tatistick spracovanie dajov najbe nej ie chyby a ako sa im vyhn
Download
Skip this Video
Download Presentation
Štatistické spracovanie údajov „Najbežnejšie chyby a ako sa im vyhnúť“

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 12

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


  • 115 Views
  • Uploaded on

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

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


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

ad