Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 :

Σχετικά έγγραφα
ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που ακολουθούν την κανονική κατανομή (t-test για εξαρτημένα δείγματα)

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο ανεξάρτητων δειγμάτων, που ακολουθούν την κανονική κατανομή (t-test για ανεξάρτητα δείγματα)

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Ι

1991 US Social Survey.sav

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με εξαρτημένα δείγματα

Δείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή

Μονοπαραγοντική Ανάλυση Διακύμανσης Ανεξάρτητων Δειγμάτων

Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων

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

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

Έλεγχος ύπαρξης στατιστικά σημαντικών διαφορών μεταξύ δύο εξαρτημένων δειγμάτων, που δεν ακολουθούν την κανονική κατανομή (Wilcoxon test)

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Ενότητα 5 η : Επαγωγική Στατιστική ΙΙ Ανάλυση ποσοτικών δεδομένων. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

Έλεγχος ότι η παράμετρος θέσης ενός πληθυσμού είναι ίση με δοθείσα γνωστή τιμή. μεγέθους n από έναν πληθυσμό με μέση τιμή μ

Ερμηνεία αποτελεσμάτων Ανάλυση διακύμανσης κατά ένα παράγοντα

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

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

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

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

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 10. Εισαγωγή στην εκτιμητική

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

Το τυπικό σφάλμα του μέσου (standard error of mean) ενός δείγματος

1. Θα χρησιμοποιηθεί το αρχείο Ο γονικός έλεγχος στην εφηβική ηλικία. Στο. i. Με ποιες μεταβλητές που αφορούν σε σχέσεις εφήβων με τους γονείς τους

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

Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων

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

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

Έλεγχος Υποθέσεων Εφαρμογές

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

Έλεγχος για τις παραμέτρους θέσης δύο πληθυσμών με ανεξάρτητα δείγματα

Κεφάλαιο 14. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης. Ανάλυση ιακύµανσης Μονής Κατεύθυνσης

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

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

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ. Δημήτρης Ιωαννίδης. Τμήμα Οικονομικών Επιστημών.

Περιπτώσεις που η στατιστική συνάρτηση ελέγχου είναι η Ζ: 1. Η σ είναι γνωστή και ο πληθυσμός κανονικός.

Κεφάλαιο 3: Ανάλυση μιας μεταβλητής

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

5 o Μάθημα Έλεγχοι Υποθέσεων

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 24/2/2017

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Στατιστική II Διάλεξη 6 η :Έλεγχοι Υποθέσεων V. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Στατιστική Ι (1/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

Περιγραφική Ανάλυση ποσοτικών μεταβλητών

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

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

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Κεφάλαιο 12. Εκτίμηση των παραμέτρων ενός πληθυσμού

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική

Ενότητα 3 η : Περιγραφική Στατιστική Ι. Πίνακες και Γραφικές παραστάσεις. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής

Επαγωγική Στατιστική. Εισαγωγή Βασικές έννοιες

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

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 5. Στατιστική συµπερασµατολογία για ποσοτικές µεταβλητές: Έλεγχοι υποθέσεων και διαστήµατα εµπιστοσύνης

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων

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

Βοήθημα Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη Διοίκηση των Επιχειρήσεων

ΗΥ-SPSS Statistical Package for Social Sciences 6 ο ΜΑΘΗΜΑ. ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΑΘ. ΚΡΟΜΜΥΔΑΣ Διδάσκων Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ.

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

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

Ενότητα 3. Έλεγχος υπόθεσης. Σύγκριση μέσων τιμών

ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ

ΕΚΤΙΜΗΤΙΚΗ: ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ

Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

Στατιστικές Υποθέσεις

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 22 Μαΐου /32

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

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

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

Στατιστική Ι. Ενότητα 8: Επαγωγική Στατιστική. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Κλωνάρης Στάθης. ΠΜΣ: Οργάνωση & Διοίκηση Επιχειρήσεων Τροφίμων και Γεωργίας

Έλεγχοι Υποθέσεων. Χρήση της Στατιστικής. Η λογική του Ελέγχου Υπόθεσης Ο Έλεγχος Υπόθεσης 7-2

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

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχόλη Τμήμα Μηχανικών Χωροταξίας, Πολεοδομίας & Περιφερειακής Ανάπτυξης

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

Transcript:

