Kuvioita, taulukoita ja tunnuslukuja. Aki Taanila
|
|
- Tyyne Nurmi
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 Kuvioita, taulukoita ja tunnuslukuja Aki Taanila
2 Tilastokuviot Pylväs Piirakka Viiva Hajonta 2
3 Kuviossa huomioitavia asioita 1 Kuviolla tulee olla tarkoitus ja tehtävä (minkä tiedon haluat välittää katsojalle?) Kuviolla tulee olla kohderyhmä (kenelle kuvio on tarkoitettu?) Kokeile eri vaihtoehtoja ja valitse tarkoitukseen ja kohderyhmälle parhaiten sopiva esitystapa Kuvion tulee olla selkeä ja helposti ymmärrettävä Johdata katsojan huomio esitettävään asiaan, eikä kuvion tehosteisiin 3
4 Kuviossa huomioitavia asioita 2 Esitä tiedot peittelemättä ja rehellisesti Otsikoi akselit ja esitä käytetyt yksiköt selkeästi Ilmoita tiedon lähde, jos tieto on peräisin ulkopuolisesta lähteestä Lisää tarvittaessa kuvioon huomautuksia korostaaksesi epätavallisten tai poikkeavien arvojen syitä Yhdistä kuvio luontevasti sitä edeltävään sanalliseen selitykseen, jossa kerrot mihin asioihin katsojan pitää kuviossa kiinnittää huomioita 4
5 Pylväskuvio Pylväillä voidaan kuvata mm. lukumääriä, prosenttiosuuksia, rahamääriä ja keskiarvoja Suosi vaakapylväitä, kun esität eri pylväissä kategorisen muuttujan eri luokkia Suosi pystypylväitä, kun esität eri pylväissä määrällisen muuttujan eri luokkia 5
6 miljoonaa euroa Pylväskuvion rakenne Turku Tampere Helsinki 6
7 Lukumääriä pylväskuviona Ylempi korkeakoulu 2 Korkeakoulu 22 Toinen aste 30 Peruskoulu Henkilöä Työntekijöiden koulutus (n=81) 7
8 Keskiarvoja pylväskuviona Työtovereihin 4,06 Työympäristöön 3,22 Työtehtäviin 3,20 Johtoon 3,06 Palkkaan 2,11 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 Keskiarvo (1=Erittäin tyytymätön, 5=Erittäin tyytyväinen) Tyytyväisyys työn eri osa-alueisiin (n=81-82) 8
9 Työntekijöitä Histogrammi (ryhmitelty määrällinen muuttuja) Palkka euroa Työntekijöiden palkkajakauma (n=82) 9
10 100 % pinottu pylväskuvio Erittäin tyytymätön Tyytymätön Neutraali Tyytyväinen Erittäin tyytyväinen Palkkaan Johtoon Työtehtäviin Työympäristöön Työtovereihin 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % Prosenttia vastaajista Tyytyväisyys työn eri osa-alueisiin (n= 81-82) 10
11 Viivakuvio Viivakuvio sopii aikasarjan esittämiseen Aikasarjoja esitettäessä viivakuvion vaaka-akselilla on aika Arvoakseli voidaan aloittaa muualtakin kuin nollakohdasta, jos halutaan kuvata vaihtelua itsessään Arvoakselia ei saa katkaista, jos halutaan tarkastella vaihtelun osuutta kokonaismäärästä 11
12 Miljoonaa euroa Viivakuvion rakenne Vuosi Turku Tampere Helsinki 12
13 henkilöauto mrd km joukkoliikenne mrd km Viivakuvio (kaksi arvoakselia) Henkilöauto Joukkoliikenne Vuosi 14 13, ,5 12 Kotimaanliikenteen henkilökilometrit henkilöautolla ja joukkoliikenteessä vuosina (Lähde: Tilastokeskus) 13
14 Liikevaihto (milj. euroa) Hajontakuvio 70,0 65,0 60,0 55,0 50,0 45,0 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0 110,0 120,0 130,0 Markkinointikustannukset ( euroa) Hajontakuvio on havainnollinen väline kahden määrällisen muuttujan välisen riippuvuuden tarkasteluun 14
15 Piirakkakuvio Kuvaa kokonaisuuden jakaantumista osiin; muuhun tarkoitukseen piirakkaa ei tule käyttää Kaikkien kokonaisuuden osien oltava mukana Piirakka ei ole suositeltavaa, jos siivuja on enemmän kuin 6 15
16 Piirakkakuvio esim. Turku 7 % Tampere 19 % Helsinki 74 % Myynnin suhteellinen osuus eri toimipisteissä 16
17 Taulukointi Yhteenvetotaulukko Luokittelu Ristiintaulukointi 17
18 Yhteenvetotaulukko Koulutus Lukumäärä % Summa % Peruskoulu 27 33,3 33,3 Toinen aste 30 37,0 70,4 Korkeakoulu 22 27,2 97,5 Ylempi korkeakoulu 2 2,5 100,0 Yhteensä ,0 18
19 Ryhmittely Yleensä määrälliset muuttujat täytyy ryhmitellä ennen taulukointia Tällaisia muuttujia ovat esim. palkka, liikevaihto, polttoaineen kulutus, henkilön paino,... 19
20 Ryhmiteltävä aineisto 52,0 64,7 60,3 55,9 56,2 56,4 68,2 62,1 58,9 59,4 59,8 54,5 64,9 60,6 61,0 61,7 56,8 69,4 62,7 63,6 64,0 60,2 55,8 66,2 67,0 67,9 62,0 57,6 55,9 56,4 54,4 64,8 60,5 59,4 59,5 56,7 68,9 62,6 60,8 61,4 60,0 55,7 65,7 63,1 63,8 61,8 57,2 77,1 66,8 67,1 Ohessa otos desibelimittauksia asuntoalueella sijaitsevassa risteyksessä Jos havainnot halutaan taulukoida, niin tarvitaan ryhmittelyä 20
21 Ryhmittelyn suorittaminen Etsi pienin ja suurin (52,0 ja 77,1) Päätä ryhmien lukumäärä (6) Laske ryhmäväli siten, että ryhmät peittävät hieman enemmän kuin pienimmän ja suurimman välisen matkan (5) Valitse ensimmäisen ryhmän alaraja (50) 21
