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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. ΑΛΕΓΚΑΚΗΣ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Φυσικός, PH.D. Σχολής Επιστηµών Υγείας

ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. ΑΛΕΓΚΑΚΗΣ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Φυσικός, PH.D. Σχολής Επιστηµών Υγείας ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΛΕΓΚΑΚΗΣ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Φυσικός, PH.D. Σχολής Επιστηµών Υγείας Επικοινωνία: Πτέρυγα 4, Τοµέας Κοινωνικής Ιατρικής Εργαστήριο Βιοστατιστικής Τηλ. 4613 e-mail: biostats@med.uoc.gr thalegak@med.uoc.gr

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

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

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

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

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 ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΚΑΠΝΙΣΤΙΚΕΣ ΣΥΝΗΘΕΙΕΣ ΓΟΝΕΩΝ ΚΑΙ ΕΠΙΡΡΟΗ ΤΟΥΣ ΣΤΗΝ ΕΝΑΡΞΗ ΤΟΥ ΚΑΠΝΙΣΜΑΤΟΣ ΣΤΟΥΣ ΕΦΗΒΟΥΣ Ονοματεπώνυμο Φοιτήτριας: Χριστοφόρου Έλενα

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

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων α) Σημειοεκτιμητική β) Εκτιμήσεις Διαστήματος ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Παράδειγμα

Διαβάστε περισσότερα

ΔΙΑΣΤΡΕΒΛΩΣΗ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΙΚΟ ΛΑΘΟΣ ΣΤΙΣ ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΕΙΣ

ΔΙΑΣΤΡΕΒΛΩΣΗ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΙΚΟ ΛΑΘΟΣ ΣΤΙΣ ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΕΙΣ ΔΙΑΣΤΡΕΒΛΩΣΗ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΙΚΟ ΛΑΘΟΣ ΣΤΙΣ ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΕΙΣ Δημοσθένης Β. Παναγιωτάκος Καθηγητής Βιοστατιστικής Επιδημιολογίας ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ & ΑΓΩΓΗΣ Τμήμα Επιστήμης Διαιτολογίας Διατροφής ΧΑΡΟΚΟΠΕΙΟ

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

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή Εργασία ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Ο ΜΗΤΡΙΚΟΣ ΘΗΛΑΣΜΟΣ ΚΑΙ Η ΣΧΕΣΗ ΤΟΥ ΜΕ ΤΟ ΚΑΡΚΙΝΟ ΤΟΥ ΜΑΣΤΟΥΣ ΣΤΙΣ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΠΟΥ ΕΙΝΑΙ ΦΟΡΕΙΣ ΤΟΥ ΟΓΚΟΓΟΝΙΔΙΟΥ BRCA1 ΚΑΙ BRCA2. Βασούλλα

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 2. Περιγραφική Στατιστική

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 2. Περιγραφική Στατιστική ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 2. Περιγραφική Στατιστική Βασικά είδη στατιστικής ανάλυσης 1. Περιγραφική στατιστική: περιγραφή του συνόλου των δεδοµένων (δείγµατος) 2. Συµπερασµατολογία: Παραγωγή συµπερασµάτων για τα

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Στατιστική Επιχειρήσεων Ι Ενότητα 7: Παρουσίαση δεδομένων-περιγραφική στατιστική Μιλτιάδης Χαλικιάς, Επίκουρος Καθηγητής Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων

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

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R, Επίκουρος Καθηγητής, Τομέας Μαθηματικών, Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών, Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Περιεχόμενα Εισαγωγή στο

Διαβάστε περισσότερα

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ

ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΚΑ ΔΙΚΤΥΑ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟΙ ΑΝΑΣΚΟΠΗΣΗ ΘΕΩΡΙΑΣ ΣΥΝΟΡΘΩΣΕΩΝ Βασίλης Δ. Ανδριτσάνος Δρ. Αγρονόμος - Τοπογράφος Μηχανικός ΑΠΘ Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Αθήνας 3ο εξάμηνο http://eclass.teiath.gr Παρουσιάσεις,

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων. Σαλαντή Γεωργία Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ιατρική Σχολή

Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων. Σαλαντή Γεωργία Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ιατρική Σχολή Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων Σαλαντή Γεωργία Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ιατρική Σχολή Τι θέλουμε να συγκρίνουμε; Δύο δείγματα Μέση αρτηριακή πίεση σε δύο ομάδες Πιθανότητα θανάτου με δύο διαφορετικά