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου : Στατιστική Εργαστήριο 6 : 1. Να χρησιμοποιηθεί το αρχείο gssft.sav για να γίνει έλεγχος της υπόθεσης ότι στους εργαζόμενους με πλήρη απασχόληση η τιμή του μέσου χρόνου εργασίας εβδομαδιαία είναι 40 ώρες( μεταβλητή hrs1). o Ποιες προϋποθέσεις απαιτούνται για να χρησιμοποιηθεί το t-test ενός δείγματος; Ικανοποιούνται στην περίπτωσή μας; Οι προϋποθέσεις είναι: i. Η μεταβλητή της οποίας η μέση τιμή ελέγχεται πρέπει να είναι ποσοτική. Η μεταβλητή hrs1 είναι ποσοτική, αφού η μέτρησή έχει μονάδα την ώρα. ii. Το δείγμα πρέπει να ικανοποιεί τον ορισμό του τυχαίου δείγματος (αυτό αναφέρεται στον τρόπο με τον οποίο έγινε η δειγματοληψία). Παρότι δεν γνωρίζουμε τον τρόπο με τον οποίο λήφθηκε το δείγμα, θεωρούμε ότι αυτοί που έκαναν την έρευνα ακολούθησαν διαδικασία που ικανοποιεί τις αρχές της τυχαίας δειγματοληψίας. iii. Αν το δείγμα είναι μικρό (Ν < 30), πρέπει να ελεγχθεί η κανονικότητα της μεταβλητής, π.χ. με τη βοήθεια ενός ιστογράμματος. Στην περίπτωσή μας το δείγμα είναι μεγάλο (Ν>30), άρα δεν είναι απαραίτητος ο έλεγχος της κανονικότητας της μεταβλητής hrs1. iv. Η τυπική απόκλιση (σ) του πληθυσμού πρέπει να είναι άγνωστη (διαφορετικά χρησιμοποιούμε το z test). Στην περίπτωσή μας η τυπική απόκλιση των ωρών εργασίας του πληθυσμού είναι άγνωστη. o Ποια είναι η μηδενική υπόθεση που θέλετε να ελέγξετε; Ποια είναι η εναλλακτική υπόθεση; Η μηδενική υπόθεση είναι: Η ο : μ = 40 Η εναλλακτική υπόθεση είναι: Η Α : μ 40

o Να πραγματοποιηθεί ο έλεγχος της υπόθεσης κα να γραφούν τα συμπεράσματα. Από το μενού Analyze => Compare Means => One Sample T Test εισάγουμε στο πλαίσιο Test Variable (s) τη μεταβλητή hrs1 και στο πλαίσιο Test_Value την τιμή της μηδενικής υπόθεσης 40. Μετά το «κλικ» στο ΟΚ του παραθύρου παίρνουμε στο output τους εξής πίνακες: Πίνακας 1: One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean hrs1 Number of Hours Worked Last Week 741 46,29 11,269,414 Πίνακας 2: One-Sample Test Test Value = 40 t df Sig. (2- tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper hrs1 Number of Hours Worked Last Week 15,191 740,000 6,289 5,48 7,10

Στον πίνακα 1 εμφανίζονται τα στοιχεία του δείγματος: το μέγεθος του δείγματος είναι 741 συμμετέχοντες (N = 741), η μέση τιμή του δείγματος (Mean) είναι 46,29, η τυπική απόκλιση του δείγματος (Std. Deviation) είναι S = 11,27 και το τυπικό σφάλμα του μέσου (Std. Error Mean) (S/ N) είναι 0,41. Στον πίνακα 2 εμφανίζονται τα αποτελέσματα του ελέγχου Τ ενός δείγματος: t = 15,19, βαθμοί ελευθερίας (df) = 740 (N-1), p value (Sig. (2-tailed) = 0,000, και η διαφορά του δείγματος από την μηδενική υπόθεση (Mean Difference) = 6,29. Προκειμένου να αποφασίσουμε αν θα απορριφθεί η Η 0 ή όχι σε αμφίπλευρο έλεγχο, συγκρίνουμε το p value με το επίπεδο σημαντικότητας α (συνήθως 0,05). Εάν p <= α απορρίπτεται η Η 0, διαφορετικά (p > α) η Η 0 δεν απορρίπτεται. Στην περίπτωσή μας p = 0,000, δηλαδή p < 0,0005 και κατά μείζονα λόγο p < 0,05. Εάν ο έλεγχος είναι μονόπλευρος τότε για να απορρίψουμε τη μηδενική υπόθεση πρέπει p/2 < = α. Εάν p/2 > α τότε η μηδενική υπόθεση δεν απορρίπτεται. Όταν απορριφθεί η μηδενική υπόθεση σε αμφίπλευρο έλεγχο, για να αποφασίσουμε την κατεύθυνση της απόρριψης, δηλαδή εάν μ > 40 ή μ < 40, συγκρίνουμε τη μέση τιμή του δείγματός μας με την τιμή της μηδενικής υπόθεσης, δηλ. εδώ το 40. Πράγματι επειδή η μέση τιμή του δείγματός μας είναι 46,29, δηλ. μεγαλύτερη του 40 αποφασίζουμε ότι η μέση τιμή των ωρών εργασίας του πληθυσμού είναι μεγαλύτερη του 40. Το παραπάνω αποτέλεσμα μπορεί να γραφτεί στα πλαίσια μιας εργασίας ως εξής: Ελέγξαμε την υπόθεση ότι ο μέσος Αμερικανός εργαζόμενος εργάζεται 40 ώρες την εβδομάδα, με τη βοήθεια του ελέγχου Τ ενός δείγματος. Από το αποτέλεσμα του ελέγχου προκύπτει ότι ο μέσος Αμερικανός εργάζεται σημαντικά περισσότερο από 40 ώρες εβδομαδιαίως [t(740) = 15,19, p < 0,0005]. o Να δοθούν η τυπική απόκλιση του δείγματος και το τυπικό σφάλμα του μέσου. Να εξηγήσετε τη διαφορά τους. Η τυπική απόκλιση του δείγματος και το τυπικό σφάλμα του μέσου είναι 11,27 και 0,414 αντίστοιχα (πίνακας 1). Η διαφορά τους είναι ότι η τυπικό σφάλμα της μέσης τιμής είναι η τυπική απόκλιση της δειγματοληπτικής κατανομής των μέσων τιμών δειγμάτων μεγέθους Ν = 741.

