$ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η.
|
|
- Ημέρα Γεωργιάδης
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 η &, 7!# v # $ι ιι η ι ι!η ηι ι ANOVA. To ANOVA ι ι ι η η η ιη (Analysis of Variance). * ι! ι ι ι ι ι η ιη. ;, ι ι ι! η ιι ηιη ι ι!η ι η η ιη ι ι η ι η. - ι% ιι* ι' F ι ι ι% MS F MS between within MS MS SSbetween ni ( X i X ) between ι df between k 1 within SS df within ( X 1i X 1) ( X i X )... ( X vi X v ) n k within ( k ι ι - ι ηι η ηι η ι n ι ) $ι ηι ι ANOVA ι ι ι % ι, ι ι t-test. 5% 1: 3 ι ι!η, η, ηι ι ι ι ι. 5% : ηη η!ηη η ι ι. 5% 3: ι η!ηη ι η η!ηη (η. ι ) ι ι ι. #! ι. 6 ι ι ι 15 ι ηι ιη ι ι (* ι, η, ι), η ι ι ι ι ι ι, ι ι ι η «ιι». ι ι 1 5, 1 ι ιι. 5! η ηι η ι η ι ι ι ι ιι ι η ι ι (: ι = η= ι ). $ι ιι η η ηι ι ιι ιι F. /η ιι X1 i X 1 X i ) ( 1 X1 ) -,,4 3,8,64 1-1, 1,44 3,8,64 -,,4 X 1=, /η ιι X i X ( X 1 X i 1) =,8 X i ) ( X 3 -,,4 $ι ι ιη F, SSwithin MS within df within ( X1i X1) ( X i X )... ( X vi X v ) n k ( k ι ι - ι ηι η ηι η ι n ι ) ι " (. ι ι): ) ι η ιι ι. 6ι, ι =,, 15
2 η 9 ι -,,4 3,8,64 3,8,64 1-1, 1,44 X =, /η ιι X 3 i X 3 ( X X i ) =,8 X i ) ( 3 X 3 4 1, 1,44 3,,4 3,,4 -,8,64 -,8,64 X 3 =,8 ( X 3 X i 3 ) =,8 $ι ι ιη ι (. ): η &, 7 MS between η=, ι ι =,8. 3η ι ι ι ι ι ι"ι ι η ιι ιι ι η ι η ι. ) $ι ι η ι η η ι η ( X ki X k ). ) η η η ' η ι η η ι ( X ki X k ) ) $ι " ι η η ι ( ( X ki X k ) ).,8,8,8 8,4, MS within, SS df between between n ( X i i k 1 X ) ) #ι ι ( X i X ). ) (' η η η ι (( X i X ) ) ) η η ι" η η η ι ι ι η. ) ( " ι η η, ni ( X i X ) =1,. X i X i X ( X i X ) n ( X X ) i i X 1=, -,,4, X =, -,,4, X 3 =,8,4,16,8 X =,4 ni ( X i X ) =1,, MS between SS df between between n ( X i i k 1 X ) 1,,6 31 MSbetween,6 η ιη: F, 85, ι F (,1), 85 MS,7 within $ι η ηη η ιι ηιη η F ι ι ιη df = ι df =1 ι ι F: ι F ι!ι η ι η ι F, 85 (,1) ι ι ιη ( ι) η ιη F ι ι ιι ηιη 95% (p=3,89) ι ' η ηι η ι η ι 3 ι ι ι ιι ι η ι ι. )ι F ι ( ιι ηιη 1% ι 5%) df ιη df
3 η &, /+N+ο/,ο(,),ANOAA),ο$P$$ η ι! η ηι η ι ι ι ι ι ι ι η ι ι " ιιι ι!. ιι ι! ι ι ιι ηι 'η ι ι ι. # ι ι!η ι ι ιι η ιη ιι ι ι η ι " ιιι ι ι. * ι"ι ι! η " ι ι ηι "ι ' ι ι ι "; η ι, η η ι, ",!ι ι ι ι ιι. ι ι ιι ηι ι 4 η η η educat!: 1= 7ι η, = -ι, 3= 3 ιι ι 4= * ι. ι, 4 (η ι "ι ι «7ι η» ι «* ι») ι!η! ι η ηη η!ηη η ι ι ι ι ι (ι). & ι ιι ι % ι. $ι η % η 3, ι ι η ιι η ι η «Explore», ι t-test. PQA8?GS9:T:9E;BF<BM:$<?<B9<BE9EcFGD;:Zι$*%>>> Q)7%*,%*+,%*8+*$*)$ιC?E<D;IB9<#4ι*ι%=/*+*%,%*8+*.(ι*+,%*8+*$*)$ιT:F:8>:8<IB9<#%=*+,.%,%*8+*.(> VQ *+%)ι4pgd<9ze%)ι.4υ,%*)/*ωa 17
4 η &, 7 XQ9KD8<B8H:: [Q *+%)ι4$<?<b9<be9#8>)/7υezwk@hn(e%)ι.4υ,%t:9e;bf<bm:9> `Q9KD8<B8H:: Q9:#$*)/7υ9EcFGD;::(> ANOVA ι ι ι ι ι ι (η ι ι ). To ANOVA ι ι ι η ι η ι ι ηι!. & ηι ι ι η η,, η, ι ι ι, ι ι η η... # «Explore» ι ι Tests of Normality, ι η ι, ι : υ υη!υ" a. Lilliefors Significance Correction Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.,167 53,1,96 53,1,11 19,,85 19,,186 1,,886 1,,118 19,1,88 19, η η ι, Kolmogorov-Smirnov ()S) ι ιι ηι ( η Sig.), η ι ι,5, ηι ι η! ι ι. η ιη η, Kolmogorov-Smirnov ()S) ι ι ι ι!η ι ι. ;,! ι ι!η η ι η ι ι ηι!. $ι «Descriptives» ( ι"ι ι!ι η ι «Descriptives» «Statistics» «Explore»). 18
5 η &, 7 Descriptives. Statistic Std. Error Mean 55,66 13,31 /η 95% Confidence Lower Bound 496,15 Interval for Mean Upper Bound 5491,17 5% Trimmed Mean 56,54 Median 5, Variance 97867,34 Std. Deviation 963,59 Minimum 39 Maximum 75 Range 36 Interquartile Range 195 Skewness,148,37 Kurtosis -1,19,644 Mean 596,75 77,14 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 5144,83 Upper Bound 5448,66 5% Trimmed Mean 57,31 Median 5, Variance 11696,6 3 Std. Deviation 161,559 Minimum 36 Maximum 135 Range 99 Interquartile Range 15 Skewness,655,176 Kurtosis 17,714,351 / Statistic Std. Error / Mean 644,5 1,74 95% Confidence Lower Bound 645,9 Interval for Mean Upper Bound 6443,96 5% Trimmed Mean 6177,98 Median 63, Variance 13841,3 7 Std. Deviation 111,673 Minimum 36 Maximum 18 Range 7 Interquartile Range 9 Skewness 1,318,19 Kurtosis 4,39,435!. Mean 1835,56 4,13 95% Confidence Lower Bound 138,47 Interval for Mean Upper Bound 1163,65 5% Trimmed Mean 1494,7 Median 15, Variance , 6 Std. Deviation 4198,345 Minimum 48 Maximum 3199 Range 719 Interquartile Range 5196 Skewness 1,696,31 Kurtosis 5,456,459 ι"ι ιι ιι ι!η ( ιη η η) ι ι. 3η ι ι ι ι /α+ α! η (skewness) ι,148, η "ι, ηι ι ι ι. # η "ι η ι. $ι η ι ηι ι ι (Skewness=,655), η ι ι ι!ι (η ι η ι). $ι α + η ι ι ι (Skewness=1,318), η ι ι!ι (η ι η ι). $ι *α α η ι ι ι (Skewness=1,696), η ι ι!ι (η ι η ι). # η ι η, - ι"ι η η. ι!η ιι ι ι ι ( ι!ι η ι «Histograms» «Options» «Explore»): 19