22 Ryhmitelty yhteenvetotaulukko Desibeliä Lukumäärä % Summa % 50,0-54, ,0-59, ,0-64, ,0-69, ,0-74, ,0-79,
23 Huomioita ryhmittelystä Esitä ryhmien rajat havaintojen tarkkuudella Esitä ryhmien rajat siten, ettei ole epäselvää mihin ryhmäänn mikin arvo kuuluu Tasaväliset ryhmät, jos mahdollista (esim. palkkoja ei useinkaan voi ryhmitellä tasavälisesti) Vältä avoimia ryhmiä (iän kohdalla joudutaan käyttämään usein avointa ryhmää esim. 65+) Enemmän ryhmiä Tarkempaa tietoa Vähemmän ryhmiä Helppolukuisempi taulukko 23
24 Ristiintaulukointi Soveltuu riippuvuuksien tarkasteluun ja ryhmien vertailuun Ryhmäkohtaisia lukumääriä ja/tai prosentteja Prosenttien vertailu helpompaa kuin lukumäärien vertailu Sukupuoli Tyytyväisyys johtoon Mies n=63 Nainen n=19 Yhteensä n=82 Tyytymätön 34,9 % 5,3 % 28,0 % Neutraali 36,5 % 36,8 % 36,6 % Tyytyväinen 28,6 % 57,9 % 35,4 % Yhteensä 100,0 % 100,0 % 100,0 % 24
25 Tunnuslukuja Moodi Keskiarvo ja keskihajonta Mediaani Neljännekset ja muut prosenttipisteet Geometrinen keskiarvo Korrelaatiokerroin 25
26 Miksi tunnuslukuja lasketaan? Tunnuslukuja lasketaan, jotta muodostuisi todellista vastaava mielikuva tarkasteltavasta asiasta. x Reaalimaailma 26
27 Keskipalkka? pääjohtajan mielestä keskipalkka on yli 5900 (keskiarvo)... ulkopuolisen mielestä keskipalkka on 2500 (mediaani)... työntekijöiden mielestä keskipalkka on 1500 (moodi)
28 Muuttujan mitta-asteikko ja tunnusluvut Kategorisille muuttujille moodi Asteikolla mitatuille muuttujille keskiarvo, keskihajonta (vähintään 5-portainen asteikko, joka voidaan olettaa tasaväliseksi) Asteikolla mitatuille sopii joissain tapauksissa moodi Määrällisille muuttujille keskiarvo ja keskihajonta Määrällisille muuttujille viiden luvun yhteenveto: pienin, alaneljännes, mediaani, yläneljännes, suurin Määrällisille muuttujille voidaan lisäksi laskea muita prosenttipisteitä 28
29 Moodi Moodi eli tyyppiarvo on useimmin esiintyvä havaintoarvo Sopii kategorisille muuttujille Esim. Lehden tyypillinen lukija on akateemisesti koulutettu vuotias mies 29
30 Keskiarvo Keskiarvo: havaintojen summa jaettuna havaintojen lukumäärällä Keskiarvon kohdalta keinulauta saadaan tasapainoon Keskiarvo on herkkä erityisen suurille ja pienille arvoille Keskiarvon yhteydessä käytetään keskihajontaa vaihtelun mittaamiseen 30
31 Keskihajonta Keskiarvon yhteydessä vaihtelun mittarina käytetään keskihajontaa Keskihajonta on havaintojen keskimääräinen poikkeama keskiarvosta 31
32 Keskihajonnan laskeminen Lasketaan yksittäisen havainnon poikkeama keskiarvosta ja korotetaan poikkeama toiseen potenssiin 2 ( x i x) Lasketaan kaikkiin havaintoihin liittyvien poikkeamien toisten potenssien summa ( x x) 2 i Jaetaan otoskoolla, jolloin saadaan poikkeamien toisten potenssien keskiarvo (kutsutaan varianssiksi). Kumotaan lopuksi toinen potenssi neliöjuurella 2 ( x i n x) 32
33 Perusjoukon keskihajonta Kun arvioidaan otoksen avulla perusjoukon keskihajontaa, tehdään vielä tekninen korjaus korvaamalla luku n luvulla n-1 Voidaan osoittaa, että näin saadaan parempi arvio 33
34 Volatiliteetti Keskihajontaa käytetään yleisesti arvopaperin kokonaisriskin mittarina Tässä yhteydessä keskihajontaa kutsutaan volatiliteetiksi Prosentuaalisista päivätuotoista laskettu volatiliteetti muunnetaan vuositasolle kertomalla se kaupantekopäivien (250) neliöjuurella 34
35 Volatiliteetteja Osake Volatiliteetti 12 kk ( ) SanomaWSOY 20 % UPM-Kymmene 24 % Nokia 28 % Tietoenator 36 % Perlos 45 % Biotie Therapies 77 % 35
36 Mediaani Jos havainnot laitetaan suuruusjärjestykseen, niin mediaani on keskimmäinen havainto tai kahden keskimmäisen keskiarvo Puolet havainnoista mediaania pienempiä, puolet mediaania suurempia Mediaani ei ole herkkä erityisen suurille tai pienille arvoille mediaani 36
37 Neljännekset eli kvartiilit Jos havainnot laitetaan järjestykseen, niin alaneljänneksen (alakvartiili) alapuolelle jää 25% ja yläneljänneksen (yläkvartiili) alapuolelle jää 75% havainnoista 50% 25% 25% alaneljännes yläneljännes 37
38 Prosenttipisteet eli Fraktiilit alaneljännes on 25% prosenttipiste Mediaani on 50% prosenttipiste yläneljännes on 75% prosenttipiste Vastaavalla tavalla voidaan muodostaa muitakin prosenttipisteitä (esim. 5%, 95%) Prosenttipisteet sopivat havainnollisuutensa vuoksi hyvin jakauman kuvailuun (esim. asuntojen neliömetrihinnat, työntekijäryhmän palkat, osakkeen päivätuotot jne.) 38
