Kezelések által okozott eltérések értékelése Szórások elemzése Variancia analízis ZH március 17-18. ZH tematika: március 10-11.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Közvetlen költségek elemzése
Advertisements


„Esélyteremtés és értékalakulás” Konferencia Megyeháza Kaposvár, 2009
Dixon Próbadb.Valószínűségi szint (p%) n10%5%1%7.3?4321 7? ,890,940,99pH7,07,27,3 4 0,68 0,770,89n=4 r 10 = (7,3-7,3)/(7,3-7,0) = 0 r 10 =(x 1 -x.
A társadalmi tényezők hatása a tanulásra
Az időjárás és éghajlat
Kvantitatív Módszerek
Erőállóképesség mérése Találjanak teszteket az irodalomban
MATEMATIKA Év eleji felmérés 3. évfolyam
Humánkineziológia szak
Pályakezdők munkával való elégedettsége Kiss Paszkál ELTE PPK Társadalom- és Neveléspszichológiai Tasznék.
Az új történelem érettségiről és eredményeiről augusztus Kaposi József.
Utófeszített vasbeton lemez statikai számítása Részletes számítás
A tételek eljuttatása az iskolákba
Alhálózat számítás Osztályok Kezdő Kezdete Vége Alapértelmezett CIDR bitek alhálózati maszk megfelelője A /8 B
Európa népessége (egyéb elemek). A., Népsűrűség I. Meghatározó tényezők 1. természeti környezet a., domborzat b., éghajlat 2. gazdasági tényezők II.
VÁLOGATÁS ISKOLÁNK ÉLETÉBŐL KÉPEKBEN.
Védőgázas hegesztések
1. IS2PRI2 02/96 B.Könyv SIKER A KÖNYVELÉSHEZ. 2. IS2PRI2 02/96 Mi a B.Könyv KönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDevizaKönyvelésMérlegEredményAdóAnalitikaForintDeviza.
Kutyafajták Retrieverek Készítette: Bak Barna József
Szerkezeti elemek teherbírásvizsgálata összetett terhelés esetén:
6. Előadás Merevítő rendszerek típusok, szerepük a tervezésben
Darupályák tervezésének alapjai
Az építőipar fejlődése és válsága Dél-Dunántúlon.
Sárgarépa piaca hasonlóságelemzéssel Gazdaság- és Társadalomtudományi kar Gazdasági és vidékfejlesztési agrármérnök I. évfolyam Fekete AlexanderKozma Richárd.
Burgonya termés t/ha NPK kg/ha ism 1 ism 2 ism 3 ism 4 átlag 014,316,41916,516, ,727,326,125, ,528,427,128, ,729,127,532,429, ,52926,828,826,8.
100-as szög méreteinek gyakorisága (n = 100) db mm.
Kis szórás Nagy szórás Kis szórás Nagy szórás
3 tényezős varianciaanalízis ismétlés nélkül Ólom szennyezés öntözött és nem öntözött talajokon a Nilüfer völgyében Pb mg/kg Profile 1nemönt.öntözött Ap.
Az összefüggés szemléltetése a., Az összes adat megjelenítése oszlopdiagram segítségével b., Az átlagok megjelenítése oszlopdiagram segítségével (SzD!)
POLYCYSTÁS OVÁRIUM SZINDROMÁS CSALÁD
DRAGON BALL GT dbzgtlink féle változat! Illesztett, ráégetett, sárga felirattal! Japan és Angol Navigáláshoz használd a bal oldali léptető elemeket ! Verzio.
Fekete László Született: Csillagjegye: Vízöntő
Híres magyar nők.
szakmérnök hallgatók számára
Egytényezős variancia-analízis
A évi demográfiai adatok értékelése
Közvetett költségek elemzése
Logikai szita Pomothy Judit 9. B.
Logikai szita Izsó Tímea 9.B.
A szemcsehatárok tulajdonságainak tudatos módosítása Szabó Péter János BME Anyagtudomány és Technológia Tanszék Anyagvizsgálat a gyakorlatban (AGY 4) 2008.
A szemcsehatárok tulajdonságainak tudatos módosítása
LENDÜLETBEN AZ ORSZÁG A Magyar Köztársaság kormánya.
A 2012-es év eseményei. 1, Olvasás népszerűsítő program Alsomocsolád 2012-ben hét alkalommal tartottak könyvklubot, alkalmanként fő részvételével.
Standardizálás Példák.
7. Házi feladat megoldása
RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2007 Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények.
Érettségi jelentkezések és érettségi eredmények 2008 Tanévnyitó értekezlet Érettségi jelentkezések - érettségi eredmények augusztus 29.
Bontsd fel a zárójeleket, vonj össze, majd helyettesíts be!
Ki az aki meg van elégedve az anyagi helyzetével? Ki az aki nincs megelégedve az anyagi helyzetével? Ki az aki szeretne az anyagi helyzetén változtatni?
Kutatási eredmények és fehér foltok a migránsok munkaerő-piaci beilleszkedésének kutatásában Kováts András MTAKI.
Csurik Magda Országos Tisztifőorvosi Hivatal
A klinikai transzfúziós tevékenység Ápolás szakmai ellenőrzése
MENETREND HASZNÁLATÁNAK GYAKORLÁSA Feladat: autóbusz, villamos, trolibusz, fogaskerekű, HÉV menetrend gyakorlása El szeretnénk jutni a Selyemrét megállóból.
Tanulói utánkövetés 2009/2010. A 2009/2010-es tanévben iskolánkban 210 tanuló végzett. 77 fő a szakközépiskola valamelyik tagozatán 133 fő szakmát szerzett.
QualcoDuna interkalibráció Talaj- és levegövizsgálati körmérések évi értékelése (2007.) Dr. Biliczkiné Gaál Piroska VITUKI Kht. Minőségbiztosítási és Ellenőrzési.
gyakorlat Párolgásszámítás Meyer eljárásával
TÁRSADALOMSTATISZTIKA Sztochasztikus kapcsolatok II.
1. Melyik jármű haladhat tovább elsőként az ábrán látható forgalmi helyzetben? a) A "V" jelű villamos. b) Az "M" jelű munkagép. c) Az "R" jelű rendőrségi.
Érettségi eredmények Vizsgázók száma: 114 fő Rendes vizsga: 82 fő Előrehozott vizsga: 32 fő (30+2) Összes értékelt tantárgyi vizsga: 495 Összes.
GAZDASÁGI ADOTTSÁGOK ÉS FEJLŐDÉSI IRÁNYOK A délkelet-európai országok Novák Tamás MTA – VKI május 16.
Kvantitatív módszerek
Kezelések által okozott eltérések értékelése Szórások elemzése Variancia analízis ZH március ZH tematika: óra végén.
2011/2012 tanév félévi statisztikai adatai. Hiányzások, mulasztások a tanév során (az első 20) Osztály Egy főre eső igazolt órák száma Egy főre eső.
> aspnet_regiis -i 8 9 TIPP: Az „Alap” telepítés gyors, nem kérdez, de később korlátozhat.
Kiugró adatok szűrése Dixon Próba db. Valószínűségi szint (p%) n 10%
A KÖVETKEZŐKBEN SZÁMOZOTT KÉRDÉSEKET VAGY KÉPEKET LÁT SZÁMOZOTT KÉPLETEKKEL. ÍRJA A SZÁMOZOTT KÉRDÉSRE ADOTT VÁLASZT, VAGY A SZÁMOZOTT KÉPLET NEVÉT A VÁLASZÍV.
1 Az igazság ideát van? Montskó Éva, mtv. 2 Célcsoport Az alábbi célcsoportokra vonatkozóan mutatjuk be az adatokat: 4-12 évesek,1.
A kísérletek megtervezése? Hogy választ kapjunk a kérdésünkre. A kísérletek elrendezése Cél: -újabb szórástényező megmagyarázása -Szisztematikus hibából.
Előadás másolata:

Kezelések által okozott eltérések értékelése Szórások elemzése Variancia analízis ZH március ZH tematika: március

Víztisztítás vörosiszappal Arzén vizben  g/l Határérték:  g/l ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. Eredeti As ,01,58 átlagszórás ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. Csökk. As ,41,52 átlagszórás Hatásos volt-e tisztítás?

Víztisztítás vörösiszappal Arzén vizben  g/l Határérték:  g/l Inverz_t(5%): 2,78 ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. Eredeti As ,617,4 Konf.int 5% ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. Csökk. As ,211,6 Konf.int 5% Hatásos volt-e tisztítás?

Víztisztítás vörösiszappal Arzén vizben  g/l Határérték:  g/l Inverz_t(5%): 2,78 ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. átlag Eredeti As ,015,0 Konf.int 5% ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. átlag Csökk. As ,59,3 Konf.int 5% Hatásos volt-e tisztítás?

Inverz_t(5%): 2,78 n=5FG=4 Két kezelésben összesenn=10FG=9 Konfidencia intervallum csökkentése – Inverz_t csökkentése A két kezelés együttes számításba-vétele: - kétféle szórás- ismétlések szórása - átlagok szórása módszer az elkülönítésére Variancia analízis - a különböző kezelésekben az ismétlése szórása ne térjenek el egymástól (F-próba)

Víztisztítás vörosiszappal Arzén vizben  g/l Határérték:  g/l ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. Eredeti As ,01,58 átlagszórás ism 1.ism 2.ism 3.ism 4.ism 5. Csökk. As ,41,52 átlagszórás F-arány=s 1 2 /s 2 2 =1,58 2 /1,52 2 =2.50/2,31=1,08 Inverz.F(10%;4;4)=4,11

SQ

Összefüggések

Burgonya termés t/ha NPK kg/ha ism 1 ism 2 ism 3 ism 4 átlag 014,316,41916,516, ,727,326,125, ,528,427,128, ,729,127,532,429, ,52926,828,826,8

