uurimismeetodid ii l.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Uurimismeetodid II PowerPoint Presentation
Download Presentation
Uurimismeetodid II

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 36

Uurimismeetodid II - PowerPoint PPT Presentation


  • 773 Views
  • Uploaded on

Uurimismeetodid II. Magistriõpe Lektor: Piret Luik. Tulemuste usaldatavus. Hüpotees Ühepoolne hüpotees Kahepoolne hüpotees Test ehk kriteerium Testimine Teststatistiku põhjal otsustus. NB! Tulemuste usaldatavust on vaja kontrollida, kui tahetakse valimi tulemusi üldistada üldkogumile.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Uurimismeetodid II' - bud


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
uurimismeetodid ii

Uurimismeetodid II

Magistriõpe

Lektor: Piret Luik

tulemuste usaldatavus
Tulemuste usaldatavus
  • Hüpotees
    • Ühepoolne hüpotees
    • Kahepoolne hüpotees
  • Test ehk kriteerium
  • Testimine
  • Teststatistiku põhjal otsustus

NB! Tulemuste usaldatavust on vaja kontrollida, kui tahetakse valimi tulemusi üldistada üldkogumile.

slide3

Hüpoteesi, mida uurija soovib tõestada,

nimetatakse sisukaks ehk alternatiivseks ehk

uurimishüpoteesiks.

H1.

Sisuka hüpoteesivastandväide on nullhüpotees.

H0.

Nullhüpoteesi pole võimalik tõestada!

h potees v rdlus
Hüpotees (võrdlus)
  • Poisid on matemaatikas andekamad kui tüdrukud.
  • Poistele meeldib enam arvutiga mängida kui tüdrukutele.
  • Maakoolides on vähem koolivägivalda kui linnakoolides.
h potees seos
Hüpotees (seos)
  • Leidub seos õpimotivatsiooni ja õpitulemuste vahel.
  • Head sprinterid on ka head kaugushüppajad.
  • End arvuti ees ebakindlalt tundvad õpilased kasutavad vähem hüperlinke internetipõhistes õppematerjalides.
slide7

Kontrollrühma testitulemuste aritmeetiline keskmine on 15 ja 95%-lisel olulisusnivool on usalduspiirid 12 ja 18.

Eksperimentaalrühmal aritmeetiline keskmine 24 ning samal usaldusnivool usalduspiirid 20 ja 28.

slide8

Kontrollrühma testitulemuste aritmeetiline keskmine on 15 ja 95%-lisel olulisusnivool on usalduspiirid 7 ja 23.

Eksperimentaalrühmal aritmeetiline keskmine 24 ning samal usaldusnivool usalduspiirid 17 ja 31.

slide9

Kas kahe jaotuse varieeruvus (dispersioon) on statistiliselt erinev tehakse analoogiliselt aritmeetilisele keskmisele kindlaks võrreldes dispersioonide usalduspiire.

Selleks kasutatakse F jaotuse F-testi või Levene testi

slide10

Üheks rakendatavamaks testiks aritmeetiliste keskmiste võrdlemisel on t-test, nimetatakse ka selle väljamõtleja varjunime Student järgi Studenti t-testiks.

Paarisvalim (correlated mean, Paired two sample),

mittepaarisvalim (Two-Sample) võrdsete dispersioonidega,

mittepaarisvalim erinevate dispersioonidega

mitteparameetrilised testid
Mitteparameetrilised testid

Mann-Whitny U testi kasutatakse, kui tahetakse määrata, kas kahe mittepaarisvalimi andmed (skoorid) erinevad teineteisest oluliselt.

