voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

Samankaltaiset tiedostot
voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %?

Lisätehtäviä ratkaisuineen luentomonisteen lukuun 6 liittyen., jos otoskeskiarvo on suurempi kuin 13,96. Mikä on testissä käytetty α:n arvo?

Ongelma: Poikkeaako perusjoukon suhteellinen osuus vertailuarvosta?

1. a) Luettele hyvän kvantitatiivisen tutkimuksen perusvaatimukset. b) Miten tutkimusraportissa arvioit tutkimuksen luotettavuutta?

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento , osa 1. 1 Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu

MTTTA1 Tilastomenetelmien perusteet 5 op Luento Kokonaisuudet johon opintojakso kuuluu


OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi Luento 2

Raija Leppälä. Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi IBM SPSS Statistics -ohjelmiston avulla

Teema 9: Tilastollinen merkitsevyystestaus

Harjoittele tulkintoja

Valitaan testisuure, jonka jakauma tunnetaan H 0 :n ollessa tosi.

Tutkimus peliohjaimen käytöstä Super Smash Bros. Melee pelissä. Aleksanteri Karanka

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

OHJ-7600 Ihminen ja tekniikka -seminaari, 4 op Käyttäjäkokemuksen kvantitatiivinen analyysi. Luento 3

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

MTTTP1, luento KERTAUSTA

SPSS-perusteet. Sisältö

Luottamisvälin avulla voidaan arvioida populaation tuntematonta parametria.

Esim Brand lkm keskiarvo keskihajonta A ,28 5,977 B ,06 3,866 C ,95 4,501

Tutkimusongelmia ja tilastollisia hypoteeseja: Perunalastupussien keskimääräinen paino? Nollahypoteesi Vaihtoehtoinen hypoteesi (yksisuuntainen)

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Demotehtävä + liitteet (muuttujaluettelo, käytettävät analyysimenetelmät hypoteeseineen, osa SPSS-ohjelman tulostuslistasta)

MTTTP1, luento KERTAUSTA

Ratkaisuja luvun 15 tehtäviin

A130A0650-K Tilastollisen tutkimuksen perusteet 6 op Tentti / Anssi Tarkiainen & Maija Hujala

MTTTP5, luento Kahden jakauman sijainnin vertailu (jatkoa) Tutkimustilanteita y = neliöhinta x = sijainti (2 aluetta)

Perusnäkymä yksisuuntaiseen ANOVAaan

Frequencies. Frequency Table

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.

MTTTP5, luento Luottamusväli, määritelmä

/1. MTTTP5, luento Kertausta. Olk. X 1, X 2,..., X n on satunnaisotos N(µ, ):sta, missä tunnettu. Jos H 0 on tosi, niin

Estimointi populaation tuntemattoman parametrin arviointia otossuureen avulla Otossuure satunnaisotoksen avulla määritelty funktio

RISTIINTAULUKOINTI JA Χ 2 -TESTI

Tutkimusmenetelmät I Määrällisen tutkimuksen osuus (2.5 op)

Estimointi. Luottamusvälin laskeminen keskiarvolle α/2 α/2 0.1

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 4) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

pisteet Frekvenssi frekvenssi Yhteensä

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 2) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

Mediaanikorko on kiinteäkorkoiselle lainalle korkeampi. Tämä hypoteesi vastaa taloustieteen käsitystä korkojen määräytymismekanismista.

Muuttujien väliset riippuvuudet esimerkkejä

Tutkimusmenetelmät I

Tavanomaisten otostunnuslukujen, odotusarvon luottamusvälin ja Box ja Whisker -kuvion määritelmät: ks. 1. harjoitukset.

Näistä standardoiduista arvoista laskettu keskiarvo on nolla ja varianssi 1, näin on standardoidulle muuttujalle aina.

Data-analyysi II. Sisällysluettelo. Simo Kolppo [Type the document subtitle]

SPSS-pikaohje. Jukka Jauhiainen OAMK / Tekniikan yksikkö

Kvantitatiivinen genetiikka moniste s. 56

1 TILASTOJEN KÄYTTÖ 7. Mitä tilastotiede on 7 Historiaa 8 Tilastotieteen nykyinen asema 9 Tilastollisen tutkimuksen vaiheet 10

r = n = 121 Tilastollista testausta varten määritetään aluksi hypoteesit.