39 Prosenttipisteitä Kerrostaloyksiöiden neliöhintojen (euroa) prosenttipisteitä vuonna 2007 Prosenttipiste Helsinki (N=250) Tampere (N=250) Pienin % % Mediaani % % Suurin
40 Geometrinen keskiarvo Peräkkäisiä muutoksia kuvaaville prosenttiluvuille käytetään geometrista keskiarvoa Geometrinen keskiarvo kuvaa keskimääräistä muutosvauhtia Geometrinen keskiarvo on n:s juuri muutoskertoimien tulosta 40
41 Geometrinen keskiarvo esim. Jos peräkkäiset hinnan muutokset ovat 1,5%; 2,3%; -1,2% ja 10,0%, niin muutoskertoimet ovat 1,015; 1,023; 0,988 ja 1,100 Geometrinen keskiarvo: 4 1,015 1,023 0,988 1,100 Tämä keskiarvo kuvailee keskimääräistä hinnan muutosta Neljä peräkkäistä 3,07% suuruista hinnan muutosta johtaa samaan lopputulokseen kuin alkuperäiset hinnanmuutokset 1,
42 Pearsonin korrelaatiokerroin Pearsonin korrelaatiokerroin mittaa lineaarista eli suoraviivaista riippuvuutta. 42
43 Korrelaatiokertoimen arvot Täydellinen negatiivinen korrelaatio Ei korrelaatiota Täydellinen positiivinen korrelaatio
44 Pearsonin korrelaatiokertoimia 44
45 Korrelaatiokertoimen arvon karkea tulkinta r < 0,3 muuttujien välillä ei ole juurikaan lineaarista riippuvuutta 0,3 < r < 0,7 muuttujien välillä on jonkin verran lineaarista riippuvuutta r > 0,7 muuttujien välillä on selvä lineaarinen riippuvuus. 45
46 Muita tunnuslukuja vaihteluväli (väli suurimmasta pienimpään) varianssi (keskihajonnan toinen potenssi) variaatiokerroin (keskihajonta/keskiarvo) mittaa suhteellista vaihtelua; variaatiokertoimen avulla voidaan vertailla eri asteikoilla mitattujen muuttujien vaihtelua 46
47 Tiekartta Tarkoitus Kategorinen Muuttujan mitta-asteikko Määrällinen Yhteenveto muuttujan arvoista Yhteenvetotaulukko Pylväskuvio Piirakkakuvio Moodi Ryhmitelty yhteenvetotaulukko Histogrammi Keskiarvo*, keskihajonta* 5 luvun yhteenveto Ryhmien vertailu Ristiintaulukointi Keskiarvojen ja keskihajontojen vertailu* Muiden tunnuslukujen vertailu Kahden muuttujan välinen riippuvuus Ristiintaulukointi Pylväskuvio 100 % pinotut pylväät Hajontakuvio Aikasarjakuvio Korrelaatiokerroin* Mielipideasteikoille sopii kategoristen muuttujien menetelmät. Jos mielipideasteikko on vähintään 5-portainen ja voidaan olettaa tasaväliseksi, niin tähdellä* merkityt määrällisten muuttujien menetelmät ovat harkinnanarvoisia. 47
Määrällisen aineiston esittämistapoja. Aki Taanila
Määrällisen aineiston esittämistapoja Aki Taanila 7.11.2011 1 Muuttujat Aineiston esittämisen kannalta muuttujat voidaan jaotella kolmeen tyyppiin: Kategoriset (esimerkiksi sukupuoli, koulutus) Asteikolla
LisätiedotMäärällisen aineiston esittämistapoja. Aki Taanila
Määrällisen aineiston esittämistapoja Aki Taanila 24.4.2017 1 Kategoriset muuttujat Lukumääriä Prosentteja (muista n-arvot) Pylväitä 2 Yhteenvetotaulukko (frekvenssitaulukko) TAULUKKO 1. Asunnon tyyppi
Lisätiedot1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet
VAASAN YLIOPISTO/AVOIN YLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia 1 KURSSIKYSELYAINEISTO: 1. Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet Nimi Ikä v. Asema Palkka
LisätiedotAINEISTON ESITTÄMINEN JA KUVAILU 5. luku
Aki Taanila AINEISTON ESITTÄMINEN JA KUVAILU 5. luku Koko materiaali löytyy osoitteesta http://www.haaga-helia.fi/~taaak 16.6.2010 5 GRAAFINEN ESITTÄMINEN Noudata numerotiedon graafisessa esittämisessä
LisätiedotTarkista vielä ennen analysoinnin aloittamista seuraavat seikat:
Yleistä Tilastoapu on Excelin sisällä toimiva apuohjelma, jonka avulla voit analysoida tilastoaineistoja. Tilastoapu toimii Excelin Windows-versioissa Excel 2007, Excel 2010 ja Excel 2013. Kun avaat Tilastoavun,
Lisätiedot1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet
VAASAN YLIOPISTO/KESÄYLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia A KURSSIKYSELYAINEISTO: 1.Työpaikan työntekijöistä laaditussa taulukossa oli mm. seuraavat rivit ja sarakkeet Nimi Ikä v. Asema Palkka
LisätiedotKvantitatiiviset menetelmät
Kvantitatiiviset menetelmät HUOM! Tentti pidetään tiistaina.. klo 6-8 Vuorikadulla V0 ls Muuttujien muunnokset Usein empiirisen analyysin yhteydessä tulee tarve muuttaa aineiston muuttujia Esim. syntymävuoden
LisätiedotKURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun se kelpaa kyllä!
