ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΟΠΤΙΚΗ ΚΑΙ ΟΡΑΣΗ»

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΟΠΤΙΚΗ ΚΑΙ ΟΡΑΣΗ»"

Transcript

1 [Type text] ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΟΠΤΙΚΗ ΚΑΙ ΟΡΑΣΗ» Μεταπτυχιακή εργασία Εκτίμηση της ορθής χρήσης στατιστικών όρων και τεχνικών σε δημοσιευμένες εργασίες οφθαλμολογικών περιοδικών ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ ΕΛΕΝΗ Επιβλέπων καθηγητής ΑΛΕΓΚΑΚΗΣ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Ιανουάριος 2008 Ε.ΕΕPage 1 ΤΜΗΜΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ ΚΡΗΤΗΣ

2 ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΟΠΤΙΚΗ ΚΑΙ ΟΡΑΣΗ» Μεταπτυχιακή εργασία Εκτίμηση της ορθής χρήσης στατιστικών όρων και τεχνικών σε δημοσιευμένες εργασίες οφθαλμολογικών περιοδικών ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ ΕΛΕΝΗ Η παρούσα εργασία υπεβλήθη ως μέρος των υποχρεώσεων για την απονομή του μεταπτυχιακού διπλώματος ειδίκευσης του Διατμηματικού Μεταπτυχιακού Προγράμματος Σπουδών «Οπτική και Όραση» και παρουσιάστηκε στην Τριμελή Επιτροπή αποτελούμενη από τους: ΜΟΣΧΑΝΔΡΕΑ ΙΩΑΝΝΑ Βιοστατιστικός, Επίκουρη Καθηγήτρια Ιατρικής Σχολής, Πανεπιστημίου Κρήτης ΠΛΑΪΝΗ ΣΩΤΗΡΗ Οπτικός, Διδάκτορας Επιστημών Υγείας, Ιατρική Σχολή Πανεπιστήμιου Κρήτης ΑΛΕΓΚΑΚΗ ΑΘΑΝΑΣΙΟ Φυσικός, Διδάκτορας Επιστημών Υγείας, Ιατρική Σχολή Πανεπιστήμιου Κρήτης ΤΜΗΜΑ ΙΑΤΡΙΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟΥ KΡΗΤΗΣ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».2

3 ALL RIGHTS RESERVED ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ ΕΛΕΝΗ Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».3

4 Τίτλος: Εκτίμηση της ορθής χρήσης στατιστικών όρων και τεχνικών σε δημοσιευμένες εργασίες οφθαλμολογικών περιοδικών Περίληψη Σκοπός: Ο έλεγχος της ορθότητας χρήσης των στατιστικών όρων και τεχνικών σε δημοσιευμένα άρθρα οφθαλμολογικών περιοδικών Μέθοδος: Με τυχαία δειγματοληψία επιλέχθηκαν 166 άρθρα οφθαλμολογικών περιοδικών από τα οποία τα 100 κρίθηκαν κατάλληλα για το σκοπό της έρευνας. Το δείγμα αναλύθηκε με βάση την φόρμα καταγραφής, ελέγχθηκαν τα περιγραφικά στατιστικά του καθώς και η σχέση με τις παραμέτρους αξιολόγησης των περιοδικών και την συμβολή στατιστικού. Αποτελέσματα: Η παρουσίαση των δεδομένων γίνεται συνήθως σε 1 έως 3 πίνακες ή γραφήματα με χρήση του μέσου και της τυπικής απόκλισης (51%) για συνεχή δεδομένα ή με χρήση συχνοτήτων και αναλογιών για άλλου τύπου δεδομένα. Στην ανάλυση εφαρμόζονται συχνότερα t-έλεγχοι, ανάλυση μεταβλητότητας και πίνακες συνάφειας χ 2. Η παρουσία στατιστικού (13%) φαίνεται να επηρεάζει μόνο την αναγραφή του επιπέδου σημαντικότητας (Fisher, p=0,033). Οι παράμετροι αξιολόγησης των περιοδικών, Impact Factor και αριθμός αναφορών (Citations), δεν φαίνεται να επηρεάζουν την εμφάνιση σημείων μη ορθής χρήσης στατιστικών όρων και τεχνικών. Συμπεράσματα: Η μη ορθή χρήση στατιστικών όρων και τεχνικών είναι συχνό φαινόμενο και στα οφθαλμολογικά περιοδικά αλλά δεν δείχνει να επηρεάζεται από τους παράγοντες αξιολόγησης των περιοδικών ή την συμβολή στατιστικού. Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».4

5 Τitle: Evaluation of the proper use of statistical terminology and methods in published articles of ophthalmological journals. Abstract Aim: To check if statistical terminology and methods are used properly in articles published at ophthalmological journals. Methods: One hundred sixty six (166) articles were randomly selected from ophthalmological journals. A hundred (100) of them were found to serve the cause of the study. The sample was analyzed through a questionnaire, descriptive statistics were computed and their relation to journal s IF, article s citations and the involvement of statistician was evaluated. Results Data presentation is done with 1 to 3 tables or diagrams while mean and standard deviation (SD) is used (51%) for continuous variables. Frequencies and proportions are used for other types of variables. Statistical analysis is conducted usually with t-tests (40%), analysis of variance (40%) and contingency tables χ 2 (45,2%). Involvement of statistician (13%) seems to affect only the level of significance been stated (Fisher, p=0,033). Impact factor and citation reports do not seem to influence the frequency of statistical terms or methods not been used properly. Conclusion: Statistical terminology and methods not properly used is common in ophthalmological journals although does not seem affected by journal s IF, paper s citations or the involvement of statistician Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».5

6 Ευχαριστίες Θα ήθελα να ευχαριστήσω τον καθηγητή μου Θ.Αλεγκάκη για τις πολύτιμες συμβουλές και την υποστήριξη σε όλη την διαδικασία εκπόνησης της μεταπτυχιακής εργασίας. Τους συνεπιβλέποντες καθηγητές μου Σ. Πλαϊνη και Ι. Μοσχανδρέα για τις διορθώσεις και τις συμβουλές τους. Την γραμματέα του μεταπτυχιακού προγράμματος Ε. Σκουντάκη και τους Π. Χαραλάμπους και Ε. Τσιπλαχίδου για την τεχνική υποστήριξη. Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».6

7 Εξαιρετικά αφιερωμένο στην οικογένεια μου για την υποστήριξη, την υπομονή και την αγάπη τους. Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».7

8 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Περίληψη Abstract ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΣΚΟΠΟΣ ΚΑΙ ΣΤΟΧΟΙ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ Στόχοι της έρευνας Ερευνητικά ερωτήματα ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΟΡΘΗ ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΟΡΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΩΝ Κατευθυντήριες γραμμές (guidelines)-ανασκόπηση βιβλιογραφίας Παρουσίαση μέρους των κατευθυντήριων γραμμών Διαγράμματα Αριθμητική ακρίβεια (Precision) Μέτρα θέσης και διασποράς Τυπική απόκλιση και τυπικό σφάλμα Κανονικότητα των δεδομένων Διαστήματα εμπιστοσύνης και παρατηρούμενο επίπεδο σημαντικότητας του ελέγχου (pvalue) Προκαθορισμένο επίπεδο σημαντικότητας του ελέγχου α Παρουσίαση του παρατηρούμενου επίπεδου σημαντικότητας του έλεγχου (p-value) Μέθοδοι στατιστικής ανάλυσης και παράμετροι των μεθόδων Παράμετροι που θα συνυπολογισθούν για την εκτίμηση της ορθής χρήσης στατιστικών Συντελεστές αξιολόγησης των οφθαλμολογικών περιοδικών α.Impact Factor (IF) β. PageRank (PR) Παρουσία στατιστικού στη συγγραφή αλλά και την επισκόπηση (review) των άρθρων και χρήση υπολογιστικών προγραμμάτων ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ Περιγραφή του ερευνητικού πεδίου Δημιουργία δειγματοληπτικού πλαισίου Επιλογή βάσης δεδομένων (On-line data bases) Εκφράσεις εντοπισμού θεματολογίας (Keywords) Περιοδικά (Journals) Μέγεθος και επιλογή δείγματος (Sample size and selection) Κριτήρια εγκλεισμού-αποκλεισμού ( Inclusion-Exclusion criteria) Φόρμα καταγραφής Συντελεστής Impact Factor και αριθμός αναφορών (citations) Κατευθυντήριες γραμμές που χρησιμοποιήθηκαν Στατιστική ανάλυση δεδομένων ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΑ Περιγραφικά στατιστικά στοιχεία του δείγματος Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».8

9 5.2. Συχνότητα της χρήσης των στατιστικών μεθόδων Χαρακτηριστικά των οφθαλμολογικών περιοδικών και του δείγματος των άρθρων Συμβολή στατιστικού και χρήση υπολογιστικού λογισμικού στο δείγμα των δημοσιευμένων άρθρων Σημεία καταγραφής της μη ορθής χρήσης στατιστικών όρων και μεθόδων Επίδραση των παραμέτρων στην καταγραφή σημείων μη ορθής χρήσης στατιστικών όρων και μεθόδων ΣΥΖΗΤΗΣΗ Συμπεράσματα για την παρουσίαση δεδομένων σε δημοσιευμένες εργασίες οφθαλμολογικών περιοδικών Συμπεράσματα για την χρήση στατιστικών όρων και μεθόδων σε δημοσιευμένες εργασίες οφθαλμολογικών περιοδικών Σχολιασμός της ύπαρξης στατιστικού σε σχέση με τα σημεία καταγραφής ορθής χρήσης στατιστικών όρων και μεθόδων Σχολιασμός του συντελεστή IF και των αναφορών (Citations) σε σχέση με τα σημεία καταγραφής ορθής χρήσης στατιστικών όρων και μεθόδων ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΠΙΝΑΚΕΣ Πίνακας Ι: Γενικά χαρακτηριστικά του δείγματος των δημοσιευμένων άρθρων Πίνακας II: Συχνότητα εμφάνισης μέσου σε συνδυασμό με την τυπική απόκλιση Πίνακας IΙΙ: Μέθοδοι και συχνότητα εφαρμογής τους για συνεχείς μεταβλητές στο σύνολο των δημοσιευμένων άρθρων Πίνακας IV: Συχνότητα σαφής αναφοράς της κανονικής κατανομής Πίνακας V : Μέθοδοι και συχνότητα εφαρμογής τους για άλλου τύπου μεταβλητές στο σύνολο των δημοσιευμένων άρθρων Πίνακας VI :Εξελιγμένες μέθοδοι και συχνότητα εφαρμογής τους στο σύνολο των δημοσιευμένων άρθρων Πίνακας VII: Χαρακτηριστικά άρθρων και περιοδικών Πινακας VIII:Συχνότητα σημείων καταγραφής στο δείγμα Πίνακας ΙX: Εμφάνιση σημείων καταγραφής σε σχέση με την συμβολή στατιστικού Πίνακας X: Εμφάνιση σημείων καταγραφής σε σχέση με το Impact Factor του περιοδικού Πίνακας XΙ: Εμφάνιση σημείων καταγραφής σε σχέση με των αριθμό των αναφορών (Citations) Πίνακας XIΙ: Συχνότητες εμφάνισης των μεθόδων σε παλαιότερες μελέτες ΦΟΡΜΑ ΚΑΤΑΓΡΑΦΗΣ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ (REFERENCES) ΔΙΑΔΙΚΤΥΑΚΕΣ ΠΗΓΕΣ Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».9

