Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Többváltozós adatelemzés 3. előadás. Kereszttábla elemzés: RISK mutatószámok (csak 2x2-es táblákra)

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Többváltozós adatelemzés 3. előadás. Kereszttábla elemzés: RISK mutatószámok (csak 2x2-es táblákra)"— Előadás másolata:

1 Többváltozós adatelemzés 3. előadás

2 Kereszttábla elemzés: RISK mutatószámok (csak 2x2-es táblákra)

3 Esélyhányados (odds) Esélyhánydos (odds): (valószínűség) / (1-valószínűség) Teheséggondozás esélyhányadosa, ha van csoportos korrepetálás: (0,837/0,163=5,153) Teheséggondozás esélyhányadosa, ha nincs csoportos korrepetálás: (0,474/0,526=0,900) Odds ratio: 5,153/0.900=5,725

4 Relative Risk Tehetséggondozás léte az iskolában (igen): (0,837/0,474=1,768) Tehetséggondozás léte az iskolában (nem): (0,163/0,526=0,309)

5 Kereszttábla elemzés - RISK

6 Változók felcserélése Az ‘odds ratio’ nem változik a változók felcserélésével

7 Tehetséggondozás léte az iskolában VáltozóOdds Ratio Csoportos korrepetálás léte az iskolában5,725 Korrekciós osztály léte az iskolában2,819 Felzárkóztató foglalkozás léte az iskolában4,719 Cigány kisebbségi program léte az iskolában 1,823

8

9

10 További tesztek Az iskolaigaztató neme befolyásolja-e a tehetségkutatás és a csoportos korrepetálás kapcsolatát? Az ‘odds ratio’ az összes csoportra 1 (feltételes függetlenség) –Cochran teszt –Mantel-Heanszel teszt Az ‘odds ratio’ megegyezik az összes csoportra –Breslow-Day teszt –Tarone teszt

11 További tesztek

12 Iskolafenntartó hatása

13 ANOVA ANalysis Of VAriance Ún. variancia elemzés Egy folytonos változó és egy kategória változó kapcsolatát vizsgálja (alapesetben) A teljes varianciát felbontja csoporton belüli és csoportok közötti varianciára

14 ANOVA X folytnonos változó, Y kategória változó k kategóriával.

15 ANOVA Varinacia hányados (determinációs hányados): H 2 = SSK / SST Átlagok egyezőségének tesztelése (normális eloszlás, csoportok szórásának egyezősége)

16 Országos oktatáspolitika hatása az oktatás tartalmára H 2 = / = 0,0262=2,62%

17 Országos oktatáspolitika hatása az oktatás tartalmára (extrém értékek elhagyásával) H 2 = / = 1,53%

18 Részt vettek-e a minőségbiztosítás finanszírozására kiírt pályázaton? H 2 : 11,4%

19 ANOVA Amennyiben az azonos variancia a különböző csoportokra nem teljesül, akkor is lehet tesztelni a csoportok átlagának egyezőségét: –Welch teszt –Brown-Forsythe teszt

20 Részt vettek-e a minőségbiztosítás finanszírozására kiírt pályázaton?

21 t-teszt Csak 2 kategória összehasonlítására alkalmas Kis minták esetén szükséges a normális eloszlás, de nagy minták esetén nem normális eloszlás esetén is működik (központi határeloszlási tétel)

22 t-teszt Akik részt vettek minőségbiztosítás finanszírozására kiírt pályázaton és nyertek, azok nagyobb összegből gazdálkodhattak-e, mint akik részt vettek, de nem nyertek

23 t-teszt

24 Akik nem vettek részt, de tervezték nagyobb összegből gazdálkodhattak-e, mint akik nem is tervezték?

25 t-teszt

26 Kovariancia VAR(X+Y)=VAR(X)+VAR(Y)+2KOVAR(X,Y) Változók együttváltozását méri KOVAR(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= =E(XY)-E(X)E(Y) Realizációk esetén várható érték helyett átlagok szerepelnek

27 Kovariancia = Az átlagok összeadódnak = A varianciák nem adódnak össze

28

29 Kovariancia Összes költség varianciája: * … …+2* =

30 Korreláció KORREL(X,Y)= =KOVAR(X,Y) / [SQRT(VAR(X))SQRT(VAR(Y))] Változó lineáris kapcsolatát méri Értéke -1 és 1 között van: –0, ha X és Y között nincs lineáris kapcsolat (korrelálatlan) –1, ha tökéletes lineáris kapcsolat van, azonos irányú –-1, ha tökéletes lineáris kapcsolat ellentétes irányú

31 Korreláció

32 A korreláció érzéketlen a lineáris transzforációra A korreláció érzékeny a monoton transzformációra

33 Korreláció – sztenderdizált változók

34 Korreláció – logaritmált változók

35 Rangkorreláció Spearman nevéhez kötődik A változók értékeit sorrendbe rakja: a legkisebb 1-es értéket kap, a második 2-t, és így tovább. Utána ezen rangszámok segítségével számol korrelációt. Nem érzékeny a monoton transzformációra. Értéke szintén -1 és 1 között van. A nevezetes értékek (-1, 0 és 1) ugyanaz mint a (Pearson) korreláció esetén Ordinális mérési szintű változók esetén is értelmezhető

36 Rangkorreláció

37 Rangkorreláció – logaritmált változók


Letölteni ppt "Többváltozós adatelemzés 3. előadás. Kereszttábla elemzés: RISK mutatószámok (csak 2x2-es táblákra)"

Hasonló előadás


Google Hirdetések