I Keskiarvot ja hajonnat muuttujista 3-26 niin, että luokittelevana muuttujana on muuttuja 2 eli sukupuoli

Ohjeita tilastollisen tutkimuksen toteuttamiseksi SPSS for Windows -ohjelmiston avulla

Tilastotieteen jatkokurssi syksy 2003 Välikoe

Estimointi. Otantajakauma

54. Tehdään yhden selittäjän lineaarinen regressioanalyysi, kun selittäjänä on määrällinen muuttuja (ja selitettävä myös):

BIOSTATISTIIKKAA ESIMERKKIEN AVULLA. Kurssimoniste (luku 3) Janne Pitkäniemi. Helsingin Yliopisto Kansanterveystieteen laitos

Ohjeita kvantitatiiviseen tutkimukseen

Tässä harjoituksessa käydään läpi R-ohjelman käyttöä esimerkkidatan avulla. eli matriisissa on 200 riviä (havainnot) ja 7 saraketta (mittaus-arvot)

Kvantitatiivinen tutkimus 1 Harjoituksia

Tilastollisten menetelmien perusteet II TILTP3 Luentorunko

MTTTP5, luento Otossuureita ja niiden jakaumia (jatkuu)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Sisällysluettelo ESIPUHE KIRJAN 1. PAINOKSEEN...3 ESIPUHE KIRJAN 2. PAINOKSEEN...3 SISÄLLYSLUETTELO...4

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

MS-C2103 Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit (5 op)

Kaavakokoelma, testikaaviot ja jakaumataulukot liitteinä. Ei omia taulukoita! Laskin sallittu.

Sisällysluettelo SISÄLLYSLUETTELO...6 LYHYT SANASTO VASTA-ALKAJILLE JOHDATUS PARAMETRITTOMIIN MENETELMIIN...9

Tilastotieteen johdantokurssin harjoitustyö. 1 Johdanto Aineiston kuvaus Riippuvuustarkastelut...4

Kvantitatiiviset tutkimusmenetelmät maantieteessä

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Opiskelija viipymisaika pistemäärä

Sisällysluettelo ESIPUHE... 4 ALKUSANAT E-KIRJA VERSIOON... 5 SISÄLLYSLUETTELO JOHDANTO TILASTOLLISEEN PÄÄTTELYYN TODENNÄKÖISYYS...

806109P TILASTOTIETEEN PERUSMENETELMÄT I Hanna Heikkinen Esimerkkejä estimoinnista ja merkitsevyystestauksesta, syksy (1 α) = 99 1 α = 0.

1 Johdanto 2. 2 Aineistot 2. 3 Henkilöstön koulutustausta ja työkokemus 3. 4 Aikuissosiaalityön sisältö 5. 5 Henkilöstön osaaminen 12

VARIANSSIANALYYSI ANALYSIS OF VARIANCE

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 8: Lineaarinen regressio, testejä ja luottamusvälejä

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 3: Epäparametriset tilastolliset testit

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

Tilastollinen testaus. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Mat Tilastollisen analyysin perusteet. Testit suhdeasteikollisille muuttujille. Avainsanat:

Suhtautuminen Sukupuoli uudistukseen Mies Nainen Yhteensä Kannattaa Ei kannata Yhteensä

Office-koulutuksen kehittämistarpeen tutkiminen

Teema 3: Tilastollisia kuvia ja tunnuslukuja

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

dx=5&uilang=fi&lang=fi&lvv=2014

3. a) Mitkä ovat tilastolliset mitta-asteikot? b) Millä tavalla nominaaliasteikollisen muuttujan jakauman voi esittää?

TKMS7a-f/LRS20a-f/MAS2/KVS2/TMS82a-f/JOM/TJM/YRM Monimuuttujamenetelmien soveltaminen taloustieteissä. Tentti

Kaksisuuntaisen varianssianalyysin tilastollisessa malli voidaan esittää seuraavassa muodossa:

1. YKSISUUNTAINEN VARIANSSIANALYYSI: AINEISTON ESITYSMUODOT

Esim. Pulssi-muuttujan frekvenssijakauma, aineisto luentomoniste liite 4

Tehtävä 1. (a) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO Matematiikan ja tilastotieteen laitos Parametrittomat ja robustit menetelmät Harjoitukset 7, vastaukset

Tilastollisia peruskäsitteitä ja Monte Carlo

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 4: Testi suhteelliselle osuudelle

1. PÄÄTTELY YHDEN SELITTÄJÄN LINEAARISESTA REGRESSIOMALLISTA

POPULAATIO. Oikeastaan arvot, joista ollaan kiinnostuneita (mitatut numeeriset suureet, luokittelut).