10 1.ΣΚΟΠΟΣ ΚΑΙ ΣΤΟΧΟΙ ΤΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ Σκοπός της παρούσας μελέτης είναι ο έλεγχος της συχνότητας χρήσης και ορθότητας των στατιστικών όρων και τεχνικών που εμφανίζονται σε δημοσιευμένα άρθρα οφθαλμολογικών περιοδικών Στόχοι της έρευνας Να καταγραφεί η συχνότητα με την οποία χρησιμοποιούνται κάποιοι στατιστικοί όροι και τεχνικές στα δημοσιευμένα άρθρα των οφθαλμολογικών περιοδικών Να εξεταστεί αν οι στατιστικοί όροι και τεχνικές που χρησιμοποιούνται, αλλά και ο τρόπος με τον οποίο αυτοί παρουσιάζονται, ταυτίζεται με όσα προτείνουν οι κατευθυντήριες γραμμές (guidelines) για την κάθε περίπτωση. Να αναλυθεί η σχέση που μπορεί να υπάρχει μεταξύ της άρτιας χρήσης των στατιστικών όρων και τεχνικών με συγκεκριμένους παράγοντες όπως είναι: α) το Impact Factor(IF) του περιοδικού β) η συμβολή στατιστικού στη δημοσίευση του άρθρου. Να γίνουν προτάσεις για την βελτίωση της χρήση στατιστικών όρων και τεχνικών με βάση τις κατευθυντήριες γραμμές που προτείνουν στατιστικοί 1.2. Ερευνητικά ερωτήματα Τα ερευνητικά ερωτήματα που δημιουργήθηκαν είναι: Ποιά είναι τα στατιστικά μέσα που χρησιμοποιούνται σε δημοσιευμένες έρευνες σε οφθαλμολογικά περιοδικά; Είναι σωστή η χρήση και η παρουσίαση τους με βάση τις κατευθυντήριες γραμμές που υπάρχουν; Αν όχι τί προτείνεται από τους στατιστικούς; Σχετίζεται η χρήση κατάλληλων στατιστικών τεχνικών και η άρτια παρουσίαση τους με το IF του περιοδικού; Πόσο καθοριστική είναι η συμβολή στατιστικού στη δημιουργία και δημοσίευση ενός άρθρου με σωστά στατιστικά στοιχεία; Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».10

11 2.ΕΙΣΑΓΩΓΗ Τον τελευταίο αιώνα η κλινική έρευνα αναπτύχθηκε με αποτέλεσμα να αυξηθεί και η επίδραση της στην κλινική πράξη. Τα αποτελέσματα αυτών των ερευνών γνωστοποιούνται ανά τον κόσμο μέσω των επιστημονικών περιοδικών τα οποία και προσδίδουν στην έρευνα κύρος και αξιοπιστία δημοσιεύοντας την. Ωστόσο ακόμα και όταν πρόκειται για μια αξιόπιστη έρευνα δεν είναι δεδομένο ότι οι στατιστικές μέθοδοι που χρησιμοποιούνται σε αυτή είναι οι πιο κατάλληλες ή ότι γίνεται πάντα ορθή χρήση των στατιστικών όρων. Η σημασία της ορθότητας της στατιστικής ανάλυσης είναι πολλές φορές καθοριστική καθώς μπορεί να οδηγήσει σε αβάσιμα συμπεράσματα τα οποία είναι είτε άχρηστα στην κλινική πράξη ή παραπλανητικά.(αltman,1991). Η εισαγωγή της στατιστικής ανάλυσης στην ιατρική έρευνα χρονολογείται, με ελάχιστες εξαιρέσεις, στις αρχές του 20 ου αιώνα. Το 1929 μια εκτενής έρευνα δημοσιεύτηκε σε ένα περιοδικό φυσιολογίας υποδεικνύοντας τις βασικές αρχές της στατιστικής ανάλυσης. Μέχρι το 1932 η ορθή χρήση στατιστικών στοιχείων στην κλινική έρευνα θεωρούνταν αρκετά σημαντική ώστε να δημοσιεύσει το Lancet μια σειρά από 15 άρθρα σχετικά με την χρήση στατιστικών μεθόδων από τον Austin Bradford Hill. Γρήγορα εκδόθηκαν και σε βιβλίο το οποίο συνέχισε να εκδίδεται τουλάχιστον για τα επόμενα 50 χρόνια, ενδεικτικό της ποιότητας του. (Altman,1991) H ανάπτυξη της σύγχρονης βιοστατιστικής θεωρείται ότι ξεκίνησε το 1937 με 1948 όταν δημοσιεύτηκε η αναφορά της, πρώτης ευρέως γνωστής, τυχαιοποιημένης κλινικής δοκιμής με τίτλο «Streptomycil for pulmonary tuberculosis».(μedical Research Council,1948). Το 1954 το British Medical Journal αναφέρει μια συζήτηση που διεξειχθει από το Royal Statistical Society s Study Circle on Medical Statistics με θέμα: «Αυτός ο οίκος οφείλει να καλωσορίσει την αυξανόμενη επιρροή που ασκεί η στατιστική σε όλους τους κλάδους της ιατρικής» («Τhis house should welcome the growing influence of statistics in all branches of medicine»). Ο αντίλογος περιορίστηκε στο ότι η ιατρική είναι μία τέχνη και η στατιστική ως επιστήμη δεν έχει θέση σε αυτή. (Altman,1991) Από το 1954 έχουν αλλάξει πολλά και πλέον η χρήση στατιστικών μεθόδων είναι ενταγμένη πλήρως σε όλους τους τομείς της ιατρικής (Altman,1991). Η λανθασμένη χρήση στατιστικών όρων και τεχνικών όπως και η παρερμηνεία των αποτελεσμάτων τους αποτέλεσε πρόβλημα από την πρώτη στιγμή που η στατιστική ενσωματώθηκε στην κλινική έρευνα (Altman,1991). Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».11

12 Στατιστικά σφάλματα μπορούν να συμβούν σε οποιοδήποτε στάδιο της έρευνας είτε αυτό είναι η οργάνωση, ο σχεδιασμός, η εκτέλεση, η ανάλυση, η παρουσίαση είτε τέλος τα αποτελέσματα που προκύπτουν από αυτή. Ταυτόχρονα είναι δύσκολο να αξιολογηθεί η σημασία του κάθε σφάλματος καθώς ένα θεωρητικά μικρό σφάλμα μπορεί να μην επηρεάζει την συνολική εικόνα των στοιχείων αλλά μπορεί και να αποβεί καταλυτικό για τα συμπεράσματα που θα προκύψουν. Απόψεις όπως του Greenwood (1932),ο οποίος είπε: «Τα ιατρικά άρθρα περιέχουν συχνά πλέον στατιστικές αναλύσεις,οι οποίες είναι κάποιες φορές σωστές, αλλά οι συγγραφείς παραβαίνουν το ίδιο συχνά με πριν τις βασικές αρχές της στατιστικής ή της γενικής κοινής λογικής»,(«medical papers now frequently contain statistical analyses, and sometimes these analyses are correct, but the writers violate quite as often as before, the funtamental principles of statistical or of general logical reasoning») χαρακτήριζαν την κατάσταση που επικρατούσε χωρίς ωστόσο να την τεκμηριώνουν. Επίσημα οι υποθέσεις για μη ορθή χρήση στατιστικών στοιχείων άρχισαν να υποστηρίζονται από συστηματικές αναφορές για το περιεχόμενο των άρθρων από το 1960 και έπειτα. Μια από τις πρώτες αναφορές που έγιναν είναι αυτή των Schor and Karten (1966) οι οποίοι εξέτασαν 295 άρθρα δημοσιευμένα σε δέκα ιατρικά περιοδικά. Κατέληξαν στο συμπέρασμα ότι 28% των άρθρων ήταν στατιστικώς αποδεκτά, 68% ήταν ελλιπή και ένα 5% ήταν «απαράδεκτα». (Αltman 1991). Ένα χρόνο αργότερα ο Schor καταλήγει σε παρόμοια συμπεράσματα για το Journal of the American Medical Assosiation (Schor, 1967). Αργότερα το 1981 ο Glantz σε έρευνα που έγινε σε 221 άρθρα δύο Καρδιολογικών περιοδικών παρατηρεί λανθασμένη χρήση στατιστικής μεθόδου σε 51% των άρθρων. Το 1990 οι Jonhson and Altman σε έρευνα που έγινε σε 150 άρθρα κατέληξαν ότι υπήρχαν ελάχιστες ενδείξεις ότι η συχνότητα αυτών των στατιστικών σφαλμάτων μειώνεται με τον καιρό. Ωστόσο το συμπέρασμα αυτό μπορεί να οφείλεται στη σταδιακή αναβάθμιση του επιπέδου των στατιστικών στοιχείων που χρησιμοποιούνται και τον αυστηρότερο ορισμό της ορθής χρήσης των στατιστικών στοιχείων από τους εξεταστές των περιοδικών.(αltman,1991) Σε έρευνες που ακολούθησαν το 1995 αλλά και πιο πρόσφατα το 2003 τα αποτελέσματα που προέκυψαν αποκάλυψαν υψηλό ποσοστό δημοσιευμένων άρθρων στα οποία δεν γίνονταν ορθή χρήση στατιστικών στοιχείων (Walter 1995, Olsen 2003). Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».12