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή διατριβή Η ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΩΣ ΠΑΡΑΓΟΝΤΑΣ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΓΙΑ ΑΠΟΠΕΙΡΑ ΑΥΤΟΚΤΟΝΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή διατριβή Η ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΩΣ ΠΑΡΑΓΟΝΤΑΣ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΓΙΑ ΑΠΟΠΕΙΡΑ ΑΥΤΟΚΤΟΝΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή διατριβή Η ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΩΣ ΠΑΡΑΓΟΝΤΑΣ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΓΙΑ ΑΠΟΠΕΙΡΑ ΑΥΤΟΚΤΟΝΙΑΣ Παναγιώτου Νεοφύτα 2008969752 Επιβλέπων καθηγητής Δρ. Νίκος Μίτλεττον,

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

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΕΝΟΤΗΤΕΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ (One-Way Analyss of Varance) Η ανάλυση

Διαβάστε περισσότερα

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50 Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50 Άσκηση 1 (άσκηση 1 1 ης εργασίας 2009-10) Σε ένα ράφι μιας βιβλιοθήκης τοποθετούνται με τυχαία σειρά 11 διαφορετικά βιβλία τεσσάρων θεματικών ενοτήτων. Πιο συγκεκριμένα, υπάρχουν

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 4 Αριθμητικές Μέθοδοι Περιγραφικής Στατιστικής

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 4 Αριθμητικές Μέθοδοι Περιγραφικής Στατιστικής ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΔΥΤΙΚΗΣ ΕΛΛΑΔΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΠΑΤΡΑΣ Εργαστήριο Λήψης Αποφάσεων & Επιχειρησιακού Προγραμματισμού Καθηγητής Ι. Μητρόπουλος ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΕΙΣΑΓΩΓΗ. Βασικές έννοιες

ΕΙΣΑΓΩΓΗ. Βασικές έννοιες ΕΙΣΑΓΩΓΗ Βασικές έννοιες Σε ένα ερωτηματολόγιο έχουμε ένα σύνολο ερωτήσεων. Μπορούμε να πούμε ότι σε κάθε ερώτηση αντιστοιχεί μία μεταβλητή. Αν θεωρήσουμε μια ερώτηση, τα άτομα δίνουν κάποιες απαντήσεις

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΥΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΝΕΟΓΝΩΝ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΥΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΝΕΟΓΝΩΝ Ελληνικό Στατιστικό Ινστιτούτο Πρακτικά 17 ου Πανελληνίου Συνεδρίου Στατιστικής (2004), σελ. 399-408 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΥΗΣΕΩΝ ΚΑΙ ΝΕΟΓΝΩΝ Γεωργία Στεφάνου και Τάσος Χριστοφίδης Τµήµα Μαθηµατικών και

Διαβάστε περισσότερα

Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Η θέση ύπνου του βρέφους και η σχέση της με το Σύνδρομο του αιφνίδιου βρεφικού θανάτου. Χρυσάνθη Στυλιανού Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Η ΣΧΕΣΗ ΤΗΣ ΠΑΧΥΣΑΡΚΙΑΣ ΜΕ ΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΒΗΤΗ ΚΥΗΣΗΣ Χρυστάλλα, Γεωργίου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

Εκπαιδευτική έρευνα Οργάνωση & Παρουσίαση Δεδομένων (Εργαστήριο SPSS) Άγγελος Μάρκος, Λέκτορας Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

Εκπαιδευτική έρευνα Οργάνωση & Παρουσίαση Δεδομένων (Εργαστήριο SPSS) Άγγελος Μάρκος, Λέκτορας Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Εκπαιδευτική έρευνα Οργάνωση & Παρουσίαση Δεδομένων (Εργαστήριο SPSS) Άγγελος Μάρκος, Λέκτορας Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Σύνολα Δεδομένων - Είδη Ποσοτικής Έρευνας: Παράλογες Ιδέες Γονέων (Δειγματοληπτική)

Διαβάστε περισσότερα

Εκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων Έλεγχοι Υποθέσεων

Εκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων Έλεγχοι Υποθέσεων Εκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων Έλεγχοι Υποθέσεων Ένα Ερευνητικό Παράδειγμα Σκοπός της έρευνας ήταν να διαπιστωθεί εάν ο τρόπος αντίδρασης μιας γυναίκας απέναντι σε φαινόμενα

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Επιβλέπων Καθηγητής: Δρ. Νίκος Μίτλεττον Η ΣΧΕΣΗ ΤΟΥ ΜΗΤΡΙΚΟΥ ΘΗΛΑΣΜΟΥ ΜΕ ΤΗΝ ΕΜΦΑΝΙΣΗ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ ΤΥΠΟΥ 2 ΣΤΗΝ ΠΑΙΔΙΚΗ ΗΛΙΚΙΑ Ονοματεπώνυμο: Ιωσηφίνα

