ASSZOCIÁCIÓS MÉRŐSZÁMOK

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
JÁTÉK: ELFERDÍTETT ADAGOK
Advertisements

Füst György III. Belklinika
A bizonytalanság és a kockázat
A területegységek átalakítása
Szegély folyosó.
A KÖZÚTI SZÁLLÍTMÁNYOZÓ FUVARDÍJ POLITIKÁJA
TÁRSADALOMSTATISZTIKA III. Sztochasztikus kapcsolatok I. Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos.
Szigorlati mintafeladat megoldása (folytatás)
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Quantum tárolók.
Kérjük halkítsák le telefonjukat!
Rangszám statisztikák
Tízezren innen és túl A magyar tőzsde és a világ pénzügyi piacai 2003 őszén Jaksity György elnök Budapesti Értéktőzsde Rt.
ÁRAMERŐSSÉG.
A legfontosabb neurogenetikai betegségek előfordulási gyakorisága
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Földrajzi összefüggések elemzése
Két változó közötti összefüggés
Kereszttáblák Babbie, E.: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata
Értékteremtő folyamatok menedzsmentje
A diákat készítette: Matthew Will
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
EMC © Farkas György.
Leíró éghajlattan.
5. előadás.
Halandóság és betegségteher idős korban
: Adós Aladár számláján 2700 dinár tartozás. Elhatározta, a következő naptól a hónap végéig minden nap befizet 150 dinárt, hogy rendezze.
A hisztogram Társadalomstatisztika, 2. előadás 2012/13. tanév, 1. félév Csákó Mihály (WJLF)
14.Óra GYAKORLÁS OLDATOK KEVERÉKE ÉS SZÁMÍTÁSA
Növényökológia gyakorlat Fajok asszociáltságának vizsgálata I.) Az egyes esetek TAPASZTALT gyakorisága 1. táblázat A faj B faj+- +aba+b -cdc+d.
SPSS leíró statisztika és kereszttábla elemzés (1-2. fejezet)
C = C/Y Ĉ=∆C/∆Y A fogyasztási függvény Reáljövedelem Y
Költségek Termelés Q Állandó Költség FC Változó VC Összköltség TC
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Asszociációs együtthatók
Fisher-féle egzakt próba Asszociációs mérőszámok
Magyar nyelvtanulók angol lexikai hangsúlyának akusztikai vizsgálata Nagy Judit SZTE Nyelvtudományi Doktori Iskola Angol Alkalmazott Nyelvészeti Program.
Gyakorló feladatok Mikroökonómia.
Ózon előállítás villamos kisülések segítségével
Anyagok 3. feladat 168. oldal.
Hány szavazó hiányzik az ellenzéknek? január 30.
Feladatok: Algoritmusok Pszeudokódban
Készítette: Horváth Zoltán (2012)
Kvantitatív Módszerek
Mennyiségi sorelemzés
1 Szóródás Példák. 2 Szóródás munkatábla Árak nagysága (eЄ) xixi fifi didi
Makrogazdasági folyamatok és versenyképesség Csillag István Budapest, március 4.
Többváltozós adatelemzés
Alapsokaság (populáció)
Diszkrét változók vizsgálata
A méréshatárok kiterjesztése Méréshatár váltás
Bontsd fel a zárójeleket, vonj össze, majd helyettesíts be!
IV. Terjeszkedés 2..
Közösségi Önsegítő Rendszer (KÖR) mint jó megoldás teleházak számára.
Paleobiológiai módszerek és modellek 4. hét
Ciklonok, anticiklonok. Az általános légkörzés
Comenius Logo (teknőc).
Készítette: Horváth Viktória
A kombinációs táblák (sztochasztikus kapcsolatok) elemzése
Táblázatkezelés KÉPLETEK.
Sarki róka Hossz: 80–110 cm Testsúly: 5,5–9,5 kg.
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Regresszió-számítás március 30. Dr. Varga Beatrix egyetemi.
Üdvözöljük GWIBIZ WORLDWIDE Üzleti Tájékoztatón. Legdinamikusabban fejlődő üzletek a világon! GWIBIZ WORLDWIDE Trendágazat Internet + vásárlás.
A számítógépes elemzés alapjai
A számítógépes elemzés alapjai
Adatelemzési gyakorlatok
Sztochasztikus kapcsolatok I. Asszociáció
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Előadás másolata:

ASSZOCIÁCIÓS MÉRŐSZÁMOK Babbie, E.: A társadalomtudományi kutatás gyakorlata. Balassi Kiadó 1995. 17. Fejezet 494-498. oldal

Khi-négyzet--- van-e kapcsolat az alapsokaságban? Asszociációs mérőszámok--- milyen erős a kapcsolat?