13 3.ΟΡΘΗ ΧΡΗΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΟΡΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΩΝ 3.1.Κατευθυντήριες γραμμές (guidelines)-ανασκόπηση βιβλιογραφίας Η ορθή χρήση στατιστικών όρων και μεθόδων αφορά τη βελτίωση του τρόπου παρουσίασης και εφαρμογής των στατιστικών στοιχείων. Για το σκοπό αυτό υπάρχουν συγκεκριμένες προτάσεις από διακεκριμένους στατιστικούς αλλά και από τα ίδια τα περιοδικά που χαρακτηρίζονται ως κατευθυντήριες γραμμές (guidelines). Στην παρούσα έρευνα περιλαμβάνονται άρθρα που δημοσιεύτηκαν σε δέκα οφθαλμολογικά περιοδικά από τα οποία μόνο το ένα έδινε κατευθυντήριες γραμμές για την ορθή χρήση στατιστικών όρων και τεχνικών. Οι κατευθυντήριες γραμμές που παρουσιάζονται σε αυτή την μελέτη βασίστηκαν κυρίως στις παρακάτω έρευνες. Βιβλιογραφία: Altman, D.G., Statistics and ethics in medical research. VI--Presentation of results., Altman, D.G., Statistics and ethics in medical research. VIII-Improving the quality of statistics in medical journals, 1981 Altman, D.G., et al., Statistical guidelines for contributors to medical journals., 1983 George, S.L., Statistics in medical journals: a survey of current policies and proposals for editors,1985 Wang, Q. and B. Zhang, Research design and statistical methods in Chinese medical journals. JAMA, 1998 Olsen, C.H., Review of the use of statistics in infection and immunity. Infect Immun, 2003 Lang, T., Twenty statistical errors even you can find in biomedical research articles, 2004 Curran-Everett, D. and D.J. Benos, Guidelines for reporting statistics in journals published by the American Physiological Society,2004 Διαδικτυακές πηγές: Lynch A.G. and C.R. Palmer, "Statistical advice for contributors." Retrieved from Google (jme.bmj.com/ifora/statadvice.pdf) Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».13

14 3.2. Παρουσίαση μέρους των κατευθυντήριων γραμμών Διαγράμματα Η παρουσίαση των περιγραφικών στατιστικών όρων (descriptive statistics) σε ένα δημοσιευμένο άρθρο συνιστάται να γίνεται με την μορφή πινάκων. Όταν απαιτείται η παράθεση περισσότερων και πιο σύνθετων στατιστικών στοιχείων προτείνεται να χρησιμοποιούνται γραφήματα (Altman 1980, Altman. and Gore 1983,Lang 2004, Lynch and Palmer) Η χρήση πινάκων ενδείκνυται για την παρουσίαση των στατιστικών στοιχείων όλων των τύπων δεδομένων καθώς παρέχει την συνοπτική τους εικόνα. Επίσης είναι προτιμότερο όμοια δεδομένα να τοποθετούνται σε στήλες παρά σε γραμμές καθώς ο ανθρώπινος οφθαλμός μπορεί να αναγνώσει έτσι πιο εύκολα τα δεδομένα.(altman 1991) Τα γραφήματα, σε αντίθεση με τους πίνακες, δεν είναι τόσο λεπτομερή αλλά η απώλεια ακρίβειας συνοδεύεται από μεγαλύτερο πλήθος δεδομένων και καλύτερη κατανόηση τους.(pagano1996) Τα γραφήματα που χρησιμοποιούνται συνήθως συνοψίζονται ως εξής: Ραβδογράμματα (Bar charts): Τα ραβδογράμματα χρησιμοποιούνται για την παρουσίαση μιας κατανομής συχνοτήτων για δεδομένα της ονομαστικής ή της διατεταγμένης κλίμακας. Σε ένα ραβδόγραμμα οι διάφορες κατηγορίες στις οποίες πέφτουν οι παρατηρήσεις παρουσιάζονται στο οριζόντιο άξονα. Μια κάθετη στήλη (ράβδος) πάνω από κάθε κατηγορία σχεδιάζεται ούτως ώστε το ύψος της να αντιπροσωπεύει είτε τη συχνότητα είτε την σχετική συχνότητα σε αυτή την τάξη. Οι στήλες πρέπει να έχουν ίσο πλάτος και απόσταση μεταξύ τους ώστε να μην υποδηλώνουν συνέχεια.(pagano 1996) Ιστογράμματα (Histograms): To ιστόγραμμα παρουσιάζει μια κατανομή συχνοτήτων για διακριτά ή συνεχή δεδομένα. Ο οριζόντιος άξονας παρουσιάζει τα αληθινά όρια των διαφόρων διαστημάτων. Τα αληθινά όρια ενός διαστήματος είναι αυτά που το διαχωρίζουν από τα διαστήματα των δυο του πλευρών. Ο κάθετος άξονας παρουσιάζει είτε τη συχνότητα είτε τη σχετική συχνότητα των παρατηρήσεων εντός κάθε διαστήματος. Στην πραγματικότητα η συχνότητα που έχει σχέση με κάθε διάστημα σε ένα ιστόγραμμα αντιπροσωπεύεται όχι από το ύψος της στήλης αλλά από την επιφάνεια της. Η επιφάνεια του ιστογράμματος έχει άθροισμα 100% ή 1 οπότε το ποσοστό επί της συνολικής επιφάνειας που αντιστοιχεί σε ένα διάστημα ισούται με τη σχετική συχνότητα αυτού του διαστήματος.(pagano 1996) Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».14

15 Διαγράμματα πλαισίου (Box and Whiskers plots): Τα διαγράμματα πλαισίου χρησιμοποιούν μόνον έναν άξονα στον οποίο παρουσιάζεται μία περίληψη των δεδομένων. Το κεντρικό πλαίσιο εκτείνεται από το 25 ο εκατοστιαίο σημείο έως το 75 ο εκατοστιαίο σημείο. Το 25 ο και το 75 ο εκατοστιαίο σημείο μιας ομάδας δεδομένων καλούνται τεταρτημόρια (quartiles) των δεδομένων. Η γραμμή που βρίσκεται μεταξύ των τεταρτημορίων αντιστοιχεί στο 50 στο εκατοστιαίο σημείο. Εάν αυτό το σημείο βρίσκεται περίπου στη μισή απόσταση μεταξύ των δύο τεταρτημορίων υποδεικνύει ότι οι παρατηρήσεις στο κέντρο των δεδομένων είναι περίπου συμμετρικές. Οι γραμμές που προεκτείνονται εκτός του πλαισίου φτάνουν στις αντίστοιχες γειτονικές τιμές. Οι γειτονικές τιμές (adjacent values) είναι οι πιο ακραίες παρατηρήσεις που δεν απέχουν πάνω από 1.5 φορά το ύψος του πλαισίου. Όλα τα σημεία εκτός αυτού του εύρους σημειώνονται και καλούνται ακραίες τιμές(outliers)..(pagano 1996) Διαγράμματα σημείων(scatter plots): Tα διαγράμματα σημείων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την περιληπτική παρουσίαση μιας ομάδας διακριτών ή συνεχών παρατηρήσεων. Αποτελούνται από δύο άξονες όπου παρουσιάζεται η σχετική θέση κάθε σημείου ξεχωριστά. Ένα πλεονέκτημα του διαγράμματος σημείων είναι ότι δεν χάνεται καθόλου πληροφορία αν και υπάρχει πιθανότητα το διάγραμμα να μην είναι ευανάγνωστο αν πολλά σημεία βρίσκονται πολύ κοντά μεταξύ τους (Μ.Pagano). Τα διαγράμματα σημείων χρησιμοποιούνται σε μεγάλο βαθμό γιατί αποτελούν μέρος της παρουσίασης των αποτελεσμάτων για στατιστικές μεθόδους όπως είναι η συσχέτιση (correlation) και η παλινδρόμηση (regression).(altman 1991) Πολύγωνα συχνοτήτων: Το πολύγωνο συχνοτήτων χρησιμοποιεί τους ίδιους άξονες με το ιστόγραμμα. Κατασκευάζεται τοποθετώντας ένα σημείο στο κέντρο κάθε διαστήματος ώστε το ύψος κάθε σημείου να ισούται με τη συχνότητα ή την σχετική συχνότητα αυτού του διαστήματος. Σημεία, επίσης, τοποθετούνται στον οριζόντιο άξονα στο μέσο του αμέσως προηγούμενου και αμέσως επόμενου διαστήματος εκείνων των διαστημάτων που περιέχουν τις παρατηρήσεις. Όλα αυτά τα σημεία ενώνονται με ευθείες γραμμές. Η συχνότητα των παρατηρήσεων για ένα συγκεκριμένο διάστημα αντιπροσωπεύεται από την επιφάνεια μέσα στο διάστημα και κάτω από το τμήμα της ευθείας.(pagano 1996) Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».15

