1 / 22

Uurimismeetodid II

Uurimismeetodid II. Magistriõpe Lektor: Piret Luik. Statistiline sõltuvus (dependence). Sõltuvus tavaelus Funktsionaalne sõltuvus Statistiline sõltuvus – kui ühe tunnuse käitumine sõltub teise tunnuse väärtustest. Statistilise sõltuvuse uurimine.

isabella-adrian
Download Presentation

Uurimismeetodid II

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. Uurimismeetodid II Magistriõpe Lektor: Piret Luik

  2. Statistiline sõltuvus (dependence) • Sõltuvus tavaelus • Funktsionaalne sõltuvus • Statistiline sõltuvus – kui ühe tunnuse käitumine sõltub teise tunnuse väärtustest

  3. Statistilise sõltuvuse uurimine • Objektid peaks olema statistiliselt sõltumatud • Hüpoteesideks leida tunnustevahelisi sõltuvusi • Prognoosimiseks peavad tunnused olema statistiliselt sõltuvad

  4. Statistilise sõltuvuse mõõtmine • Kui tugev on statistiline sõltuvus • Kas see sõltuvus kehtib ka üldkogumis (on statistiliselt oluline) • Täielik vastastikune sõltuvus • Täielik ühepoolne sõltuvus

  5. Statistilise seose kordaja • Väärtus 0 ja 1 vahel • Sõltumatute tunnuste korral 0 • Täielikult sõltuvate tunnuste korral 1 • Tugevamale seosele vastab suurem seosekordaja väärtus

  6. Seose näitajad • Tunnuste vahelise seose näitajad (Crameri V, nelikkordaja) • Monotoonse seose näitajad (Spearmani astakkorrelatsioon (rankcorrelation), Goodman-Kruskali gamma kordaja, Kendalli t, lineaar-korrelatsioon (Pearson))

  7. Monotoonse seose näitajad • Vahemikus miinus ühest üheni. • Kui seosekordaja on positiivne, siis kaks suurust on samasuunaliselt muutuvad. • Kui 0, siis need suurused pole omavahel seotud. • Kui negatiivne, siis on seos tugev, kuid vastupidine. • Mida suurem on seosekordaja absoluut-väärtus, seda tugevam on tunnuste vaheline seos.

  8. Üheks tunnuste vahelise seose näitajaks on ka kovariatsioon (covariation).

  9. Lineaarkorrelatsioon (Pearson’s correlation) Standardiseeritud seose näitaja (ei sõltu mõõtühikust). Maatriks sümmeetriline.

  10. Korrelatiivse seose uurimise aspektid • Seose rangus ehk tugevus • Seose kuju • Seose suund

  11. Determinatsioonikordaja (coefficient of determination)

  12. Korrelatsioon ei ole põhjuslik!!!

  13. Regressioonanalüüs (Regression) Regressioonanalüüs on võrrand, mis ennustab kõige suurema tõenäosusega ühe muutuja väärtust (funktsioontunnus) teiste väärtuste kaudu (argumenttunnused).

  14. Korrelatsiooni põhjal otsustada • Kui argumenttunnus pole seotud funktsioontunnusega, ei saa väljastada regressioonivõrrandit (prognoosida). • Kui taustatunnused pole seotud teiste tunnustega, võib need kõrvale jätta. • Mitte võtta võrrandisse omavahel tugevalt seotud argumenttunnuseid. • Kui võimalik, siis võtta võrrandisse nii positiivselt, kui negatiivselt seotud argumenttunnuseid.

  15. Sotsiaalsete nähtuste vaheliste seoste uurimisel kasutatakse: • sirge ehk lineaarne funktsioon (lineaarne korrelatsioon on oluline) • hüperbool • teist-järku parabool • eksponentfunktsioon • astmefunktsioon

  16. Regressioonvõrrandi interpreteerimine PTS=54.6-0,180X141 + 5.806X241 –0.458X2511 X141alammenüüs olevate terminite protsent X241näidete olemasolu X2511kolmemõõtmeliste jooniste arv

  17. Regressioonivõrrandi valik: • regressioonivõrrand oleks lihtsalt arvutatav • ja prognoosiks suure tõenäosusega funktsioontunnuse • õige valik muutujatest

More Related