Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag. Két változó közötti kapcsolat 1. A két változó független egymástól 2. Sztochasztikus a kapcsolat a két változó.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag. Két változó közötti kapcsolat 1. A két változó független egymástól 2. Sztochasztikus a kapcsolat a két változó."— Előadás másolata:

1 Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag

2 Két változó közötti kapcsolat 1. A két változó független egymástól 2. Sztochasztikus a kapcsolat a két változó között 3. Függvényszerű kapcsolat

3 A kapcsolat mérőszámai Két nominális változó közötti kapcsolatot az asszociációs mérőszámokkal jellemezzük Két nominális változó közötti kapcsolatot az asszociációs mérőszámokkal jellemezzük Ordinális típusú változók összefüggését a különböző rangkorrelációs mutatók mérik. Ordinális típusú változók összefüggését a különböző rangkorrelációs mutatók mérik. Skála típusú változók összefüggését korreláció- és regresszió-analízissel mutathatjuk ki. Skála típusú változók összefüggését korreláció- és regresszió-analízissel mutathatjuk ki.

4 Asszociáció Kereszttábla, az adatok két (vagy több szempont szerinti rendezése. Kereszttábla, az adatok két (vagy több szempont szerinti rendezése. Kontingencia táblázat = kereszttábla Kontingencia táblázat = kereszttábla Ha a kontingencia táblázatban a gyakoriságok elhelyezkedése valamilyen szabályosságot mutat, akkor érdemes konkrét mutatószámmal kimutatni a kapcsolat szorosságát. Ha a kontingencia táblázatban a gyakoriságok elhelyezkedése valamilyen szabályosságot mutat, akkor érdemes konkrét mutatószámmal kimutatni a kapcsolat szorosságát.

5 Kereszttábla az SPSS-ben

6 Kontingencia táblázat

7 A χ 2 -próba A próba két változó közötti kapcsolat „valódiságának” az eldöntésére szolgál. Ez a módszer önmagában nem mutatja meg a kapcsolat erősségét, csak arra ad választ, hogy a változók között van-e ténylegesen kapcsolat egy bizonyos valószínűségi szint mellett. A próba két változó közötti kapcsolat „valódiságának” az eldöntésére szolgál. Ez a módszer önmagában nem mutatja meg a kapcsolat erősségét, csak arra ad választ, hogy a változók között van-e ténylegesen kapcsolat egy bizonyos valószínűségi szint mellett. A nullhipotézis (H 0 ): a két változó független egymástól. A nullhipotézis (H 0 ): a két változó független egymástól.

8 A χ 2 -próba az SPSS-ben

9 A χ 2 -próba eredménye

10 Gauss, Carl Friedrich ( )

11 Korreláció-analízis A korreláció két (vagy több) véletlen változó közötti kapcsolat jellemzésére szolgál. A korreláció két (vagy több) véletlen változó közötti kapcsolat jellemzésére szolgál. Feltételezzük, hogy mindkét valószínűségi változó (x és y) normális eloszlású, és a közöttük lévő lineáris összefüggés mértékét a korrelációs együttható mutatja, melyet r-rel jelölünk. Feltételezzük, hogy mindkét valószínűségi változó (x és y) normális eloszlású, és a közöttük lévő lineáris összefüggés mértékét a korrelációs együttható mutatja, melyet r-rel jelölünk. Értéke -1 és +1 közé eshet, a határokat is beleértve. Ha r pozitív, akkor y együtt növekszik, vagy csökken x-szel. Negatív r esetében ellentétes irányú a változás. Amennyiben az r értéke │ 1 │, x és y között függvényszerű kapcsolat van, amelynél minden pont egy egyenesen helyezkedik el. A két változót, ill. ismérvet korrelálatlannak nevezzük, ha r=0. Értéke -1 és +1 közé eshet, a határokat is beleértve. Ha r pozitív, akkor y együtt növekszik, vagy csökken x-szel. Negatív r esetében ellentétes irányú a változás. Amennyiben az r értéke │ 1 │, x és y között függvényszerű kapcsolat van, amelynél minden pont egy egyenesen helyezkedik el. A két változót, ill. ismérvet korrelálatlannak nevezzük, ha r=0.

12 Pearson-féle korrelációs együttható

13 A lineáris kapcsolat erőssége

14 A Pearson-féle korreláció analízis eredménye

15 Spearman-féle rangkorreláció A XX. század eleje óta ismert, ezt alkalmazzák leggyakrabban. A szorzatmomentum korrelációs együtthatóból közvetlenül kiszámítható. Értéke {-1, +1}. Próba statisztikája: Student-eloszlású, n-2 szabadságfokkal, t-próbát végezhetünk H 0 elfogadására vagy elvetésére. Jele: r s. A XX. század eleje óta ismert, ezt alkalmazzák leggyakrabban. A szorzatmomentum korrelációs együtthatóból közvetlenül kiszámítható. Értéke {-1, +1}. Próba statisztikája: Student-eloszlású, n-2 szabadságfokkal, t-próbát végezhetünk H 0 elfogadására vagy elvetésére. Jele: r s.

16 Spearman-féle rangkorreláció alkalmazása Egyik vagy mindkét változó ordinális változó (pl. az alma íze és színezettsége közötti összefüggés) Egyik vagy mindkét változó ordinális változó (pl. az alma íze és színezettsége közötti összefüggés) A két változó közötti összefüggés nem lineáris, de az összefüggést ábrázoló görbe nem hajlik vissza A két változó közötti összefüggés nem lineáris, de az összefüggést ábrázoló görbe nem hajlik vissza

17 Kétváltozós korreláció az SPSS-ben

18 Spearman-féle rangkorreláció eredménye

19 Kendall-féle rangkorreláció  (tau) < r s  (tau) < r s  értéke 1 ha  ij >  kj és -1 ha  ij  kj és -1 ha  ij <  kj


Letölteni ppt "Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag. Két változó közötti kapcsolat 1. A két változó független egymástól 2. Sztochasztikus a kapcsolat a két változó."

Hasonló előadás


Google Hirdetések