6 η &, 7 Histogram For EDUCAT= υη Histogram For EDUCAT= Frequency Std. Dev = 963,6 Mean = 56 N = 53, Frequency Std. Dev = 161,56 Mean = 597 N = 19, Histogram Histogram For EDUCAT= For EDUCAT=!υ" Frequency Std. Dev = 111,67 Mean = 645 N = 1, Frequency Std. Dev = 4198,34 Mean = 1836 N = 19, & ι η ι ι ι ι ι ι η ι η "ι η ι, ι ι η ιη η, ι ι ιι η % η ι η ιη η. 6 ι ι η ιη ι ι Q-Q plots: 3 Normal Q-Q Plot of For EDUCAT= υη 3 Normal Q-Q Plot of For EDUCAT= 1 1 Expected Normal -1 - Expected Normal Observed Value Observed Value 13
7 η &, 7 3 Normal Q-Q Plot of For EDUCAT= 3 Normal Q-Q Plot of For EDUCAT=!υ" 1 1 Expected Normal Expected Normal Observed Value Observed Value Q-Q (Quantile-Quantile plots) ηι ιι ι ιη ι () ι η ι ι. η 45 "ι ι ι ι (ι ι ι ) η ι ι. ;, ι η ι ι ι η. 6ι ι ι ι ι ι ιη η ι ι. ιη η ιη ι Levene : Test of Homogeneity of Variance Based on Mean Based on Median Based on Median and with adjusted df Based on trimmed mean Levene Statistic df1 df Sig. 74, , 7, , 7, ,543, 7, , Levene ι ιι ηι ( η Sig.), η ι ι,5, ηι ι ι ιη η ιη. ι Levene ι η ιη η ιη ι, ι η, ι η ιι ηιη ι ιη,5. 131
8 η &, 7 6 η ι"ι ι η η ιι ι ι ι ιι ι boxplot ( ι"ι ι!ι η ι «Factor Levels Together» «Dependents Together» «Plots» «Explore») (.!ι). S@ZWK@BC$υ%)ι*.)υ$υ4%ι/7%%4,,%8/$+).*%$*ι&% ( * % /,%$ $* [q ι q *%**+,'ι> υ*' *ι$*ι&%$*qey*ω,%$ω*ι,-*+,/*ι,-#%3 *%**+,ι'%(#)%ιd%*ι,%*'ι74-ι )+'4,,$*S@ZWK@B(E 8(*+ι/,%$#MNhIJA(*$+,%)υ&ωD%ι*+,/*ι,- $% $,.+ #+ ιd'*ι 4,, $* 74-ι υη )+'4,,*υS@ZWK@B(E 4(*ι%/&ι$*%ιυ\+'*%%)*+,%%*ι,.ι)% %%ι),υ$,.%#@vbkinhc(%#nzbhnmnc(#ι ιd'*ι% 4,,. )/ω ι /*ω )' * 74-ι )+'4,,*υ S@ZWK@B(> ),υ$,.%,/d*ι 75 ι *ι,. )υ ).&υ )' * %44*% *%**+,'ι η )%ι$$'*%)'!eq5.*υ%*%**+,ι%υe (*ι),υ$,.%ι%*ι,.> *)/%ι4,/,e 5 η #( )ι$*/ )%ι)*-$%ι #ljcnc( *ι,- )υ %ι ),υ$,.% ι $*%$#( )ι$*/*ι,.)υ %ι%>ι7,')υ$+,%ι-%*ι))'/7% $*%$ +-%ι *+ $%ι/ $*+ ) 8$%*ι * υ)%,% +)*+$+ υ* $* &% %,.ω*υ ;<;;#%$*)/%ι4,/,)ι)/ω(> η boxplot, η ιη ι ι ι ι ι ιι ηι (ιι ηι ' «ι»). & η ι ι ι, ιι ι ι ιη ι ι ι. $ι ι, η η ι ι ι ( 'η) ιι ι ι ι ( η ι 39 «Data View»), ι ι ι ( η ι 367 ι 415). η η ι ιηι ι ( ι boxplot "ι output- ι ι ι ι ι, ι ι ι ι ι ι ι ι ι). ι -ι ι ι ( η ι 5). # ι ι ηι ι % ι ι η ιη η ι ι!η, ι ι η ιη η ιη ηι ι 13
9 η &, 7 ANOVA. η η, ) ιι η η ιι ι ιη η η ι ) ηι ι η ι ι ι % ι. η ι! η ιι ι. ι" η η η ι, Kruskal-Wallis H ηι ιι η η ηι ιι ιη. +%ι,ι*!! SPSS ), ι ι η ι" ι ι 'η η ( ι) η ( ιι ), ι ι η ιι η ιη ι ι ι ιη. ι ι ιη Pearson r ι ηι ι η. η ιη η!", ι η η!!ηη η. η ι, ι 'η η ι ι ι ι η η ιι ι " η ι ι ιι ι!" ι ι!ι. & η ι ι ι Kolmogorov- Smirnov ι Levene! ι ιη η η ι ι η ιι η η ANOVA. η η ιι η ι ι η ι η. ) η η «Explore» η ι «Plots» ι! η ι «Power estimation»: * η ι (. Output) "ι ι η: 133
10 η &, 7 To Spread vs Level Plot ι"ι ι, ι ιι ι η ηη η ιη η ιη ι! ι. & ι ι ι ι (ι ι η ) ι η ι Slope (η) ι η ι ιι ι ι ιη η ιη. η η ( ιιι ι ), Spread vs Level Plot ι ι η ι η η ιι. η ι ι η ηι $ι ι ι η ι ι! ι ι ι ηι ι ηι ι SPSS: +4υ,%)/ι$*+%* EcFGD;:ƒι%)ι.4υ,%)/ι9PGD<9Z: )ι.4υ,%υ**+5/*4ι9<@pnhncbimjbi@a:e*+%)ι49t;?89wd;_:>:> *+$*%=ι/, %*ι+υ*'*+*,%*$&+,*$υ,%*%,.,,%8/$+υ/,%ι)υ)%ι4/5*ι)/*ω Power Transformations 3 Cube () Square () 1 No Change ( ηι) 1/ Square Root (ι ") Logarithm (ι) -1/ Reciprocal of the square root (ι η ι ") -1 Reciprocal (ι) * ) ) )*+,% '*ι +,+,%*$&+,*ι$,3>r} )υ,)*/7+%)'*+ /υ$+%ι)ι */ $*+,+ QNlIWH@lJK@? BpN C VJHN H@@B#%)ι4 $:; "" $*+ $*(> )'*% %)ι.4υ,% υ*,+ ι )&ω/,% )*-*9KD8<B8H::> Levene ι ι ι ι ιι η ιη, ι η ιη η. $ι ηι ι η ι ι ιι ιι η ι ι ι ι ι" ηι ι η ιη. η ηι ι ι ι ηι ι η ι. η ιι η 134
11 η &, 7 ι ι... ο,),o8:p?sanoaa, ι ιι ι % ι η ιι η ιη ι ιι η ιη η ι η!ηη ι η!ηη, ι ιι ηι ι ANOVA ι! η ηι η ι ι ι ι ι η. PQA8?GSl:KD_F?;:M:?89O8:p?SA8DM?QX%,5ι$*%+'υ7+/* Q )ι.4υ,% *+,%*8+* #%=*+,.+,%*8+*(ι,%*8%/ι *+*)7%*,% $*)% 9T:F:8>:8< IB9<:> $*%E%)ι.4υ,%*+,%*8+* ι *+ *)7%*,% $* )% 9C?E<D;:> VQ *+%)ι49pd9<hdez:,),% %)ι.=υ,%. *%$* )υ 7, %)ι*.\%ι ι)ι$*-$υ,% *υ&' $**ι$*ι/ $+,*ι. ι5. $*υ,.$υ 'υ *ω &ι-,ι$7- /,%$$*D%4+*ω%ι4,/*ω>,5D%*ι+'υ7+/* -υ)/&υ,ι$%ι/)'w@cbp@l BNCBC> )/ω,/ )' *%$* %ι */++ '* υ)/&%ι,ι4.%ι $*+ ι,$+ #EUH?G A?;B?8E:9 A99H_:>( ι + /*ω,/ %ι */++'* ι)ι$*-$υ,%'*ι % υ)/&%ι,ι4.%ι $*+ ι,$+ #EUH?G A?;B?8E:9 ND< A99H_:>(> *+ )%)*ω$+ *ω %,.ω, ι)ι$*-$,%'*ι % υ)/&%ι ι$'*+* $*+ ι,$+ ι.*$ι &+$ι,)ι,%. )'**%$* $*+ $%ι/ /*ω )' *+ )'*$+ E VJK RJHIJAlNCN@BACCVMNh> XQ)ι.=*%B@BNCBT?_Y?8:{9T4ι*%ι*/+'*υ)/&%ι/ι$+ι,$+ι*,.4%7*ω %ι4,/*ωι5.%ι> [Q9KD8<B8H::> `Q-$*+&ι/*#%8,[()*/,%*+%)ι49OF<BD89Z:,5D%*ι,ι./* 135
