Haridustehnoloogia praktika

Andmeanalüüs 5.10.13

05.10.2013 13:20 by Ruth Randoja

ÜK->V->ÜK


alfa oli meie enda valida olulisusnivoo 0,05, 0,01, 0,001


kas ma võin valida, et ma ei eksigi Sig=0


Kunagi ei saa öelda, et alfa on 0, mingi võimaluse me endale jätame eksimiseks.


Võrdleme tabelis testitulemusi A-klassi õpilastel ja C-klassi õpilastel ja vaatame, kas tulemused on oluliselt paremad.


Selleks, et excelis teha T-testi, kasutasime lisamoodulit Data Analysis


Kõigepealt mõtlesime läbi testi eeldused.


Intervall ja sakaala on võrreldavad, siis hakkasime tegema testi, enne


A Me=25,5p


C Mp=27,4p


ehk tõus on 2 punkti, küsime, et kas see on piisavalt suur erinevus, et mee saaks üldistada. Üldistamiseks teeme testi


Nullhüpotees ütleb, et erinevus valimis on ,kuid seda üldistada ei saa


qalternatiivhüpotees


H0 Me=Mp


H1Me ei võrdu Mp (2 poolne)


H1: Me<Mp (1 poolne)


Valisime eksimise tõenäosuse, selleks võtame 0,05


Siis oli kolm võimlaust kuidas teha olulisusstesti, eiseme normaaljaotusel, teine b jaotusel põhinev.


Sig= näitab mitmel juhul sajast see erinevus on


a ja c klass kokkuvõttes on saanud koolitusest kasu.


Järeldus, et alfa on väiksem kui 0,001


võin valida alfa ümber ja võtta nii väikse kui saan


Kas A ja B klassi tulemused on peale koolitust erinevad?


T-test assuming equal values


sõltumatute valimite t-test algab sellest, et hälbed on võrdsed


F-test two sample for variances


H0 :hajuvused võrdsed


H1: hajuvused erinevad


alfa=0,05


tahan teada olulisustõenäosuse väärtust


Sig=


T-testi olulisustõenäosuseks


alfa=0,05


Sig=0,02


Efekti suuruse selgitus ja arvutamise kalkulaator


Õppematerjalid kõik koos – LOE LÄBI!


Efekti suurus, kui väiksem kui 0,3, siis väike, 05 puhul on keskmine kui üle selle, siis suur efekt


Uus ül


võrdleme gruppe a, B ja c <- sõltumatud OK


pärast <- uuritav tunnus pidi olema intervallskaalal mõõdetud


selleks, et excelis hakata sdispersioonanalüüsi tegema, ei sobi, etnad oleks üksteise all, Excel tahab, et oleks tulbadf kõrvuti, ühesuurused tulbad ei pea olema


Data analyses: anova single factor


Variance – dispersioon, kuidas on dispersioon ja standardhälve seotud – dispersioon on ruutjuur standard
































































































































































Anova: Single   Factor
SUMMARY
Groups Count Sum Average Variance
Grupp A 5 151 30,2 8,2
Grupp B 5 129 25,8 4,2
Grupp C 5 123 24,6 3,8
ANOVA
Source of Variation SS df MS F P-value F crit
Between Groups 86,9333333 2 43,4666667 8,04938272 0,00606686 3,88529383
Within Groups 64,8 12 5,4
Total 151,733333 14

H0: Ma=Mb=Mc


H1: Ma ei võrduMb ei võrdu Mc (nii me ei kirjuta) vaid leidub vähemalt üks paar, mille kekväärtused on erinevad


alfa=0,05


Sig=0,006


Oluisustõenäosus on alfa ja olulisustõenäosus on P


dispersioon – hajuvus


Mis on dispersioonanalüüsi tingimus – gruppe on rohkem kui 2 , intervalltunnus, tulemuste hajuvus võrreldavates gruppides samad e hajuvused peavad olema võrdsed


t-testi tehes saime teha kui hajuvused on võrdsed v mittevõrdsed


vt lahendatult on see siin


H0: hajuvused võrdsed


H1:hajuvused erinevad


alfa=0,05


Sig (olulisustõenäosus)=0,066


Capture


Jääme H0 juurde, hajuvused on võrdsed, tingimus on täidetud, saame dispersioonanalüüsi edasi teha


3 ja enam gruppi (m) -> kõigepealt kontrollin tingimusi, siis saan teha dispersioonanalüüsi


1. Kirjeldame – millise grupi vastajad peavad kõige olulisemaks töökoha prestiissust – kõige rohkem diplom, kõige vähem baka, järgneb magistri-dr


1


Tegelikult oleks pidanud skaala ümber panema


1. Kirjeldame


2. H0:Md=Mb=Mf….


H1:tagurpidi E (leidub vähemalt 1) M1ei võrduMj


alfa=0,01


Dispersioonanalüüsi tabel sarnane exceli omaga


olulisustõnäosus Sig=0,759 teeme ostuse, et jääme H0 juurde, ei saa öelda, et hairdustase mõjutaks töökoha valikul töökoha prestiizsus.


2


Need, kes arvavad, et väga oluline on töökohal hea palk, kas need teenivad rohkem ja need, kes üldse nii ei arva, teenivad vähem?


PostHoc – LSD jääb välja, Bonferroni on tugev test, pane selle ette linnuke


4


Teeme pikalt, sisuliselt  nagu t-test


võtan paari väga oluline ja küllalt oluline


H0:Mv=Mk


H1: Mvei võrduMk


alfa=0,05


Sig=0,625


võrdlen neid arve


H0 seda erinevust, mis nende kahe grupi keskmiste vahel ei saa üldistada üldkogumile


väga olulise ja küllaltki olulise hinnangu andnute vahel statistilisel olulist erinevust ei ole


väga oluline ja vähe oluline


alfa=0,05


oilulisustõenäousu Sig=0,00


vähga olulise ja väheolulise vahel on erinevus


Tekib 2 gruppi


ühte kategooriase kuuluvad vähe oluline ja küllaltki oluline


ehk kui natuke arvad, et palk on oluline, siis teenid ka rohkem.


5


veelkord, kõik on siin kirjas


Võrdleme erinevate ametite keskmiseid hinnanguid meeskonnatöö oskusele


6


Kas tingimus, et me saaksime dispersioonanalüüsi läbi viia on täidetud?


Tingimus ei ole täidetud dispersioonanalüüsi tegemiseks,  sest Sig olulisustõenaäosus on 0,006


7


H0 hajuvused võrdsed


H1 hajuvused erinevad


alfa=0,005


Sig=0,006


Läheme mitteparameetriliste testide juurde


8


1. kirjeldamer


2. h0:M=M=M=M


H1: tagurpidi EM1 ei võrduiMj


alfa= 0,05


Siug=0,083


10


Tingimused täidetud ei ole -> H1


Kuivõrd erinevad on keskmised hinnangud efektiivsele ajakasutusele õpingute ajal töötanud ja mittetöötanud vilistlaste seas?


 


 



http://rrandoja.wordpress.com/2013/10/05/andmeanaluus-5-10-13/

0 comments:

Post a comment