VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)



Hasonló dokumentumok
Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

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

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

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

Varianciaanalízis 4/24/12

y ij = µ + α i + e ij

4 2 lapultsági együttható =

Kísérlettervezési alapfogalmak:

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

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

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

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Táblázatok 4/5. C: t-próbát alkalmazunk és mivel a t-statisztika értéke 3, ezért mind a 10%-os, mind. elutasítjuk a nullhipotézist.

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.

Magasabbfokú egyenletek

Matematika 8. osztály

8. Programozási tételek felsoroló típusokra

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Hipotézis vizsgálatok

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

Intergrált Intenzív Matematika Érettségi

Biostatisztika e-book Dr. Dinya Elek

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

Számokkal kapcsolatos feladatok.

5. Végezd el a kijelölt műveleteket, és ahol lehet, vonj össze!

Egyenletek, egyenlőtlenségek V.

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

Hatványozás. A hatványozás azonosságai

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

Az entrópia statisztikus értelmezése

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Statisztikai módszerek alkalmazása az orvostudományban. Szentesi Péter

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematika tanár hallgatók számára. Szita formula

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

Megoldások. Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) 1. Számítsd ki a következő kifejezések pontos értékét!

Véletlenszám generátorok. 5. előadás

Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny tanévi első fordulójának feladatmegoldásai

1. feladatsor: Vektorterek, lineáris kombináció, mátrixok, determináns (megoldás)

Oszthatósági problémák

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

ANOVA,MANOVA. Márkus László március 30. Márkus László ANOVA,MANOVA március / 26

2. Hatványozás, gyökvonás

Varianciaanalízis. Egytényezős kísérletek (Más néven: egyutas osztályozás, egyszempontos varianciaanalízis ANOVA)

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

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

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

Nemparaméteres módszerek. Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Nemparaméteres eljárások

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

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

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

Feladatok a logaritmus témaköréhez 11. osztály, középszint

Jövedelem és szubjektív jóllét: az elemzési módszer megválasztásának hatása a levonható következtetésekre

A(a; b) = 2. A(a; b) = a+b. Példák A(37; 49) = x 2x = x = : 2 x = x = x

Véletlenszám generátorok. 6. előadás

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról

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

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Ahol mindig Ön az első! Segítünk online ügyféllé válni Kisokos

Függvények december 6. Határozza meg a következő határértékeket! 1. Feladat: x 0 7x 15 x ) = lim. Megoldás: lim. 2. Feladat: lim.

Középszintű érettségi feladatsorok és megoldásaik Összeállította: Pataki János; dátum: november. I. rész

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1,

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek

Regressziós vizsgálatok

Intelligens elosztott rendszerek

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

Az elektromos kölcsönhatás

Geometria. a. Alapfogalmak: pont, egyenes, vonal, sík, tér (Az alapfogalamakat nem definiáljuk)

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

3. Termoelektromos hűtőelemek vizsgálata jegyzőkönyv. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

IDA ELŐADÁS I. Bolgár Bence október 17.

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Másodfokú egyenletek, egyenlőtlenségek

III. Áramkör számítási módszerek, egyenáramú körök

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):

Ismételt méréses multifaktoriális varianciaanaĺızis (repeated measures MANOVA) szeptember 19.

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Elektrokémia 03. Cellareakció potenciálja, elektródreakció potenciálja, Nernst-egyenlet. Láng Győző

(eseményalgebra) (halmazalgebra) (kijelentéskalkulus)

XXVI. Erdélyi Magyar Matematikaverseny Zilah, február I. forduló osztály

Adatelemzés és adatbányászat MSc

= 1, azaz kijött, hogy 1 > 1, azaz ellentmondásra jutottunk. Így nem lehet, hogy nem igaz

7. Számelmélet. 1. Lehet-e négyzetszám az a pozitív egész szám, amelynek tízes számrendszerbeli alakjában 510 darab 1-es és valahány 0 szerepel?

DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC

Kalkulus. Komplex számok

Németh László Matematikaverseny április 16. A osztályosok feladatainak javítókulcsa

Szöveges feladatok és Egyenletek

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

Elosztott rendszerek játékelméleti elemzése: tervezés és öszönzés. Toka László

Teljes eseményrendszer. Valószínőségszámítás. Példák. Teljes valószínőség tétele. Példa. Bayes tétele

Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2014/2015-ös tanév első (iskolai) forduló Haladók II. kategória

Átírás:

VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó. Cél: annak eldöntése, hogy van-e hatása a független változóknak a függő változókra, lletve hogy ez a hatás egyforma vagy különböző. A kapcsolat konkrét függvényszerű feltárása akkor sem cél, ha a független változó ntervallum vagy arányskálájú (ez regresszó-analízssel végezhető el).

Varancaanalízs. Ha egyetlen függő és egyetlen független változónk van, egyszempontos ANOVA-ról (one-way, azaz egyszeres osztályozásról), ha a független változók száma egynél nagyobb, többszörös osztályozásról beszélünk. Ha egynél több függő változót egyszerre kezelünk, többváltozós (multvarate) ANOVAról (MANOVA-ról) van szó. Ha pedg a függő változó értéke ugyanazon objektumokra pl. személyekre vonatkoznak, összetartozó mntás (Repeated Measure) ANOVA-ról beszélünk.

