Alkalmazott statisztikai alapok

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Motiváció a kísérlet előtt Motiváció a kísérlet után Iskolai kötődés a kísérlet előtt Iskolai kötődés a kísérlet után Iskolai kötődés motiváció kontroll.
Advertisements

Országos Kompetencia Mérés 2009 Bródy Imre Gimnázium, Szakközépiskola Készítette: Jákliné Tilhof Ágnes.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
A magyarországi vállalatok információszerzési szokásai - üzleti körben végzett online piackutatás fő eredményei - Készítette: Nagy Péter Támogatóink H-1024.
FELSŐOKTATÁSI INTÉZMÉNYEK WEBOMETRICS RANGSORÁNAK VIZSGÁLATA GOOGLE PAGERANK TEKINTETÉBEN DOSz – Tavaszi Szél Konferencia 2016 Losonczi György.
Nem csak szövegszerkeszt ő virtuózoknak Az Open Office.org 2.0 béta verzió Bándliné Utasi Mária Writer.
Budapesti Corvinus Egyetem Turizmus Tanszék Budapest a nemzetközi utazók szemével Előzetes kutatási jelentés A Ráday utca pozicionálása kapcsán Budapestre.
Valószínűségi kísérletek
Bevezetés Biometria I. Molnár Péter Állattani Tanszék
Adatbázis normalizálás
Leíró statisztika Becslés
Kihívások a LEADER program eredményes végrehajtásában
Becslés gyakorlat november 3.
Adatok importálása, rendezése és szűrése
A szórás típusú egyenlőtlenségi mutatók
Kockázat és megbízhatóság
Becsléselmélet - Konzultáció
Korrelációszámítás.
Kockázat és megbízhatóság
Kovács Gergely Péter Egyszerű lekérdezések
Mintavételes eljárások
6.-7. előadás Standardizálás Dr. Varga Beatrix egy. docens.
13. Gyakorlat Dr. Pauler Gábor, Egyetemi Docens
Rangsorolás tanulása ápr. 13..
Kockázat és megbízhatóság
Kvantitatív módszerek
Hipotézisvizsgálat.
Mintavételes eljárások
Nemparaméteres próbák 2.
Kvantitatív módszerek
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Geostatisztika prof. Geresdi István szoba szám: E537.
INFOÉRA 2006 Véletlenszámok
A PDCA elv alkalmazása az információvédelmi irányítási rendszerekben 1
Összefüggés vizsgálatok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
Kvantitatív módszerek
Földrajzi összefüggések elemzése: sztochasztikus módszerek
Kvantitatív módszerek
Grosz imre f. doc. Kombinációs hálózatok /43 kép
Regressziós modellek Regressziószámítás.
Vasas Lívia, PhD 2017 MTMT Vasas Lívia, PhD 2017.
INFORMATIKA november 18. Gyakorló alkalom – 2. rész
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Önkormányzati Fejlesztések Figyelemmel kísérése II.
Szervezeti kultúra vizsgálata
Kitöltetés Kérdezőbiztos által felvett kérdőív Önkitöltő kérdőív
3, u-próba, t-próba Kemometria 2016/2017 3, u-próba, t-próba
Kitöltetés Kérdezőbiztos által felvett kérdőív Önkitöltő kérdőív
Dr. Varga Beatrix egy. docens
Kitöltetés Kérdezőbiztos által felvett kérdőív Önkitöltő kérdőív
Gazdaságinformatikus MSc
Kutatási alapok és kutatási folyamat
Földrajzi összefüggések elemzése: sztochasztikus módszerek
Szekunder adatok & Alkalmazott statisztikai alapok
SZAKKÉPZÉSI ÖNÉRTÉKELÉSI MODELL I. HELYZETFELMÉRŐ SZINT FOLYAMATA 8
A szállítási probléma.
Pont- és burorékdiagram
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Leíró statisztikák SPSS labor előadás.
Matematika II. 5. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2015/2016. tanév
Paraméteres próbák Adatelemzés.
Lorenz-görbe dr. Jeney László egyetemi adjunktus
Kísérlettervezés 2018/19.
Az IBM SPSS Statistics programrendszer
Bevezetés Tematika Számonkérés Irodalom
Hipotéziselmélet Adatelemzés.
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
III. Sz. Belgyógyászati Klinika
Üzlezi információelemző specializió
Előadás másolata:

Alkalmazott statisztikai alapok

Statisztikai módszerek és adatelemzés Skálák Elfogadott módszerek: szekunder elemzés A minta használhatósága: A nem használható elemszámú csoportokat kihagyni, amikor a csoportok vannak terítéken, de visszatenni, ha az egyes csoportfüggetlen esetek, vagy más szempontú csoportok Egyenes elemzés: Gyakoriságok: célszerű ábrázolni (sorrend, ábratípus) Relatív gyakoriság: százalék, ha „illik” Primitív kereszttáblák: mutatók nélkül

Statisztikai módszerek és adatelemzés Két csoport összehasonlítása: Nominális vagy ordinális függő változó: kereszttábla Intervallum vagy arányskála: t-próba Regresszió-analízis (lineáris vagy binomiális) Több csoport összehasonlítása: Intervallum vagy arányskála: ANOVA (post-hoc tesztekkel) vagy páronként elvégzett t-próba, de leginkább mindkettő Dummyzás után regresszió-analízis (lineáris vagy binomiális)

Statisztikai módszerek és adatelemzés Változók közti együttjárás: Lineáris vagy nemparametrikus korreláció Lineáris regresszió Ha a magyarázó változó intervallum vagy arányskálás és a függő alacsonyabb: Megfordítjuk a kérdést Diszkriminancia-analízis Binomiális vagy multinomiális regresszió Ha sok a változónk: előkészítés után regresszió Interpretálás: Helyes kódolás és jelölés (pl. 0-1) Label-ök használata

folyamatos változók (pl. életkor, se Na)   folyamatos változók (pl. életkor, se Na) normál eloszlású nem normál eloszlású 2 független csoport összehasonlítása két mintás t-próba Mann-Whitney teszt Szignifikánsan különbözik-e a súlyos és nem súlyos betegek vércukor értéke? 2 kapcsolt csoport összehasonlítása (pl. érték kezelés előtt és kezelés után) páros t próba Wilcoxon teszt Megváltozik-e a betegek fehérvérsejt száma a kezelés hatására? Változik-e a betegek koleszterinszintje 10 év követés alatt? 3 vagy több független csoport összehasonlítása egy szempontos ANOVA Kruskal-Wallis teszt Van-e különbség a különböző Dukes stadiumú betegek hemoglobin szintjében? 3 vagy több kapcsolt csoport összehasonlítása ismételt méréses ANOVA Friedman próba Az ismételt mérések során változik-e a betegek BMI-je? Forrás: Gombos Tímea előadása: Paraméteres és nem paraméteres próbák alkalmazása több csoport összehasonlítására folytonos változók esetén.

Adatközlés statisztikai elemzés után Elfogadhatóság: Praktikus szempontok Szignifikancia-szintek Jóságmutatók (pl. R-négyzet) Egymást kiegészítő információk: pl. átlag és szórás Az elégséges és szokásos minimum Melléklet: nagy adattáblák Outputokat, grafikonokat mindig átszerkeszteni, fordítani Értelmezést segítő ábrák, szöveges magyarázatok Néha az adatbázist is elérhetővé kell tenni Bizonyíthatóság, feltevések explicitté tétele!

A szoftverek Számolni mind tud, de kérdés közöl-e mindent! Excel – a minimumot tudja, de sokszor nem közöl szignifikanciát SPSS – kényelmes, közismert de fizetős Gretl, R-nyelv, PSPP és célprogramok Amit nem közölnek, „gyalog” sokszor kiszámolható