Az asszociációs mérőszámok fajtái

Khi négyzeten alapuló asszociációs mérőszám: Cramer’s V Fiatal Középko-rú Idős Total Komolyan fon-tolgatja, hogy elköltözik 150 70 30 250 Bizonytalan 100 50 200 350 Biztosan nem akar elköltözni 400 450 270 280 1000

Függetlenségi tábla (fe-k) Fiatal Középko-rú Idős Total Komolyan fon-tolgatja, hogy elköltözik 112,5 67,5 70 250 Bizonytalan 157,5 94,5 98 350 Biztosan nem akar elköltözni 180 108 112 400 450 270 280 1000

A khi-négyzet elemszám-érzékeny!!! (150-112,5)2/112,5 + (100-157,5)2/157,5+ +….……..=236,4 Szignifikáns a kapcsolat??? A khi-négyzet (df=4) = 9,488

A Cramer-féle V (asszociációs mérőszám (a kapcsolat erősségét méri) Ahol „k” a sorok és az oszlopok száma közül a kisebbel egyenlő.

Nem khi-négyzeten alapuló mérőszámok Lambda: ha a változók nominális mérési szintűek Gamma: ha a változók ordinális mérési szintűek

A lamda asszociációs mérőszám (hiba csökkentés elve) Bor Sör Üdítő Total Fiatal 100 200 300 600 Idős 150 50 400 250 350 1000

A lamda (2.)ha az italra becslünk Összes hiba: 600 Csökkentett hiba:(300+200)=500 Lamda=hibacsökkenés/összes hiba Lambda= (600-500)/600=100/600=0,17

Lamda kiszámítása, ha a kort becsüljük Összes hiba: 400 Csökkentett hiba:(100+200+50)=350 Lamda=hibacsökkenés/összes hiba Lambda= (400-350)/400=50/400=0,13

A gamma (ordinális változók) MARAD ESETLEG költözne BIZTOSAN menne Fiatal 100 200 Középkorú 250 50 Idős 150 40 10 I. 1. 2. II. A. 4. a. 3. B.

A kapcsolat iránya: az idősebbek mobilabbak „Egyező párok”: hol vannak A kapcsolat iránya: az idősebbek mobilabbak „Egyező párok”: hol vannak? Hány darab egyező pár van? Csak az a cella jöhet szóba, amelyiknél van idősebb és mobilabb (Bal felső sarokból indulva, világoskékek) 1.100 fiatal maradó és 100 középkorú „esetleg” 100 x 100= 10000 darab pár 2.100 fiatal maradó és 50 középkorú „biztosan” 100 x 50= 5000 darab pár 3.100 fiatal maradó és 40 idős „esetleg”:4000 darab 4.100 fiatal maradó és 10 idős „biztosan”:1000 darab

Hány darab egyező pár van? (folytatás) (sötétkékek) I.100 fiatal „esetleg” 50 középkorú „biztosan” : 100 x 50= 5000 darab pár II.100 fiatal „esetleg 10 idős „biztosan” 100 x 50= 5000 darab pár (pirosak) A. 250 középkorú maradó és 40 idős „esetleg” : 10000 pár B. 250 középkorú maradó és 10 idős „biztosan” : 2500 pár (zöldek) 100 középkorú, „esetleg” és 10 idős, „biztosan” 1000 pár Összes egyező pár: 10000+5000+4000+1000+5000+5000+10000+2500+1000=43500

ELLENTÉTES PÁROK 100 200 250 50 150 40 10 MARAD ESETLEG költözne BIZTOSAN költözne FIATAL 100 200 Középkorú 250 50 IDŐS 150 40 10 I. 2 1. II. A B a 4 3

Ellentétes párok: 200 x (100+250+40+150) + +100 x (250+150) + 50 x (40+150) + +100 x150 =172500 gamma=

Mit jelent a negatív előjel? Gamma= (43500 – 172500)/(43500+172500) Gamma= - 1290000/216000= -0,597 Mit jelent a negatív előjel?