3 független változó Varancaanalízs 3. Egyszempontos ANOVA (egyszeres osztályozás) függő változó

Varancaanalízs 3. Egyetlen függő és egyetlen független változó adott, a független változónak > számú kategórája (értéke, lletve szntje) van függő változó Főátlag (grand mean): az összes csoporton vett valamenny mérés átlaga 3 3 független változó számú értéke van a független változónak, melyek abban az értelemben s függetlenek, hogy más-más objektumokhoz (legtöbbször személyekhez) tartoznak

3 független változó Varancaanalízs 4. Egyetlen függő és egyetlen független változó adott, a független változónak > számú kategórája (értéke, lletve szntje) van függő változó Megjegyzés: ha =, akkor az ANOVA egyenértékű a független mntás (két-mntás) t-próbával. Bzonyítható ugyans, hogy ekkor F = t.

Varancaanalízs 5. Az -edk mnta j-edk adatára bevezetjük az j jelölést, ahol =,, 3, és j =,, 3, n függő változó 3 n 3 független változó. 3 j n számú adat az -edk mntában az -edk mnta j-edk adata

Varancaanalízs 6. Bzonyítjuk, hogy a teljes Q t négyzetösszeg felbontható a mnták között Q k és a mntákon belül Q b négyzetösszegek összegére: Q t = Q k + Q b Q t = = ( j ) = ( + ) [ ] ( ) + ( ) + ( )( ) = Q + Q + 0. j j j = b k ) Mnden taghoz hozzáadtuk és levontuk a mntaátlagot, am az egyenlet érvényességét nem változtatta meg. ) A kétszeres szorzatról pedg mndjárt belátjuk, hogy nullával egyenlő.

Varancaanalízs 7. A kétszeres szorzatról a következőképpen látjuk be, hogy nullával egyenlő: mvel az egyk tényezőben nem szerepel a j nde, az a j szernt összegezés szempontjából állandó, amt ezért kemelhetünk a j-s szumma jel elé. ( )( ) = ( ) ( j j Mvel az egyes j mntaelemek saját átlaguktól való eltérésenek összege nulla, a j szernt összegezésben a negatív és poztív tagok összege mnden -re éppen nulla. Ilyen módon az egész vegyesszorzat s csak nulla lehet. j )

Varancaanalízs 8. Q t = Q k + Q b n = j= ( ) = j = n ( ) + ( n = j= j ) függő változó 3 n 3 független változó. 3 j n darab adat az -edk mntában az -edk mnta j-edk adata

Varancaanalízs 9. n = j= ( ) = j Q t = Q k + Q b = n ( ) + ( A mnták között eltéréseket úgy jellemezzük, hogy az egyes mnták helyzetét az átlagukkal adjuk meg és azok különbségét képezzük a főátlagtól (grand mean); a mnták átlaga közt különbség mértéke az ezekből számított varanca. A mntán belül eltéréseket az egyes mntaelemek saját mntaátlaguktól mért négyzetes eltérésenek az összegével jellemezzük. n = j= j )

Varancaanalízs 0. Q t = Q k + Q b n ( j = n ( + = = j= ) ) n ( = j= j ) f t = n- f k = - f b = n- Ha a H 0 gaz, akkor a statsztka F eloszlású f k és f b szabadság fokokkal. Q f Q f k k b b = Q k n Q b

Varancaanalízs. Kétszempontos ANOVA (kétszeres osztályozás) Egyetlen függő és két független változó (A és B) adott. Bzonyítható, hogy Q t = Q A + Q B + Q AB + Q b Q A, lletve Q B az A lletve B változónak, Q AB az A és B változók között nterakcónak, Q b pedg a mntákon belül változékonyságnak megfelelő négyzetösszegek. Ha a H 0 gaz, akkor akkor az előbbeknek megfelelő hányadosok F eloszlásúak a nevező f b szabadság foka mellett.

Varancaanalízs. Háromszempontos ANOVA (háromszoros osztályozás) Egyetlen függő és három független változó (A, B és C) adott. Bzonyítható, hogy Q t = Q A + Q B + Q C + Q AB + Q AC + Q BC + Q ABC + Q b Q A, Q B lletve Q C az A, B lletve C változónak, Q AB, Q AC, Q BC és Q ABC az nterakcóknak, Q b pedg a mntákon belül változékonyságnak megfelelő négyzetösszegek. Ha a H 0 gaz, akkor akkor az előbbeknek megfelelő hányadosok F eloszlásúak a nevező f b szabadság foka mellett.

3 független változó Varancaanalízs 3. Egyszempontos összetartozó mntás ANOVA (Repeated Measure, egyszeres osztályozás) n függő változó 3. 3

Varancaanalízs 4. Egyetlen függő és egyetlen független változó adott, a független változónak kettőnél több értéke (szntje) van függő változó 3 3 független változó n. 3 darab értéke van a független változónak (ezek pl. helyzetek). Az darab érték tt nem független, mert ugyanazon n számú objektumhoz (legtöbbször személyhez) tartoznak