VAASAN YLIOPISTO/KESÄYLIOPISTO TILASTOTIETEEN PERUSTEET Harjoituksia A KURSSIKYSELYAINEISTO: HUOM! Aineiston tilastoyksikkömäärä 11 on kovin pieni oikean tilastotieteen tekemiseen, mutta Harjoitteluun
LisätiedotAki Taanila AINEISTON ESITTÄMINEN JA KUVAILU
Aki Taanila AINEISTON ESITTÄMINEN JA KUVAILU 13.10.2010 SISÄLLYS 0 JOHDANTO... 1 1 ORIENTAATIO... 2 1.1 Kriittinen ajattelu... 3 2 AINEISTON TALLENTAMINEN... 4 3 AINEISTON KÄSITTELY... 6 3.1 Taulukko,
LisätiedotAki Taanila AINEISTON ESITTÄMINEN JA KUVAILU
Aki Taanila AINEISTON ESITTÄMINEN JA KUVAILU 25.11.2014 SISÄLLYS 0 JOHDANTO... 1 1 ORIENTAATIO... 2 1.1 Kriittinen ajattelu... 3 2 AINEISTON TALLENTAMINEN... 4 3 AINEISTON KÄSITTELY... 6 3.1 Taulukko,
LisätiedotKorrelaatiokerroin. Hanna Heikkinen. Matemaattisten tieteiden laitos. 23. toukokuuta 2012
Korrelaatiokerroin Hanna Heikkinen 23. toukokuuta 2012 Matemaattisten tieteiden laitos Esimerkki 1: opiskelijoiden ja heidän äitiensä pituuksien sirontakuvio, n = 61 tyttären pituus (cm) 155 160 165 170
LisätiedotKandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi
Kandidaatintutkielman aineistonhankinta ja analyysi Anna-Kaisa Ylitalo M 315, anna-kaisa.ylitalo@jyu.fi Musiikin, taiteen ja kulttuurin tutkimuksen laitos Jyväskylän yliopisto 2018 2 Havaintomatriisi Havaintomatriisi
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas JAKAUMAN MUOTO Vinous, skew (g 1, γ 1 ) Kertoo jakauman symmetrisyydestä Vertailuarvona on nolla, joka vastaa symmetristä jakaumaa (mm. normaalijakauma)
LisätiedotMetsämuuronen: Tilastollisen kuvauksen perusteet ESIPUHE... 4 SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 8 2. AINEISTO...
Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... SISÄLLYSLUETTELO... 6 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 8 1.1 KESKEISTEN KÄSITTEIDEN KERTAUSTA...9 1.2 AIHEESEEN PEREHTYMINEN...9 1.3
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KURSSIN SISÄLTÖ Johdanto Mittaaminen ja aineiston hankinta Mitta-asteikot Otanta Aineiston esittäminen ja data-analyysi Havaintomatriisi Yksiulotteisen
LisätiedotMS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Lukuvuosi 2016
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas TEOREETTISISTA JAKAUMISTA Usein johtopäätösten teko helpottuu huomattavasti, jos tarkasteltavan muuttujan perusjoukon jakauma noudattaa
LisätiedotMS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0503 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Lukuvuosi 2016
LisätiedotHAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT
HAVAITUT JA ODOTETUT FREKVENSSIT F: E: Usein Harvoin Ei tupakoi Yhteensä (1) (2) (3) Mies (1) 59 28 4 91 Nainen (2) 5 14 174 193 Yhteensä 64 42 178 284 Usein Harvoin Ei tupakoi Yhteensä (1) (2) (3) Mies
LisätiedotLuentokalvoja tilastollisesta päättelystä. Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty 30.11.2012
Luentokalvoja tilastollisesta päättelystä Kalvot laatinut Aki Taanila Päivitetty 30.11.2012 Otanta Otantamenetelmiä Näyte Tilastollinen päättely Otantavirhe Otanta Tavoitteena edustava otos = perusjoukko
LisätiedotEsim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4
18.9.2018/1 MTTTP1, luento 18.9.2018 KERTAUSTA Esim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4 pyöristetyt todelliset luokka- frekvenssi luokkarajat luokkarajat keskus 42 52 41,5
LisätiedotTil.yks. x y z
Tehtävien ratkaisuja. a) Tilastoyksiköitä ovat työntekijät: Vatanen, Virtanen, Virtanen ja Voutilainen; muuttujina: ikä, asema, palkka, lasten lkm (ja nimikin voidaan tulkita muuttujaksi, jos niin halutaan)
LisätiedotMS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0502 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
LisätiedotSisällysluettelo ESIPUHE 1. PAINOKSEEN... 3 ESIPUHE 2. PAINOKSEEN... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4
Sisällysluettelo ESIPUHE 1. PAINOKSEEN... 3 ESIPUHE 2. PAINOKSEEN... 3 SISÄLLYSLUETTELO... 4 1. METODOLOGIAN PERUSTEIDEN KERTAUSTA... 6 1.1 KESKEISTEN KÄSITTEIDEN KERTAUSTA... 7 1.2 AIHEESEEN PEREHTYMINEN...
LisätiedotHuippu Kertaus Tehtävien ratkaisut Kustannusosakeyhtiö Otava päivitetty
8 TILASTOT ALOITA PERUSTEISTA 33A. Keskiarvo on pituuksien summan ja lukumäärän osamäärä, joten A ja III kuuluvat yhteen. Keskihajonta mittaa havaintoarvojen ryhmittymistä keskiarvon ympärille, joten B
LisätiedotTeema 5: Ristiintaulukointi
Teema 5: Ristiintaulukointi Kahden (tai useamman) muuttujan ristiintaulukointi: aineiston analysoinnin ja tulosten esittämisen perusmenetelmä usein samat tiedot esitetään sekä taulukkona että kuvana mahdollisen
LisätiedotTeema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja
Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja Tilastoaineiston peruselementit: havainnot ja muuttujat havainto: yhtä havaintoyksikköä koskevat tiedot esim. henkilön vastaukset kyselylomakkeen kysymyksiin
Lisätiedot3. a) Mitkä ovat tilastolliset mitta-asteikot? b) Millä tavalla nominaaliasteikollisen muuttujan jakauman voi esittää?
Seuraavassa muutamia lisätehtäviä 1. Erään yrityksen satunnaisesti valittujen työntekijöiden poissaolopäivien määrät olivat vuonna 003: 5, 3, 16, 9, 0, 1, 3,, 19, 5, 19, 11,, 0, 4, 6, 1, 15, 4, 0,, 4,
LisätiedotJärvi 1 Valkjärvi. Järvi 2 Sysijärvi
Tilastotiedettä Tilastotieteessä kerätään tietoja yksittäisistä asioista, ominaisuuksista tai tapahtumista. Näin saatua tietoa käsitellään tilastotieteen menetelmin ja saatuja tuloksia voidaan käyttää
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 11. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 11. lokakuuta 2007 1 / 15 1 Johdantoa tilastotieteeseen Peruskäsitteitä Tilastollisen kuvailun ja päättelyn menetelmiä
LisätiedotHannu mies LTK 180 Johanna nainen HuTK 168 Laura nainen LuTK 173 Jere mies NA 173 Riitta nainen LTK 164
86118P JOHDATUS TILASTOTIETEESEEN Harjoituksen 3 ratkaisut, viikko 5, kevät 19 1. a) Havaintomatriisissa on viisi riviä (eli tilastoyksikköä) ja neljä saraketta (eli muuttujaa). Hannu mies LTK 18 Johanna
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Itse arvioidun terveydentilan ja sukupuolen välinen riippuvuustarkastelu. Jyväskyläläiset 75-vuotiaat miehet ja naiset vuonna 1989.