Aki Taanila VARIANSSIANALYYSI

031075P MATEMATIIKAN PERUSKURSSI II 5,0 op

¼ ¼ joten tulokset ovat muuttuneet ja nimenomaan huontontuneet eivätkä tulleet paremmiksi.

Otoskoon arviointi. Tero Vahlberg

Supplementary Table S1. Material list (a) Parameters Sal to Str

Transkriptio:

[TILTP1] TILASTOTIETEEN JOHDANTOKURSSI, Syksy 2011 http://www.uta.fi/~strale/tiltp1/index.html 30.9.2011 klo 13:07:54 HARJOITUS 5 viikko 41 Ryhmät ke 08.30 10.00 ls. C8 Leppälä to 12.15 13.45 ls. A2a Laine ke 12.15 13.45 ls. C8 Leppälä to 14.15 15.45 ls. C6 Leppälä ke 14.15 15.45 ls. C8 Julin pe 08.30 10.00 ls. A2a Pukkila to 08.30 10.00 ls. A2a Laine pe 10.15 11.45 ls. A2a Pukkila to 12.15 13.45 ls. C6 Julin Huomaa, että osa tehtävistä liittyy viikon SPSS -harjoituksiin, joten keskiviikon laskuharjoitusryhmiin kuuluvien on hyvä valita maanantain tai tiistain SPSS -ryhmä. Nämä ovat opintojakson viimeiset laskuharjoitukset. Aiheet: testauksesta 1. Erään pelin pitäisi antaa voitto %:lle pelaajista. Pelaat 200 peliä ja voitat 18 kertaa. Haluat selvittää tuliko voittoja oletetun mukaisesti. Suorita tilanteeseen liittyvä testaus. Määritä siis nollahypoteesi ja vaihtoehtoinen hypoteesi, laske testisuureen arvo ja tee päätelmä sen perusteella. Arvioi pienintä riskitasoa, jolla H 0 voidaan hylätä. 2. Sokerin pussituskoneen pitäisi tuottaa kilon pusseja. Tutkitaan koneen toimivuutta ja valitaan koneen tuottamista pusseista satunnaisesti 20 ja saadaan niiden keskipainoksi 1002 g ja keskihajonnaksi 3,4 g. Suorita tilanteeseen liittyvä testaus 1%:n riskitasolla. Määritä siis nollahypoteesi ja vaihtoehtoinen hypoteesi, laske testisuureen arvo ja tee päätelmä sen perusteella. Onko pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä, pienempi vai suurempi kuin 1 %? 3. Tarkastellaan luentorungon esimerkkiä 5.1.25. Onko perusteltua pitää lisäainetta B parempana kuin A? Suorita tilanteeseen liittyvä testaus. Määritä siis nollahypoteesi ja vaihtoehtoinen hypoteesi, laske testisuureen arvo ja tee päätelmä sen perusteella. Arvioi pienintä riskitasoa, jolla H 0 voidaan hylätä.

4. Tarkastellaan oheisia analysointituloksia. Analysoinnit on tehty PLASTMA -aineistosta (sivulla http://www.uta.fi/~strale/tiltp1/aineistoja.html ), ks. SPSS -harjoitus 3 tehtävä 5. Mitä hypoteesia on testattu? Mikä on saadun testisuureen arvo? Mikä on pienin riskitaso, jolla H 0 voidaan hylätä? Minkä johtopäätelmän teet? Group Statistics päivässä saadun kolesterolin määrä (mg) sukupuoli mies nainen Std. Error N Mean Std. Deviation Mean 42 328,124 145,4333 22,4408 273 229,282 124,9652 7,5632 Independent Samples Test päivässä saadun kolesterolin määrä (mg) Equal variances assumed Equal variances not assumed Levene's Test for Equality of Variances F Sig. t df Sig. (2-tailed) t-test for Equality of Means Mean Difference 95% Confidence Interval of the Std. Error Difference Difference Lower Upper 3,023,083 4,665 313,000 98,842 21,1881 57,1530 140,5313 4,174 50,745,000 98,842 23,6811 51,2945 146,3897 5. Tarkastellaan laskuharjoitusten 3 tehtävää 7. Ohessa analysointituloksia. Aseta tilanteeseen sopivat hypoteesit ja suorita testaus. Tee johtopäätelmät. Ryhmä * Veriryhmä Crosstabulation Ryhmä Total I II Veriryhmä O A B AB Total 176 148 96 72 492 35,8% 30,1% 19,5% 14,6% 100,0% 78 50 45 12 185 42,2% 27,0% 24,3% 6,5% 100,0% 254 198 141 84 677 37,5% 29,2% 20,8% 12,4% 100,0% Chi-Square Tests Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-sided) 10,580 a 3,014 11,511 3,009 3,996 1,046 677 a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 22,95.