12 η &, 7 -,),%ι.=υ,%%,5ι$*$*ι&%)%ι45ι $**ι$*ι*ω%,.ω,#%)ι49t:9e;bf<bm::(e/ι %*%.$υ,%**%$* NcNAN#%)ι4 9HD_D^:8:B<S DW M?;B?8E: <:9<:(E*)*.&υ,%+%.4=%ι,%*+%*9cFGD;:Z: T@ 9M:?89 FGD<:%ι.*') )*ι)ι$υ,% ι5. /,%$$%%4,*> Q*/,%9KD8<B8H::> iq *+&ι/*)*/,%9:> Output : Descriptives υη!υ" Total 95% Confidence Interval for Mean N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 53 55,66 963,59 13, , , ,75 161,559 77, , , ,5 111,673 1, ,9 6443, , ,345 4,19 138, , , ,55 144,64 65,9 79, ) η ι η ι ι ι η, ιι ι ι ι ι., «Descriptives» η η η ι ιηι η ι ( η «Mean»). One-Way #.,VA ι ιι ηι (p<,1), ι ι ι ι ι ι ι 4 ι ιι ηι : ANOVA Between Groups Within Groups Total Sum of Squares df Mean Square F Sig , ,5 16,649, , , ,
13 η &, 7 Multiple Comparisons Dependent Variable: Tamhane (I) υ υη!υ" (J) υ!υ" υη!υ" υη!υ" υη *. The mean difference is significant at the.5 level. Mean Difference 95% Confidence Interval (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound -71,9 153,95,998-48,9 34,73-118,86* 166,97, -1464,17-573,56-569,9* 43,337, -6741, -4478,8 71,9 153,95,998-34,73 48,9-947,78* 16,83, -184,7-611, ,81* 49,437, -6634,75-444,87 118,86* 166,97, 573, ,17 947,78* 16,83, 611,48 184,7-4591,4* 414,554, -5699,79-348,8 569,9* 43,337, 4478,8 6741, 5538,81* 49,437, 444, , ,4* 414,554, 348,8 5699,79 «Multiple Comparisons» Post Hoc test Tamhane s T. & ι ι ι ι ιι!. η η Sig. η ιι ηιη η ι ι ι ιι η. 3η ι η 7ι & η, ι - ιι ιι ι ι. ι ι ηι 'η ι ι ι η 7ι & η -ι, ι 3 ιι. 6 One-Way ANOVA ι ηι ι : $ι! η ηι η ι ι ι ι ι ι " ι ιι ηι ι ιι ιι One-Way ANOVA. H!ηη η 4 η: 7ι η, -ι, 3 ιι ι * ι. ιι ηι, F(3)=16,6, p<,1, ι η ηι η ι ηι η ι η ι η ι ιι ηι ι ι ι η. $ι! ιι ι "η ι ιη (Post Hoc test) Tamhane s T. 9ηι ι ι ι ι ι ιη η ιη ι 4, ι ι ι ι ι. ι ι ι ι! ι ι ι ι ηι 'η ι ι η 7ι & η, -ι, ι 3 ιι.,ι ι ιηι 'η ι ι η 7ι & η ι -ι., ι ι ι ι ι 7ι η ι -ι ι!. η, ι η ι ηι ι ι ιι ηιη ( η Sig. (-tailed)) ι η ι F ι (η df degrees of freedom): F(df)=, p<. ( ANOVA ι ). ο+η3+,-,),k;h9n?gp?ggb9h ι η η ι ι ι ι η!ηη ι 137
14 η &, 7 η ι!η ; ι ιι ι % ι η ιη η ηι ι η ι Kruskal-Wallis H: PQA8?GSl:ND8F?;?_:<;BE<:9<9KI8>:F:8>:8<9?_FG:9Z Q)7%*,%*+,%*8+*$*)$ι9m;DHFB8^A?;B?JG::#4ι*+%=/*+*+,%*8+*(ι *+,%*8+*$*)$ι9T:9<A?;B?JG:IB9<:#%=*+,.%,%*8+*.(> VQ9:Q ι : Ranks υ υη!υ" Total N Mean Rank , , , , Test Statistics a,b # $ Chi-Square 47,9 df 3 Asymp. Sig., a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: υ Kruskal-Wallis H ι ι ιι ηι ι ι ι ι ι 4 ι: x (3,.=474)=47,, p=,1. & ι ι ι ιι ηιη, ι "η η" 4 ι! ι ι!. Kruskal-Wallis H ι ηι!: $ι! η ηι η ι ι ιι ι ι " ι η " ηι ι ιι ιι Kruskal-Wallis H. ιι ηι, x (3,.=474)=47,, p=<,1, ηι η ι η.,ι ι ι 'η! (Mean Rank= 4,7) ι ιη, ι ι η. 138
ο),,),--,ο< $ι ιι!η ι ηι ι ιι ιι t (t-test): ι ι η ι ι. $ι ι η ι ι ι 2 x s ι ι η η ιη ι η η SE x
η &, ε ε 007!# # # ι, ι, η ιι ι ι ι ι η (.. ι, η ι η, ι & ι!ι η 50, ι ηιη 000 ι, ι, ',!,! )!η. (, ηι, ι ι ι ι "!η. #, ι "ι!η ι, ηι, ι ι ι η. ι, ι ι, ' ι ι ι η ι ι ι ι # ι ι ι ι ι 7. ο),,),--,ο< $ι ιι!η
Διαβάστε περισσότερα1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α. DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm
HASIL PENELITIAN 1. Hasil Pengukuran Kadar TNF-α DATA PENGAMATAN ABSORBANSI STANDAR TNF α PADA PANJANG GELOMBANG 450 nm NO KADAR ( pg/ml) ABSORBANSI 1. 0 0.055 2. 15.6 0.207 3. 31.5 0.368 4. 62.5 0.624
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην Ανάλυση Διακύμανσης
Εισαγωγή στην Ανάλυση Διακύμανσης 1 Η Ανάλυση Διακύμανσης Από τα πιο συχνά χρησιμοποιούμενα στατιστικά κριτήρια στην κοινωνική έρευνα Γιατί; 1. Ενώ αναφέρεται σε διαφορές μέσων όρων, όπως και το κριτήριο
Διαβάστε περισσότεραΑν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.
ΣΤ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (ANALYSIS OF VARIANCE - ANOVA) ΣΤ 1. Ανάλυση ιασποράς κατά µία κατεύθυνση. Όπως έχουµε δει στη παράγραφο Β 2, όταν θέλουµε να ελέγξουµε, αν η µέση τιµή µιας ποσοτικής µεταβλητής διαφέρει