Διαβάστε περισσότερα

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Αλεξάνδρειο Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Θεσσαλονίκης Τμήμα Πληροφορικής Εργαστήριο «Θεωρία Πιθανοτήτων και Στατιστική» ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ Περιεχόμενα 1. Συσχέτιση μεταξύ δύο ποσοτικών

Διαβάστε περισσότερα

2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ

2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΦΑΛΜΑΤΩΝ 1. Σφάλματα Κάθε μέτρηση ενός φυσικού μεγέθους χαρακτηρίζεται από μία αβεβαιότητα που ονομάζουμε σφάλμα, το οποίο αναγράφεται με τη μορφή Τιμή ± αβεβαιότητα π.χ έστω ότι σε ένα πείραμα

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ... 1 2 ΤΟ PASW ΜΕ ΜΙΑ ΜΑΤΙΑ... 13 3 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ: Η ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ ΚΑΙ Η ΔΙΑΜΕΣΟΣ... 29

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ... 1 2 ΤΟ PASW ΜΕ ΜΙΑ ΜΑΤΙΑ... 13 3 ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ: Η ΜΕΣΗ ΤΙΜΗ ΚΑΙ Η ΔΙΑΜΕΣΟΣ... 29 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ... 1 Μεταβλητές...5 Πληθυσμός, δείγμα...7 Το ευρύτερο γραμμικό μοντέλο...8 Αναφορές στη βιβλιογραφία... 11 2 ΤΟ PASW ΜΕ ΜΙΑ ΜΑΤΙΑ... 13 Περίληψη... 13 Εισαγωγή... 13 Με μια ματιά...

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία Η ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ ΤΥΠΟΥ 1

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία Η ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ ΤΥΠΟΥ 1 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία Η ΚΑΤΑΘΛΙΨΗ ΣΕ ΕΦΗΒΟΥΣ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ ΤΥΠΟΥ 1 ΑΝΔΡΕΑΣ ΑΝΔΡΕΟΥ Φ.Τ:2008670839 Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 19 ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ ΚΑΝΟΝΙΚΩΝ ΠΛΗΘΥΣΜΩΝ Όταν ενδιαφερόμαστε να συγκρίνουμε δύο πληθυσμούς, η φυσιολογική προσέγγιση είναι να προσπαθήσουμε να συγκρίνουμε

Διαβάστε περισσότερα

Πίσω στα βασικά: Βασικές αρχές στατιστικής για κοινωνιολογικές έρευνες

Πίσω στα βασικά: Βασικές αρχές στατιστικής για κοινωνιολογικές έρευνες Σχετικές πληροφορίες: http://dlib.ionio.gr/~spver/seminars/statistics/ Πίσω στα βασικά: Βασικές αρχές στατιστικής για κοινωνιολογικές έρευνες Σπύρος Βερονίκης Τμήμα Αρχειονομίας - Βιβλιοθηκονομίας Θεματικές

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 16 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

Κεφάλαιο 16 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Κεφάλαιο 16 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Copyright 2009 Cengage Learning 16.1 Ανάλυση Παλινδρόμησης Σκοπός του προβλήματος είναι η ανάλυση της σχέσης μεταξύ συνεχών μεταβλητών. Η ανάλυση παλινδρόμησης

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ Ι. ΓΙΑΝΝΑΤΣΗΣ

ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ Ι. ΓΙΑΝΝΑΤΣΗΣ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ ΜΕΤΡΗΣΗ ΕΡΓΑΣΙΑΣ Ι. ΓΙΑΝΝΑΤΣΗΣ ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ Η Μέτρηση Εργασίας (Work Measurement ή Time Study) έχει ως αντικείμενο τον προσδιορισμό του χρόνου που απαιτείται από ένα ειδικευμένο

Διαβάστε περισσότερα

Μάθηµα 3 ο. Περιγραφική Στατιστική

Μάθηµα 3 ο. Περιγραφική Στατιστική Μάθηµα 3 ο Περιγραφική Στατιστική ΗΣτατιστικήείναι Μια τυποποιηµένη σειρά αναλυτικών µεθόδων, οι οποίες χρησιµοποιούνται από τον εκάστοτε ερευνητή για την ανάλυση των διαθέσιµων δεδοµένων. Υπάρχουν δύο