6. Tutkitaan, vaikuttaako Tampereella asunnon sijainti kerrostalohuoneistoissa huoneiden lukumäärään. Ohessa analyysituloksia (ks. SPSS -harjoitus 3 tehtävä 2). Aseta tilanteeseen sopivat hypoteesit ja suorita testaus. Tee johtopäätelmät. Huoneisto * Onko Crosstabulation Huoneisto Total Yksiö Kaksio Kolmio Suurempi kuin kolmio Onko Ei ole On Total 18 13 31 14,3% 12,6% 13,5% 56 58 114 44,4% 56,3% 49,8% 44 27 71 34,9% 26,2% 31,0% 8 5 13 6,3% 4,9% 5,7% 126 103 229 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests Pearson Chi-Square Likelihood Ratio Linear-by-Linear Association N of Valid Cases Asymp. Sig. Value df (2-sided) 3,328 a 3,344 3,340 3,342,963 1,326 229 a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 5,85.

7. Tutkittiin päivän lämpötilan vaikutusta jäätelön myyntiin ja saatiin oheiset tulokset. Tulkitse tulokset. 190 180 Myyntimäärä 170 160 150 140 15,00 20,00 25,00 Lämpötila 30,00 35,00 Correlations Myyntimäärä Lämpötila Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Myyntimäärä Lämpötila 1,887** **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).,000 30 30,887** 1,000 30 30 8. Laskuharjoitusten 4 tehtävässä 9 teit alustavasti riippuvuustarkasteluja harjoitustyöhösi liittyen. Valitse nyt niistä kolme harjoitustyöhösi tulevaa. Täydennä analyysit tarvittaessa ja tee lisäksi yhteen analyysiin liittyvä testaus tai luottamusvälin lasku. 9. (jatkoa edelliseen) Kirjoita riippuvuustarkasteluihin valitsemiesi muuttujien (sekä mahdollisesti muiden aineiston kuvauksen kannalta olennaisten muuttujien) esittelyt (ks. jakaumat ja tunnusluvut laskuharjoitus 3 tehtävä 10) sekä riippuvuustarkasteluihin liittyvä osuus raporttiisi. Nyt harjoitustyösi on viimeistelyä vailla valmis!! Tarvitset vielä johdanto-osuuden sekä yhteenvedon. 10. Moodlessa on mahdollista itse tarkistaa, että harjoitustyö täyttää sille asetettuja vaatimuksia. Tarkistukset voi tehdä kohdissa Harjoitustyön raportonnin tarkastus, Harjoitustyön tekstin tarkastus ja Harjoitustyön sisällön tarkastus. Katso nämä tehtävät nyt alustavasti läpi. Palaa myöhemmin tarvittaessa näihin tarkistuksiin.

11. Pohdi omaa oppimistasi kysymysten 1-7 avulla. Vastaa kysymyksiin Moodlessa tekemällä tentti Laskuharjoitus 5 tehtävä 11 ennen laskuharjoituksiasi. 1. Osaatko testauksen idean? 2. Tiedätkö mihin tilanteeseen kaavakokoelman kaavassa (10) oleva z-testi sopii? 3. Tiedätkö mihin tilanteeseen kaavakokoelman kaavassa (11) oleva t-testi sopii? 4. Tiedätkö mihin tilanteeseen kaavakokoelman kaavassa (13) oleva hypoteesi ja siihen liittyvä t-testi sopii? 5. Osaatko tehdä päättelyn kaavakokoelman kaavan (13) tilanteessa? Osaatko käyttää tätä testiä harjoitustyössäsi? 6. Osaatko tehdä päättelyn kaavakokoelman kaavan (12) tilanteessa? Osaatko käyttää tätä testiä harjoitustyössäsi? 7. Osaatko tulkita SPSS:llä (tai käyttämälläsi muulla ohjelmalla) saadut analyysin tulokset, jotka liittyvät kaavojen (12) - (13) tilanteisiin? Osaatko tehdä ne ko. ohjelmalla?