Διαβάστε περισσότεραΠαράδειγμα: 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 περισσότεραΔείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή
ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 4ο Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δείγμα από κανονική κατανομή Έστω Χ= Χ Χ Χ τ.δ. από Ν µσ τότε ( 1,,..., n) (, ) Τ Χ Χ Ν Τ Χ σ σ Χ Τ Χ n Χ S µ S µ 1( ) = (0,1), ( ) = ( n 1)
Διαβάστε περισσότεραΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» 2 ο Μάθηµα
ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» 2 ο Μάθηµα Γκριζιώτη Μαρία ΜSc Ιατρικής Ερευνητικής Μεθοδολογίας Όταν ανοίγουµε µία βάση στο SPSS η πρώτη εικόνα που
Διαβάστε περισσότεραΕπιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές. Εργαστήριο Γεωργίας. Viola adorata
One-way ANOVA µε το SPSS Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata To call in a statistician after the experiment is
Διαβάστε περισσότεραΕρμηνεία 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 περισσότεραLampiran 1 Output SPSS MODEL I
67 Variables Entered/Removed(b) Lampiran 1 Output SPSS MODEL I Model Variables Entered Variables Removed Method 1 CFO, ACCOTHER, ACCPAID, ACCDEPAMOR,. Enter ACCREC, ACCINV(a) a All requested variables
Διαβάστε περισσότερατατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΣΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΗΜΙΟ ΚΡΗΣΗ τατιςτική ςτην Εκπαίδευςη II Αρχείο αποτελεςμάτων Διδάσκων: Μιχάλης Λιναρδάκης ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότερατατιστική στην Εκπαίδευση II
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΣΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΗΜΙΟ ΚΡΗΣΗ τατιστική στην Εκπαίδευση II Λφση επαναληπτικής άσκησης Διδάσκων: Μιχάλης Λιναρδάκης ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ Άδειες Χρήσης Το
Διαβάστε περισσότεραΑσκήσεις 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 περισσότεραΜονοπαραγοντική 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 περισσότεραΛυμένες Ασκήσεις για το μάθημα:
Λυμένες Ασκήσεις για το μάθημα: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ Η/Υ ΚΩΝΣΤΑΝΤΙΝΟΣ ΖΑΦΕΙΡΟΠΟΥΛΟΣ Τμήμα: ΔΙΕΘΝΩΝ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 8. Ανάλυση διασποράς (ANOVA)
ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 8. Ανάλυση διασποράς (ANOVA) Γενικά Επέκταση της σύγκρισης µέσων τιµών µεταβλητής ανάµεσα σε 2 δείγµατα (οµάδες ήστάθµες): Σύγκριση πολλών δειγµάτων (K>2) µαζί Σχέση ανάµεσα σε µια ποσοτική
Διαβάστε περισσότερα1991 US Social Survey.sav
Παραδείγµατα στατιστικής συµπερασµατολογίας µε ένα δείγµα Στα παραδείγµατα χρησιµοποιείται απλό τυχαίο δείγµα µεγέθους 1 από το αρχείο δεδοµένων 1991 US Social Survey.sav Το δείγµα λαµβάνεται µε την διαδικασία
Διαβάστε περισσότεραΓια 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 περισσότερα6.4. LOGLINEAR 90 8.5 (MANOVA) 121
Φ Γ SPSS Dr. υ υ α α Θ α 2012 2 1. Γ SPSS 19.0 1.1 Φ Γ SPSS 4 1.2 Φ Γ 7 1.3 9 1.4 Φ 10 1.5 Pτ ΘHKH IAΓPAΦH 16 1.6 16 1.7 17 1.8 20 1.9 22 1.10 Γ 23 1.11 Γ Φ 25 1.12 Γ 27 1.13 Θ 28 2. Γ Φ 2.1 Θ, Γ, Γ 29
Διαβάστε περισσότεραΕξερευνώντας τα δεδομένα μας-περιγραφική Στατιστική
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΔΕΥΤΕΡΟ Εξερευνώντας τα δεδομένα μας-περιγραφική Στατιστική Το πρώτο βήμα στην ανάλυση ενός συνόλου δεδομένων, που αποτελούν μετρήσεις ενός δείγματος είναι η παρουσίαση και σύνοψη των πληροφοριών
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 14. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης
Κεφάλαιο 14 Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης 1 Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης Παραµετρικό στατιστικό κριτήριο για τη µελέτη της επίδρασης µιας ανεξάρτητης µεταβλητής στην εξαρτηµένη Λογική παρόµοια
Διαβάστε περισσότεραEDUCAT &ι'ι% Measurement Level: Ordinal Value Label 1,00 7ι η 2,00 -ι 3,00 3 ιι 4,00 * ι. Measurement Level: Scale
## ι ι ι ι η ιι ι ηι ιι η ι η ι ι. ηι ι ι ι ηι ιη 474 " ι ( «work.sav» η ι ) η η ι ι. ι ι"ι ι ιι ι ι ι η ( ηιη ι ι: File Display Data File InformationWorking File). ID!ι% Measurement Level: Scale Column
Διαβάστε περισσότεραι η ιι η η ι η η η ι ιη () ι η η η ιη Pearson r ι η!η ιι η η η ι ιηη. $ιη ηι ι η " ι η ι (ι) ι. 6 ι- ι ι ι η ι ι ι η η,!ι!ι ι η η, ι ι!
