Katseandmete analüüs http:// www .ut.ee/~tammarut/stat.htm

1. Katseandmete analüüs http://www.ut.ee/~tammarut/stat.htm 1. rühm (106): 2. rühm (134): E 14.15 E 16.15 (106) K 14.15 K 14.15 R 14.15 R 14.15 Kodutöö 27. oktoobriks (paberil)

2. Add variables Copy variables Add cases Copy cases Alustamine File View Insert Statistics Data mining Graphs Tools Data Vars Cases Basic stat Multiple regression ANOVA Nonparametric Distribution fitting Advanced Linear/ Nonlinear Models Histograms Scatterplots Means

3. A Z Andmete sisestamine File > New... Tunnusenimed: doubleklick nimereale Sorteerimine x1=? x2=? Arvutamine nt. logaritmimiseks: v2=log(v1) või eri tunnuste kombineerimiseks: v5=‘kaal’/’pikkus’ Valik andmetabelist Include cases: sugu=‘emane’ and vanus=3

4. Kirjeldavad statistikud Statistics > Basic statistics and tables > Descriptive statistics > Advanced Märgi ärahuvipakkuvad statistikud, nt: keskväärtus (Mean) mediaan (Median) mood (Mode) standardhälve (Standard Deviation (SD)) dispersioon (Variance) standardviga (Std. err. of mean (SE)) usalduspiirid (Conf. Limits for mean) variatsioonikoefitsient (Coefficient of Variation) kvartiilid (Lower and upper quartiles)

5. SELECT CASES Sel Cond Histogramm Graphs > Histograms > Advanced Variables: vali uuritav tunnus Graph type: regular / multiple / double-Y Fit type: Off / Normal / ... Show percentages (% tulpade kohale) Statistics: Descriptive (Kirjeldavad statistikud joonisele) Intervals: Categories... (Tulpade arvu muutmine)

6. Graafiku toimetamine Double-click graafiku peal avab toimetamise akna Skaala muutmine: Axis scaling(X või Y) > Mode > Manual Edit step > Mode > Manual Tunnusenime muutmine: Axis title(X või Y) Tulpade muutmine: Plot Bars (tulpade värv ja muster) Plot Histogram (tulpade arv ja vahed) Graafikule kirjutamine: Menüüribast Insert > Text > Arrow

7. T-test Statistics > Basic statistics and tables > t-test, independent, by groups Meid huvitavad statistikud:

8. Testi aken Variables: Vali uuritavad tunnused Dependent e sõltuv e response-tunnus (t-testis tunnus, mis gruppide vahel erineb) Independent e sõltumatu e faktortunnus (t-testis grupid, mida võrreldakse) Quick Advanced Options Levene’s test (dispersioonide erinevuse testimine) Summary (testitulemused) Box plot (graafik) Categorized Normal Plots (normaaljaotuse testimine) Meid huvitavad t-testis:

9. Ühesuunaline ANOVA Statistics > ANOVA > One-way ANOVA Variables: Vali sõltuv ja sõltumatu(grupeeriv) muutuja; Vajuta OK > All effects (tulemuste tabel) > More results > Summary > Whole model R (Adjusted R2 - mudeli headuse näitaja) ndf(mudeli vabadusastmed) ddf(vea vabadusastmed)

10. Kruskal-Wallis ANOVA by Ranks; kaal (Näidisandmed) Independent (grouping) variable: vanus Kruskal-Wallis test: H (2, N= 20) =7.179669 p=0.0276 Mitteparameetriline ANOVA • Mediaanitest • Kruskal-Wallise ANOVA Statistics > Nonparametrics > Comparing multiple independent samples Summary: Kruskal-Wallis ANOVA & Median Test Multiple comparisons of mean ranks (mis grupid erinesid?) Tulemused (meid huvitavad H, N ja p):

11. 20 0.61 0.59 0.37 3.12 3.28 0.0059 0.0042 20 r(X,Y) r2 t p N vanus & kaal N Spearman R t(N-2) P-level Korrelatsioonid Pearson(parameetriline) Statistics > Basic stat > Correlation matrices Options: Display detailed table of results Spearman(mitteparameetriline) Statistics > Nonparametrics > Correlations Compute: Detailed report Spearman R

12. Lineaarne regressioon Statistics > Advanced Linear/Nonlinear Models > General Linear Models > Simple regression(1 sõltumatu muutuja) võiMultiple regression(>1 sõltumatu muutuja) võiFactorial regression(>1 sõltumatu muutuja + koosmõjud) Variables: vali sõltuv ja sõltumatu(predictor e ennustav) muutuja OK

13. 147,7466 0,89 1 0,79 147,7466 0,75 60,82710 148,34 0,000001 3 49,45 38,86 16 2,43 20,36 0,00010 45,7470 1 45,7470 18,83399 0,000507 9,6427 1 9,6427 3,96990 0,063666 7,1408 1 7,1408 2,93988 0,105718 38,8634 16 2,4290 Multiple Multiple Adjusted SS df MS SS df MS F p R R2R2Model Model Model Resid. Resid. Resid. SS d.f MS F p Intercept Vanus Kaal Vanus*kaal Error Whole Model R(Mudeli üldise seletusvõime kirjeldamiseks): All effects(Erinevate sõltumatute tunnuste mõju hindamiseks): Regressiooni- võrrand: y = a + bx Report > Pred.equation Või: Graphs > scatterplots > Advanced (Vali Regression equation) Või: More results > Coefficients (Param. lahtrist saate algoordinaadi ja b)

14. Negatiivne korrelatsioon Graafik regressiooni/korrelatsiooni illustreerimiseks Graphs > scatterplots > Advanced Korrelatsiooni puhul vali statistikud (Statistics >Corr. and p), Regressiooni puhul regressioonivalem (Statistics >Regression (fit) equasion) ja regressioonisirge usalduspiiridega (Regression bands > Confidence)

15. 768,15 1 768,15 136,85 <0,0001 0,04 1 0,04 0,01 0,94 0,24 1 0,24 0,04 0,84 97,15 1 97,15 17,3 0,00074 89,81 16 5,61 Mitmesuunaline (Multiway) ANOVA Kaks (või rohkem) faktortunnust Statistics > ANOVA > Factorial ANOVA • Variables > Vali 1 sõltuv muutuja ja • vähemalt 2 sõltumatut (faktorit) • OK > All effects SS d.f MS F p Intercept sugu vanus sugu*vanus Error

16. Pilt 2 faktori interaktsiooni illustreerimiseks: • ANOVA tuemusteaknas All effects/Graphs • Kliki interaktsiooni-rida aktiivseks • OK

17. 423,20 1 423,20 115,67 <0,0001 125,00 1 125,00 34,16 <0,0001 52,16 1 52,16 14,25 0,0015 62,20 17 3,66 SS d.f MS F p Intercept kaal sugu Error ANCOVA e. Kovariatsioonanalüüs Statistics > Advanced Linear/Nonlinear Models > General Linear Models > Analysis of covariance Variables > Vali sõltuvtunnus, huvialune faktortunnus ja pidevkovariaat OK > All effects

18. emane 7,915385 isane 3,684615 konditsioon sugu mean LS Means e. kovariaadi mõjust puhastatud keskmised: Means > Least squares means