LisätiedotSISÄLTÖ 1 TILASTOJEN KÄYTTÖ...7 MITÄ TILASTOTIEDE ON?
SISÄLTÖ 1 TILASTOJEN KÄYTTÖ...7 MITÄ TILASTOTIEDE ON?...7 TILASTO...7 TILASTOTIEDE...8 HISTORIAA...9 TILASTOTIETEEN NYKYINEN ASEMA...9 TILASTOLLISTEN MENETELMIEN ROOLIT ERI TYYPPISET AINEISTOT JA ONGELMAT...10
LisätiedotEnnen seuraavia tehtäviä tarkista, että KUNNAT-aineistossasi on 12 muuttujaa ja 416 tilastoyksikköä.
Tilastollinen tietojenkäsittely / SPSS Harjoitus 3 Tällä harjoituskerralla tarkastellaan harjoituksissa 2 tehtyjä SPSS-havaintoaineistoja KUNNAT, kyselya ja kyselyb. Aineistoihin tutustutaan mm. erilaisten
Lisätiedotpisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä
806118P JOHDATUS TILASTOTIETEESEEN Loppukoe 15.3.2018 (Jari Päkkilä) 1. Kevään -17 Johdaus tilastotieteeseen -kurssin opiskelijoiden harjoitusaktiivisuudesta saatujen pisteiden frekvenssijakauma: Harjoitus-
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas f 332 = 3 Kvartiilit(302, 365, 413) Kvartiilit: missä sijaitsee keskimmäinen 50 % aineistosta? Kvartiilit(302, 365, 413) Keskiarvo (362.2) Keskiarvo
LisätiedotMTTTP1, luento KERTAUSTA
26.9.2017/1 MTTTP1, luento 26.9.2017 KERTAUSTA Varianssi, kaava (2) http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2017/kaavat.pdf n i i n i i x x n x n x x n s 1 2 2 1 2 2 1 1 ) ( 1 1 Mittaa muuttujan arvojen
LisätiedotEnnen seuraavia tehtäviä tarkista, että KUNNAT-aineistossasi on 12 muuttujaa ja 416 tilastoyksikköä.
Tilastollinen tietojenkäsittely / SPSS Harjoitus 3 Tällä harjoituskerralla tarkastellaan harjoituksissa 2 tehtyjä SPSS-havaintoaineistoja KUNNAT, kyselya ja kyselyb. Jos epäilet, että aineistosi eivät
Lisätiedot4. Seuraavaan ristiintaulukkoon on kerätty tehtaassa valmistettujen toimivien ja ei-toimivien leikkijunien lukumäärät eri työvuoroissa:
Lisätehtäviä (siis vanhoja tenttikysymyksiä) 1. Erään yrityksen satunnaisesti valittujen työntekijöiden poissaolopäivien määrät olivat vuonna 003: 5, 3, 16, 9, 0, 1, 3,, 19, 5, 19, 11,, 0, 4, 6, 1, 15,
LisätiedotNäistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.
[MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, kevät 2019 https://coursepages.uta.fi/mtttp1/kevat-2019/ HARJOITUS 3 Joitain ratkaisuja 1. x =(8+9+6+7+10)/5 = 8, s 2 = ((8 8) 2 + (9 8) 2 +(6 8) 2 + (7 8) 2 ) +
LisätiedotLuento KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja
1 Luento 23.9.2014 KERTAUSTA Kaksiulotteinen jakauma Pisteparvi, Toyota Avensis -farmariautoja 2 Ristiintaulukko Esim. Toyota Avensis farmariautoja, nelikenttä (2x2-taulukko) 3 Esim. 5.2.6. Markkinointisuunnitelma
LisätiedotAki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO
Aki Taanila YHDEN SELITTÄJÄN REGRESSIO 26.4.2011 SISÄLLYS JOHDANTO... 1 LINEAARINEN MALLI... 1 Selityskerroin... 3 Excelin funktioita... 4 EKSPONENTIAALINEN MALLI... 4 MALLIN KÄYTTÄMINEN ENNUSTAMISEEN...
LisätiedotNäistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.
[MTTTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, Syksy 2017 http://www.uta.fi/sis/mtt/mtttp1/syksy_2017.html HARJOITUS 3 viikko 40 Joitain ratkaisuja 1. Suoritetaan standardointi. Standardoidut arvot ovat z 1 =
LisätiedotOhjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen
1 Metropolia ammattikorkeakoulu Liiketalouden yksikkö Pertti Vilpas Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen Osa 2 KVANTITATIIVISEN TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI Sisältö: 1. Frekvenssi- ja prosenttijakaumat.2
Lisätiedotb6) samaan perusjoukkoon kohdistuu samanaikaisesti useampia tutkimuksia.