! # " ι η ιι η η ι η η η ι ιη () ι η η η ιη Pearson r ι η!η ιι η η η ι ιηη. $ιη ηι ι η " ι η ι (ι) ι. 6 ι- ι ι ι η ι ι ι η η,!ι!ι ι η η, ι ι!ι η η ιι: ι ι" η η ι ι ηι η ιη!"ι ι. & ι ι ι ι η ι ι ηι" ι ι
Διαβάστε περισσότερα!# # v "6c. ,ι ιι ι "ι ηι ιι ιι. # ι α αα+ 0+!α/,. * η ι ι ιη ηι ι η ι η ι ιι ι ι ι ι η ιη ι ι ιι ηι.
!# # v "6c #,ι ιι ι "ι ηι ιι ιι. # ι α αα+ 0+!α/,. * η ι ι ιη ηι ι η ι η ι ιι ι ι ι ι η ιη ι ι ιι ηι. $ι ιι η ι ι ι η ηι ι ιι ιι chi-square ι 0 2 ι ι ι! α (measures of association. ο,,,--,ο& 632ε/+ ιι
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος για τις παραμέτρους θέσης περισσοτέρων των δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΕΒΔΟΜΟ Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης περισσοτέρων των δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα Έστω Y,, j1 Yjn, j το πλήθος j = 1,..., k, k 2 τυχαία ανεξάρτητα δείγματα j μεγέθους n j από έναν
Διαβάστε περισσότεραΕΙΔΙΚΑ 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 περισσότεραΒοήθημα Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη Διοίκηση των Επιχειρήσεων
Βοήθημα Εξετάσεων Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη Διοίκηση των Επιχειρήσεων 2 1. Περιγραφική Στατιστική Θα δίνονται το ιστόγραμμα των σχετικών συχνοτήτων και τα στατιστικά. 1. Να μπορείτε να εξάγετε
Διαβάστε περισσότεραΤίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων
Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων Ενότητα: Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης περισσοτέρων των δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα Διδάσκων: Επίκ. Καθ. Απόστολος Μπατσίδης Τμήμα: Μαθηματικών
Διαβάστε περισσότεραΠαράδειγμα: 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 περισσότεραΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εισαγωγή στην Ανάλυση Ερευνητικών Δεδομένων στις Κοινωνικές Επιστήμες Με χρήση των λογισμικών IBM/SPSS και LISREL Ενότητα 7 η : Ανάλυση
Διαβάστε περισσότεραΜενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο ανεξάρτητα δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,..., Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ )
Διαβάστε περισσότεραΜενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο
Παράδειγμα 1 Ο παρακάτω πίνακας δίνει τις πωλήσεις (ζήτηση) ενός προϊόντος Υ (σε κιλά) από το delicatessen μιας περιοχής και τις αντίστοιχες τιμές Χ του προϊόντος (σε ευρώ ανά κιλό) για μια ορισμένη χρονική
Διαβάστε περισσότεραΜη Παραμετρικοί Έλεγχοι & Η Δοκιμασία Χ 2
Μη Παραμετρικοί Έλεγχοι & Η Δοκιμασία Χ 2. Μη Παραμετρικοί Έλεγχοι Παραμετρικοί είναι οι κλασικοί έλεγχοι υποθέσεων της Στατιστικής οι οποίοι διεξάγονται κάτω από κάποιες προϋποθέσεις για τις παραμέτρους
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με εξαρτημένα δείγματα
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΕΚΤΟ Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με εξαρτημένα δείγματα Στο κεφάλαιο αυτό θα ασχοληθούμε με τον έλεγχο της υπόθεσης της ισότητα δύο μέσων τιμών με εξαρτημένα δείγματα. Εξαρτημένα
Διαβάστε περισσότεραΤίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων
Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων Ενότητα: Εξερευνώντας τα δεδομένα μας-περιγραφική Στατιστική Διδάσκων: Επίκ. Καθ. Απόστολος Μπατσίδης Τμήμα: Μαθηματικών ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΔΕΥΤΕΡΟ Εξερευνώντας τα
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 3: Ανάλυση μιας μεταβλητής
Κεφάλαιο 3: Ανάλυση μιας μεταβλητής Γενικά Στο Κεφάλαιο αυτό θα παρουσιάσουμε κάποιες μεθόδους της Περιγραφικής Στατιστικής και της Στατιστικής Συμπερασματολογίας που αφορούν στην ανάλυση μιας μεταβλητής.
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΕΜΠΤΟ Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα Θέλοντας να εξετάσουμε τις μέσες τιμές δύο πληθυσμών πρέπει να διακρίνουμε κατά τα γνωστά από τη θεωρία δύο περιπτώσεις
Διαβάστε περισσότεραΜαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο
Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δύο δείγματα από κανονική κατανομή Έστω Χ= ( Χ, Χ,..., Χ ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) μεγέθους n και 1 n 1 1 Y = (Y, Y,...,Y ) τ.δ. από Ν( µ, σ ) 1 n 1 Χ Y ( µ µ ) S σ Τ ( Χ,Y)
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος ότι η παράμετρος θέσης ενός πληθυσμού είναι ίση με δοθείσα γνωστή τιμή. μεγέθους n από έναν πληθυσμό με μέση τιμή μ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΤΕΤΑΡΤΟ Έλεγχος ότι η παράμετρος θέσης ενός πληθυσμού είναι ίση με δοθείσα γνωστή τιμή Έστω ένα τυχαίο δείγμα X,, 1 X n μεγέθους n από έναν πληθυσμό με μέση τιμή μ 2 και διακύμανση σ, άγνωστη.
