1 / 13

KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE

KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE. Olulisustesti põhiidee t-test z-test. statistika. Olulisustestid. Üldine skeem. Eeltöö (I): Kirjeldava statistika meetodite rakendamine. Valimis esineva erinevuse/seose väljaselgitamine. Eeltöö (II): Kas olemasolevat erinevust/seost saab üldistada?

enid
Download Presentation

KAHE ÜLDKOGUMI KESKVÄÄRTUSE VÕRDLEMINE

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. 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

More Related