TYTILM1 Tilastolliset menetelmät

Slides:



Advertisements
Samankaltaiset esitykset
TUME II / Tilastollinen osuus
Advertisements

Konfirmatorinen faktorianalyysi
Tilastollista päättelyä
Psykologisen mittarin rakenteen tilastollinen analysointi
Tietokannan hallintajärjestelmät. 6/29/20142 Tekijäryhmä •Timo Hakala •Joonas Jokinen •Jussi Koskela •Santeri Lehtonen.
Peruskysymys: onko asteikko luonteeltaan luokitteleva vai jatkuva?
RYHMIEN VERTAILU Jouko Miettunen
KAHDEN RYHMÄN VERTAILU
Luento 2: Tilastollisen tutkimuksen peruskäsitteet ja menetelmät
Finna tiedonhankinnassa : case LAMK
TUME II / Tilastollinen osuus
TUME II / Tilastollinen osuus
Hypoteesin testeistä Testin valinta perustuu aina tutkimusongelmaan ja kuvailuun (joka perustuu mitta-asteikoihin) Testaus ei koskaan ole itsenäinen, vaan.
Käyttäytymistieteiden laitos
Kasvatustieteellisen tutkimuksen perusteet
TYÖPAIKALLA OPPIMINEN YRITYKSISSÄ Yrityksessä on ollut viimeisen vuoden aikana työpaikalla oppija tai oppijoita Lähde: PK-yritysbarometri,
Vain demonstraatio- käyttöön © Menetelmäopetuksen tietovaranto 1 / 8 Ristiintaulukointi Ristiintaulukointia käytetään tutkittaessa kahden luokittelu- tai.
TUME II / Tilastollinen osuus Tilastollinen riippuvuus
Sairaaloiden tuottavuus 2012 Pirjo Häkkinen Sairaaloiden tuottavuus 2012 – Tilastoraportti 2/2014.
Mentelmätarjotin - monimuuttujamenetelmät
Tarvasjoen kunta – liitoskumppaneiden painelaskelmat HT Eero Laesterä
Tilastollisia menetelmiä
TUME II / Tilastollinen osuus
Käyttäytymistieteiden laitos
Luento 3: Varianssianalyysi
HY/SVY – Kvantitatiivinen metodologia verkossa – Rakenneyhtälöt – Reijo Byman 1/17 INDEX Kvantitatiivinen metodologia verkossa Rakenneyhtälöt Reijo Byman.
Kvantitatiiviset menetelmät
SATTUMAN ONGELMA TUTKIMUKSESSA 1 x: tenttiin valmistautumiseen käytetty aika (tunteja) Perusjoukko μ = 39,87.
Muuttujien riippuvuus
lineaarinen regressio
tilastollisen tutkimuksen vaiheet
Ea 3. 2 Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät (täyd
Vaihteluväli ja keskipoikkeama
Tilastollinen testaus Χ 2 -testi nelikentässä kaikkein yksinkertaisin lähtökohta tilastolliselle testille Esim. materiaalin (rauta tai pronssi) ja korun.
Korrelaatio Kertoo kahden muuttujan välisestä lineaarisesta yhteydestä eli kuinka hyvin toisen muuttujan avulla voidaan ennustaa toisen muuttujan vaihtelua.
Standardointi tekee eri asteikollisista muuttujista vertailukelpoisia
TUME II / TILASTOLLINEN OSUUS DATAN LAATU SEPPO RÄSÄNEN SAVONIA-AMK TERVEYSALA KUOPIO KEVÄT TYTUT21.
Psykiatrinen erikoissairaanhoito 2012 Sami Fredriksson & Simo Pelanteri Psykiatrinen erikoissairaanhoito 2012 – Tilastoraportti 5/20141.
Tuula Kuoppala ja Salla Säkkinen
Piste- ja väliestimointi:
Tilastollinen testaus Mann-Whitneyn –testiä voidaan käyttää hyvin pienille n 2 ≤ 8 keskikokoisille 9 ≤ n 2 ≤ 20 suurille n 2 ≥ 20 otoksille –voidaan käyttää.
TILASTOTIEDE ARKEOLOGIASSA Har 230h
Mihin on tultu?. Tutkimusprosessi (MOTV , muokattu De Vaus 1994, 21 pohjalta): Teoria Hypoteesit Empiiriset mittarit Aineiston kerääminen Aineiston.
UNIVERSITY OF TURKU FAKTORIANALYYSI. U NIVERSITY OF TURKU FAKTORIANALYYSIN PERIAATE Etsitään muuttujajoukosta keskenään korre- loivien muuttujien kokonaisuuksia.
1 Kvantitatiiviset menetelmät Pienryhmäkokoontumisissa tarvitaan EK03- aineiston haastattelulomake. Sen voi tulostaa verkosta. Linkki löytyy kurssin kotisivulta:
1 Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina klo Porthanian salissa PIV Uusintamahdollisuus rästitentissä ma 15– 17.
YFIA202 Kvantitatiiviset menetelmät, luento YTT Pertti Jokivuori Syksy luento (Ti )
UNIVERSITY OF TURKU LOGISTINEN REGRESSIOANALYYSI.
1 Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina klo Porthanian salissa PIV Uusintamahdollisuus rästitentissä ma 15– 17.
YFIA202 Kvantitatiiviset menetelmät, luento YTT Pertti Jokivuori Syksy luento (Ti )
UNIVERSITY OF TURKU MONIMUUTTUJAMENETELMÄT SOSIAALITYÖN TUTKIMUKSESSA Leena Koivusilta Turun yliopisto, Sosiaalipolitiikan laitos.
Määrällinen tutkimus.
YFIA200 Kvantitatiiviset menetelmät, luento
YFIA202 Kvantitatiiviset menetelmät, luento
YFIA202 Kvantitatiiviset menetelmät, luento
VARIANSSIANALYYSI.
Monimuuttinimuuttuja-analyyseista
VaR-mallien toimivuuden testaus historian avulla (backtesting)
Havaintoaineiston kuvailusta
YFIA202 Kvantitatiiviset menetelmät, luento
Kritiikin alkulähteillä
YFIA202 Kvantitatiiviset menetelmät, luento
YFIA200 Kvantitatiiviset menetelmät, luento
Parametriset ja Ei-parametriset testit
Tilastolliset tunnusluvut
Riippuvuustarkastelut
Korrelaatio- ja regressioanalyysi
Luento V. Typologia ja tilastotiede
Tilastolliset testit KHI.
Luento V. Typologia ja tilastotiede
Esityksen transkriptio:

TYTILM1 Tilastolliset menetelmät MUITA TESTEJÄ JA NIIDEN MERKITYKSIÄ EXCEL-FUNKTIOITA Seppo Räsänen Savonia-amk Terveysala Kuopio Syksy 2005 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Ryhmien vertailu Esim. ”Onko tilastollisessa mielessä eri ryhmien keskiarvoilla eroa?” Ryhmien vertailussa verrataan ryhmää johonkin toiseen ryhmään, esim. verrokkiryhmään tai vaikkapa ennen testiä ja testin jälkeen ryhmään Hypoteesit: H0: ryhmillä ei ole eroja tilastollisessa mielessä H1: ryhmillä on eroja tilastollisessa mielessä Testaamismenetelmiä ovat: ANOVA (varianssianalyysi) T-testi Mann-Whitneyn U-testi 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä ANOVA Vertaa ryhmien välisten keskiarvojen eroja (vaihtelun arvioinnissa käytetään variansseja, keskihajontojen neliötä) Selittää, vaikuttaako koemuuttuja (selittävä muuttuja) selitettävän muuttujan käyttäytymisen eron Selittävä muuttuja jaetaan ryhmiin Edellytykset: Muuttujan arvot ovat normaalisti jakautuneita (tai lähes normaalisti) Otokset riippumattomia ja satunnaisia Muuttujien varianssit (tai keskihajonnat) ovat yhtä suuria (tai lähes) eri ryhmissä !!!! Vertailussa selitettävien muuttujien tulee olla Scale-asteikollinen (keskiarvon laskenta) ja selittävän muuttujan Nominal- tai Ordinal-asteikollinen (muodostettava ryhmiä) Yksisuuntaisessa varianssianalyysissä (one-way analysis of variance) vertaillaan yhden selittävän muuttujan suhteen Muita varianssianalyysejä ovat: kaksisuuntainen varianssianalyysi (vertailua tehdään kahden selittävän muuttujan suhteen), kovarianssianalyysi (yksi tai useampi selittävä muuttuja ja ne ovat scale-asteikkoa) ja monen muuttujan varianssianalyysi (vertaillaan useamman selittävän muuttujan suhteen) 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä ANOVA Vertailu tehdään p-arvon (sig-arvo) avulla, jos p-arvo on alle 0,05, niin silloin hylätään nollahypoteesi (=ryhmien välillä ei ole tilastollisessa mielessä eroa) Analyse/Comrare Means/One-Way ANOVA Esimerkki ratsastuskoulusta… onko sukupuolella eroa rat.koulun aloitusikään? Levenen testin hypoteesit: H0: variansseilla ei ole tilastollista eroa H1: variansseilla on tilastollista ero 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä T-Testi Vertaa ryhmien välisten keskiarvojen eroja (vaihtelun arvioinnissa keskiarvon keskivirhettä) Yksisuuntaisessa testissä verrataan onko yleensäkään kahdella ryhmällä eroja, kaksisuuntaisessa testataan myös eron lisäksi, että mihin suuntaan ero on Edellytykset: Satunnainen ja riippumaton otos Vertailussa selitettävien muuttujien tulee olla Scale-asteikollinen (keskiarvon laskenta) ja selittävän muuttujan Nominal- tai Ordinal-asteikollinen (muodostettava ryhmiä) Muuttujan arvot ovat normaalisti jakautuneita (tai lähes normaalisti) Testissä vertaillaan ensin Levenen varianssi, josta päätellään Sig-arvon avulla, kumpaa hypoteesia luetaan Toisena päättelynä tehdään p-arvon perusteella, onko ryhmillä eroa 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä T-Testi Analyse/Comrare Means/Independent-Samples T Test.. Esimerkki ratsastuskoulusta… onko sukupuolella eroa rat.koulun aloitusikään? 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Mann-Whitneyn U-testi Vertaa ryhmien välisten keskiarvojen eroja (perustuu havaintoarvojen järjestyslukuun  muuttuja voi olla ORDINAL-asteikollinen) Testaa kahden mediaanin eron tilastollista merkitsevyyttä Tehokas testi, voi käyttää vaikkapa t-testin tilalla Edellytykset: Satunnaiset otokset Mitattava muuttuja vähintään ordinal-asteikollinen Perusjoukon jakaumat keskenään samanlaisia Päättely tehdään jälleen kerran p-arvon perusteella 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Analyze/Nonpara-metric Tests/ 2 Independent Samples… Onko sukupuolella merkitystä yleisarvosanaan? 