16 3.2.2 Αριθμητική ακρίβεια (Precision) Η ακρίβεια είναι επιθυμητή, για τα αριθμητικά δεδομένα, στον κατάλληλο αριθμό σημαντικών ψηφίων για το μέγεθος που αντιπροσωπεύεται. (Altman 1980, Altman. and Gore 1983, Curran-Everett and Benos 2004, Lang 2004, Lynch and Palmer) Η αριθμητική ακρίβεια μιας τιμής ορίζεται ως ο αριθμός ψηφίων που χρησιμοποιούνται προκειμένου να εκφραστεί η τιμή αυτή. Ο ορισμός αυτός ερμηνεύεται με δυο τρόπους: Α) Ο αριθμός αποτελεί τον συνολικό αριθμό ψηφίων της τιμής, τα οποία καλούνται σημαντικά ψηφία ή Β) Ο αριθμός αντιπροσωπεύει τα ψηφία που ακολουθούν την υποδιαστολή. Ωστόσο, και στις δύο περιπτώσεις, ο όρος ακρίβεια χρησιμοποιείται για να περιγράψει την θέση στην οποία ένα ανακριβές αποτέλεσμα θα στρογγυλοποιηθεί. (Wikipedia/Precision_arithmetic) Προκειμένου να γίνει η στρογγυλοποίηση αρχικά εντοπίζεται το πρώτο μη μηδενικό ψηφίο του αριθμού ξεκινώντας από αριστερά. Στην συνέχεια επιλέγονται τόσα σημαντικά ψηφία (n) όσα είναι αυτά για τα οποία ζητείται στρογγυλοποίηση και τα υπόλοιπα αντικαθίστανται με μηδενικά. Το τελευταίο μη μηδενικό ψηφίο στρογγυλοποιείται στην μονάδα αν κριθεί απαραίτητο. Οφείλουμε να αναφέρουμε ότι όσον αφορά το μηδέν αυτό θεωρείται σημαντικό ψηφίο όταν είναι ανάμεσα σε άλλα σημαντικά ψηφία ή στο τέλος του αριθμού, δεξιά της υποδιαστολής. Αντίθετα δεν θεωρείται σημαντικό ψηφίο όταν εμφανίζεται μπροστά από μη μηδενικά σημαντικά ψηφία. Εάν έχουμε μηδενικό στο τέλος κάποιου αριθμού, χωρίς υποδιαστολή, τότε μπορεί να είναι ή να μην είναι σημαντικό για αυτό το λόγο υιοθετούμε συγκεκριμένο συμβολισμό, ο οποίος παρουσιάζεται αμέσως μετά. Θεωρείται ότι ο αριθμός έχει ένα σημαντικό ψηφίο ενώ ο 3 αριθμός έχει τέσσερα σημαντικά ψηφία. Προκειμένου να γίνει αναφορά μιας οποιασδήποτε ποσότητας είναι επιθυμητή ακρίβεια τόσων σημαντικών ψηφίων ώστε η ποσότητα να αντιπροσωπεύει πρακτικά το μέγεθος. Αυτό συνεπάγεται: Α) Η ακρίβεια να μη ξεπερνά τη δυνατότητα μέτρησης σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα αν ένας αθλητής καλύψει 100 m σε 11,71 sec, σε κάποιο αγώνα, ο υπολογισμός της ταχύτητας με τη βοήθεια κάποιου υπολογιστή δίνει την τιμή m/sec. Ωστόσο η ταχύτητα του αθλητή σε πραγματικό χρόνο δεν είναι γνωστή στο επόμενο δέκατο του nm ανά sec οπότε προτείνεται να αναφέρεται με τέσσερα σημαντικά ψηφία (8.540m/sec) τα οποία έχουν και τυπικά μετρηθεί. (Wikipedia/Significant_digits) Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».16

17 Β) Η ακρίβεια να μην δίνει περισσότερα σημαντικά ψηφία από όσα έχουν αναλυτική αξία για το μέγεθος που μετράται ακόμα και αν τα επιστημονικά όργανα το επιτρέπουν. Έστω, παραδείγματος χάριν, ότι γίνεται μέτρηση της πίεσης με ακρίβεια 0.01 mmhg και ο μέσος όρος του δείγματος προέκυψε 115,73 mmhg. Πώς θα ήταν καλύτερο να αναφερθεί ο μέσος του δείγματος? Θα μπορούσε να γραφεί είτε ως , είτε ως 115.7, είτε 116 mmhg. Ο καλύτερος τρόπος παρουσίασης του αποτελέσματος εξαρτάται από το πόση πραγματικά σημασία έχει η ανάλυση της πίεσης για τιμές μικρότερες του 1mmHg. Αντίθετα πολύ μικρότερη ανάλυση, της τάξης των μονάδων, θεωρείται εξαιρετικά σημαντική όταν το μέγεθος στο οποίο αναφερόμαστε είναι το ph. (Curran-Everett and Benos 2004) Μέτρα θέσης και διασποράς Προτείνεται να αναφέρονται σαφώς τα μέτρα θέσης και διασποράς που χρησιμοποιούνται ενώ η μεταβλητότητα του μέσου, σε δείγμα που προσεγγίζει κανονική κατανομή, να δίνεται με χρήση της τυπικής απόκλισης (SD). (Altman. and Gore 1983, Bland 1983, Mainland1984, Gardner 1984 and 1986, Curran-Everett and Benos 2004, Lang 2004, Altman 2005) Η περιληπτική περιγραφή ενός συνόλου παρατηρήσεων γίνεται με χρήση των μέτρων θέσης. Τα βασικά μέτρα θέσης που χρησιμοποιούνται είναι: Ο αριθμητικός μέσος ή μέσος όρος ή απλά μέσος (arithmetic mean, average, mean) o οποίος υπολογίζεται αθροίζοντας όλες τις παρατηρήσεις μιας ομάδας δεδομένων και διαιρώντας με το συνολικό αριθμό των μετρήσεων. Η διάμεσος (median) που ορίζεται ως το 50οστό εκατοστιαίο σημείο μιας ομάδας μετρήσεων.έστω μια ομάδα δεδομένων περιλαμβάνει ένα σύνολο ν παρατηρήσεων. Αν το ν είναι περιττός τότε η διάμεσος είναι η μεσαία τιμή δηλαδή ( ) n +1 /2 μεγαλύτερη παρατήρηση. Αν είναι άρτιος αριθμός η διάμεσος υπολογίζεται ως ο αριθμητικός μέσος n +1 /2 παρατήρησης. Τα ποσοστά/αναλογίες(proportions) παρουσιάζουν το συγκρίσιμο μέρος μιας ομάδας παρατηρήσεων. Ανάλογα το είδος των στοιχείων που θα περιγραφούν χρησιμοποιείται το κατάλληλο μέτρο θέσης το οποίο είναι απαραίτητο να καθορίζεται ονομαστικά.(altman, 1991) των δύο μεσαίων τιμών, της ( n /2) και της ( ) Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».17

18 Ωστόσο για την πλήρη περιγραφή ενός συνόλου χρειάζεται να αναφέρεται και το μέσο μέτρησης της μεταβλητότητας των παρατηρήσεων του δείγματος, δηλαδή το μέτρο διασποράς. Η τυπική απόκλιση (standard deviation, SD) αποτελεί μέσο μέτρησης της μεταβλητότητας και χρησιμοποιείται ως εκτιμήτρια της διασποράς καθεμίας από αυτές τις παρατηρήσεις γύρω από το μέσο του δείγματος. Το εύρος (range) μιας ομάδας μετρήσεων ορίζεται ως η διαφορά μεταξύ μέγιστης και ελάχιστης παρατήρησης. Άλλα μέτρα διασποράς που χρησιμοποιούνται είναι τα τεταρτημόρια (quartiles 75% or 25%) και τα δεκατημόρια (centiles 90% or 95%) Συνιστάται να παρατίθεται η τυπική απόκλιση, ως έκφραση της μεταβλητότητας, όταν δίνεται ο μέσος σε σχεδόν κανονικής κατανομής δείγματα. (Altman. and Gore 1983, Bland 1983, Mainland1984, Gardner 1984 and 1986, Curran-Everett and Benos 2004, Lang 2004, Altman 2005) Παράλληλα ο τρόπος παρουσίασης των μέτρων θέσης και διασποράς είναι συνήθως ο ακόλουθος(gardner 1983): Αριθμητική αναφορά μέτρου θέσης ± αριθμητική αναφορά μέτρου διασποράς Προτείνεται τελικά, με βάση τις κατευθυντήριες γραμμές των D.G.Altman, D.Curran- Everett και D.J.Benos, A.G.Lynch και C.R.Palmer, η χρήση της μορφής : ονομαστική αναφορά μέτρου θέσης, αριθμητική τιμή του (ονομαστική αναφορά μέτρου διασποράς, αριθμητική τιμή του). Ενδεικτικό είναι το παράδειγμα που ακολουθεί. Patient age at surgery ranged from 1 month to 8 years; most patients (n = 14, 82.3%) were aged less than 1 year (range 1 month 8 months, mean 3.95 (SD 2.56) months).(from: Augmented trabeculectomy in paediatric glaucoma, R Ehrlich, M Snir, M Lusky, D.Weinberger, R Friling, D D Gaton). Πλεονέκτημα του συγκεκριμένου συμβολισμού αποτελεί και η αντικατάσταση του συμβόλου ± από παρενθέσεις καθώς θεωρούνται καταλληλότερες για την περιγραφή της τυπικής απόκλισης που είναι θετικός αριθμός (Curran-Everett and Benos 2004, Altman and Gore 1983). Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».18

19 3.2.4 Τυπική απόκλιση και τυπικό σφάλμα Η τυπική απόκλιση αποτελέι μέτρο μεταβλητότητας του μέσου του δείγματος ωστόσο συχνά στην θέση της χρησιμοποιείται καταχρηστικά ως μέτρο διασποράς το τυπικό σφάλμα. (Gardner 1984 and 1986, Curran-Everett and Benos 2004, Lang 2004, Altman and Bland 2005) Αν από ένα σύνολο επιλεχθούν διαφορετικά δείγματα το μέτρο θέσης που θα προκύψει θα διαφέρει από δείγμα σε δείγμα. Ο υπολογισμός αυτής της διαφοράς δίνει το τυπικό σφάλμα (standard error, SE) που εκφράζει ακριβώς την αβεβαιότητα για την τιμή του μέτρου θέσης του συνόλου. Το τυπικο σφάλμα εξαρτάται από το μέγεθος του δείγματος. Η διαφορά μεταξύ της τυπικής απόκλισης και του τυπικού σφάλματος φαίνεται στην εικόνα (1) Εικόνα (1): Διαφορά τυπικής απόκλισης και τυπικού σφάλματος Στο παραπάνω σχήμα έστω κάποια τυχαία μεταβλητή y κανονικής κατανομής με μέσο μ=0 και τυπική απόκλιση σ=20 (κάτω). Αν από αυτό τον πληθυσμό ληφθούν άπειρα δείγματα κάθε ένα με n παρατηρήσεις τότε οι μέσοι των δειγμάτων θα έχουν κανονική κατανομή (πάνω). Ο αριθμητικός μέσος του συνόλου των δειγματικών μέσων αποτελεί τον μέσο του συνόλου, δηλαδή το μ=0. Έστω ότι n=16 τότε η τυπική Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».19

