Test nieparametryczny

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Regresja i korelacja materiały dydaktyczne.
Advertisements

Test zgodności c2.
Rangowy test zgodności rozkładów
hasło: student Justyna Kubacka
Układy eksperymentalne analizy wariancji. Analiza wariancji Planowanie eksperymentu Analiza jednoczynnikowa, p poziomów czynnika, dla każdego obiektu.
Układy eksperymentalne analizy wariancji. Analiza wariancji Planowanie eksperymentu Analiza jednoczynnikowa, p poziomów czynnika, dla każdego obiektu.
Wykład 9 Analiza wariancji (ANOVA)
WŁASNOŚCI FUNKCJI LINIOWEJ
Funkcje Barbara Stryczniewicz.
Analiza wariancji jednoczynnikowa
Skale pomiarowe – BARDZO WAŻNE
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Test zgodności Joanna Tomanek i Piotr Nowak.
ANALIZA WSPÓŁZALEŻNOŚCI
Analiza współzależności
ANALIZA WSPÓŁZALEŻNOŚCI
Analiza wariancji Analiza wariancji (ANOVA) stanowi rozszerzenie testu t-Studenta w przypadku porównywanie większej liczby grup. Podział na grupy (czyli.
Metody ekonometryczne
Wnioskowanie statystyczne CZEŚĆ III
Statystyka w doświadczalnictwie
Wykład 7 Przedział ufności dla 1 – 2
Wykład 8 Testy Studenta Jest kilka różnych testów Studenta. Mają one podobną strukturę ale służą do testowania różnych hipotez i różnią się nieco postacią.
Wykład 3 Rozkład próbkowy dla średniej z rozkładu normalnego
Wykład 11 Analiza wariancji (ANOVA)
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Wielkości wprost i odwrotnie proporcjonalne.
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
WŁASNOŚCI FUNKCJI LINIOWEJ
Testy nieparametryczne
Jednoczynnikowa analiza wariancji (ANOVA)
Rozkład t.
Hipotezy statystyczne
Analiza wariancji jednoczynnikowa
Testy nieparametryczne
Konstrukcja, estymacja parametrów
Testowanie hipotez statystycznych
Analiza współzależności cech statystycznych
Hipotezy statystyczne
Testy nieparametryczne
BADANIE STATYSTYCZNE Badanie statystyczne to proces pozyskiwania danych na temat rozkładu cechy statystycznej w populacji. Badanie może mieć charakter:
Analiza wariancji jednoczynnikowa.
Testy nieparametryczne
Prognozowanie z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych
Modelowanie ekonometryczne
Szereg czasowy – czy trend jest liniowy?
Hipotezy statystyczne
Podstawy statystyki, cz. II
Ekonometria stosowana
Planowanie badań i analiza wyników
Funkcje Barbara Stryczniewicz Co z tym zrobisz Ćwiczenia wstępne Opis funkcji,elementy Własności funkcji 4 Sposoby przedstawiania funkcji 5.
Testowanie hipotez statystycznych
Co to jest dystrybuanta?
ANALIZA ANOVA - KIEDY? Wiele przedsięwzięć badawczych zakłada porównanie pomiędzy średnimi z więcej niż dwóch populacji lub dwóch warunków eksperymentalnych.
Dopasowanie rozkładów
Ekonometria stosowana
dr Zofia Skrzypczak Wydział Zarządzania UW
Weryfikacja hipotez statystycznych dr hab. Mieczysław Kowerski
Podstawowe pojęcia i terminy stosowane w statystyce
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 9 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Przeprowadzenie badań niewyczerpujących, (częściowych – prowadzonych na podstawie próby losowej), nie daje podstaw do formułowania stanowczych stwierdzeń.
Testy nieparametryczne – testy zgodności. Nieparametryczne testy istotności dzielimy na trzy zasadnicze grupy: testy zgodności, testy niezależności oraz.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 7 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
Testy nieparametryczne
Statystyka matematyczna
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Analiza współzależności zjawisk
Test t-studenta dla pojedynczej próby
Zapis prezentacji:

Test nieparametryczny Test chi kwadrat Test nieparametryczny

Cechy i zastosowanie Test nieparametryczny Stosowany w przypadku pomiaru związku 2 zmiennych jakościowych lub porządkowych Duże próby

Tabela krzyżowa Tabela 1. Siła wiary religijnej a poparcie dla aborcji – liczebności empiryczne (n) Siła wiary religijnej Ogółem Głęboko wierzący Wierzący Niewierzący Aborcja Tak, powinna mieć prawo 23 363 25 411 Nie powinna 136 584 16 736 TRUDNO POWIEDZIEĆ 20 92 8 120 179 1039 49 1267

