1 / 12

lepo.it.da.ut.ee/~tammarut/stat.htm

http://lepo.it.da.ut.ee/~tammarut/stat.htm. Kodutöö esmaspäeva, 30. okt. hommikuks, Paberkujul. A Z. Andmete sisestamine. File > New. Insert > Add variables Add cases. Data > sort... või. Histogramm. Tulpa defineeriva vahemiku muutmine: Intervals: Categories.

valerian-esquivel
Download Presentation

lepo.it.da.ut.ee/~tammarut/stat.htm

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. http://lepo.it.da.ut.ee/~tammarut/stat.htm Kodutöö esmaspäeva, 30. okt. hommikuks, Paberkujul

  2. A Z Andmete sisestamine File > New... Insert > Add variables Add cases Data > sort... või

  3. Histogramm Tulpa defineeriva vahemiku muutmine: Intervals: Categories... Graphs> Histograms> Advanced Select cases> Include/exclude if: sugu = ‘emane’ and kaal > 54

  4. Kirjeldavad statistikud Statistics > Basic statistics and tables > Descriptive statistics > Advanced Märgi ära: keskväärtus (Mean) mediaan (Median) mood (Mode) SD e. standardhälve (Standard Deviation) dispersioon (Variance) SE e. standardviga (Std. err. of mean) Usalduspiirid (Conf. Limits for mean) Variatsioonikoefitsient (CV) = SD/Mean väljenda kas osatähtsusena (1...0) või veel parem %-des (SD/Mean 100)

  5. T-test Statistics > Basic statistics and tables > t-test, independent, by groups > Meid huvitavad: • Eelduste testimine • Normaaljaotus: • Advanced > Categorized Normal Plots • Dispersioonid: • Options > Levene’s test

  6. 1 0,574681 0,009827 2 0,574681 0,053525 3 0,009827 0,053525 1 2 3 Ühesuunaline ANOVA Statistics > ANOVA > One-way ANOVA • Vali sõltuv ja grupeeriv muutuja; • Omista gruppidele koodid; • Vajuta OK > All effects ndf (mudeli vabadusastmed) ddf(vea vabadusastmed) • R2 arvutamiseks: More results > Whole Model R • Milliste gruppide vahel erinevused on? • More results > Post-hoc > Tukey HSD

  7. Kruskal-Wallis ANOVA by Ranks; kaal (Naidisandmed) Independent (grouping) variable: vanus Kruskal-Wallis test: H (2, N= 20) =7,179669 p=,0276 1,000000 0,027456 1,000000 0,211517 0,027456 0,211517 Mitteparameetriline ANOVA (Kruskal-Wallise ANOVA) Statistics > Nonparametrics > Comparing multiple independent samples Multiple comparisons of mean ranks for all groups:

  8. 20 0,611596 0,592544 0,374050 3,120831 3,279680 0,005904 0,004164 20 r(X,Y) r2 t p N vanus & kaal N Spearman R t(N-2) P-level Korrelatsioonid Pearson (parameetriline) Statistics > Basic stat > Correlation matrices Options: Display detailed table of results Spearman (mitteparameetriline) Statistics > Nonparametrics > Correlations Compute: Detailed report Spearman R

  9. Pildi tegemine: Graphs > scatterplots > Advanced Vali statistikud (r, r2 ja p), regressioonivalem ja usalduspiirid

  10. 0,890167 147,7466 0,792397 1 147,7466 0,753471 60,82710 148,3366 0,000001 3 49,44555 38,86336 16 2,428960 20,35667 0,000010 45,7470 1 45,7470 18,83399 0,000507 9,6427 1 9,6427 3,96990 0,063666 7,1408 1 7,1408 2,93988 0,105718 38,8634 16 2,4290 Multiple Multiple Adjusted SS df MS SS df MS Fp R R2R2Model Model Model Residual Residual Residual SS d.f MS F p Intercept Vanus Kaal Vanus*kaal Error Lineaarne regressioon Statistics > Advanced Linear/Nonlinear Models > General Linear Models > Simple regression võiFactorial regression (2 või rohkem sõltumatut muutujat) Whole Model R: Regressioonivõrrand: Graphs > scatterplots > Advanced Vali Regression (fit) equation Või More results > Coefficients (Param. Lahtrist saate algoordinaadi ja b) All effects: Regressioon läbi nullpunkti (s.t. vabamuutuja = 0): Options > No intercept Tüüp I vs. III vahetamine käib ka Options’i alt!

  11. 768,1524 1 768,1524 136,8501 0,000000 0,0381 1 0,0381 0,0068 0,935364 0,2381 1 0,2381 0,0424 0,839423 97,1524 1 97,1524 17,3082 0,000737 89,8095 16 5,6131 Mitmesuunaline (Multiway) ANOVA: Kaks (või rohkem) faktortunnust SS d.f MS F p Intercept sugu vanus sugu*vanus Error Statistics > ANOVA > Factorial ANOVA • Vali 1 sõltuv muutuja ja 2 faktorit • Options > Type III • OK > All effects • Pilt interaktsiooni illustreerimiseks: • All effects/Graphs • Kliki interaktsiooni-rida aktiivseks • OK

  12. emane 423,2022 7,915385 1 423,2022 115,6662 0,000000 isane 125,0000 3,684615 1 125,0000 34,1640 0,000019 52,1552 1 52,1552 14,2546 0,001509 62,2000 17 3,6588 SS d.f MS F p Intercept kaal sugu Error konditsioon sugu mean ANCOVA e. Kovariatsioonanalüüs • Vali sõltuv tunnus, huvialune faktortunnus ja pidev kovariaat • Omista gruppidele koodid • OK > All effects Statistics > Advanced Linear/Nonlinear Models > General Linear Models > Analysis of covariance LS Means e. kovariaadi mõjust puhastatud keskmised: Means > Least squares means

More Related