20 απόκλιση της κατανομής των μέσων των δειγμάτων SD y μας δίνει το τυπικό σφάλμα του μέσου SE, δηλαδή ισχύει ότι SD y = SE σ/( = n) = 20/( 16) = Κανονικότητα των δεδομένων Η εφαρμογή κάποιων από τις μεθόδους στατιστικής ανάλυσης, όπως είναι η συσχέτιση (correletion), η παλινδρόμηση (regression) ή τα Τ-τεστ (t-test), προϋποθέτει η κατανομή των δεδομένων που πρόκειται να αναλυθούν να προσεγγίζει την κανονική. Η κατανομή των παρατηρήσεων δεν είναι απαραίτητο να είναι κανονική εφόσον οι τιμές του δείγματος που χρησιμοποιήθηκε έχουν κανονική κατανομή στον πληθυσμό από τον οποίο προήλθαν. Εξάλλου τα δείγματα από πληθυσμούς με κανονική κατανομή δεν μοιάζουν πάντα να έχουν κανονική κατανομή (εικόνα (2)) Εικόνα(2): Τυχαία δείγματα από κανονικές κατανομές -5 δείγματα μεγέθους 20,50,100 και 500 Στο παραπάνω σχήμα παρουσιάζεται η κατανομή δειγμάτων διαφορετικού μεγέθους που επιλέχθηκαν τυχαία από πληθυσμούς με κανονική κατανομή. Παρατηρείται ότι λίγα από αυτά μοιάζουν να ακολουθούν κανονική κατανομή αν και την προσεγγίζουν όσο αυξάνεται το μέγεθος του δείγματος. Ε.ΤΟΚΑΤΛΙΔΟΥ «ΟΠΤΙΚΗ & ΟΡΑΣΗ».20

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική Ποσοτικές Μέθοδοι Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Δυτικής Μακεδονίας Western Macedonia University of Applied Sciences Κοίλα Κοζάνης 50100 Kozani GR

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στη Στατιστική

Εισαγωγή στη Στατιστική Εισαγωγή στη Στατιστική Μετεκπαιδευτικό Σεμινάριο στην ΨΥΧΟΚΟΙΝΩΝΙΚΗ ΑΠΟΚΑΤΑΣΤΑΣΗ ΨΥΧΟΚΟΙΝΩΝΙΚΕΣ ΘΕΡΑΠΕΥΤΙΚΕΣ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΕΙΣ Δημήτρης Φουσκάκης, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων

Διαβάστε περισσότερα

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων Παράδειγμα Με πίνακες Με διαγράμματα Ονομαστικά δεδομένα Εδώ τα περιγραφικά μέτρα (μέσος, διάμεσος κλπ ) δεν έχουν νόημα Πήραμε ένα δείγμα από 25 άτομα και τα ρωτήσαμε

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Είδη μεταβλητών Ποσοτικά δεδομένα (π.χ. ηλικία, ύψος, αιμοσφαιρίνη) Ποιοτικά δεδομένα (π.χ. άνδρας/γυναίκα, ναι/όχι) Διατεταγμένα (π.χ. καλό/μέτριο/κακό) 2 Περιγραφή ποσοτικών

Διαβάστε περισσότερα

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών Στο data file Worldsales.sav (αρχείο υποθετικών πωλήσεων ανά ήπειρο και προϊόν) Analyze Descriptive Statistics Frequencies Επιλογή μεταβλητής Revenue Πατάμε στο

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS) ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS) Έλεγχος Υποθέσεων για τους Μέσους - Εξαρτημένα Δείγματα (Paired samples t-test) Το κριτήριο Paired samples t-test χρησιμοποιείται όταν θέλουμε να συγκρίνουμε

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 2: Ανασκόπηση βασικών εννοιών Στατιστικής και Πιθανοτήτων Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΔΙΑΛΕΞΗ 09-10-2015 Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων Βασικές έννοιες Αν. Καθ. Μαρί-Νοέλ Ντυκέν ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΔΙΑΛΕΞΗ 30-10-2015 1. Στατιστικοί παράμετροι - Διάστημα εμπιστοσύνης Υπολογισμός

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΑΓΧΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟΥ ΤΟΥ ΜΑΣΤΟΥ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΜΑΣΤΕΚΤΟΜΗ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΑΓΧΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟΥ ΤΟΥ ΜΑΣΤΟΥ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΜΑΣΤΕΚΤΟΜΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΑΓΧΟΣ ΚΑΙ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕ ΚΑΡΚΙΝΟΥ ΤΟΥ ΜΑΣΤΟΥ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΜΑΣΤΕΚΤΟΜΗ ΧΡΥΣΟΒΑΛΑΝΤΗΣ ΒΑΣΙΛΕΙΟΥ ΛΕΜΕΣΟΣ 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εισήγηση 4A: Έλεγχοι Υποθέσεων και Διαστήματα Εμπιστοσύνης Διδάσκων: Δαφέρμος Βασίλειος ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική Ενότητα 3: Έλεγχοι υποθέσεων - Διαστήματα εμπιστοσύνης Δρ.Ευσταθία Παπαγεωργίου, Αναπληρώτρια Καθηγήτρια Οι ερευνητικές υποθέσεις Στην έρευνα ελέγχουμε

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων Η Κανονική Κατανομή

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων Η Κανονική Κατανομή ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ - ΙΑΤΡΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΝΕΥΡΟΑΝΑΤΟΜΙΑ» «Βιοστατιστική, Μεθοδολογία και Συγγραφή Επιστημονικής Μελέτης» Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή διατριβή. Ονοματεπώνυμο: Αργυρώ Ιωάννου. Επιβλέπων καθηγητής: Δρ. Αντρέας Χαραλάμπους

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή διατριβή. Ονοματεπώνυμο: Αργυρώ Ιωάννου. Επιβλέπων καθηγητής: Δρ. Αντρέας Χαραλάμπους ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή διατριβή Διερεύνηση της αποτελεσματικότητας εναλλακτικών και συμπληρωματικών τεχνικών στη βελτίωση της ποιότητας της ζωής σε άτομα με καρκίνο

Διαβάστε περισσότερα

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ. Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ περισσότερων από δύο ανεξάρτητων δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός ανεξάρτητου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για ανεξάρτητα δείγματα ως προς

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 1: Πληθυσμός και δείγμα Είδη Μεταβλητών - Περιγραφική στατιστική

Ενότητα 1: Πληθυσμός και δείγμα Είδη Μεταβλητών - Περιγραφική στατιστική ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ - ΙΑΤΡΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΝΕΥΡΟΑΝΑΤΟΜΙΑ» «Βιοστατιστική, Μεθοδολογία και Συγγραφή Επιστημονικής Μελέτης» Ενότητα 1: Πληθυσμός

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης 1. Ο κλάδος της περιγραφικής Στατιστικής: α. Ασχολείται με την επεξεργασία των δεδομένων και την ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17 Περιεχόμενα Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17 1 Εισαγωγή 21 1.1 Γιατί χρησιμοποιούμε τη στατιστική; 21 1.2 Τι είναι η στατιστική; 22 1.3 Περισσότερα για την επαγωγική στατιστική 23 1.4 Τρεις

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ. Μ. 436

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ. Μ. 436 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ. Μ. 436 A εξάμηνο 2009-2010 Περιγραφική Στατιστική Ι users.att.sch.gr/abouras abouras@sch.gr sch.gr abouras@uth.gr Μέτρα θέσης Η θέση αντιπροσωπεύει τη θέση της κατανομής κατά

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟΙ ΠΙΝΑΚΕΣ. ΓΕΝΙΚΟΙ (περιέχουν όλες τις πληροφορίες που προκύπτουν από μια στατιστική έρευνα) ΕΙΔΙΚΟΙ ( είναι συνοπτικοί και σαφείς )

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟΙ ΠΙΝΑΚΕΣ. ΓΕΝΙΚΟΙ (περιέχουν όλες τις πληροφορίες που προκύπτουν από μια στατιστική έρευνα) ΕΙΔΙΚΟΙ ( είναι συνοπτικοί και σαφείς ) Πληθυσμός (populaton) ονομάζεται ένα σύνολο, τα στοιχεία του οποίου εξετάζουμε ως προς τα χαρακτηριστικά τους. Μεταβλητές (varables ) ονομάζονται τα χαρακτηριστικά ως προς τα οποία εξετάζουμε έναν πληθυσμό.

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ο Κεφάλαιο: Στατιστική ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΚΑΙ ΟΡΙΣΜΟΙ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Πληθυσμός: Λέγεται ένα σύνολο στοιχείων που θέλουμε να εξετάσουμε με ένα ή περισσότερα χαρακτηριστικά. Μεταβλητές X: Ονομάζονται

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Εφαρμοσμένη Στατιστική ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εφαρμοσμένη Στατιστική Περιγραφική Στατιστική Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Κωνσταντίνος Μπλέκας Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS) ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS) Έλεγχος Υποθέσεων για την Μέση Τιμή ενός Δείγματος (One Sample t-test) Το κριτήριο One sample t-test χρησιμοποιείται όταν θέλουμε να συγκρίνουμε τον αριθμητικό

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΑΜΕΣΕΣ ΞΕΝΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΣΕ ΕΥΡΩΠΑΙΚΕΣ ΧΩΡΕΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΑΜΕΣΕΣ ΞΕΝΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΣΕ ΕΥΡΩΠΑΙΚΕΣ ΧΩΡΕΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΗ ΑΜΕΣΕΣ ΞΕΝΕΣ ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΣΕ ΕΥΡΩΠΑΙΚΕΣ ΧΩΡΕΣ Αθανάσιος Νταραβάνογλου Διπλωματική

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ( ΜΕΤΡΑ ΘΕΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ)

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ( ΜΕΤΡΑ ΘΕΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ) ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ( ΜΕΤΡΑ ΘΕΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ) ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Μέτρα θέσης και διασποράς (Εισαγωγή) Μέση τιμή Διάμεσος Σταθμικός μέσος Επικρατούσα τιμή Εύρος Διακύμανση Τυπική απόκλιση Συντελεστής μεταβολής Κοζαλάκης

Διαβάστε περισσότερα

Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis

Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis Περιλαμβάνει ένα σύνολο αριθμητικών και γραφικών μεθόδων, που μας επιτρέπουν να αποκτήσουμε μια πρώτη εικόνα για την κατανομή των τιμών της μεταβλητής

Διαβάστε περισσότερα

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ A εξάμηνο 2009-2010 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ Μεθοδολογία Έρευνας και Στατιστική ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΧΡ. ΜΠΟΥΡΑΣ Χειμερινό Εξάμηνο 2009-2010 Ποιοτικές και Ποσοτικές