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική Ι. Ενότητα 2: Στατιστικά Μέτρα Διασποράς Ασυμμετρίας - Κυρτώσεως. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Στατιστική Ι. Ενότητα 2: Στατιστικά Μέτρα Διασποράς Ασυμμετρίας - Κυρτώσεως. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Στατιστική Ι Ενότητα 2: Στατιστικά Μέτρα Διασποράς Ασυμμετρίας - Κυρτώσεως Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης

Διαβάστε περισσότερα

Περιγραφική στατιστική

Περιγραφική στατιστική Περιγραφική στατιστική Ιστογράμματα Mέτρα θέσης και διασποράς Κατανομές δεδομένων Γεωργία Σαλαντή Επικ. Καθηγήτρια Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Στατιστική 1. Εκτιμήσεις Μεγέθη και διαστήματα

Διαβάστε περισσότερα

ΆΣΚΗΣΗ 1 Η διάμεσος τιμή της ηλικίας των Ελλήνων το 1990 ήταν 30 έτη. Το 2001, η διάμεσος τιμή ήταν 33,1 (Πηγή:Ε.Σ.Υ.Ε.).

ΆΣΚΗΣΗ 1 Η διάμεσος τιμή της ηλικίας των Ελλήνων το 1990 ήταν 30 έτη. Το 2001, η διάμεσος τιμή ήταν 33,1 (Πηγή:Ε.Σ.Υ.Ε.). ΛΥΜΕΝΕΣ ΣΚΗΣΕΙΣ ΆΣΚΗΣΗ 1 Η διάμεσος τιμή της ηλικίας των Ελλήνων το 1990 ήταν 30 έτη. Το 2001, η διάμεσος τιμή ήταν 33,1 (Πηγή:Ε.Σ.Υ.Ε.). a. Τι μπορεί να συνέβη όταν η διάμεσος αυξήθηκε; Το γεγονός ότι

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΝΘΡΩΠΙΝΗΣ ΚΙΝΗΣΗΣ ΚΑΙ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΝΘΡΩΠΙΝΗΣ ΚΙΝΗΣΗΣ ΚΑΙ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΝΘΡΩΠΙΝΗΣ ΚΙΝΗΣΗΣ ΚΑΙ ΠΟΙΟΤΗΤΑΣ ΖΩΗΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Οδηγός Εκπόνησης Διπλωματικής Εργασίας ΣΠΑΡΤΗ 2010-11 Περιεχόμενα 1.ΔΟΜΗ ΚΑΙ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΟ Της ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

η πιθανότητα επιτυχίας. Επομένως, η συνάρτηση πιθανοφάνειας είναι ίση με: ( ) 32 = p 18 1 p

η πιθανότητα επιτυχίας. Επομένως, η συνάρτηση πιθανοφάνειας είναι ίση με: ( ) 32 = p 18 1 p ΑΣΚΗΣΗ 1 ΣΕΜΦΕ 14-15 i. Έστω yi ο αριθμός των προσπαθειών κάθε μαθητή μέχρι να πετύχει τρίποντο. Ο αριθμός των προσπαθειών πριν ο μαθητής να πετύχει τρίποντο θα είναι xi = yi - 1, i = 1,,18. 2 2 3 2 1

Διαβάστε περισσότερα

Επιβλέπων καθηγητής: Δρ Βασίλειος Ραφτόπουλος ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΣΕ ΜΕΤΕΜΜΗΝΟΠΑΥΣΙΑΚΕΣ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΟΣΤΕΟΠΟΡΩΤΙΚΑ ΚΑΤΑΓΜΑΤΑ ΣΠΟΝΔΥΛΙΚΗΣ ΣΤΗΛΗΣ

Επιβλέπων καθηγητής: Δρ Βασίλειος Ραφτόπουλος ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΣΕ ΜΕΤΕΜΜΗΝΟΠΑΥΣΙΑΚΕΣ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΟΣΤΕΟΠΟΡΩΤΙΚΑ ΚΑΤΑΓΜΑΤΑ ΣΠΟΝΔΥΛΙΚΗΣ ΣΤΗΛΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Επιβλέπων καθηγητής: Δρ Βασίλειος Ραφτόπουλος ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΣΕ ΜΕΤΕΜΜΗΝΟΠΑΥΣΙΑΚΕΣ ΓΥΝΑΙΚΕΣ ΜΕΤΑ ΑΠΟ ΟΣΤΕΟΠΟΡΩΤΙΚΑ ΚΑΤΑΓΜΑΤΑ ΣΠΟΝΔΥΛΙΚΗΣ ΣΤΗΛΗΣ Από τη

