Statisztika II. I. Dr. Szalka Éva, Ph.D..

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
Advertisements

I. előadás.
BECSLÉS A sokasági átlag becslése
MARKETINGKUTATÁS PIACKUTATÁS.
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Idegenforgalmi statisztika
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük
A PEDAGÓGIAI KUTATÁS FOLYAMATA
Lineáris és nemlineáris regressziók, logisztikus regresszió
Általános statisztika II.
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék STATISZTIKA I. 11. Előadás.
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
STATISZTIKA II. 5. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Statisztika II. IX. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Közlekedésstatisztika
E L E M Z É S. 1., adatgyűjtés 2., mintavétel (a teljes sokaságot ritkán tudjuk vizsgálni) 3., mintavételi információk alapján megállapítások, következtetések.
Statisztika II. IV. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. V. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Mintavételes eljárások
Az élővilág kutatásának matematikai, statisztikai eszköztára
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
A szociálpszichológia módszerei
A PEDAGÓGIAI KUTATÁS Dr. Molnár Béla Ph.D.. 1. PEDAGÓGIAI KUTATÁS CÉLJA, TÁRGYA Célja, hogy az új ismeretek feltárásával, pontosabbá tételével, elmélyítésével.
Hipotézisvizsgálat (1. rész) Kontingencia táblák
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Kvantitatív módszerek
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.

Egytényezős variancia-analízis
STATISZTIKA II. 2. Előadás
STATISZTIKA II. 3. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
STATISZTIKA II. 4. Előadás
STATISZTIKA II. 6. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Statisztika.
Valószínűségszámítás
Gazdaságstatisztika Bevezetés szeptember 11.
Hipotézis vizsgálat (2)
Alapsokaság (populáció)
Mintavételes eljárások
Többszempontos ANOVA (I
I. előadás.
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Mintavételes Eljárások.
Statisztika 12.A és 13.N. A statisztika fogalma A statisztika tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk, adatok gyűjtése, feldolgozása,
,,Szent László”Római Katólikus Gimnázium Készitette:Kurucz Brigitta Kállai Dóra Kállai Dóra Mateoc Teodor-Dávid Mateoc Teodor-Dávid 2011 Február 16.
 A matematikai statisztika a természet és társadalom tömeges jelenségeit tanulmányozza.  Azokat a jelenségeket, amelyek egyszerre nagyszámú azonos tipusú.
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Konzultáció – Leíró statisztika október 22. Gazdaságstatisztika.
Kvantitatív módszerek 2014 ősz MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKA Kvantitatív módszerek szeptember 30.
Gazdaságstatisztika Becsléselmélet október 30. és november 5.
Kvantitatív módszerek 2013 ősz MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKA Kvantitatív módszerek október 1.
Mintavétel.
Kvantitatív módszerek
Eredetileg a statisztika matematikai eszközöket igénybe vevő államháztartástant jelentett, vagyis azon módszerek gyűjteményét és elméletét, amelyek segítségével.
Hipotézisvizsgálatok általános kérdései Nemparaméteres próbák
Mihályffy László, KSH STAB ülés, április 14.
MINTAVÉTEL, LEÍRÓ STATISZTIKA
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
I. Előadás bgk. uni-obuda
Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek
Informatikai Tudományok Doktori Iskola
A mintavétel.
Alkalmazott statisztikai alapok: A mintavétel
Előadás másolata:

Statisztika II. I. Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a sokaságra vonatkozóan Mintavétel két fő lépése: a minta és a mintavétel megtervezése a kijelölt mintaelemek megfigyelése Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Mintavétel Teljes körű adatgyűjtés (adatfelvétel) Részleges adatgyűjtés (adatfelvétel) Mintavételes (reprezentatív) megfigyelések Kísérleti eredmények gyűjtése Egyéb részleges (nem reprezentatív) megfigyelések Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Mintavétel Nem mintavételi (adatfelvételi) hibák válaszadási hibák nem válaszolási hibák végrehajtási hibák lefedési hiba feldolgozási hiba Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Mintavétel Mintavételi hiba: A mintavételi hiba abból adódik, hogy a sokaság egésze helyett, annak egy részét vizsgáljuk. „A sokaság minden egyes egységének megfigyeléséről való lemondás ára” Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Mintavétel Statisztikai hiba= Nem mintavételi hibák +Mintavételi hiba A statisztika szükségszerű velejárója! Inkább a mintavételi hibával foglalkozunk, mert az jól mérhető, számszerűsíthető Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Mintavétel A mintából számított bármely jellemző értéke mintáról mintára változik. Azonban ez a változás a sokasági jellemző körül történik. Kisebb minták esetén nagyobb, nagyobb minták esetén kisebb ez a szóródás. Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Mintavétel Véletlen mintavételi eljárások Független, azonos eloszlású (FAE) minta Egyszerű véletlen minta Rétegzett minta Csoportos minta Többlépcsős mintavétel Nem véletlen mintavételek Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Véletlen mintavételi eljárások Független, azonos eloszlású (FAE) minta Homogén sokaság Végtelen nagy sokasából visszatevéses vagy akár visszatevés nélküli minta Véges sokaságból visszatevéses minta Pl. tömeggyártás Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Véletlen mintavételi eljárások Egyszerű véletlen minta Homogén sokaság Véges elemszámú sokaság Visszatevés nélkül Különbsége a FAE mintától nagy elemszám esetén elhanyagolható Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Véletlen mintavételi eljárások Rétegzett mintavétel Heterogén sokaságot homogén részekre (rétegekre) bontjuk Rétegképző ismérv Rétegeken belül, egymástól függetlenül egyszerű mintavételt vagy FAE mintavételt végzünk Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Véletlen mintavételi eljárások Csoportos mintavétel Homogén sokaság A sokaság egésze nem érhető el. A csoportok halmazából egyszerű mintavétellel választunk A kiválasztott csoportokat teljes körűen megfigyeljük A csoportos mintavétel olcsóbb Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Véletlen mintavételi eljárások Többlépcsős mintavétel Homogén sokaságból csoportokat képzek, majd azokból véletlenszerűen választunk A kiválasztott csoportból egyszerű mintát veszünk A lépcsők számától függően a csoportokat további csoportokra, alcsoportokra bontjuk. Dr. Szalka Éva, Ph.D.

Nem véletlen mintavételi eljárások Szubjektív kiválasztás Kvóta szerinti kiválasztás Koncentrált kiválasztás Dr. Szalka Éva, Ph.D.