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Reliabiliteetin määritys Cronbachin Alfa -kerroin (mittaa ennen kaikkea mittarin yhtenäisyyttä) Arvot välillä 0...1 (yli 0,6 kertoo hyvästä reliabilisuudesta) Testauksessa määritetään ne muuttujat, jotka heikentävät testiä Heikentävät muuttujat poistetaan jatkotarkasteluista Reliabiliteettianalyysissä on tarkasteltavat muuttujat  analyysituloksesta luetaan korrelaatiot sekä Alpha-arvot Korrelaatio kertoo, miten selittävä ko. muuttuja on Alpha-arvo kertoo, millainen on selittävyys, jos muuttuja jätetään pois  kyseisen muuttuja Alpha-arvoa verrataan koko aineiston Alpha-arvoon. Voidaan käyttää myös summamuuttujien testaamiseen (summamuuttujat voidaan valita faktorianalyysin avulla) 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Reliabiliteetin määritys Analyze/Scale/Relia-bility Analysis Mittaavatko ratsastuskoulun Opetustunnit …. Arvosana samaa asiaa? 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Riippuvuustestit Testaa, että onko muuttujilla keskinäistä riippuvuutta Selvittää kahden muuttujan riippumattomuuden, muttei laatua (syy – seuraus) Luokitteluasteikolle Χ2-testi (khii toiseen testi), testaa nominal-asteikon riippuvuuden Järjestysasteikon muuttujille Speamanin korrelaatio Välimatka-asteikon muuttujalle Pearsonin korrelaatio Käsitelty aiemmilla luennoilla!! 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Ryhmittely Ryhmittelyn avulla selvitetään, mitkä muuttujat muodostavat piilorakenteita Ryhmittely tehdään faktorianalyysin avulla Faktori on uusi muuttuja, johon yksittäiset muuttujat latautuvat Latautumista kuvaa korrelaatioarvot Kun faktori saadaan selville, katsotaan muuttujien sisällön perusteella, onko piilorakenne järkevä Faktorianalyysillä saadaan siis selville latentit (piilo) muuttujat Faktorianalyysissä saatuja latentteja muuttujia voidaan käyttää hyväksi vaikkapa summamuuttujissa, jotka mittaavat samaa asiaa Summamuuttujien korrelaatioiden avulla voidaan selvittää, onko latenteilla muuttujilla riippuvuuksia 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Normaalijakauman testaaminen Vinous + diagrammi, huipukkuus Histogrammi, jossa normaalijakauman käyrä -2 ≤ Vinous / keskivirhe ≤ 2  jakauma symmetrinen Kolmogorov-Smirnov:n testi mittaa muuttujan normaalisti jakautumista Pienellä otoskoolla konservatiivinen  ei hylkää helposti H0:aa Tulkinta tehdään p-arvon perusteella - H0: Jakauma ei poikkea normaalista - H1: Jakauma poikkeaa normaalista Analyze/Nonparametric Tests / 1 Sample K-S 5.4.2017

Muita testejä ja merkityksiä Muutamia tarpeellisia Excel-funktioita (kts. käyttö ohjeista) Lukumäärä  =laske(), =laske.jos() Pienin  =min() Suurin  =maks() Keskiarvo  =keskiarvo() Korrelaatio  =korrelaatio() Varianssi  =varp(), var() Vaihteluväli  =maks()-min() Kvartiili  =neljännes() Vinous  =jakauman.vinous() Huipukkuus  =kurt() Keskihajonta  =keskihajonta(), keskihajontap() Moodi  =moodi() Mediaani  =mediaani() Normaalijakauma  =norm.jakauma() T-testi  =ttesti() Lineaarinen regressio  =linregr() Luottamusväli  =luottamusväli() Jne… Apuohjelmissa on Analyysityökalut, joilla voi tehdä tilastollista päättelyä Tietojen analysointi –toiminnon avulla Diagrammit ovat Excelissä helposti toteutettavissa ja ne ovat laajat Omien kaavojen avulla voi laskea lisää eri tilastollisia arvoja 5.4.2017