Διαβάστε περισσότερα

Κύρια σημεία. Μεθοδολογικές εργασίες. Άρθρα Εφαρμογών. Notes - Letters to the Editor. Εργασίες στη Στατιστική Μεθοδολογία

Κύρια σημεία. Μεθοδολογικές εργασίες. Άρθρα Εφαρμογών. Notes - Letters to the Editor. Εργασίες στη Στατιστική Μεθοδολογία Κύρια σημεία Εργασίες στη Στατιστική Μεθοδολογία Απόστολος Μπουρνέτας Τμήμα Μαθηματικών ΕΚΠΑ Κατηγορίες άρθρων Στατιστικά Περιοδικά Βιβλιογραφική Έρευνα Βιβλιογραφικές Βάσεις Δεδομένων Γενικές Μηχανές

Διαβάστε περισσότερα

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης 1 Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης Όπως γνωρίζουμε από προηγούμενα κεφάλαια, στόχος των περισσότερων στατιστικών αναλύσεων, είναι η έγκυρη γενίκευση των συμπερασμάτων, που προέρχονται από

Διαβάστε περισσότερα

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες Εργαστήριο SPSS Ψ-4201 (ΕΡΓ) Λεωνίδας Α. Ζαμπετάκης Β.Sc., M.Env.Eng., M.Ind.Eng., D.Eng. Εmail: statisticsuoc@gmail.com Διαλέξεις αναρτημένες στο: Διαλέξεις: ftp://ftp.soc.uoc.gr/psycho/zampetakis/ Διάλεξη

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ.Μ. 436

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ.Μ. 436 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ.Μ. 436 Χειμερινό εξάμηνο 2009-2010 Περιγραφική Στατιστική Ι users.att.sch.gr/abouras abouras@sch.gr sch.gr abouras@uth.gr ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΧΡ. ΜΠΟΥΡΑΣ Χειμερινό Εξάμηνο 2009-2010 Μέτρα

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Στατιστική Ι Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι. Μέτρα Διασποράς (measures of dispersion) Δρ. Δημήτρης Σωτηρόπουλος e-mail: dgs@eap.gr

Στατιστική Ι. Μέτρα Διασποράς (measures of dispersion) Δρ. Δημήτρης Σωτηρόπουλος e-mail: dgs@eap.gr Στατιστική Ι Μέτρα Διασποράς (measures of dispersion) Δρ. Δημήτρης Σωτηρόπουλος e-mail: dgs@eap.gr Παρασκευή, 30 Νοεμβρίου 2012 Στατιστική Ι Έννοιες - Κλειδιά Μεταβλητότητα Εύρος (range) Εκατοστημόρια

Διαβάστε περισσότερα

Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500

Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Εισόδημα Κατανάλωση 1500 500 1600 600 1300 450 1100 400 600 250 700 275 900 300 800 352 850 400 1100 500 Πληθυσμός Δείγμα Δείγμα Δείγμα Ο ρόλος της Οικονομετρίας Οικονομική Θεωρία Διατύπωση της

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων. ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος

Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων. ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 2 ΔΙΟΙΚΗΣΗ & ΚΟΙΝΩΝΙΚΟΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΤΗΝ ΤΟΞΙΚΟΕΞΆΡΤΗΣΗ Dr. Ρέμος Αρμάος Εισαγωγή στη στατιστική Στατιστική: σύνολο αρχών και μεθοδολογιών που χρησιμοποιούνται για:

Διαβάστε περισσότερα

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309 Βιοστατιστική ΒΙΟ-309 Χειμερινό Εξάμηνο Ακαδ. Έτος 2013-2014 Ντίνα Λύκα lika@biology.uoc.gr 1. Εισαγωγή Εισαγωγικές έννοιες Μεταβλητή: ένα χαρακτηριστικό ή ιδιότητα που μπορεί να πάρει διαφορετικές τιμές

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Χειμερινό εξάμηνο 2010-2011 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ.Μ. 436 Περιγραφική Στατιστική Ι users.sch.gr/abouras abouras@sch.gr sch.gr abouras@uth.gr Μέτρα θέσης Η θέση αντιπροσωπεύει τη θέση της κατανομής

Διαβάστε περισσότερα

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309 Βιοστατιστική ΒΙΟ-309 Χειμερινό Εξάμηνο Ακαδ. Έτος 2017-2018 Ντίνα Λύκα lika@biology.uoc.gr 1. Εισαγωγή Εισαγωγικές έννοιες Μεταβλητότητα : ύπαρξη διαφορών μεταξύ ομοειδών μετρήσεων Μεταβλητή: ένα χαρακτηριστικό

Διαβάστε περισσότερα

Μέρος V. Στατιστική. Εισαγωγή: Βασικές έννοιες και ορισμοί. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics)

Μέρος V. Στατιστική. Εισαγωγή: Βασικές έννοιες και ορισμοί. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics) Μέρος V. Στατιστική Εισαγωγή: Βασικές έννοιες και ορισμοί Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics) Σημαντικές κατανομές δειγματοληψίας (Sampling distributions) Διαστήματα Εμπιστοσύνης (Confidence

Διαβάστε περισσότερα

ΜΗΤΡΙΚΟΣ ΘΗΛΑΣΜΟΣ ΚΑΙ ΓΝΩΣΤΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΕΧΡΙ ΚΑΙ 10 ΧΡΟΝΩΝ

ΜΗΤΡΙΚΟΣ ΘΗΛΑΣΜΟΣ ΚΑΙ ΓΝΩΣΤΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΕΧΡΙ ΚΑΙ 10 ΧΡΟΝΩΝ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΜΗΤΡΙΚΟΣ ΘΗΛΑΣΜΟΣ ΚΑΙ ΓΝΩΣΤΙΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΕΧΡΙ ΚΑΙ 10 ΧΡΟΝΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Ονοματεπώνυμο Κεντούλλα Πέτρου Αριθμός Φοιτητικής Ταυτότητας 2008761539 Κύπρος

Διαβάστε περισσότερα

ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Αριάδνη Αργυράκη

ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Αριάδνη Αργυράκη ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Αριάδνη Αργυράκη ΣΤΑΔΙΑ ΕΚΤΕΛΕΣΗΣ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΩΝ ΓΕΩΧΗΜΙΚΩΝ ΕΡΕΥΝΩΝ 1.ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ: - Καθορισμός στόχων έρευνας - Ιστορικό περιοχής 2 4.

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική: Δειγματοληψία X συλλογή δεδομένων. Περιγραφική στατιστική V πίνακες, γραφήματα, συνοπτικά μέτρα

Στατιστική: Δειγματοληψία X συλλογή δεδομένων. Περιγραφική στατιστική V πίνακες, γραφήματα, συνοπτικά μέτρα ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕΡΟΣ Α Δημήτρης Κουγιουμτζής e-mail: dkugiu@auth.gr Ιστοσελίδα αυτού του τμήματος του μαθήματος: http://users.auth.gr/~dkugiu/teach/civiltrasport/ide.html Στατιστική: Δειγματοληψία

Διαβάστε περισσότερα

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η i Statisticum collegium iv Στατιστική Συμπερασματολογία Ι Σημειακές Εκτιμήσεις Διαστήματα Εμπιστοσύνης Στατιστική Συμπερασματολογία (Statistical Inference) Το πεδίο της Στατιστικής Συμπερασματολογία,

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 3: Ανάλυση γραμμικού υποδείγματος Απλή παλινδρόμηση (2 ο μέρος) Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana

Διαβάστε περισσότερα

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309 Βιοστατιστική ΒΙΟ-309 Χειμερινό Εξάμηνο Ακαδ. Έτος 2015-2016 Ντίνα Λύκα lika@biology.uoc.gr 1. Εισαγωγή Εισαγωγικές έννοιες Μεταβλητότητα : ύπαρξη διαφορών μεταξύ ομοειδών μετρήσεων Μεταβλητή: ένα χαρακτηριστικό

Διαβάστε περισσότερα

ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΜΟΝΟΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΠΟΛΥΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΓΙΑ ΤΟΝ ΕΝΤΟΠΙΣΜΟ ΓΕΩΧΗΜΙΚΗΣ ΑΝΩΜΑΛΙΑΣ Στατιστική ανάλυση του γεωχημικού δείγματος μας δίνει πληροφορίες για τον

Διαβάστε περισσότερα

Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ

Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ Σ ΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΕΡΜΗΝΕΙΑ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΤΩΝ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ Μ ΑΪΟΥ 2002 2004 Δ ΕΥΤΕΡΟ ΜΕΡΟΣ Π ΕΡΙΛΗΨΗ: Η μελέτη αυτή έχει σκοπό να παρουσιάσει και να ερμηνεύσει τα ευρήματα που προέκυψαν από τη στατιστική

Διαβάστε περισσότερα

Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας. Μεταπτυχιακή διατριβή

Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας. Μεταπτυχιακή διατριβή Σχολή Διοίκησης και Οικονομίας Μεταπτυχιακή διατριβή Samsung και Apple: Αναλύοντας τη χρηματοοικονομική πληροφόρηση των ηγετών της τεχνολογίας και η επίδραση των εξωτερικών και ενδοεπιχειρησιακών παραγόντων

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Στατιστικά περιγραφικά μέτρα Τα στατιστικά περιγραφικά μέτρα είναι αντιπροσωπευτικές τιμές οι οποίες περιγράφουν με τρόπο ποσοτικό την κατανομή μιας μεταβλητής. Λειτουργούν

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική. Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα. One-Way Anova. 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς

Στατιστική. Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα. One-Way Anova. 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς Στατιστική Ανάλυση ιασποράς με ένα Παράγοντα One-Way Anova Χατζόπουλος Σταύρος Κεφάλαιο 8ο. Ανάλυση ιασποράς 8.1 Εισαγωγή 8.2 Προϋποθέσεις για την εφαρμογή της Ανάλυσης ιασποράς 8.3 Ανάλυση ιασποράς με

Διαβάστε περισσότερα

Repeated measures Επαναληπτικές μετρήσεις

Repeated measures Επαναληπτικές μετρήσεις ΠΡΟΒΛΗΜΑ Στο αρχείο δεδομένων diavitis.sav καταγράφεται η ποσότητα γλυκόζης στο αίμα 10 ασθενών στην αρχή της χορήγησης μιας θεραπείας, μετά από ένα μήνα και μετά από δύο μήνες. Μελετήστε την επίδραση