Διαβάστε περισσότερα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα

Ανάλυση Διασποράς Ανάλυση Διασποράς διακύμανση κατά παράγοντες διακύμανση σφάλματος Παράδειγμα 1: Ισομεγέθη δείγματα Ανάλυση Διασποράς Έστω ότι μας δίνονται δείγματα που προέρχονται από άγνωστους πληθυσμούς. Πόσο διαφέρουν οι μέσες τιμές τους; Με άλλα λόγια: πόσο πιθανό είναι να προέρχονται από πληθυσμούς με την ίδια

Διαβάστε περισσότερα

Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η 2. 1. Β Α Σ Ι Κ Ε Σ Ε Ν Ν Ο Ι Ε Σ.

Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η 2. 1. Β Α Σ Ι Κ Ε Σ Ε Ν Ν Ο Ι Ε Σ. Σ Τ Α Τ Ι Σ Τ Ι Κ Η Στατιστική έρευνα : Πρόκειται για ένα σύνολο αρχών και μεθοδολογιών με αντικείμενο : 1) το σχεδιασμό της διαδικασίας συλλογής δεδομένων. Κλάδος της στατιστικής που ασχολείται : Σχεδιασμός

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜEΡOΣ A : ΓNΩΡΙΜΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜOΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜEΡOΣ A : ΓNΩΡΙΜΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜOΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος στη δεύτερη έκδοση........................................... 13 Πρόλογος στην πρώτη έκδοση............................................ 17 Εισαγωγή................................................................

Διαβάστε περισσότερα

Έστω 3 πενταμελείς ομάδες φοιτητών με βαθμολογίες: Ομάδα 1: 6,7,5,8,4 Ομάδα 2: 7,5,6,5,7 Ομάδα 3: 8,6,2,4,10 Παρατηρούμε ότι και οι τρεις πενταμελείς

Έστω 3 πενταμελείς ομάδες φοιτητών με βαθμολογίες: Ομάδα 1: 6,7,5,8,4 Ομάδα 2: 7,5,6,5,7 Ομάδα 3: 8,6,2,4,10 Παρατηρούμε ότι και οι τρεις πενταμελείς Διασπορά Μέτρηση Έστω 3 πενταμελείς ομάδες φοιτητών με βαθμολογίες: Ομάδα 1: 6,7,5,8,4 Ομάδα 2: 7,5,6,5,7 Ομάδα 3: 8,6,2,4,10 Παρατηρούμε ότι και οι τρεις πενταμελείς ομάδες έχουν μέση βαθμολογία 6. συνέχεια

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία. Εφηβεία και χρήση αλκοόλ. Νάνσυ Σταματοπούλου

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία. Εφηβεία και χρήση αλκοόλ. Νάνσυ Σταματοπούλου ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή εργασία Εφηβεία και χρήση αλκοόλ Νάνσυ Σταματοπούλου Λεμεσός 2014 ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

Διδακτορική Διατριβή

Διδακτορική Διατριβή ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Διδακτορική Διατριβή Η ΕΠΙΔΡΑΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗΣ ΠΑΡΕΜΒΑΣΗΣ ΥΠΟΒΟΗΘΟΥΜΕΝΗΣ ΑΠΟ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗ ΣΤΗΝ ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΚΑΙ ΣΤΗΝ ΑΥΤΟΦΡΟΝΤΙΔΑ ΑΣΘΕΝΩΝ ΜΕ ΚΑΡΔΙΑΚΗ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΣΧΟΛΗ ΝΑΥΤΙΛΙΑΣ & ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ στη «ΝΑΥΤΙΛΙΑ»

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΣΧΟΛΗ ΝΑΥΤΙΛΙΑΣ & ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ στη «ΝΑΥΤΙΛΙΑ» ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΣΧΟΛΗ ΝΑΥΤΙΛΙΑΣ & ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΑΥΤΙΛΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ στη «ΝΑΥΤΙΛΙΑ» ΟΔΗΓΙΕΣ ΓΙΑ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΕΣ ΕΡΓΑΣΙΕΣ Α. ΓΕΝΙΚΕΣ ΟΔΗΓΙΕΣ ΕΚΠΟΝΗΣΗΣ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΩΝ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ Πτυχιακή Εργασία Η ΣΧΕΤΙΖΟΜΕΝΗ ΜΕ ΤΗΝ ΥΓΕΙΑ ΠΟΙΟΤΗΤΑ ΖΩΗΣ ΑΤΟΜΩΝ ΜΕ ΝΕΑΝΙΚΗ ΙΔΙΟΠΑΘΗ ΑΡΘΡΙΤΙΔΑ Όνομα Φοιτήτριας: Μαρία Θωμά Αριθμός φοιτητικής ταυτότητας:2010221455

