Download
kahe ldkogumi keskv rtuse v rdlemine n.
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE PowerPoint Presentation
Download Presentation
KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE

KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE

344 Vues Download Presentation
Télécharger la présentation

KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE Olulisustesti põhiidee t-test z-test

  2. statistika

  3. Olulisustestid Üldine skeem • Eeltöö (I): Kirjeldava statistika meetodite rakendamine. Valimis esineva erinevuse/seose väljaselgitamine. • Eeltöö (II): Kas olemasolevat erinevust/seost saab üldistada? • Õige olulisustesti valik. • Valitud olulisustesti eelduste kontroll • Hüpoteeside püstitamine, olulisusnivoo α (0,01; 0,05) valik. • Arvutused. • Otsus tulemuse kohta. • p>α Ho (valimi parameetrite vahel esinevat erinevust/seost ei üldista) • p≤α H1 (valimi parameetrite vahel esinevat erinevust/seos saab üldistada) • Järelduse sõnastamine.

  4. Kahe üldkogumi keskväärtuse võrdlemine • Kas naised õpivad keskmiselt paremini kui mehed? • Kas meeste tulemused spordis on keskmiselt paremad kui naistel? • Kas erakoolide riigieksamite tulemused on keskmiselt paremad kui tavakoolides? • Kas Eesti elanikud on oma eluga keskmiselt rohkem rahul kui 5 aastat tagasi? • Kas üksikud naised teevad kodutöid keskmiselt rohkem kui abielunaised? • Kas linnaelanikud kulutavad meelelahutusele keskmiselt rohkem kui maaelanikud? • Kas pojad on keskmiselt pikemad kui isad? • …

  5. eeltöö • Eeltöö (I): Kirjeldava statistika meetodite rakendamine. Valimis esineva erinevuse/seose väljaselgitamine. • Eeltöö (II): Kas olemasolevat erinevust/seost saab üldistada? • Eeldame, et ... • 1. valim on tõenäosuslik (juhuvalim) e. valim esindab üldkogumit ja on piisavalt arvukas • 2. tunnus, mida uurime on arvtunnus või intervalltunnus(saab arvutada keskväärtust, standardhälvet)

  6. IDEE • On 2 valimit/vastajate gruppi • Arvutame valimite keskväärtused • Reeglina mittevõrdsed- üks suurem kui teine • Tulemusena saame teha järelduse VAADELDUD OBJEKTIDE (valimi) kohta • AGA, kuidas käitub üldkogum? KAS ME SAAME SAADUD (valimite keskmiste vahel olevat) ERINEVUST ÜLDISTADA????

  7. Olulisusnivoo, Hoja H1 • Ho – neutraalne olukord • H1 – üldkuju “üldkogumite keskmised ei ole võrdsed” • Hallide ja valgete hiirte keskmised sabapikkused on võrdsed • 5 aastased tüdrukud omandavad uut materjali kiiremini kui poisid. • Vallaliste ja abielus inimeste keskmistel sissetulekutel ei ole vahet • Olulisusnivoo - mitmel juhul sajast võib meie järeldus olla vale • Tavaliselt valitakse 1% või 5% - eksimispiir • Kas olulisusnivoo võib olla ka suurem? • Millal me lepime ka suurema olulisusnivooga? • Olulisusnivoo valid SINA ise. • Kuidas on omavahel seotud usaldusnivoo ja olulisusnivoo? • usaldusnivoo – kui täpse järelduse me tegime! (95%-lise tõenäosusega) • Olulisusnivoo=100%-usaldusnivoo

  8. JÄRELDUS vol.1 Kirjalik meetod (z-test)

  9. JÄRELDUS vol.2 T-jaotuse täiendkvantiilide abil

  10. JÄRELDUS vol.3 Olulisustõenäosuse abil • OLULISUSTÕENÄOSUS • Näitab, kui suur on tõenäosus saada nii suurt erinevust valimi keskmiste vahel juhuslikult kui üldkogumite keskväärtused ei erine. • e. kui suur on tõenäosus saada selliste valimite korral (tudengite andmed, mida kasutasime) erinevust keskmiste vahel juhuslikult. • Olulisustõenäosus on vähim olulisusnivoo, mille korral me oma valimi põhjal saame veel vastu võtta sisuka hüpoteesi. • Kui α>p, tuleb lugeda tõestatuks sisukas hüpotees; kui α≤p, tuleb jääda nullhüpoteesi juurde.

  11. MEIE näites ol. tõen = 0% • Järelikult 0-l juhul sajast saame me erinevuse keskmiste vahel juhuslikult • Mõtle, mitmel juhul sajast erinevus siis oluline on? • Kui vastasid, et 100- l juhul sajast – siis oli sul õigus! • Kui aga 100% sajast on selline erinevus olemas ka üldkogumis – siis me võime tõestada H1 e. erinevuse olemasolu. • Tuleta meelde, et me tegime oma järelduse alati mingi eksimisvõimalusega (ol,nivoo) 5% • Viiel juhul sajast võis meie järeldus olla vale / praegu me tõestasime erinevuse 100%-liselt! • Kuid järeldust 100%-liselt teha ei saa!!!

  12. Järelduse vormistamine • Kui saame tõestada H1: • Oleme Ho ümber lükanud ja tõestanud sisuka hüpoteesi ol.nivool 5% • Kui ei saanud H1 tõestada: • Peame jääma Ho juurde ol. nivool 5% • Ei saanud tõestada H1, peame jääma Ho juurde • KUID SEE EI TÄHENDA, ET Ho KEHTIKS!!! • Selline olukord tähendab, et me peame uurimist jätkama, tegema lisaks mõõtmisi jne.

  13. T-TESTID • SÕLTUVAD • KORDUVMÕÕTMISED – mõõdame samu objekte kahel erineval korral, ajahetkel. • SÕLTUMATUD • REAALSELT ERINEVAD OBJEKTID • Katse tulemused: üks rühm läbib töötluse, teine ei läbi (kontrollrühm). • Mehed ja naised • M ja IF