Διαβάστε περισσότερα

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων 1 Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Παραμετρικό στατιστικό κριτήριο για τη μελέτη της επίδρασης μιας ανεξάρτητης μεταβλητής στην εξαρτημένη Λογική

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΨΕΥΔΟΛΕΞΕΩΝ ΑΠΟ ΠΑΙΔΙΑ ΜΕ ΕΙΔΙΚΗ ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΔΙΑΤΑΡΑΧΗ ΚΑΙ ΠΑΙΔΙΑ ΤΥΠΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ

ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΨΕΥΔΟΛΕΞΕΩΝ ΑΠΟ ΠΑΙΔΙΑ ΜΕ ΕΙΔΙΚΗ ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΔΙΑΤΑΡΑΧΗ ΚΑΙ ΠΑΙΔΙΑ ΤΥΠΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ Σχολή Επιστημών Υγείας Πτυχιακή εργασία ΕΠΑΝΑΛΗΨΗ ΨΕΥΔΟΛΕΞΕΩΝ ΑΠΟ ΠΑΙΔΙΑ ΜΕ ΕΙΔΙΚΗ ΓΛΩΣΣΙΚΗ ΔΙΑΤΑΡΑΧΗ ΚΑΙ ΠΑΙΔΙΑ ΤΥΠΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ Άντρια Πολυκάρπου Λεμεσός, Μάιος 2017 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

Περιεχόμενα. Πρόλογος... 15

Περιεχόμενα. Πρόλογος... 15 Περιεχόμενα Πρόλογος... 15 Κεφάλαιο 1 ΘΕΩΡΗΤΙΚΑ ΚΑΙ ΦΙΛΟΣΟΦΙΚΑ ΟΝΤΟΛΟΓΙΚΑ ΚΑΙ ΕΠΙΣΤΗΜΟΛΟΓΙΚΑ ΖΗΤΗΜΑΤΑ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΤΟΥ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟΥ ΚΟΣΜΟΥ... 17 Το θεμελιώδες πρόβλημα των κοινωνικών επιστημών...

Διαβάστε περισσότερα

Η παρουσίαση των ευρημάτων στην ερευνητική αναφορά ΠΕΤΡΟΣ ΡΟΥΣΣΟΣ

Η παρουσίαση των ευρημάτων στην ερευνητική αναφορά ΠΕΤΡΟΣ ΡΟΥΣΣΟΣ Η παρουσίαση των ευρημάτων στην ερευνητική αναφορά ΠΕΤΡΟΣ ΡΟΥΣΣΟΣ 1 Η ενότητα των Αποτελεσμάτων Στην ενότητα Αποτελέσματα του δοκιμίου μιας πτυχιακής εργασίας παρουσιάζονται τα ευρήματα που προέκυψαν από

Διαβάστε περισσότερα

Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ

Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 Εισαγωγικές Έννοιες 19 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 Η Μεταβλητότητα Η Στατιστική Ανάλυση Η Στατιστική και οι Εφαρμοσμένες Επιστήμες Στατιστικός Πληθυσμός και Δείγμα Το στατιστικό

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΧΡΗΣΗ SPSS

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΧΡΗΣΗ SPSS ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ ΧΡΗΣΗ SPSS Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας-Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών Εργαστήριο Κυκλοφορίας, Μεταφορών και Διαχείρισης Εφοδιαστικής Αλυσίδας Αντικείμενα διάλεξης Σύντομη εισαγωγή

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ. ν 1 + ν ν κ = v (1) Για τη σχετική συχνότητα ισχύουν οι ιδιότητες:

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Γ ΛΥΚΕΙΟΥ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙΔΕΙΑΣ. ν 1 + ν ν κ = v (1) Για τη σχετική συχνότητα ισχύουν οι ιδιότητες: Συχνότητα v i O φυσικός αριθμός που δείχνει πόσες φορές εμφανίζεται η τιμή x i της εξεταζόμενης μεταβλητής Χ στο σύνολο των παρατηρήσεων. Είναι φανερό ότι το άθροισμα όλων των συχνοτήτων είναι ίσο με το

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017

Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017 Ανάλυση διακύμανσης (Μέρος 1 ο ) 17/3/2017 2 Γιατί ανάλυση διακύμανσης; (1) Ας θεωρήσουμε k πληθυσμούς με μέσες τιμές μ 1, μ 2,, μ k, αντίστοιχα Πως μπορούμε να συγκρίνουμε τις μέσες τιμές k πληθυσμών

Διαβάστε περισσότερα

Ενότητα 3: Ανάλυση Διακύμανσης κατά ένα παράγοντα One-Way ANOVA

Ενότητα 3: Ανάλυση Διακύμανσης κατά ένα παράγοντα One-Way ANOVA ΕΘΝΙΚΟ ΚΑΠΟΔΙΣΤΡΙΑΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ - ΙΑΤΡΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΝΕΥΡΟΑΝΑΤΟΜΙΑ» «Βιοστατιστική, Μεθοδολογία και Συγγραφή Επιστημονικής Μελέτης» Ενότητα 3: One-Way ANOVA

Διαβάστε περισσότερα

ΚΑΠΝΙΣΜΑ ΚΑΙ ΣΥΝΔΡΟΜΟ ΑΙΦΝΙΔΙΟΥ ΒΡΕΦΙΚΟΥ ΘΑΝΑΤΟΥ

ΚΑΠΝΙΣΜΑ ΚΑΙ ΣΥΝΔΡΟΜΟ ΑΙΦΝΙΔΙΟΥ ΒΡΕΦΙΚΟΥ ΘΑΝΑΤΟΥ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΚΑΠΝΙΣΜΑ ΚΑΙ ΣΥΝΔΡΟΜΟ ΑΙΦΝΙΔΙΟΥ ΒΡΕΦΙΚΟΥ ΘΑΝΑΤΟΥ Ονοματεπώνυμο: Λοϊζιά Ελένη Λεμεσός 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Παρατηρήσεις για τη χρήση ενός κυκλικού διαγράμματος

Παρατηρήσεις για τη χρήση ενός κυκλικού διαγράμματος Παρατηρήσεις για τη χρήση ενός κυκλικού διαγράμματος Χρησιμοποιείται μόνο όταν οι τιμές της μεταβλητής έχουν ένα σταθερό άθροισμα (συνήθως 100%, όταν μιλάμε για σχετικές συχνότητες) Είναι χρήσιμο μόνο

Διαβάστε περισσότερα

Θεμελιώδεις αρχές επιστήμης και μέθοδοι έρευνας

Θεμελιώδεις αρχές επιστήμης και μέθοδοι έρευνας A. Montgomery Θεμελιώδεις αρχές επιστήμης και μέθοδοι έρευνας Καρολίνα Δουλουγέρη, ΜSc Υποψ. Διαδάκτωρ Σήμερα Αναζήτηση βιβλιογραφίας Επιλογή μεθοδολογίας Ερευνητικός σχεδιασμός Εγκυρότητα και αξιοπιστία

Διαβάστε περισσότερα

Δειγματοληψία στην Ερευνα. Ετος

Δειγματοληψία στην Ερευνα. Ετος ΓΕΩΠΟΝΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ Τμήμα Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης Μέθοδοι Γεωργοοικονομικής και Κοινωνιολογικής Ερευνας Δειγματοληψία στην Έρευνα (Μέθοδοι Δειγματοληψίας - Τρόποι Επιλογής Τυχαίου Δείγματος)

Διαβάστε περισσότερα

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος xi 1 Αντικείμενα των Πιθανοτήτων και της Στατιστικής 1 1.1 Πιθανοτικά Πρότυπα και Αντικείμενο των Πιθανοτήτων, 1 1.2 Αντικείμενο της Στατιστικής, 3 1.3 Ο Ρόλος των Πιθανοτήτων

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ιάλεξη 4

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ιάλεξη 4 (ΨΥΧ-1202) Λεωνίδας Α. Ζαμπετάκης Β.Sc., M.Env.Eng., M.Ind.Eng., D.Eng. Εmail: statisticsuoc@gmail.com ιαλέξεις: ftp://ftp.soc.uoc.gr/psycho/zampetakis/ ιάλεξη 4 ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΨΥΧΟΛΟΓΙΑΣ Ρέθυμνο,

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΚΛΙΜΑΤΙΚΩΝ ΑΛΛΑΓΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΝΗΣΙ ΤΗΣ ΝΑΞΟΥ

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΚΛΙΜΑΤΙΚΩΝ ΑΛΛΑΓΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΝΗΣΙ ΤΗΣ ΝΑΞΟΥ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΚΛΙΜΑΤΙΚΩΝ ΑΛΛΑΓΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΝΗΣΙ ΤΗΣ ΝΑΞΟΥ ΜΑΜΜΑΣ ΚΩΝ/ΝΟΣ ΑΜ:331/2003032 ΝΟΕΜΒΡΙΟΣ 2010 Ευχαριστίες Σε αυτό το σημείο θα ήθελα να ευχαριστήσω όλους όσους με βοήθησαν να δημιουργήσω την παρούσα

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Η ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΕΞΟΥΘΕΝΩΣΗ ΠΟΥ ΒΙΩΝΕΙ ΤΟ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΟ ΠΡΟΣΩΠΙΚΟ ΣΤΙΣ ΜΟΝΑΔΕΣ ΕΝΑΤΙΚΗΣ ΘΕΡΑΠΕΙΑΣ Άντρη Αγαθαγγέλου Λεμεσός 2012 i ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Χ 2 test ανεξαρτησίας: σχέση 2 ποιοτικών μεταβλητών

Διαβάστε περισσότερα

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 1 η : Εισαγωγή-Επανάληψη βασικών εννοιών Εβδομάδα 1 η : ,

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 1 η : Εισαγωγή-Επανάληψη βασικών εννοιών Εβδομάδα 1 η : , Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 1 η : Εισαγωγή-Επανάληψη βασικών εννοιών Εβδομάδα 1 η :1-0-017, 3-0-017 Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα Σκοπός του μαθήματος Η παρουσίαση

