1 / 30

Adatfeldolgozás

Adatfeldolgozás. Megoszlási viszonyszám. Megoszlási viszonyszám. Összehasonlítási viszonyszám. Összehasonlítási viszonyszám. Középértékek: számtani átlag. Középértékek: számtani átlag. Súlyozott számtani átlag.

valin
Download Presentation

Adatfeldolgozás

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. Adatfeldolgozás

  2. Megoszlási viszonyszám

  3. Megoszlási viszonyszám

  4. Összehasonlítási viszonyszám

  5. Összehasonlítási viszonyszám

  6. Középértékek:számtani átlag

  7. Középértékek:számtani átlag

  8. Súlyozott számtani átlag • Mindegyik átlagolandó értéket megszorozzuk a saját súlyával (előfordulási gyakoriságával) és az így nyert szorzatok összegét osztjuk a súlyok (előfordulás) összegével.

  9. Medián: centrális vagy középső érték

  10. Medián: centrális vagy középső érték

  11. Módusz:leggyakoribb érték

  12. Módusz:leggyakoribb érték

  13. 1., A szóródás terjedelme 2., Kvantilis, Kvartilis eltérés 3., Átlagos (abszolút) eltérés 4., Szórás (standard deviáció) és szórásnégyzet (variancia) 5., szóródási együttható (relatív szórás, variációs koeficiens) 6., standard hiba (standard error)

  14. 1., A szóródás terjedelme

  15. Terjedelem • 165 – 190 = 25

  16. 2., Kvantilis • A kvantilis értékek a mennyiségi ismérv értékeinek rendezésére szolgálnak • Valójában nem tartoznak a középértékekhez, csupán egyik tagjuk a medián • A rangsorba rendezett sokaságot 2, 3, 4, …, k egyenlő részre osztjuk, az osztópontoknak megfelelő ismérveket kvantiliseknek nevezzük

  17. Kvantilisek k elnevezés jele 2 medián Me 3 tercilis Tj 4 kvartilis Qj 5 kvintilis Kj 10 decilis Dj 100 percentilis Pj

  18. 2., Kvartilis (Quartilis) eltérés • A nagyság szerint sorbarendezett sokaság adatait négy részre osztja • 165 - 172 (Q1) -174 (Q2) - 179 (Q3) - 190 • A kiugró szélső értékek kevésbé befolyásolják

  19. Klinikai gyakorlatban • A percentilis fogalma széles körben használatos a gyermekgyógyászat és a szülészet-nőgyógyászat területén. • Amennyiben pl vmelyik újszülött adatai akár felfelé akár lefelé eltér a szélső értéktől valamelyik rendellenességre engedhet következtetni

  20. 3., Átlagos (abszolút) eltérés • Az értékek számtani átlagától mért eltérések összege nulla • Így csak az eltérések abszolút értékeiből számított átlagnak van értelme • Példánkban: 4.7

  21. 4., Szórás (standard deviáció) és szórásnégyzet (variancia) • Szórás (standard deviáció) az egyes értékek számtani átlagtól való eltéréseinek négyzetes átlaga • A szórás tehát a szóródás nagyságának függvénye • A mérés vagy eljárás reprodukálhatóságára utal • Testmagasságos példánál: 6,00979

  22. 5., Szóródási együttható (relatív szórás, variációs koeficiens) • Az adott értékek átlagosan hány százalékkal térnek el az átlagtól • Az átlaghoz viszonyítva mekkora a szórás • Példánkban 3.42 %

  23. 6., Standard hiba (standard error) • A mintából számított átlag megbízhatóságának mértékét fejezi ki. • Az átlag szórását mutatja meg. • SE =SD/√n • A minta átlagának reprodukálhatóságára utal

  24. 6., Standard hiba (standard error)

  25. 6., Standard hiba (standard error) • SE= 6.0097998/√18=1.417 cm

More Related