľ Ĺ źú ö ľ ź ĺ ö ź ź ö í ö ö ö ö ő ĺ ź í ű ö Í źúő ö ű ö ő í ľ ö ľ ö ö ő ö ö ź ź źů ľ źń ö ö ü ö

ľá ł Á ü ú ö ľ ľ ł ľ Ü í Á





í ó ľ ľ ó ö ó í ö ő ó ó ő ľ ő ó ő ü ó ő ú ö ľ ő í ó ü ő ľ ő ľ ü ő í ó Ü ť í ó ő ü ó ź ö ő ő ő ö Í í Í ö ö ű ó í í ó í ő ł ő ü ęľü ü Ą ľ ź ó í źú ő Ĺ ó

Mintapélda. Szivattyúperem furatának mérése tapintós furatmérővel. Megnevezés: Szivattyúperem Anyag: alumíniumötvözet

Á É

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


Statisztika, próbák Mérési hiba


Átírás:

BIOMETRIA 8. Előad adá Pot hoc analíziek Közééték özehaonlító teztek Közééték-özehaonlító teztek 5. Az F-F óba zignifikán n Pot hoc analíziek Amennyiben az analízi az átlagok közötti k egyenlőéget get nem igazolja, zük kége az átlagok közötti k különbk nbégek kimutatáa. A vaiancia-anal analízit kiegéz zítő közééték özehaonlító tezteknek kétfk tféle tíua t létezik: előzete, un. a ioi kontaztok é az analízi után n elvégezhet gezhető,, un. ot hoc analíziek LSD Bonfeoni Student-Neman Neman-Keul Duncan Tukey Scheffé LSD-tezt (legkiebb zignifikán n diffeencia) Alkalmazhatóág g feltételei: telei:. A cootok zóáa a egyenlő. Véletlenzeűen en kiválaztott két k t coot özehaonlítááa jój Bonfeoni-tezt Páonkénti nti átlagok különbk nbégének nek vizgálat latáa haználhat lható,, a két k t coot elemzáma ma lehet különbk nböző i. Lényege, L hogy az α-hibáhozhoz tatozó t-étéket koigálja a független f özehaonlítáok ok zámának megfelelően. en. LSD = t % MQ hiba L = t( táblázatbeli) S ni + n j

Student-Neman Neman-Keul óba Az előfaj fajú hiba özehaonlítáonként nt ögz gzített, ezét a telje vizgálat előfaj fajú hibája n-nel nel együtt nő. A óba tezteli, hogy mely kezelé kombináci ciók tatoznak egy homogén n cootba. Homogén n coot, ahol ninc zignifikán n különbég g a kezelé kombináci ciók k között. k Duncan többzöö ang tezt Itt i homogén n cootok kézk zée a cél. c Najainkban az egyik legjobbnak tatott többzt bbzöö özehaonlító tezt. Itt i a gafiku megjeleníté nagyban egíti a kaott eedmények inteetáci cióját. A mezőgazda gazdaági gi kutatában i otenciálian nagy jelentőéggel bíób tezt. Tukey-tezt Studentizált tejedelmen alauló tezt, a -elemű ézcootokat ugyanazzal a kitiku étékkel haonlítja öze. Itt a telje vizgálat előfaj fajú hibája ögz gzített, é az egye özehaonlítáok ok előfaj fajú hibája n növekedéével vel cökken, így a máodfajm odfajú hiba nő. n Scheffé-tezt A hagyományo teztek közék tatozik. Ez má m valóban a H g hiotézieket vizgálja. Az egyzeű F-óba akko utaítja tja el a H 0 -hiotézit, ha létezik l egy a<>0 vekto, amelynél l a konfidencia-intevallum intevallum nem tatalmazza a 0-t. 0 Ha k daab özehaonlítandó coot van, akko k(k-)/ özehaonlítát t kell végezni. A tatiztikája: L = ( k ) F + ( táblázatbeli ) ni n j Szimultán n döntd nté Ha kettőnél l több t özehaonlítandó minta van. Olyan állítáokat fogalmaznak meg, amelyek egyidejűleg évényeek. Ezek lehetnek: Egyidejűleg événye konfidencia intevallumok vagy Szimultán n végzett v tatiztikai óbák. Kontaztok A kontaztok az egye cootok váhatv ható étékeinek lineái kombináci ciói λ g = c g. + c g g. é ha teljeül l a c g g + c g +... c g = 0. +... + c g g.

A ontoág g fokozáa a kíélet k ontoabb kivitelezéével vel az imétl tlézám m növeln veléével a acellák k cootoítáával, blokkkézéel Randomizáci ció Tozítá az adott kíéleti k elendezének é elméleti leti modellnek megfelelő tatiztikai étékelé (Sváb, 98) Hiotéziek Példa H 0 : A különbk nböző kefiek átlago fogyaztói áa megegyezik. = = = Milli Danone Jogobella Mülle Szignifikancia zint megválazt laztáaa 5% H : A különbk nböző kefiek átlago fogyaztói áa nem egyezik meg. Milli Danone Jogobella Mülle Adatok maka bolt a Milli Teco 79 Milli Teco 8 Milli Teco 80 Milli Teco 77 Milli Teco 73 Milli Teco 73 Milli Teco 7 Milli Teco 76 Milli Teco 75 Milli Teco 85 Milli Teco 8 Milli Teco 79 Mulle CBA 76 Mulle CBA 74 Mulle CBA 80 Mulle CBA 74 3

Modell feláll llítáa nyező vaiancia-anal analízi nyező teljeen véletlen v elendezé nyező vaiancia-anal analízi aov(a a~maka, data=kefi) Eedményt nytáblázat. Eedményt nytáblázat. ÖSSZESÍTÉS Cootok Daabzám Özeg Átlag Vaiancia Milli 0 998 77,48333 3,66 Danone 0 94 78,43333,489 Jogobelle 0 9603 80,05,3089 Mülle 0 9447 78,75 3,43 VARIANCIAANALÍZIS Tényezők SS df MS F -éték F kit. Cootok között 396,38 3 3,3 5,844904 0,00063,63637 Cooton belül 0760,8 476,6 Özeen 56,67 479 F-elozlá űűégfüggvénye F-elozlá elozláfüggvénye 0.0 0. 0.4 0.6.6 0.0 0. 0.4 0.6 0.8.0.6 0 4 6 8 0 5 0 5 4

0.0 0. 0.4 0.6 F-elozlá elozláfüggvénye 5.84.6 0 4 6 8 LSD-tezt (legkiebb zignifikán n diffeencia) LSD = t % t 5 =,965 % MQ hiba *,6 LSD =,965 =, 0 Páonkénti nti özehaonlítá Jelöléek Cootok Milli Danone Jogobella Mülle Milli 0,95,54667,4667 Danone,59667 0,9667 Jogobella -,3 Mülle *** 0,% ** % * 5%. vagy + 0% *,6 LSD =,965 =, 0 5