Haridustehnoloogia praktika

7.09.2013 andmeanalüüs

07.09.2013 16:31 by Ruth Randoja

Kursuse materjalid http://www.tlu.ee/~kairio/7044/


ühine konspekt: https://docs.google.com/document/d/1x2Eu3Nre47DN7NcnpepoFL3nk_-AtihokmswvoQ69dE/edit


Teemad


  • Üldkogum ja valim. Normaaljaotuse idee.

  • Parameetrilised ja mitteparameetrilised analüüsimeetodid.

  • Statistiline üldistamine:

  • t-test,

  • x2-test,dispersioonanalüüs, Kruskal-Wallise test; seosekordajate statistiline olulisus.

  • Sobiva analüüsi- ja esitlusmeetodi valik


Kursuse hinne – kirjalik test – 50% hindest + 3 kodust tööd


Eksami läbimiseks tuleb sooritada kirjalik avatud küsimustega test. Kursuse hinne kujuneb iseseisvate tööde ja kirjaliku testi koondtulemuse põhjal.

Kohustuslik materjal:



Asenduskirjandus:


Hiob, K. (1995) Matemaatiline statistika. Algkursus koolidele, Tallinn

Parring, A.-M., Vähi, M., Käärik, E. (1997)Statistilise andmetöötluse algõpetus, Tartu

Tooding, L.-M. (1999) Andmeanalüüs sotsiaalteadustes, Tartu

Tooding, L.M. (2007) Andmete analüüs ja tõlgendamine sotsiaalteadustes,Tartu


2 esimest tööd rühmatööna (2-4 õpilast)


Õppetöö sisu ja ajakava


1.seminar

7.09.2013 14.00-18.00


Sissejuhatus kursusesse. Ülevaade kursuse korraldusest. Juhuslik valim, selle tähtsus ja moodustamise viisid. Statistilised olulisustestid-statistiline hüpotees; selle kontrollimine. Olulisusnivoo jaolulisustõenäosus. Kahe valimi keskväärtuste võrdlemine– t-test. Sõltuvad ja sõltumatud valimid. Sõltuvate valimite t-test.

2. seminar


21.09.2013 10.00-14.00



Kordamine: statistilised olulisustestid-statistiline hüpotees; selle kontrollimine.

Olulisusnivoo ja olulisustõenäosus. Sõltumatute valimite t-test. Ühe-ja kahepoolsed olulisustestid.


1. kodune töö

Rühmatöö (ühes rühmas 2-4 õpilast) – 15 punkti


* Näidete toomine erinevate analüüsiküsimuste kohta.

* Iseseisvalt olulisustestide kohta (lisa)materjali lugemine. Lühikokkuvõtte koostamine.

* Etteantud t-testi tulemuste tõlgendamine.

Töö esitamise tähtaeg: 1.10.2013


Tähtajast hiljem esitatud töö esitada personaalse tööna ning selle maksimumtulemus on 10 punkti


 3. seminar 5.10.2013 10.00-14.00 T-302


1.koduse töö tulemuste arutelu. Dispersioonanalüüs. Post-Hoc testid. Mitteparameetrilised meetodid. Risttabelid ja x2-test.




 2. kodutöö

Rühmatöö (ühes rühmas 2-4 õpilast). (15 punkti)


Töö sisu: Iseseisvalt dispersioonanalüüsi ning MPAR testide kohta (lisa)materjali lugemine.


Rühmaarutelu.

 * Etteantud dispersioonanalüüsi tulemuste tõlgendamine.

 Töö esitamise tähtaeg: 11.10.2013

 Tähtajast hiljem esitatud töö esitada personaalse tööna ning sellemaksimumtulemus on 10 punkti


4. seminar 19.10.2013 14.00-18.00 T-302


2.koduse töö tulemuste arutelu. Kordamine: Mitteparameetrilised meetodid. Risttabelid ja

x2-test. Korrelatsioonanalüüs. Korrelatsioonikordaja statistiline olulisus. Üldine kordamine: kõikide õpitud meetodite rakendamine.


3. kodune töö

Personaalne töö (20 punkti)



Töö sisu: Praktiliste andmeanalüüsi ülesannete lahendamine kasutades õpitud üldistava statistika meetode.

 Töö esitamise tähtaeg: 1.12.2013 Tähtajast hiljem esitatud töö maksimumtulemus 16 punkti


Eksam*

Põhieksam – kirjalik  test, kolmanda iseseisva töö esitamine/kaitsmine. Vajalik eelnev


registreerumine ÕIS-is.


Järeleksam* kirjalik  test, kolmanda iseseisva töö esitamine/kaitsmine. Vajalik eelnev


registreerumine ÕIS-is.

* Eksami ja järeleksami ajad määrab õppejõud kokkuleppel õpperühmaga.







Tarkvara:


SPSS – statistical packet for social sciences


klass S-303 lahti reede õhtuti 17-20, laupäeviti 10-18


trial – saab alla laadida kaheks nädalaks – töötab nii windows kui mac arvutitel, saab laadida alla 1x – vaja läheb seda viimase koduse töö tegemiseks.


PSPP – andmeanalüüsi programm, mis on äravahetamiseni sarnane programmiga SPSS, kuid milles puuduvad olulised võimalused andmete analüüsimiseks (näiteks

diagrammid). Programm on vabavara. Laadi programm PSPP oma arvutisse


R – nõuab kerget programmeerimisoskust


Excel – seab teatavad piirangud


Objekt


Tunnus



  1. Nimitunnus – maakond, eriala, värv, aadress, nimed, e-maili aadressid – oluline, et tekiksid kategooriad ehk grupid Nimitunnused – kõrgem omandatud haridustase?

  2. Järjestustunnus – siia alla kuulub v vähe tunnuseid – põhiharidus, kesk ja kõrgem ja skaala vahemikud pole võrdsed – põhi 9, kesk3, kõrgem 5

  3. Intervalltunnuse puhul on vahemikud täpselt ühe pikkused – Likerti skaala 1234. Mõnikord on need skaalad paarisarvulised ja mõnikord paarituarvulised 1234 , 12345 – seotud koolkondadega. Paarituarvulisi kasutavad psühholoogid, paarisarvulisi sotsiaalvaldkonna esindajad. Pikki skaalasid 12345678910 kasutades saab täpsema vastuse.  - Mitu aastat oled koolis õppinud?

  4. Binaarne mees/naine/ – kas küsimused – Kas sul on keskharidus?


3.  puhul kasutatakse parameetrilisi, 1. ja 2 puhul mitteparameetrilisi


Analüüsiküsimused jagunevad tinglikult kolmeks


Väärtus


T-teste on kahte tüüpi  -sõltuvad (samad objektid korduvmõõtmisel v esitatud mitu küsimust samal skaalal – kuidas sulle meeldib käia kinos ja kuidas teatris, nt palju hüppavad kaugust sügisel ja palju kevadel, minu tähelepanuvõimes esimes tunnis ja teises tunnis) ja sõltumatud (reaalselt erinevad objektid – mehed – naised, eestlased – venelased.


H0 :µL


H1


olulisusnivoo


Luban endal tekkida viga 5-l juhul 100-st


sotsiaalteadused 0,05 %


reaalteadused 0,01 1%


meditsiin 0,0001%


Valdkondade kaupa on see ette antud.


Praegu valime olulisusnivooks


α=0,05


1. Z-test erinevuste jaotus



http://rrandoja.wordpress.com/2013/09/07/7-09-2013-andmeanaluus/

0 comments:

Post a comment