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ και ΟΡΓΑΝΙΣΜΩΝ Θεματική Ενότητα: ΔΕΟ-13 Ποσοτικές Μέθοδοι Ακαδημαϊκό Έτος: 2010-11 Τρίτη Γραπτή Εργασία στη Στατιστική Γενικές οδηγίες

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή εργασία ΓΝΩΣΕΙΣ ΚΑΙ ΣΤΑΣΕΙΣ ΝΟΣΗΛΕΥΤΩΝ ΠΡΟΣ ΤΟΥΣ ΦΟΡΕΙΣ ΜΕ ΣΥΝΔΡΟΜΟ ΕΠΙΚΤΗΤΗΣ ΑΝΟΣΟΑΝΕΠΑΡΚΕΙΑΣ (AIDS) Αλέξης Δημήτρη Α.Φ.Τ: 20085675385 Λεμεσός

Διαβάστε περισσότερα

ΔΕΙΓΜΑ ΠΡΙΝ ΤΙΣ ΔΙΟΡΘΩΣΕΙΣ

ΔΕΙΓΜΑ ΠΡΙΝ ΤΙΣ ΔΙΟΡΘΩΣΕΙΣ ΠΕΡΙΕΧOΜΕΝΑ Πρόλογος στη δεύτερη έκδοση Πρόλογος στην πρώτη έκδοση Εισαγωγή Τι είναι η μεθοδολογία έρευνας Οι μέθοδοι έρευνας ΜEΡOΣ A : ΓNΩΡΙΜΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜOΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΚΕΦΑΛΑΙO 1: Γενικά για την επιστημονική

Διαβάστε περισσότερα

Σκοπός του κεφαλαίου είναι η κατανόηση των βασικών στοιχείων μιας στατιστικής έρευνας.

Σκοπός του κεφαλαίου είναι η κατανόηση των βασικών στοιχείων μιας στατιστικής έρευνας. 7 ο ΜΑΘΗΜΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Σκοπός Σκοπός του κεφαλαίου είναι η κατανόηση των βασικών στοιχείων μιας στατιστικής έρευνας. Προσδοκώμενα αποτελέσματα Όταν θα έχετε ολοκληρώσει τη μελέτη αυτού του κεφαλαίου

Διαβάστε περισσότερα

Άσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F

Άσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό

Διαβάστε περισσότερα

ΣΔΥΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΔΠΙΣΗΜΙΟ ΚΤΠΡΟΤ ΥΟΛΗ ΔΠΙΣΗΜΧΝ ΤΓΔΙΑ ΣΜΗΜΑ ΝΟΗΛΔΤΣΙΚΗ. Πηπρηαθή εξγαζία

ΣΔΥΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΔΠΙΣΗΜΙΟ ΚΤΠΡΟΤ ΥΟΛΗ ΔΠΙΣΗΜΧΝ ΤΓΔΙΑ ΣΜΗΜΑ ΝΟΗΛΔΤΣΙΚΗ. Πηπρηαθή εξγαζία ΣΔΥΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΔΠΙΣΗΜΙΟ ΚΤΠΡΟΤ ΥΟΛΗ ΔΠΙΣΗΜΧΝ ΤΓΔΙΑ ΣΜΗΜΑ ΝΟΗΛΔΤΣΙΚΗ Πηπρηαθή εξγαζία ΣΟ ΑΓΥΟ ΠΟΤ ΒΙΧΝΟΤΝ ΓΟΝΔΙ ΣΗΝ ΦΡΟΝΣΙΓΑ ΑΤΣΙΣΙΚΟΤ ΠΑΙΓΙΟΤ 2-18 ΔΣΧΝ Φξεηδεξίθε Νενθιένπο Λεκεζόο, 2014 ΣΔΥΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΔΠΙΣΗΜΙΟ

Διαβάστε περισσότερα

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov. A. ΈΛΕΓΧΟΣ ΚΑΝΟΝΙΚΟΤΗΤΑΣ A 1. Έλεγχος κανονικότητας Kolmogorov-Smirnov. Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov. Μηδενική υπόθεση:

Διαβάστε περισσότερα

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων Πέτρος Ρούσσος, Τμήμα Ψυχολογίας, ΕΚΠΑ Η λογική της διαδικασίας Ο σάκος περιέχει έναν μεγάλο αλλά άγνωστο αριθμό (αρκετές χιλιάδες) λευκών και μαύρων βόλων: 1 Το