Διαβάστε περισσότεραΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο
ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ Παιεάο Δπζηξάηηνο ΑΘΗΝΑ 2014 1 ΠΔΡΙΔΥΟΜΔΝΑ 1) Δηζαγσγή 2) Πεξηγξαθηθή Αλάιπζε 3) ρέζεηο Μεηαβιεηώλ αλά 2 4) Πξνβιεπηηθά / Δξκελεπηηθά Μνληέια
Διαβάστε περισσότεραΤίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων
Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων Ενότητα: Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με εξαρτημένα δείγματα Διδάσκων: Επίκ. Καθ. Απόστολος Μπατσίδης Τμήμα: Μαθηματικών ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΕΚΤΟ
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Περιεχόμενα Εισαγωγή Το πρόβλημα - Συντελεστής συσχέτισης Μοντέλο απλής γραμμικής παλινδρόμησης
Διαβάστε περισσότεραΤίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων
Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων Ενότητα: Έλεγχος ότι η παράμετρος θέσης ενός πληθυσμού είναι ίση με δοθείσα γνωστή τιμή Διδάσκων: Επίκ. Καθ. Απόστολος Μπατσίδης Τμήμα: Μαθηματικών ΚΕΦΑΛΑΙΟ
Διαβάστε περισσότεραΤίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων
Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων Ενότητα: Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα Διδάσκων: Επίκ. Καθ. Απόστολος Μπατσίδης Τμήμα: Μαθηματικών ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΕΜΠΤΟ
Διαβάστε περισσότερα519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Διαβάστε περισσότερα1. Ιστόγραμμα. Προκειμένου να αλλάξουμε το εύρος των bins κάνουμε διπλό κλικ οπουδήποτε στο ιστόγραμμα και μετά
1. Ιστόγραμμα Δεδομένα από το αρχείο Data_for_SPSS.xls Αλλαγή σε Variable View (Κάτω αριστερά) και μετονομασία της μεταβλητής σε NormData, Type: numeric και Measure: scale Αλλαγή πάλι σε Data View. Graphs
Διαβάστε περισσότεραΕνότητα 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 περισσότεραΕργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.
Σημειώσεις για το μάθημα Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S. Παπάνα Αγγελική E mail: papanagel@yahoo.gr, agpapana@gen.auth.gr Α.Τ.Ε.Ι. Θεσσαλονίκης ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΤΕΡΙΝΗΣ Τμήμα Τυποποίησης και
Διαβάστε περισσότεραΗΥ-SPSS Statistical Package for Social Sciences 6 ο ΜΑΘΗΜΑ. ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΑΘ. ΚΡΟΜΜΥΔΑΣ Διδάσκων Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ.
ΗΥ-SPSS Statistical Package for Social Sciences 6 ο ΜΑΘΗΜΑ ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΑΘ. ΚΡΟΜΜΥΔΑΣ Διδάσκων Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ. Κανονική Κατανομή Τυπική Απόκλιση Διακύμανση z τιμές Περιεχόμενα 6 ου μαθήματος Έλεγχος κανονικής
Διαβάστε περισσότερα3 ο Φυλλάδιο Ασκήσεων. Εφαρμογές
ο Φυλλάδιο Ασκήσεων Εφαρμογές 2 ο Φυλλάδιο Ασκήσεων Εφαρμογή 1 ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΤΗΣ ΗΛΙΚΙΑΣ ΤΩΝ ΕΡΓΑΖΟΜΕΝΩΝ ΣΕ ΔΥΟ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ Παρακάτω βλέπουμε τα ιστογράμματα και τα πολύγωνα των σχετικών (%) και σχετικών αθροιστικών
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Άσκηση 1 η Ένας παραγωγός σταφυλιών ισχυρίζεται ότι τα κιβώτια σταφυλιών που συσκευάζει
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Περιεχόμενα Έλεγχος κανονικότητας P-P Plot και Q-Q Plot Τεστ Κανονικότητας Τεστ Κανονικότητας
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ
Αλεξάνδρειο Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Θεσσαλονίκης Τμήμα Πληροφορικής Εργαστήριο «Θεωρία Πιθανοτήτων και Στατιστική» ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Περιεχόμενα 1. ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ...
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ο. 5.1 Εντολή EXPLORE 5.2 Εντολή CROSSTABS 5.3 Εντολή RAΤΙΟ STΑTISTIC 5.4 Εντολή OLAP CUBES. Daily calorie intake
----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ο 5.1 Εντολή EXPLORE 5.2 Εντολή CROSSTABS 5.3 Εντολή RAΤΙΟ STΑTISTIC 5.4 Εντολή OLAP CUBES 5000 Daily calorie
Διαβάστε περισσότεραΜη Παραµετρικοί Έλεγχοι
Μη Παραµετρικοί Έλεγχοι Επιστηµονική Επιµέλεια: ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata Καταρχήν Μη Παραµετρικοί Έλεγχοι εν απαιτούν κανονικότητα
Διαβάστε περισσότεραΠαράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός επαναλαμβανόμενου και ενός ανεξάρτητου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για εξαρτημένα δείγματα ως προς δύο παράγοντες,
Διαβάστε περισσότεραPENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI
155 Lampiran 6 Yayan Sumaryana, 2014 PENGARUHKEPEMIMPINANINSTRUKSIONAL KEPALASEKOLAHDAN MOTIVASI BERPRESTASI GURU TERHADAP KINERJA MENGAJAR GURU SD NEGERI DI KOTA SUKABUMI Universitas Pendidikan Indonesia
Διαβάστε περισσότεραΕθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών Τμήμα Φιλοσοφίας, Παιδαγωγικής, Ψυχολογίας Τομέας Ψυχολογίας. Επιμέλεια: Λέκτορας Βασίλης Γ.
Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών Τμήμα Φιλοσοφίας, Παιδαγωγικής, Ψυχολογίας Τομέας Ψυχολογίας Μοντέλα Ανάλυσης Διακύμανσης Επιμέλεια: Λέκτορας Βασίλης Γ. Παυλόπουλος Αθήνα, 2008 Τ ανώτερα μαθηματικά
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. 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 περισσότεραΠαράδειγμα: Γούργουλης Βασίλειος, Επίκουρος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α.-Δ.Π.Θ.