Wilcoxoni testi kasutatakse, kui tahetakse määrata, kas kahe paarisvalimi andmed (skoorid) erinevad teineteisest oluliselt.

p stitatud v ite kontrollimine
Püstitatud väite kontrollimine:
  • sõnastada tõestamist vajav sisukas hüpotees
  • sõnastada sellele hüpoteesile vastav statistiline hüpotees ja selle vastandhüpotees
  • kontrollida püstitatud statistilise hüpoteesi eeldusi ja leida selle kontrollimiseks sobiv metoodika
  • kontrollida hüpoteesi, kasutades selleks valimi andmeid
  • vastavalt statistilise hüpoteesi kontrollimise tulemusele, teha sisuline järeldus
dispersioonanal s
Dispersioonanalüüs
  • ANOVA (Analysis of variance)
  • Võimalus analüüsida nominaal- ja ordinaalskaalal olevate faktorite (tunnuste) toimet
  • analüüsida mitme faktori koosmõju
  • hüpoteeside kontrollimise meetod
  • mitme kogumi keskmiste võrdlemine
slide14

Hüpotees: Ema haridus mõjutab lapse õppeedukust.

H0: v1=v2=v3=v4

H1: leidub paar, mille korral vivj

slide15

Kogukeskmine 24,09

Tukey, Scheffe, Duncan test

slide16

Dispersioonanalüüsi korral tunnus, mille mõju tahame uurida (mille põhjal rühmitame) võib olla mistahes skaalal.

Argumenttunnus ehk faktor (factor).

Tunnus, millele see mõju peaks avaldama peab olema aga kas intervall- või suhteskaalal.

Funktsioontunnus (Dependent).

Argumenttunnustel ei tohi olla palju väärtusi.

Klassifitseerida, kuid siis kaotame osa informatsioonist.

slide22

3 faktorit - vaadeldakse 7 mõju

4 faktorit - 15 mõju

5 faktorit - 31 mõju

………

10 faktorit - 1023 mõju

MANOVA

slide23

Kui on vähemalt üks tunnus on järjestikskaalal, siis saab kasutatakse mitteparameetrilist dispersioonanalüüsi, ehk Kruskal-Wallis testi (mittepaarisvalim) või Friedmani testi (paarisvalim).

v rdlush poteesi kontrollimine
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

v rdlush poteesi kontrollimine25
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

v rdlush poteesi kontrollimine26
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

v rdlush poteesi kontrollimine27
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

v rdlush poteesi kontrollimine28
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

v rdlush poteesi kontrollimine29
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

v rdlush poteesi kontrollimine30
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

v rdlush poteesi kontrollimine31
Võrdlushüpoteesi kontrollimine

t-test paarisvalim

2 rühma

t-test mittepaarisvalim

mittepaarisvalim

ANOVA

intervallskaala

MANOVA

järjestikskaala

Mann-Whitney U-test

paarisvalim

Wilcoxoni test

enam kui 2 rühma

Kruskal-Wallis test

Friedmani test

c 2 test chi square test
c2-test (chi-square test)

Nominaalsetest või järjestiktunnustest koosneva kogumi struktuuri hindamiseks.

vead 2 testi kasutamisel
Vead 2-testi kasutamisel
  • Andmed pole sõltumatult mõõdetud.
  • Väikesed sagedused empiiriliste andmete osas.
  • Ebakorrektne andmete rühmitus.
vead mida m nikord tehakse statistikas
Vead, mida mõnikord tehakse statistikas
  • Valitakse statistiline tehnika, mis pole kohane kavatsetud analüüsi jaoks.
  • Kogutakse andmeid enne, kui on otsustatud kõige kohasema analüüsi tehnika üle.
  • Kasutatakse vaid üht analüüsi tehnikat, kuigi erinevad tehnikad tooksid välja andmete eri aspekte.
  • Kasutakse valimi korral üldkogumi statistikat
  • Tõlgendatakse vääriti olulisusnivoo p olemust
vead mida m nikord tehakse statistikas j rg
Vead, mida mõnikord tehakse statistikas (järg)
  • Liialdatakse väikeste erinevustega, mis pole statistiliselt olulised.
  • Alustatakse statistilist analüüsi enne, kui on hoolikalt uuritud uurimuses kogutud andmeid.
  • Ei kohandata statistilist analüüsi puuduvate andmete arvessevõtmiseks.