o Ποιο είναι το 95% διάστημα εμπιστοσύνης για το μέσο χρόνο εβδομαδιαίας απασχόλησης σε εργαζόμενους με πλήρη απασχόληση. Το 95% διάστημα εμπιστοσύνης μπορεί να υπολογιστεί από το 95% διάστημα εμπιστοσύνης για την διαφορά (5,48 7,10), εάν προσθέσουμε σε κάθε ένα από τα όριά του την τιμή 40 (45,48 74,10). Αυτό σημαίνει ότι υπάρχει 95% βεβαιότητα ότι οι ώρες εργασίας του μέσου Αμερικανού βρίσκονται μέσα σε αυτό το διάστημα. o Βασιζόμενοι στο 95% διάστημα εμπιστοσύνης μπορείτε να απορρίψετε την μηδενική υπόθεση ότι ο πληθυσμιακός μέσος είναι 43 ώρες την εβδομάδα Ένας εναλλακτικός τρόπος ελέγχου υποθέσεων ο οποίος στηρίζεται στη χρήση του διαστήματος εμπιστοσύνης για τη μέση τιμή του πληθυσμού που κατασκευάσαμε στο προηγούμενο ερώτημα, είναι ο εξής: Εάν η τιμή της μηδενικής υπόθεσης μ 0 δεν ανήκει στο 95% διάστημα εμπιστοσύνης για τη μέση τιμή του πληθυσμού, απορρίπτουμε τη μηδενική υπόθεση σε επίπεδο α = 0,05, και διακρίνουμε δύο περιπτώσεις: 1). Εάν η μ 0 είναι μικρότερη από το κατώτερο όριο του διαστήματος συμπεραίνουμε ότι η μέση τιμή του πληθυσμού είναι σημαντικά μεγαλύτερη από τη μ 0. 2). Εάν η μ 0 είναι μεγαλύτερη από το ανώτερο όριο του διαστήματος συμπεραίνουμε ότι η μέση τιμή του πληθυσμού είναι σημαντικά μικρότερη από τη μ 0. Στην περίπτωσή μας η μ 0 = 40, δεν ανήκει στο 95% διάστημα εμπιστοσύνης (45,48 47,10) και είναι μικρότερη από το κατώτερο όριο (45,48) και επομένως ο μέσος Αμερικανός εργάζεται σημαντικά περισσότερο από 40 ώρες την εβδομάδα. Να χρησιμοποιηθεί το αρχείο schools.sav για ν απαντηθούν τα παρακάτω: 2. Ο υπεύθυνος των σχολείων μιας περιοχής ισχυρίζεται ότι έγιναν δραματικές αλλαγές από το 1993 έως το 1994. Εξετάσετε τις μεταβλητές που δείχνουν μεταβολή στο ποσοστό των μαθητών του σχολείου που ξεπερνούν τα standard της πολιτείας (mathch94, readch94 και scich94). Να ελεγχθεί η υπόθεση ότι η πραγματική αλλαγή στο ποσοστό των

μαθητών που ξεπερνούν τα standards είναι 0. Θετική τιμή για κάθε μια από τις παραπάνω μεταβλητές δηλώνει βελτίωση των επιδόσεων του σχολείου στα μαθηματικά, γλώσσα και φυσικές επιστήμες (mathch94, readch94 και scich94) από το 1993 στο 1994 ενώ αντιθέτως αρνητική τιμή για κάθε μια από τις παραπάνω μεταβλητές δηλώνει επιδείνωση των επιδόσεων του σχολείου. Να γραφεί μια μικρή αναφορά με τα ευρήματά σας. 3. Να επιλεγεί ένα δείγμα Ν = 25 μαθητών από τα άτομα του αρχείου «χρόνος μετάβασης». Στη συνέχεια, να ελεγχθεί ο ισχυρισμός των μαθητών χρειάζονται τουλάχιστον 30 λεπτά κάθε πρωί για να φθάσουν στο σχολείο τους. Η κατανομή του χρόνου θα θεωρηθεί κατά προσέγγιση κανονική. Το επίπεδο σημαντικότητας είναι α=0,05. (Οι ερωτήσεις 2 και 3 δίνονται ως δραστηριότητα στις φοιτήτριες/τες). Η ύλη του ελέγχου Τ ενός δείγματος βρίσκεται στο αρχείο διαφανειών «Επαγωγική Στατιστική 6.pptx» στο φάκελο «Παρουσιάσεις». Στο video με τίτλο «one sample t-test.swf» θα βρείτε την εκτέλεση του ελέγχου Τ ενός δείγματος στο SPSS.