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ περισσότερων από δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που διαχωρίζονται βάσει ενός επαναλαμβανόμενου παράγοντα (Ανάλυση διακύμανσης για εξαρτημένα δείγματα ως
Διαβάστε περισσότεραα + α+ α! (=+9 [1] ι «Analyze-Regression-Linear». «Dependent» ι η η η!ηη ι «Independent(s)» η!ηη. # ι ι ι!η " ι ιηη, ι!" ι ηιι. 1 SPSS ι η η ι ιηη ι η
# η &, ε ε 007, ιη Pearson r "η η ι ι ι η ι!ι ι ι η ι η!ηη ι ι!ηη. η ι ιηη ι" η ι!"ι 0 ι η ( α ι ι α η 9 ( ι ι / + -predctor varable). * ι ι ι ι η ι ι ι!ηη η "ι ι ι ι!ηη η ι ι η η ι 'ι ι ι (η ) ι η ( "
Διαβάστε περισσότεραStatistics. hrs1 Number of hours worked last week. educ Highest year of school completed. sibs NUMBER OF BROTHERS AND SISTERS. N Valid
1. Να χρησιμοποιηθεί το gssnet.sav για να υπολογιστούν τα περιγραφικά μέτρα για τον αριθμό αδελφών (sibs), έτη εκπαίδευσης (educ), και ώρες εργασίας την τελευταία εβδομάδα(hrs1). Να δημιουργηθούν επίσης
Διαβάστε περισσότεραΠροσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού
Προσοµοίωση Εξέτασης στο µάθηµα του Γεωργικού Πειραµατισµού ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας Viola adorata Σκηνή Πρώτη Ερωτήσεις Σωστού-Λάθους (µέρος Ι). Ο µέσος όρος
Διαβάστε περισσότεραΣύγκριση Συνδυασµένων Παραγόντων
Σύγκριση Συνδυασµένων Παραγόντων Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata Παραγοντικά Πειράµατα (Factorial Experiments)
Διαβάστε περισσότερα3. Ανάλυση Ποσοτικών Δεδομένων: συγκρίσεις μεταξύ ομάδων
3. Ανάλυση Ποσοτικών Δεδομένων: συγκρίσεις μεταξύ ομάδων - Στατιστικές δοκιμασίες για ποσοτικές εκβάσεις - Η σύγκριση δύο ανεξάρτητων ομάδων, ΔΕ για τη σύγκριση μέσων τιμών. - Η σύγκριση δύο ομάδων με
Διαβάστε περισσότεραΔιερευνητική 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 περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, -- Άσκηση. Δίνονται τα παρακάτω δεδομένα 5 7 8 9 5 X 8 5 5 5 9 7 Y. 5.. 7..7.7.9.. 5.... 8.. α) Να γίνει το διάγραμμα διασποράς β) εξετάστε τα μοντέλα Υ = β + β Χ + ε, (linear),
Διαβάστε περισσότεραΒΟΗΘΗΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ SPSS
ΒΟΗΘΗΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ SPSS ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΧΡΗΣΗ Η/Υ Κωνσταντίνος Ζαφειρόπουλος Τμήμα Διεθνών και Ευρωπαϊκών Σπουδών Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα στο Πανεπιστήμιο Μακεδονίας Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραΕΙΔΙΚΑ 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 περισσότεραBiostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Διαβάστε περισσότεραΠεριγραφή των εργαλείων ρουτινών του στατιστικού
Κεφάλαιο 5 ο Περιγραφή των εργαλείων ρουτινών του στατιστικού πακέτου SPSS που χρησιµοποιήθηκαν. 5.1 Γενικά Το στατιστικό πακέτο SPSS είναι ένα λογισµικό που χρησιµοποιείται ευρέως ανά τον κόσµο από επιχειρήσεις
Διαβάστε περισσότεραΕνότητα 3 η : Περιγραφική Στατιστική Ι. Πίνακες και Γραφικές παραστάσεις. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Εισαγωγή στην Ανάλυση Ερευνητικών Δεδομένων στις Κοινωνικές Επιστήμες Με χρήση των λογισμικών IBM/SPSS και LISREL Ενότητα 3 η : Περιγραφική
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Περιεχόμενα Εισαγωγή στο SPSS Ο Data editor Ο Viewer Άνοιγμα Αρχείου στο SPSS Εισαγωγή Δεδομένων
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:
Άσκηση. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις: X X X X Y 7 50 6 7 6 6 96 7 0 5 55 9 5 59 6 8 8 5 0 59 7 7 8 8 5 5 0 7 69 9 6 6 7 6 9 5 7 6 8 5 6 69 8 0 50 66 0 0 50 8 59 76 8 7 60 7 87 6 5 7 88 9 8 50 0 5
Διαβάστε περισσότεραΔιερευνητική 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 περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης
ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Πολλαπλή Παλινδρόμηση Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Ανάλυση Δεδομένων (Εργαστήριο) Διαφάνεια
Διαβάστε περισσότεραΕΝ ΕΙΚΤΙΚΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΗΣ 2 (Εργαστήρια µαθήµατος «Στατιστικά Προγράµµατα», τµ. Στατ. & Ασφ. Επιστ., 04-05) (Επιµέλεια: Ελευθεράκη Αναστασία)
ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΕΣ ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΗΣ (Εργαστήρια µαθήµατος «Στατιστικά Προγράµµατα», τµ. Στατ. & Ασφ. Επιστ., -) (Επιµέλεια: Ελευθεράκη Αναστασία) Άσκηση (Εργαστήριο #) Στις εξετάσεις Φεβρουαρίου του µαθήµατος
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Πάτρας Τμήμα Βιολογίας. Ανάλυση Περιβαλλοντικών Δεδομένων: συνοπτικός οδηγός για βιολόγους. Σίνος Γκιώκας
Πανεπιστήμιο Πάτρας Τμήμα Βιολογίας Ανάλυση Περιβαλλοντικών Δεδομένων: συνοπτικός οδηγός για βιολόγους Σίνος Γκιώκας Πάτρα 2007 ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Εισαγωγή 2 Βήματα για μια πετυχημένη ανάλυση των δεδομένων 3
Διαβάστε περισσότεραΑπλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή
Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή Επιστηµονική Επιµέλεια ρ. Γεώργιος Μενεξές Τοµέας Φυτών Μεγάλης Καλλιέργειας και Οικολογίας, Εργαστήριο Γεωργίας Viola adorata Εισαγωγή Ανάλυση Παλινδρόµησης και Συσχέτιση Απλή
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εισήγηση 4Β: Έλεγχοι Κανονικότητας Διδάσκων: Δαφέρμος Βασίλειος ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Άδειες
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 7. Παλινδρόµηση
ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 7. Παλινδρόµηση Γενικά Επέκταση της έννοιας της συσχέτισης: Πώς µπορούµε να προβλέπουµε τη µια µεταβλητή από την άλλη; Απλή παλινδρόµηση (simple regression): Κατασκευή µοντέλου πρόβλεψης
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο ανεξάρτητων δειγμάτων, που ακολουθούν την κανονική κατανομή (t-test για ανεξάρτητα δείγματα)
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο ανεξάρτητων δειγμάτων, που ακολουθούν την κανονική κατανομή (t-test για ανεξάρτητα δείγματα) Όταν απαιτείται ο έλεγχος της ύπαρξης στατιστικά σημαντικών
Διαβάστε περισσότερα+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:
ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ, 6-5-0 Άσκηση 8. Δίνονται οι παρακάτω 0 παρατηρήσεις (πίνακας Α) με βάση τις οποίες θέλουμε να δημιουργήσουμε ένα γραμμικό μοντέλο για την πρόβλεψη της Υ μέσω των ανεξάρτητων μεταβλητών
Διαβάστε περισσότεραΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΘΕΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ 1 Παλινδρόµηση Έλεγχοι Υποθέσεων ΙI ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ ΣΗΜEΙΩΣΕΩΝ: ΒΑΣΙΛΕΙΑ ΗΣ ΓΕΩΡΓΙΟΣ ΗΜΗΤΡΙΟΥ ΒΑΣΙΛΕΙΟΣ
Διαβάστε περισσότεραΠροϋποθέσεις : ! Και οι δύο µεταβλητές να κατανέµονται κανονικά και να έχουν επιλεγεί τυχαία.
. ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ. Υπολογισµός συντελεστών συσχέτισης Προκειµένου να ελέγξουµε την ύπαρξη γραµµικής σχέσης µεταξύ δύο ποσοτικών µεταβλητών, χρησιµοποιούµε συνήθως τον παραµετρικό συντελεστή συσχέτισης
Διαβάστε περισσότεραViola adorata X ± 2s 1 344 320 2 348 316 3 224 232 4 372 364 5 336 308 6 372 328 7 292 296 8 316 264 AT1 AT2 1 344 320 342.25 272.25 2 348 316 506.25 156.25 3 224 232 10302.25 5112.25 4 372 364
Διαβάστε περισσότεραΕπαγωγική Στατιστική
Στατιστικό πακέτο SPSS Επαγωγική Στατιστική users.auth.gr/agpapana/spss_stat_inference.pdf Παπάνα Αγγελική, ρ. papanagel@yahoo.gr, agpapana@gen.auth.gr Η επαγωγική στατιστική αποτελείται μία σειρά μεθόδων
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην Ανάλυση Συνδιακύμανσης (Analysis of Covariance, ANCOVA)
Εισαγωγή στην Ανάλυση Συνδιακύμανσης (nalysis of Covariance, NCOV) Βασίλης Παυλόπουλος Λέκτορας Διαπολιτισμικής Ψυχολογίας Τομέας Ψυχολογίας, Πανεπιστήμιο Αθηνών vpavlop@psych.uoa.gr http://www.psych.uoa.gr/~vpavlop
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 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 περισσότεραΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t
Lampiran 4 Data Perhitungan Perubahan Persediaan ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t No Kode Perusahaan 2011 Persediaan t+1 (2012) Persediaan t (2011) ΔPersediaan a b a-b 1 ADES 74.592.000.000
Διαβάστε περισσότεραΈλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Wilcoxon test)
Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Wilcoxon test) Σε ορισμένες περιπτώσεις απαιτείται ο έλεγχος της ύπαρξης στατιστικά
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική. 9 ο Μάθημα: Εφαρμογές Στατιστικής ΙΙ: Στατιστικοί Έλεγχοι. Γεώργιος Μενεξές Τμήμα Γεωπονίας ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Στατιστική 9 ο Μάθημα: Εφαρμογές Στατιστικής ΙΙ: Στατιστικοί Έλεγχοι Γεώργιος Μενεξές Τμήμα Γεωπονίας Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραΤμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής. Δρ. Αγγελίδης Π. Βασίλειος
Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής 1 Δρ. Αγγελίδης Π. Βασίλειος Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής Εφαρμοσμένη Στατιστική 2 Περιεχόμενα Εισαγωγή Επαγωγική Στατιστική Έλεγχος κανονικότητας Έλεγχος
Διαβάστε περισσότεραΣτατιστική Ανάλυση Δεδομένων με το S.P.S.S.
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΤΜΗΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ-ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ & ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων με το S.P.S.S. Διδακτικές Σημειώσεις Απόστολος Δ. Μπατσίδης ΙΩΑΝΝΙΝΑ 2014 Στην
Διαβάστε περισσότεραΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, 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 περισσότερα3 ι ηι ιι η ι -ηι. ι ι ι ι. «η» η ι ι ι ι η ι.,ι ι ι ι ι "ι η ι % ι ι "η ι ι ι η ι ιι. ι ηι ι η ι «ιι ι»
# v ## 3 ι ηι ιι η ι -ηι ι ι ι ιι, ιι ιι-'ι ι, η ι ι ι ι ι, ι ι η η!ιι. ι ιι ι ι «ι» ι «η» ι ι ιι ( 2 ι) η ι η. * ι ι ι ι ι ι ηιι. 6ι η η ηη ι «ι ι» η ι. ιι η ιι η ι ιηι ι η η η ιι ιι ι ι ι ι «η» η ι ι
Διαβάστε περισσότεραΑ.Σ.ΠΑΙ.Τ.Ε. Π.Ε.ΣΥ.Π. ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ ΓΙΑ ΤΟΥΣ ΣΚΟΠΟΥΣ ΣΥΕΠ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΤΟ SPSS
Eigenvalue Α.Σ.ΠΑΙ.Τ.Ε. Π.Ε.ΣΥ.Π. ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ ΓΙΑ ΤΟΥΣ ΣΚΟΠΟΥΣ ΣΥΕΠ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΕ ΤΟ SPSS ΔΡ ΚΟΡΡΕΣ ΚΩΝΣΤΑΝΤΙΝΟΣ ΑΘΗΝΑ 2017 6 5 4 3 2 1 0 Scree Plot 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Διαβάστε περισσότεραLAMPIRAN. Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan. 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk.
LAMPIRAN Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk. 2. BACA PT Bank Capital Indonesia Tbk. 3. BABP PT Bank MNC Internasional Tbk. 4. BBCA
Διαβάστε περισσότερατατιστική στην Εκπαίδευση II
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΣΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΗΜΙΟ ΚΡΗΣΗ τατιστική στην Εκπαίδευση II Επαναληπτικζς ασκήσεις Διδάσκων: Μιχάλης Λιναρδάκης ΠΑΙΔΑΓΩΓΙΚΟ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΤΙΚΗΣ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗΣ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΑΓΩΓΗΣ Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραΧαρακτηριστικά της ανάλυσης διασποράς. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (One-way analysis of variance)
ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (Oe-way aalysis of variace) Να γίνει µια εισαγωγή στη µεθοδολογία της ανάλυσης > δειγµάτων Να εφαρµοσθεί και να κατανοηθεί η ανάλυση διασποράς µε ένα παράγοντα. Να κατανοηθεί η χρήση των
Διαβάστε περισσότερα