806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I 1. välikoe 11.3.2011 (Jari Päkkilä) VALITSE VIIDESTÄ TEHTÄVÄSTÄ NELJÄ JA VASTAA VAIN NIIHIN! 1. Valitse kohdissa A-F oikea (vain yksi) vaihtoehto. Oikeasta vastauksesta
LisätiedotDATAN ESITTÄMINEN JA KUVAILU
Aki Taanila DATAN ESITTÄMINEN JA KUVAILU 21.4.2019. SISÄLLYS 0 JOHDANTO... 1 1 ORIENTAATIO... 2 1.1 Kriittinen ajattelu... 3 2 DATAN TALLENTAMINEN... 4 3 DATAN VALMISTELU... 6 3.1 Taulukko, lajittelu ja
LisätiedotLeikkijunan kunto toimiva ei-toimiva Työvuoro aamuvuoro päivävuoro iltavuoro
Lisätehtäviä 1. Erään yrityksen satunnaisesti valittujen työntekijöiden poissaolopäivien määrät olivat vuonna 003: 5, 3, 16, 9, 0, 1, 3,, 19, 5, 19, 11,, 0, 4, 6, 1, 15, 4, 0,, 4, 3, 3, 8, 3, 9, 11, 19,
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: ja hajonta Sisältö Havaittujen arvojen jakauma Havaittujen arvojen jakaumaa voidaan kuvailla ja esitellä tiivistämällä havaintoarvot sopivaan muotoon. Jakauman
LisätiedotTilastomenetelmien lopputyö
Tarja Heikkilä Tilastomenetelmien lopputyö Lopputyössä on esimerkkejä erilaisista tilastomenetelmistä. Datatiedosto Harjoitusdata.sav on muokattu tätä harjoitusta varten, joten se ei vastaa kaikkien muuttujien
LisätiedotEsimerkki 1: auringonkukan kasvun kuvailu
GeoGebran LASKENTATAULUKKO Esimerkki 1: auringonkukan kasvun kuvailu Auringonkukka (Helianthus annuus) on yksivuotinen kasvi, jonka varren pituus voi aurinkoisina kesinä hyvissä kasvuolosuhteissa Suomessakin
Lisätiedot... Vinkkejä lopputyön raportin laadintaan. Sisältö 1. Johdanto 2. Analyyseissä käytetyt muuttujat 3. Tulososa 4. Reflektio (korvaa Johtopäätökset)
LIITE Vinkkejä lopputyön raportin laadintaan Sisältö 1. Johdanto 2. Analyyseissä käytetyt muuttujat 3. Tulososa 4. Reflektio (korvaa Johtopäätökset) 1. Johdanto Kerro johdannossa lukijalle, mitä jatkossa
LisätiedotMTTTP1, luento KERTAUSTA
25.9.2018/1 MTTTP1, luento 25.9.2018 KERTAUSTA Varianssi, kaava (2) http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2018/kaavat.pdf n i i n i i x x n x n x x n s 1 2 2 1 2 2 1 1 ) ( 1 1 Mittaa muuttujan arvojen
Lisätiedot1 PROSENTTILASKENTAA 7
SISÄLTÖ 1 PROSENTTILASKENTAA 7 Peruskäsitteitä 8 Prosenttiarvo 9 Prosenttiluku 11 Perusarvo 13 Muutosten laskeminen 15 Lisäys ja vähennys 15 Alkuperäisten arvojen laskeminen 17 Muutosprosentti 19 Prosenttiyksikkö
LisätiedotTilastollisten aineistojen kuvaaminen
Ilkka Mellin Tilastolliset menetelmät Osa 1: Johdanto Tilastollisten aineistojen kuvaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2007) 1 Tilastollisten aineistojen kuvaaminen >> Havaintoarvojen jakauma Tunnusluvut Suhdeasteikollisten
LisätiedotMTTTP1, luento KERTAUSTA JA TÄYDENNYSTÄ. Tunnusluvut. 1) Sijainnin tunnuslukuja. Keskilukuja moodi (Mo) mediaani (Md) keskiarvo, kaava (1)
20.9.2018/1 MTTTP1, luento 20.9.2018 KERTAUSTA JA TÄYDENNYSTÄ Tunnusluvut 1) Sijainnin tunnuslukuja Keskilukuja moodi (Mo) mediaani (Md) keskiarvo, kaava (1) Muita sijainnin tunnuslukuja ala- ja yläkvartiili,
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas MUITA HAJONNAN TUNNUSLUKUJA Varianssi, variance (s 2, σ 2 ) Keskihajonnan neliö Käyttöä enemmän osana erilaisia menetelmiä (mm. varianssianalyysi),
LisätiedotJohdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1
Johdatus tilastotieteeseen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Tilastollisten aineistojen kuvaaminen Havaintoarvojen jakauma Tunnusluvut Suhdeasteikollisten muuttujien tunnusluvut
LisätiedotTaloyhtiöiden jätehuoltopalvelut
Taloyhtiöiden jätehuoltopalvelut Jätehuollon hintakehitys Turussa 2016-2017, KTI Kiinteistötieto Muovinkeräyksen tilannekatsaus Jäteneuvonnan järjestäminen Jätehuollon kustannukset ja muovinkeräys Selvityksessä
Lisätiedotr = 0.221 n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.
A. r = 0. n = Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit. H 0 : Korrelaatiokerroin on nolla. H : Korrelaatiokerroin on nollasta poikkeava. Tarkastetaan oletukset: - Kirjoittavat väittävät
Lisätiedot806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0.
806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy 2012 1. Olkoon (X 1,X 2,...,X 25 ) satunnaisotos normaalijakaumasta N(µ,3 2 ) eli µ
Lisätiedot1 PROSENTTILASKENTAA 7
SISÄLTÖ 1 PROSENTTILASKENTAA 7 Peruskäsitteitä 8 Prosenttiarvo 9 Prosenttiluku 11 Perusarvo 13 Muutosten laskeminen 15 Lisäys ja vähennys 15 Alkuperäisten arvojen laskeminen 17 Muutosprosentti 19 Prosenttiyksikkö
Lisätiedot2. Aineiston kuvailua
2. Aineiston kuvailua Avaa (File/Open/Data ) aineistoikkunaan tiedosto tilp150.sav. Aineisto on koottu Tilastomenetelmien peruskurssilla olleilta. Tiedot osallistumisesta demoihin, tenttipisteet, tenttien
LisätiedotMONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen
MONISTE 2 Kirjoittanut Elina Katainen TILASTOLLISTEN MUUTTUJIEN TYYPIT 1 Mitta-asteikot Tilastolliset muuttujat voidaan jakaa kahteen päätyyppiin: kategorisiin ja numeerisiin muuttujiin. Tämän lisäksi
LisätiedotGeoGebra tutkivan oppimisen välineenä: havainto-hypoteesi-testaus
GeoGebra tutkivan oppimisen välineenä: havainto-hypoteesi-testaus Mitä jäi mieleen viime viikosta? Mitä mieltä olet tehtävistä, joissa GeoGebralla työskentely yhdistetään paperilla jaettaviin ohjeisiin
LisätiedotTilastollisen analyysin perusteet Luento 1: Lokaatio ja hajonta
Tilastollisen analyysin perusteet Luento 1: ja hajonta Sisältö Havaittujen arvojen jakauma Havaittujen arvojen jakaumaa voidaan kuvailla ja esitellä tiivistämällä havaintoarvot sopivaan muotoon. Jakauman
LisätiedotMittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku.