Procedura 1. Hipotezy H0=nie ma związku między zmiennymi 2. W oparciu o tabelę krzyżową i wartości obserwowane (empiryczne) wyznaczamy wartości oczekiwane (teoretyczne) 3. Podejmujmy decyzję

Tabela 1. Siła wiary religijnej a poparcie dla aborcji – liczebności empiryczne (n) Ogółem Głęboko wierzący Wierzący Niewierzący Aborcja Tak, powinna mieć prawo 23 363 25 411 Nie powinna 136 584 16 736 TRUDNO POWIEDZIEĆ 20 92 8 120 179 1039 49 1267 Tabela 2. Siła wiary religijnej a poparcie dla aborcji – liczebności oczekiwane (np) Siła wiary religijnej Ogółem Głęboko wierzący Wierzący Niewierzący Aborcja Tak, powinna mieć prawo 58,1 337 15,9 411 Nie powinna 104 584 28,5 736 TRUDNO POWIEDZIEĆ 17 98,4 4,6 120 179 1039 49 1267

Model niezależności Tabela 2. Siła wiary religijnej a poparcie dla aborcji – liczebności oczekiwane (np) Siła wiary religijnej Ogółem Głęboko wierzący Wierzący Niewierzący Aborcja Tak, powinna mieć prawo 58,1 337 15,9 411 Nie powinna 104 584 28,5 736 TRUDNO POWIEDZIEĆ 17 98,4 4,6 120 179 1039 49 1267 Tabela 3. Siła wiary religijnej a poparcie dla aborcji (procentowanie w wierszach). Siła wiary religijnej Ogółem Głęboko wierzący Wierzący Niewierzący Aborcja Tak, powinna mieć prawo 14,1% 82,0% 3,9% 100,0% Nie powinna TRUDNO POWIEDZIEĆ

Jak wyliczyć liczebności oczekiwane? liczebności empiryczne (n) Ogółem y1 y2 y3 x1 23 363 25 411 x2 136 584 16 736 x3 20 92 8 120 179 1039 49 1267 Różnica między nimi to tzw. „reszta” - Może wynosić zero liczebności oczekiwane (np) Ogółem y1 y2 y3 x1 58,1 337 15,9 411 x2 104 584 28,5 736 x3 17 98,4 4,6 120 179 1039 49 1267 Dla pierwszej kolumny (179*411)/1267 =58 (179*736)/1267=104 (179*120)/1267=17

Ćwiczenie - wylicz liczebności oczekiwane Razem x1 1 3 4 x2 2 x3 7 6 9 15 y1 y2 Razem x1 x2 x3

(2) Liczymy statystykę chi-kwadrat n- wartości obserwowane np– wartości oczekiwane

Tabela 4. Siła wiary religijnej a poparcie dla aborcji – liczebności obserwowane i oczekiwane (w nawiasach). Siła wiary religijnej Ogółem Głęboko wierzący Wierzący Niewierzący Aborcja Tak, powinna mieć prawo 23 (58,1) 363 (337) 25 (15,9) 411 Nie powinna 136 (104) 584 (584) 16 (28,5) 736 TRUDNO POWIEDZIEĆ 20 (17) 92(98,4) 8 (4,6) 120 179 1039 49 1267

Stopnie swobody Tutaj mówią ile jest związków liniowych między wartościami empirycznymi Df=(w-1)*(k-1) k- liczba kolumn w- liczba wierszy

(4) Podjęcie decyzji Obszar krytyczny tworzą wartości równe i powyżej wartości odczytanej z tablicy 2 0,05;4 =9,448 47>=9,448 – odrzucamy hipotezę o braku związku między zmiennymi

Ćwiczenie 1 W pewnej firmie przeprowadzono badanie dotyczące związków zadowolenia z pracy z płcią. Wyniki przedstawia tabela poniżej. Sprawdź czy między zmiennymi istnieje zależność. Kobiety Mężczyźni Zadowoleni 12 10 Niezdecydowani 2 4 Niezadowoleni 7 5

Ćwiczenie 2 Sprawdź czy istnieje związek między deklaracją dotyczącą czasu spędzanego przed TV, a stopniem wykształcenia w oparciu o badanie przeprowadzone wśród lokatorów pewnego bloku. Podstawowe Średnie Wyższe Mało (<1 godz.) 1 4 8 Średnio (1-2 godz) 5 7 Dużo (>3 godz). 9 3 2

Ćwiczenie 3 Sprawdź czy opinie kobiet i mężczyzn różnią się (n=1227)

Ćwiczenie 4 Posługując się poniższą tabelą pochodzącą z badania studentów, sprawdź czy jest związek pomiędzy rokiem studiów, a satysfakcją ze studiowania. Pierwszy rok Drugi rok Trzeci rok Mała 2 4 Średnia 6 7 Duża 8 3 5

Ćwiczenie 5. Sprawdź czy opinie kobiet i mężczyzn różnią się (n=1227)