Διαβάστε περισσότερα

Διόρθωση Περιεχομένου ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ - ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ. Μιχαλέας Σωτήρης, Φαρμακοποιός MSc. PhD

Διόρθωση Περιεχομένου ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ - ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ. Μιχαλέας Σωτήρης, Φαρμακοποιός MSc. PhD ΕΘΝΙΚΟΣ ΟΡΓΑΝΙΣΜΟΣ ΦΑΡΜΑΚΩΝ Η νέα κατευθυντήρια οδηγία που αφορά σε μελέτες βιοϊσοδυναμίας: Νομικό πλαίσιο Ευρωπαϊκή πραγματικότητα Εξελίξεις ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ - ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ Μιχαλέας Σωτήρης, Φαρμακοποιός

Διαβάστε περισσότερα

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα Αρχείο δεδομένων school.sav Στον πίνακα Descriptives, μας δίνονται για την Επίδοση ως προς τις πέντε διαφορετικές μεθόδους διδασκαλίας, το

Διαβάστε περισσότερα

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

Εισαγωγή στην Εκτιμητική Εισαγωγή στην Εκτιμητική Πληθυσμός Εκτίμηση παραμέτρου πληθυσμού μ, σ 2, σ, p Δείγμα Υπολογισμός στατιστικού Ερώτηματα: Πόσο κοντά στην πραγματική τιμή της παραμέτρου του πληθυσμού βρίσκεται η εκτίμηση

Διαβάστε περισσότερα

2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ (Backward Elimination Procedure) Στην στατιστική βιβλιογραφία υπάρχουν πολλές μέθοδοι για

2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ (Backward Elimination Procedure) Στην στατιστική βιβλιογραφία υπάρχουν πολλές μέθοδοι για 2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ (Backward Elimination Procedure) Στην στατιστική βιβλιογραφία υπάρχουν πολλές μέθοδοι για τον καθορισμό του καλύτερου υποσυνόλου από ένα σύνολο

Διαβάστε περισσότερα

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Ενότητα 2: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ (2/4). Επίκ. Καθηγητής Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Ενότητα 2: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ (2/4). Επίκ. Καθηγητής Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ Ενότητα 2: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ (2/4). Επίκ. Καθηγητής Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons.

Διαβάστε περισσότερα

ΥΛΗ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΕΑΡΙΝΟΥ ΕΞΑΜΗΝΟΥ 2012-2013. zxcvbnmσγqwφertyuioσδφpγρaηsόρ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΜΟΝΑΔΩΝ ΥΓΕΙΑΣ & ΠΡΟΝΟΙΑΣ

ΥΛΗ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΕΑΡΙΝΟΥ ΕΞΑΜΗΝΟΥ 2012-2013. zxcvbnmσγqwφertyuioσδφpγρaηsόρ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΜΟΝΑΔΩΝ ΥΓΕΙΑΣ & ΠΡΟΝΟΙΑΣ qwφιertyuiopasdfghjklzxερυυξnmηq σwωψerβνtyuςiopasdρfghjklzxcvbn mqwertyuiopasdfghjklzxcvbnφγιmλι qπςπζαwωeτrtνyuτioρνμpκaλsdfghςj klzxcvλοπbnαmqwertyuiopasdfghjkl ΥΛΗ ΕΞΕΤΑΣΕΩΝ ΕΑΡΙΝΟΥ ΕΞΑΜΗΝΟΥ 2012-2013

Διαβάστε περισσότερα

ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ: ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ: ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 13 ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ: ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ Στις προηγούμενες ενότητες ασχοληθήκαμε με μεθόδους που οδηγούν σε εκτιμήτριες των τιμών μιας ή και περισσοτέρων αγνώστων παραμέτρων. Αυτό έγινε με την κατασκευή

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ Πρόγραμμα Σπουδών: ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ και ΟΡΓΑΝΙΣΜΩΝ Θεματική Ενότητα: ΔΕΟ-13 Ποσοτικές Μέθοδοι Ακαδημαϊκό Έτος: 2006-07 Τρίτη Γραπτή Εργασία στη Στατιστική Γενικές οδηγίες

Διαβάστε περισσότερα

4 Πιθανότητες και Στοιχεία Στατιστικής για Μηχανικούς

4 Πιθανότητες και Στοιχεία Στατιστικής για Μηχανικούς Πρόλογος Ο μηχανικός πρέπει να συνεχίσει να βελτιώνει την ποιότητα της δουλειάς του εάν επιθυμεί να είναι ανταγωνιστικός στην αγορά της χώρας του και γενικότερα της Ευρώπης. Μία σημαντική αναλογία σε αυτήν