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (ΨΥΧ-1202) Λεωνίδας Α. Ζαμπετάκης Β.Sc., M.Env.Eng., M.Ind.Eng., D.Eng. Εmail: statisticsuoc@gmail.com Διαλέξεις: ftp://ftp.soc.uoc.gr/psycho/zampetakis/ Διάλεξη 7 Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία ΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΠΕ ΩΝ ΘΝΗΣΙΜΟΤΗΤΑΣ ΚΑΙ ΤΩΝ ΚΥΡΙΟΤΕΡΩΝ ΑΙΤΙΩΝ ΠΡΟΚΛΗΣΗΣ ΘΑΝΑΤΟΥ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΨΥΧΟΓΕΝΗ ΑΝΟΡΕΞΙΑ Γεωργία Χαραλάµπους Λεµεσός

Διαβάστε περισσότερα

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21 Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ (Power of a Test) Όπως είδαμε προηγουμένως, στον Στατιστικό Έλεγχο Υποθέσεων, ορίζουμε δύο είδη πιθανών λαθών (κινδύνων) που μπορεί να συμβούν όταν παίρνουμε αποφάσεις

Διαβάστε περισσότερα

ΑΚΑΔΗΜΙΑ ΤΩΝ ΠΟΛΙΤΩΝ

ΑΚΑΔΗΜΙΑ ΤΩΝ ΠΟΛΙΤΩΝ ΑΚΑΔΗΜΙΑ ΤΩΝ ΠΟΛΙΤΩΝ Αστική Μη Κερδοσκοπική Εταιρεία- ISO 9001 Σαπφούς 3, 81100 Μυτιλήνη (1ος Όροφος) 2251054739 (09:00-14:30) academy@aigaion.org civilacademy.ucoz.org «ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑΣ ΕΡΕΥΝΑΣ

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 13: Επανάληψη Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage: http://users.auth.gr/agpapana 1 Γιατί μελετούμε την Οικονομετρία;

Διαβάστε περισσότερα

Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis

Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis Περιλαμβάνει ένα σύνολο αριθμητικών και γραφικών μεθόδων, που μας επιτρέπουν να αποκτήσουμε μια πρώτη εικόνα για την κατανομή των τιμών της μεταβλητής

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών

Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών Σύνοψη Στο κεφάλαιο αυτό παρουσιάζονται δύο κριτήρια απόρριψης απομακρυσμένων από τη μέση τιμή πειραματικών μετρήσεων ενός φυσικού μεγέθους και συγκεκριμένα

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ. Φοινίκη Αλεξάνδρου

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ. Φοινίκη Αλεξάνδρου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία ΕΠΙΛΟΧΕΙΑ ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ: Ο ΡΟΛΟΣ ΤΗΣ ΚΑΤ ΟΙΚΟΝ ΝΟΣΗΛΕΙΑΣ Φοινίκη Αλεξάνδρου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΤΟ ΚΑΠΜΝΙΣΜΑ ΩΣ ΠΑΡΑΓΟΝΤΑΣ ΥΨΗΛΟΥ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΓΙΑ ΠΡΟΚΛΗΣΗ ΥΠΟΓΟΝΙΜΟΤΗΤΑΣ ΣΤΟΥΣ ΑΝΔΡΕΣ Κατσαρής Γιάγκος Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

Στάδια συγγραφής άρθρου ανασκόπησης. Κωνσταντίνος Τζιόμαλος Επίκουρος Καθηγητής Παθολογίας ΑΠΘ Α Προπαιδευτική Παθολογική Κλινική, Νοσοκομείο ΑΧΕΠΑ

Στάδια συγγραφής άρθρου ανασκόπησης. Κωνσταντίνος Τζιόμαλος Επίκουρος Καθηγητής Παθολογίας ΑΠΘ Α Προπαιδευτική Παθολογική Κλινική, Νοσοκομείο ΑΧΕΠΑ Στάδια συγγραφής άρθρου ανασκόπησης Κωνσταντίνος Τζιόμαλος Επίκουρος Καθηγητής Παθολογίας ΑΠΘ Α Προπαιδευτική Παθολογική Κλινική, Νοσοκομείο ΑΧΕΠΑ 1 ο βήμα : Επιλογή θέματος Unsolicited review γενικό μέρος

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων Κεφάλαιο 9 Έλεγχοι υποθέσεων 9.1 Εισαγωγή Όταν παίρνουμε ένα ή περισσότερα τυχαία δείγμα από κανονικούς πληθυσμούς έχουμε τη δυνατότητα να υπολογίζουμε στατιστικά, όπως μέσους όρους, δειγματικές διασπορές

Διαβάστε περισσότερα

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ 1 ο ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ 1 ο ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ 1 ο ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΕΠΙΧ Οικονομετρικά Πρότυπα Διαφάνεια 1 ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση Εκεί που είμαστε Κεφάλαια 7 και 8: Οι διωνυμικές,κανονικές, εκθετικές κατανομές και κατανομές Poisson μας επιτρέπουν να κάνουμε διατυπώσεις πιθανοτήτων γύρω από το Χ

Διαβάστε περισσότερα

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ Α εξάμηνο 2010-2011 ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ Ποιοτικές και Ποσοτικές μέθοδοι και προσεγγίσεις για την επιστημονική έρευνα users.sch.gr/abouras

Διαβάστε περισσότερα

Ελληνικό Ανοικτό Πανεπιστήμιο

Ελληνικό Ανοικτό Πανεπιστήμιο Διοίκηση Ολικής Ποιότητας και Διαχείριση Περιβάλλοντος Ελληνικό Ανοικτό Πανεπιστήμιο Πρόγραμμα Σπουδών: Διοίκηση Επιχειρήσεων και Οργανισμών Ακαδημαϊκό Έτος 2006-07 2η ΟΣΣ Ευτύχιος Σαρτζετάκης, Αναπληρωτής

Διαβάστε περισσότερα

Έτος : Διάλεξη 2 η Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα Τμήμα Τεχνολόγων Γεωπόνων-Κατεύθυνση Αγροτικής Οικονομίας Εφαρμοσμένη Στατιστική

Έτος : Διάλεξη 2 η Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα Τμήμα Τεχνολόγων Γεωπόνων-Κατεύθυνση Αγροτικής Οικονομίας Εφαρμοσμένη Στατιστική Έτος 2017-2018: Διάλεξη 2 η Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα Τμήμα Τεχνολόγων Γεωπόνων-Κατεύθυνση Αγροτικής Οικονομίας Εφαρμοσμένη Στατιστική Επανάληψη βασικών εννοιών Στατιστικής- Χρήση gretl/excel 1

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία. Κόπωση και ποιότητα ζωής ασθενών με καρκίνο.

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία. Κόπωση και ποιότητα ζωής ασθενών με καρκίνο. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Κόπωση και ποιότητα ζωής ασθενών με καρκίνο Μαργαρίτα Μάου Λευκωσία 2012 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ

Διαβάστε περισσότερα

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.

Παράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ. Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ περισσότερων από δύο δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει δύο ανεξάρτητων παραγόντων (Ανάλυση διακύμανσης για ανεξάρτητα δείγματα ως προς περισσότερους

Διαβάστε περισσότερα

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40]

Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής 2η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 28/01/2011 (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) 1ο Θέμα [40] α) στ) 2ο Θέμα [40] Εργαστήριο Μαθηματικών & Στατιστικής η Πρόοδος στο Μάθημα Στατιστική 8// (Για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β.) ο Θέμα [4] Τα τελευταία χρόνια παρατηρείται συνεχώς αυξανόμενο ενδιαφέρον για τη μελέτη της συγκέντρωσης

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 2 Η γενική ιδέα της διαδικασίας στατιστικού ελέγχου υποθέσεων Πρόκειται για μια διαδικασία απόφασης μεταξύ δύο υποθέσεων Η μια υπόθεση ονομάζεται μηδενική (Η

Διαβάστε περισσότερα

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Ενότητα : Βασίλης Γιαλαμάς Σχολή Επιστημών της Αγωγής Τμήμα Εκπαίδευσης και Αγωγής στην Προσχολική Ηλικία Περιεχόμενα ενότητας Παρουσιάζονται οι βασικές

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ.

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ Φίλιππος Λουκά Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Χημική Τεχνολογία. Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων. Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε.

Χημική Τεχνολογία. Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων. Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε. ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα Χημική Τεχνολογία Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε. Άδειες Χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στη μεθοδολογία της Εκπαιδευτικής Έρευνας

Εισαγωγή στη μεθοδολογία της Εκπαιδευτικής Έρευνας Εισαγωγή στη μεθοδολογία της Εκπαιδευτικής Έρευνας Νίκος Καλογερόπουλος 2014 Τι είναι έρευνα στην στατιστική Αρχική παρατήρηση: κάτι που πρέπει να διευκρινιστεί Κάθε χρόνο υπόσχομαι στον εαυτό μου ότι

Διαβάστε περισσότερα

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς Η μηδενική υπόθεση είναι ένας ισχυρισμός σχετικά με την τιμή μιας πληθυσμιακής παραμέτρου. Είναι

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Χαμηλά επίπεδα βιταμίνης D σχετιζόμενα με το βρογχικό άσθμα στα παιδιά και στους έφηβους Κουρομπίνα Αλεξάνδρα Λεμεσός [2014] i ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΟ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ «ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ» Τριανταφυλλίδου Ιωάννα Μαθηματικός

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΟ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ «ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ» Τριανταφυλλίδου Ιωάννα Μαθηματικός ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΟ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ «ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ» ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΜΕ ΤΟ SPSS To SPSS θα: - Κάνει πολύπλοκη στατιστική ανάλυση σε δευτερόλεπτα -

Διαβάστε περισσότερα

Ελλιπή δεδομένα. Εδώ έχουμε 1275. Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 1275 ατόμων

Ελλιπή δεδομένα. Εδώ έχουμε 1275. Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 1275 ατόμων Ελλιπή δεδομένα Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 75 ατόμων Εδώ έχουμε δ 75,0 75 5 Ηλικία Συχνότητες f 5-4 70 5-34 50 35-44 30 45-54 465 55-64 335 Δεν δήλωσαν 5 Σύνολο 75 Μπορεί

Διαβάστε περισσότερα

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων Ασκήσεις Εξετάσεων Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη Διοίκηση των Επιχειρήσεων ΑΣΚΗΣΗ 1: Έλεγχος για τη μέση τιμή ενός πληθυσμού Η αντικαπνιστική νομοθεσία υποχρεώνει τους καπνιστές που εργάζονται σε

Διαβάστε περισσότερα