1/11 4 MITTAAMINEN Mittaaminen menettely (sääntö), jolla tilastoyksikköön liitetään tiettyä ominaisuutta kuvaava luku, mittaluku. Mittausvirhettä johtuen mittarin tarkkuudesta tai häiriötekijöistä Mittarin
LisätiedotKaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu.
Ka6710000 TILASTOLLISEN ANALYYSIN PERUSTEET 2. VÄLIKOE 9.5.2007 / Anssi Tarkiainen Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu. Tehtävä 1. a) Gallupissa
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012. Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON KVANTITATIIVINEN ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KURSSIN SISÄLTÖ Johdanto Mittaaminen ja aineiston hankinta Mitta-asteikot Otanta Aineiston esittäminen ja data-analyysi Havaintomatriisi
LisätiedotPylväsdiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna Piirakkadiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna 2003 LKM 14.8% 11.2% 19.7% 4.9% 3.6% 45.
Pylväsdiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna Piirakkadiagrammi Suomen kunnat lääneittäin vuonna 8.8% 8.9%.%.% 9.7%.7% Etelä Länsi Itä Oulu Lappi Ahvenanmaa Länsi Etelä Itä Oulu Lappi Ahvenanmaa Läänien
LisätiedotTil.yks. x y z 1 2 1 20.3 2 2 1 23.5 9 2 1 4.7 10 2 2 6.2 11 2 2 15.6 17 2 2 23.4 18 1 1 12.5 19 1 1 7.8 24 1 1 9.4 25 1 2 28.1 26 1 2-6.2 33 1 2 33.
Tehtävien ratkaisuja. a) Tilastoyksiköitä ovat työntekijät: Vatanen, Virtanen, Virtanen ja Voutilainen; muuttujina: ikä, asema, palkka, lasten lkm (ja nimikin voidaan tulkita muuttujaksi, jos niin halutaan)
LisätiedotMatin alkuvuoden budjetti
1 TILASTOJEN TULKINTAA 1. euroa Matin alkuvuoden budjetti 600 500 400 300 200 100 0 tammikuu helmikuu maaliskuu huhtikuu a) Milloin Matti on kuluttanut eniten rahaa ostoksiin? Arvioi, kuinka paljon vaatteisiin
LisätiedotTilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö. 1 Johdanto...2. 2 Aineiston kuvaus...3. 3 Riippuvuustarkastelut...4
TILTP1 Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö Tampereen yliopisto 5.11.2007 Perttu Kaijansinkko (84813) perttu.kaijansinkko@uta.fi Pääaine matematiikka/tilastotiede Tarkastaja Tarja Siren 1 Johdanto...2
LisätiedotTilastotieteen kertaus. Kuusinen/Heliövaara 1
Tilastotieteen kertaus Kuusinen/Heliövaara 1 Mitä tilastotiede on? Tilastotiede kehittää ja soveltaa menetelmiä, joiden avulla reaalimaailman ilmiöistä voidaan tehdä johtopäätöksiä tilanteissa, joissa
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KURSSIN SISÄLTÖ Johdanto Mittaaminen ja aineiston hankinta Mitta-asteikot Otanta Aineiston esittäminen ja data-analyysi Havaintomatriisi Yksiulotteisen
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas KAKSIULOTTEISEN EMPIIRISEN JAKAUMAN TARKASTELU Jatkuvat muuttujat: hajontakuvio Koehenkilöiden pituus 75- ja 80-vuotiaana ID Pituus 75 Pituus 80 1 156
LisätiedotTILASTO- JA TALOUSMATEMATIIKKA s. 1
TILASTO- JA TALOUSMATEMATIIKKA s. 1 Käsitteitä: Tilastoja voidaan havainnollistaa: o Tilastokuvioilla eli diagrammeilla Tavallisimmin käytettyjä tilastokuvioita ovat pylväsdiagrammit Muodostuu erillisistä
LisätiedotSovellettu todennäköisyyslaskenta B
Sovellettu todennäköisyyslaskenta B Antti Rasila 18. lokakuuta 2007 Antti Rasila () TodB 18. lokakuuta 2007 1 / 19 1 Tilastollinen aineisto 2 Tilastollinen malli Yksinkertainen satunnaisotos 3 Otostunnusluvut
Lisätiedot1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7. Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10
SISÄLTÖ 1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7 Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10 Tilastoaineisto 11 Peruskäsitteitä 11 Tilastoaineiston luonne 13 Mittaaminen
LisätiedotMat Tilastollisen analyysin perusteet. Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen Väliestimointi
Mat-2.104 Tilastollisen analyysin perusteet / Ratkaisut Aiheet: Avainsanat: Tilastollisten aineistojen kerääminen ja mittaaminen Tilastollisten aineistojen kuvaaminen Väliestimointi Diskreetit muuttujat,
LisätiedotKvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä
Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä Harjoitukset: 2 Muuttujan normaaliuden testaaminen, merkitsevyys tasot ja yhden otoksen testit FT Joni Vainikka, Yliopisto-opettaja, GO218, joni.vainikka@oulu.fi
LisätiedotAki Taanila AIKASARJOJEN ESITTÄMINEN
Aki Taanila AIKASARJOJEN ESITTÄMINEN 4.12.2012 Viivakaavio Excelissä voit toteuttaa viivakaavion kaaviolajilla Line (Viiva). Viivakaavio onnistuu varmimmin, jos taulukon ensimmäisessä sarakkeessa ovat
Lisätiedot7. laskuharjoituskierros, vko 10, ratkaisut
7. laskuharjoituskierros, vko 10, ratkaisut D1. a) Oletetaan, että satunnaismuuttujat X ja Y noudattavat kaksiulotteista normaalijakaumaa parametrein E(X) = 0, E(Y ) = 1, Var(X) = 1, Var(Y ) = 4 ja Cov(X,
LisätiedotMS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi
MS-A0501 Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi 3B Tilastolliset datajoukot Lasse Leskelä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016,
Lisätiedottilastotieteen kertaus
tilastotieteen kertaus Keskiviikon 24.1. harjoitukset pidetään poikkeuksellisesti klo 14-16 luokassa Y228. Heliövaara 1 Mitä tilastotiede on? Tilastotiede kehittää ja soveltaa menetelmiä, joiden avulla
Lisätiedot11. Jäsenistön ansiotaso
24 Kuvio 19. 11. Jäsenistön ansiotaso Tutkimuksessa selvitettiin jäsenistön palkkaukseen liittyviä asioita. Vastaajilta kysyttiin heidän kokonaiskuukausiansioitaan (kuukausibruttotulot). Vastaajia pyydettiin
LisätiedotKESKEISET SISÄLLÖT Keskeiset sisällöt voivat vaihdella eri vuositasoilla opetusjärjestelyjen mukaan.