Burgonya termés t/ha konfidencia intervallum NPK kg/ha átlagÁtl.szóralsófelső 016,60,9613,519, ,70,7523,328, ,50,5926,630, ,71,0226,432, ,81,5122,031,6

Burgonya termés t/ha NPK kg/ha átlagÁtl.szór 016,60, ,70, ,50, ,71, ,81,51 Függ-e a kezeléstől a szórás? Van-e különbség a szórások között? F-próbaF-arány = 1,51 2 / 0,59 2 = 6,48 INVERZ.F(5%,3,3) = 9,28

NPK kg/ha ism 1 ism 2 ism 3 ism 4 átlag 014,316,41916,516, ,727,326,125, ,528,427,128, ,729,127,532,429, ,52926,828,826,8 Ha nem térnek el a szórások kezelhetjük együtt a 20 adat szórását, de szét kell választanunk a kezeléssel előidézett és a véletlen szórást Ezekből adódik össze a 20 adat szórása Szórások szétválasztása, elemzése -> variancia analízis

ism 1 ism 2 ism 3 ism 4VátlVátl-M 14,316,41916,516,55-8,89 23,727,326,125,725,700, ,528,427,128,503,06 29,729,127,532,429,684,24 22,52926,828,826,781,34 Főátlag M=25,44 Bontsuk fel az adatokat a főátlagra (M) és - kezelés hatására létrejött eltérésre (Vátl-M) - véletlen eltérésre (e) x = M + (Vátl-M) + e

Kezelés hatásVéletlen hatás x = M + Vátl-M + e kezelés 114,325,44-8,89-2,25 16,425,44-8,89-0, ,44-8,892,45 16,525,44-8,89-0,05 kezelés 223,725,440, ,325,440,261,6 26,125,440,260,4 25,725,440,260 kezelés 33025,443,061,5 28,525,443,060 28,425,443,06-0,1 27,125,443,06-1,4

Kezelés hatás Véletlen hatás x = M + Vátl-M + e kezelés 429,725,444,2350,025 29,125,444,235-0,575 27,525,444,235-2,175 32,425,444,2352,725 kezelés 522,525,441,335-4, ,441,3352,225 26,825,441,3350,025 28,825,441,3352,025 Négyzetösszegek:13438, ,87432,7261,85 folytatás

ellenörző összeg Négyzetösszegek :13438, ,87432,7261, ,44 szum x 2 = r*v*M 2 +Kezelés SQ +Hiba SQ Kezelés hatás Véletlen hatás x = M + Vátl-M + e SQ=szum x 2 -n*xátlag 2 n= 20 = r*v Összes SQ=szum x 2 - r*v*M 2 =Kezelés SQ +Hiba SQ Összes SQ=494,568 Összes SQ = Kezelés SQ + Hiba SQ Kezelésszám: v = 5 Ismétlésszám: r = 4

Varianciatáblázat Tényezö SQ FG MQF-arány SzD(5%) összes494,56819 kezelés432, ,1826,243,06 hiba61,845154,12 Szórások összehasonlítása - F-próba Nagyobb-e a kezelés által okozott szórás, mint a véletlen szórás? Szórásnégyzetek hányadosa: F-arány = Kezelés MQ / Hiba MQ F-arány = 108,18 / 4,12 = 26,24 INVERZ.F(0,1%,4,15) = 8,25 Legalább 0,1%-os hibavalószínűséggel állítható – van kezeléshatás

Varianciatáblázat Tényezö SQ FG MQF-arány SzD(5%) összes494,56819 kezelés432, ,1826,243,06 hiba61,845154,12 Kezelésátlagok összehasonlítása – SzD (szignifikáns SzD(5%)=t(5%)*gyök(2*HMQ/r) inverz.t(p%,HFG) differencia) SzD(5%)=2,13*gyök(2*4,12/4) = 3, 06 NPK kg/ha SzD(5%) átlag16,625,728,529,726,83,06 A kontroll kezelés hatása 5% hibavalószínűséggel kisebb, mint a többi. Ezen túl a 450 kg/ha NPK kezelés hatására 5% hibavalószínűséggel igazolható módon több termés lesz mint 150 kg/ha kezelés hatására

NPK kg/ha SzD(5%) átlag16,625,728,529,726,83,06 0,09,212,013,110,2 0,02,84,01,1 0,01,2-1,7 0,0-2,9 Kezelésátlagok összehasonlítása – SzD (szignifikáns SzD(5%)=t(5%)*gyök(2*HMQ/r) inverz.t(p%,HFG) differencia) inverz.t(5%,15) = 2,13 inverz.t(10%,15) = 1,75 SzD(10%) = inverz.t(10%,15) * SzD(5%) / inverz.t(5%,15) = 1,75*3,06/2,13 = = 2,51 A 300 kg/ha NPK 10% hibavalószínűséggel igazolhatóan több termést eredményezett, mint a 150 kg/ha (tendencia) 600 kg/ha NPK terméscsökkenést eredményezett (p=10%)