Tatistick spracovanie dajov najbe nej ie chyby a ako sa im vyhn
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 12

Štatistické spracovanie údajov „Najbežnejšie chyby a ako sa im vyhnúť“ PowerPoint PPT Presentation


  • 77 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Štatistické spracovanie údajov „Najbežnejšie chyby a ako sa im vyhnúť“. Mari án Rimarčík, PhD. http://rimarcik.com. Výskum. Špecifikácia problému a stanovenie cieľov Plán výskumu Zber údajov Analýza údajov Prezentácia výsledkov. Chyby. Nejasne definované ciele, hypotézy

Download Presentation

Štatistické spracovanie údajov „Najbežnejšie chyby a ako sa im vyhnúť“

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Tatistick spracovanie dajov najbe nej ie chyby a ako sa im vyhn

Štatistické spracovanie údajov „Najbežnejšie chyby a ako sa im vyhnúť“

Marián Rimarčík, PhD.

http://rimarcik.com


V skum

Výskum

  • Špecifikácia problému a stanovenie cieľov

  • Plán výskumu

  • Zber údajov

  • Analýza údajov

  • Prezentácia výsledkov


Chyby

Chyby

  • Nejasne definované ciele, hypotézy

  • Chýba podrobný postup výberu vzorky

  • Zlá konštrukcia dotazníka (zbytočne veľa otázok, nejasné, nevyužitie overených nástrojov, chýbajúca pilotná štúdia, nepreviazanosť na ciele a hypotézy) alebo zlý plán experimentu

  • Zber dát pomocou papiera

  • Neadekvátna štatistická analýza

  • Nedostatočná, príp. zlá interpretácia výsledkov


Deskript vna tatistika

Deskriptívna štatistika

Úlohou opisnej štatistiky je vytvorenie prehľadu o získaných údajoch, ktoré samé o sebe predstavujú iba zmes čísel, príp. písmen. Na tento účel slúžia:

- opisné charakteristiky

- tabuľky

- grafy


Chyby1

Chyby

  • Chýbajúca tabulácia a čistenie dát

  • Výpočet priemerov z kvalitatívnych premenných, ktorých hodnoty (kategórie) boli očíslované

  • Nahrádzanie chýbajúcich hodnôt 0/99

  • Použitie n-tice koláčových grafov na opísanie rozdelenia kvalitatívnej premennej v rôznych skupinách

  • Nevyužitie mier sily vzťahu (r, tau, eta, V)

  • Bivariačný prístup (falošná korelácia)


Indukt vna tatistika

Induktívna štatistika

  • Úlohou induktívnej štatistiky je na základe informácii získaných z náhodných vzoriek robiť závery o celých základných súboroch z ktorých vzorky pochádzajú:

    - testy štatistických hypotéz (významnosti)

    - intervalové odhady


1 chyba

1. Chyba

  • Formulovanie záverov v podobe kauzality u korelačných výskumov (pozorovacích štúdií vrátane dotazníkových v ktorých nezasahujeme do premenných, len ich meriame a hľadáme vzťahy).

  • Údaje z korelačného výskumu môžu byť interpretované v kauzálnej podobe iba na základe a priórnych teórií. Nemôžu však nezvratne a jednoznačne dokazovať kauzalitu.


2 chyba

2. Chyba

  • absencia vopred formulovaných hypotéz

    => realizácia mnohých porovnaní

  • z dotazníka s 20 otázkami možno urobiť 190 párových porovnaní

  • pri použití 5% hladiny významnosti bude z 20 porovnaní 1 významné čistou náhodou

  • Typicky viac ANOVA namiesto MANOVA


3 chyba

3. Chyba

  • Použitie induktívnej štatistiky na vzorkách, ktoré neboli získané náhodným výberom (napr. kvótne výbery) a cenzusoch (vyšetrovanie celej populácie).

    => Vypočítaná P-hodnota je ničnehovoriace číslo. Zovšeobecňovanie záverov z nenáhodných výberov

    je nemožné.

    Dôvody:

    - neznalosť spojená s falošným dojmom vedeckosti

    - predstava, že každá hypotéza sa musí overovať pomocouštatistického testu


4 chyba

4. Chyba

  • Tradičné metódy pri výpočte pravdepodobnosti predpokladajú jednoduchý náhodný výber z nekonečne veľkej populácie (prakticky stačí N > 1500)

    => bez korekcie sú výsledky nesprávne

    (Pre zložitejšie metódy neexistujú vzorce pre zložitejšie formy náhodných výberov)


5 chyba

5. Chyba

  • Parametrické metódy vyžadujú normálne rozdelenie

  • Testy normality treba brať s rezervou

  • Najdôležitejší je histogram + box plot a kontrola odľahlých a extrémnych pozorovaní

  • CLV vyžaduje veľké vzorky (n> 50, > 100)

  • Ordinálna premenná: min. 5 kategórií bez výrazných rozdieloch vo vzdialenostiach


Tatistick navig tor

Štatistický navigátor

Výber štatistickej metódy v závislosti od

  • Cieľa

  • Počtu skúmaných premenných

  • Typu škál

  • Typu vzorky

    http://rimarcik.com


  • Login