VUOSILUOKAT 6 9 Vuosiluokkien 6 9 matematiikan opetuksen ydintehtävänä on syventää matemaattisten käsitteiden ymmärtämistä ja tarjota riittävät perusvalmiudet. Perusvalmiuksiin kuuluvat arkipäivän matemaattisten
LisätiedotMitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10
SISÄLTÖ 1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7 Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10 Tilastoaineisto 11 Peruskäsitteitä 11 Tilastoaineiston luonne 13 Mittaaminen
LisätiedotAki Taanila TILASTOLLISEN PÄÄTTELYN ALKEET
Aki Taanila TILASTOLLISEN PÄÄTTELYN ALKEET 19.5.2016 SISÄLLYS 0 JOHDANTO... 1 1 TILASTOLLINEN PÄÄTTELY... 2 1.1 Tiekartta... 4 2 VIRHEMARGINAALI JA LUOTTAMUSVÄLI... 5 2.1 Keskiarvon virhemarginaali ja
Lisätiedotxi = yi = 586 Korrelaatiokerroin r: SS xy = x i y i ( x i ) ( y i )/n = SS xx = x 2 i ( x i ) 2 /n =
1. Tutkitaan paperin ominaispainon X(kg/dm 3 ) ja puhkaisulujuuden Y (m 2 ) välistä korrelaatiota. Tiettyä laatua olevasta paperierästä on otettu satunnaisesti 10 arkkia ja määritetty jokaisesta arkista
LisätiedotWebropol 3.0 tulosten raportointi. Aki Taanila
Webropol 3.0 tulosten raportointi Aki Taanila 16.4.2019. Ota Webropol 3.0 käyttöön Kirjaudu Webropoliin ja napsauta ylhäältä linkkiä 3.0-versioon. Valitse Kyselyt: Löydät myös aiemmalla 2.0-versiolla tekemäsi
LisätiedotFoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 6. luento. Pertti Palo
FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa 6. luento Pertti Palo 1.11.2012 Käytännön asioita Harjoitustöiden palautus sittenkin sähköpostilla. PalautusDL:n jälkeen tiistaina netistä löytyy
LisätiedotSPSS-perusteet. Sisältö
SPSS-perusteet Sisältö Ikkunat 3 Päävalikot 5 Valikot 6 Aineiston käsittely 6 Muuttujamuunnokset 7 Aineistojen kuvailu analyysit 8 Havaintomatriisin luominen ja käsittely 10 Muulla sovelluksella tehdyn
LisätiedotMTTTP1, luento KERTAUSTA
19.3.2019/1 MTTTP1, luento 19.3.2019 KERTAUSTA Varianssi, kaava (2) http://www.sis.uta.fi/tilasto/mtttp1/syksy2018/kaavat.pdf n i i n i i x x n x n x x n s 1 2 2 1 2 2 1 1 ) ( 1 1 Mittaa muuttujan arvojen
LisätiedotTutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (2.5 op) "kynä-paperi"-harjoitukset/til
Tutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (2.5 op) "kynä-paperi"-harjoitukset/til 1. Tutkija halusi selvittää, kuinka moni Etelä-Suomen läänin ja Lapin läänin peruskoulun opettajista käyttää säännöllisesti
LisätiedotItä-Suomen seudulliset liikkumistutkimukset 2018
Itä-Suomen seudulliset liikkumistutkimukset 2018 Tiivistelmä, Joensuun seutu 22.2.2019 Sisällysluettelo Kyselyn toteutus ja tulokset Otos ja vastausmäärät seuduittain Liikkumisen tunnuslukuja (matkojen
LisätiedotTUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI. LTKY012 Timo Törmäkangas
TUTKIMUSAINEISTON ANALYYSI LTKY012 Timo Törmäkangas Ilman Ruotsia: r = 0.862 N Engl J Med 2012; 367:1562-1564. POIKKEAVAN HAVAINNON VAIKUTUS PAIRWISE VAI LISTWISE? Kun aineistossa on muuttujia, joilla
LisätiedotISÄNNÖINTIYRITYSTEN TALOUSBAROMETRI 2015
ISÄNNÖINTIYRITYSTEN TALOUSBAROMETRI 2015 TOTEUTUS Isännöintiyritysten Talousbarometri toteutettiin toukokesäkuussa 2015 Vastaajia yhteensä 206 (vuonna 2014: 176) Isännöintiyritysten johtoa Omistajia ja
LisätiedotItä-Suomen seudulliset liikkumistutkimukset Itä-Suomen liikkumistutkimus 2015
Itä-Suomen seudulliset liikkumistutkimukset 2015 Itä-Suomen liikkumistutkimus 2015 30.12.2015 2 Kalvosarjan sisältö Tutkimuksen taustatietoja Liikkumisen erityispiirteitä maakunnat ja Itä-Suomi seudut
LisätiedotTilastollinen aineisto Luottamusväli
Tilastollinen aineisto Luottamusväli Keijo Ruotsalainen Oulun yliopisto, Teknillinen tiedekunta Matematiikan jaos Tilastollinen aineisto p.1/20 Johdanto Kokeellisessa tutkimuksessa tutkittavien suureiden
LisätiedotAki Taanila TILASTOLLISEN PÄÄTTELYN ALKEET
Aki Taanila TILASTOLLISEN PÄÄTTELYN ALKEET 21.5.2014 SISÄLLYS 0 JOHDANTO... 1 1 TILASTOLLINEN PÄÄTTELY... 2 1.1 Tiekartta... 4 2 YHTÄ MUUTTUJAA KOSKEVA PÄÄTTELY... 5 2.1 Keskiarvon luottamusväli... 5 2.2
Lisätiedot