Διαβάστε περισσότερα

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΕΞΟΡΥΞΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΤΕΛΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΛΙΝΑ ΜΑΣΣΟΥ Δ.Π.Μ.Σ: «Εφαρμοσμένες Μαθηματικές Επιστήμες» 2008

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ 3-4 ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ Βασικά Εργαλεία και Μέθοδοι για τον Έλεγχο της Ποιότητας [ΔΙΠ 5] 3η ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Προσοχή: Οι απαντήσεις των ασκήσεων πρέπει να φθάσουν

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΟ ΕΤΟΣ 2013-2014 ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ Βασικά Εργαλεία και Μέθοδοι για τον Έλεγχο της Ποιότητας [ΔΙΠ 50] 3η ΓΡΑΠΤΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Προσοχή: Οι απαντήσεις των ασκήσεων πρέπει να

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΙΙΙ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΕΝΟΤΗΤΕΣ 1. ΓΕΝΙΚΗ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ 2. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΟΥ ΑΠΟΚΛΕΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ 3. ΕΠΙΛΟΓΗ ΜΟΝΤΕΛΟΥ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟΔΟ ΤΗΣ ΠΡΟΟΔΕΥΤΙΚΗΣ ΠΡΟΣΘΗΚΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ

ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΥΓΕΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗΣ Πτυχιακή Διατριβή Επιβλέπουσα καθηγήτρια: Κα Παναγιώτα Ταμανά ΣΤΑΣΕΙΣ ΚΑΙ ΠΕΠΟΙΘΗΣΕΙΣ ΑΤΟΜΩΝ ΑΠΕΝΑΝΤΙ ΣΤΟ ΕΜΒΟΛΙΟ ΚΑΤΑ ΤΟΥ ΚΑΡΚΙΝΟΥ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1.1 Πίνακες, κατανομές, ιστογράμματα... 1 1.2 Πυκνότητα πιθανότητας, καμπύλη συχνοτήτων... 5 1.3

Διαβάστε περισσότερα

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα

Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα Το Κεντρικό Οριακό Θεώρημα Όπως θα δούμε αργότερα στη Στατιστική Συμπερασματολογία, λέγοντας ότι «από έναν πληθυσμό παίρνουμε ένα τυχαίο δείγμα μεγέθους» εννοούμε ανεξάρτητες τυχαίες μεταβλητές,,..., που

Διαβάστε περισσότερα

Ποιοτική και ποσοτική ανάλυση ιατρικών δεδομένων

Ποιοτική και ποσοτική ανάλυση ιατρικών δεδομένων Ποιοτική και ποσοτική ανάλυση ιατρικών δεδομένων Κωνσταντίνος Τζιόμαλος Επίκουρος Καθηγητής Παθολογίας ΑΠΘ Α Προπαιδευτική Παθολογική Κλινική, Νοσοκομείο ΑΧΕΠΑ 1 ο βήμα : καταγραφή δεδομένων Το πιο πρακτικό

Διαβάστε περισσότερα

T-tests One Way Anova

T-tests One Way Anova William S. Gosset Student s t Sir Ronald Fisher T-tests One Way Anova ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Νίκος Ζουρμπάνος Ρούσσος, Π.Λ., & Τσαούσης, Γ. (2002). Στατιστική εφαρμοσμένη στις κοινωνικές επιστήμες. Αθήνα: Ελληνικά

Διαβάστε περισσότερα

ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΗ (Meta-Analysis)

ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΗ (Meta-Analysis) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 23 ΜΕΤΑ-ΑΝΑΛΥΣΗ (Meta-Analysis) ΕΙΣΑΓΩΓΗ Έχοντας παρουσιάσει τις βασικές έννοιες των ελέγχων υποθέσεων, θα ήταν, ίσως, χρήσιμο να αναφερθούμε σε μια άλλη περιοχή στατιστικής συμπερασματολογίας

Διαβάστε περισσότερα

Μέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.

Μέρος Β /Στατιστική. Μέρος Β. Στατιστική. Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua. Μέρος Β /Στατιστική Μέρος Β Στατιστική Γεωπονικό Πανεπιστήμιο Αθηνών Εργαστήριο Μαθηματικών&Στατιστικής/Γ. Παπαδόπουλος (www.aua.gr/gpapadopoulos) Από τις Πιθανότητες στη Στατιστική Στα προηγούμενα, στο

Διαβάστε περισσότερα