Στατιστικοί έλεγχοι για διακριτά δεδομένα



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

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

Περιγραφική στατιστική

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Έλεγχος υποθέσεων ΚΛΑΣΙΚΟΙ ΈΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Ημέσητιμήενόςπληθυσμούείναιίσημε δοθείσα γνωστή τιμή. Έλεγχος για τις μέσες τιμές δύο πληθυσμών.

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

Έλεγχος υποθέσεων ΙI ANOVA

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Στατιςτικζσ δοκιμζσ. Συνεχι δεδομζνα. Γεωργία Σαλαντι

3. Κατανομές πιθανότητας

Έλεγχος υποθέσεων Ι z-test & t-test

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

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

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εξαρτημένα δείγματα (εξαρτημένες μετρήσεις)

Ιωάννης Ντζούφρας. Ενότητα 4 Συγκρίσεις για 1 & 2 είγματα. (II) Έλεγχοι υποθέσεων για 2 εξαρτημένα δείγματα. Ανάλυση εδομένων ιαφάνεια 4-30

Δειγματοληψία στην εκπαιδευτική έρευνα. Είδη δειγματοληψίας

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

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

Μέτρα θέσης και διασποράς

σ = και σ = 4 αντιστοίχως. Τότε θα ισχύει

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

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

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ΑΣΚΗΣΕΙΣ

Δημήτρης Ι. Οικονομόπουλος Δάσκαλος

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

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ιάλεξη 3

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

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

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

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

Πινάκες συνάφειας. Βαρύτητα συμπτωμάτων. Φύλο Χαμηλή Υψηλή. Άνδρες. Γυναίκες

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2013 στη Στατιστική

ΣΑΣΙΣΙΚΗ. Ακαδ. Έτος Βασίλης ΚΟΤΣΡΑ. Διδάσκων: Διδάσκων επί Συμβάσει Π.Δ 407/80.

i Σύνολα w = = = i v v i=

ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: Εισαγωγικές Έννοιες ΟΝΟΜΑ ΚΑΘΗΓΗΤΗ: ΦΡ. ΚΟΥΤΕΛΙΕΡΗΣ ΤΜΗΜΑ: Τμήμα Διαχείρισης Περιβάλλοντος και Φυσικών Πόρων

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

T-tests One Way Anova

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 4ο

Κεφάλαιο 12. Σύγκριση μεταξύ δύο δειγμάτων: Το κριτήριο t

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

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΤΗΝ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΜΕΣΩΝ ΤΙΜΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΟΓΙΩΝ ΔΥΟ

Δειγματοληψία στην Ερευνα. Ετος

09_Μη παραμετρικοί έλεγχοι υποθέσεων. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Α/Α ΗΛΙΚΙΑ ΦΥΛΟ ΕΠΙΔΟΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ Α/Α ΗΛΙΚΙΑ ΦΥΛΟ ΕΠΙΔΟΣΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική

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

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Απαραμετρική Στατιστική. Το βαθμονομικό κριτήριο του Wilcoxon, για ζευγαρωτες παρατηρήσεις Ο βαθμονομικός συντελεστής συσχέτισης του Spearman

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

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

4 o Μάθημα Διάστημα Εμπιστοσύνης του Μέσου

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

και τυπική απόκλιση σ = 40mg ανά μπανάνα. α) Ποια είναι η πιθανότητα μια μπανάνα να περιέχει i)

cv = κατάλληλη κριτική (κρίσιμη) τιμή από τους πίνακες της Ζ ή t κατανομής

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική

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

Εισαγωγή στη Βιοστατιστική Βασικές έννοιες Στατιστικής. Μαρία Γκριζιώτη Μsc Ιατρικής Ερευνητικής Μεθοδολογίας

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

Κεφάλαιο 10 Εισαγωγή στην Εκτίμηση

Επανάληψη ελέγχων υποθέσεων

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

Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Εισαγωγή στην Εκτιμητική

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

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Συμπληρωματικές Σημειώσεις Δημήτριος Παντελής

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

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

συγκέντρωση της ουσίας στον παραπόταμο είναι αυξημένη σε σχέση με τον ίδιο τον ποταμό;

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Ενότητα 2: Μέθοδοι δειγματοληψίας & Εισαγωγή στην Περιγραφική Στατιστική

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Αναλυτική Στατιστική

03 _ Παράμετροι θέσης και διασποράς. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

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

Στατιστική Ι. Ενότητα 3: Στατιστική Ι (3/4) Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Κοζάνη)

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

Μέρος IV. Ελεγχοι Υποθέσεων (Hypothesis Testing)

Προσοχή: Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν θα λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Έλεγχος υπόθεσης: διαδικασία αποδοχής ή απόρριψης της υπόθεσης

Αιτιότητα και τυχαίο σφάλμα στις επιδημιολογικές μελέτες

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

159141,9 64 x n 1 n

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Transcript:

Στατιστικοί έλεγχοι για διακριτά δεδομένα Διαστρωμάτωση Mantel-Haenszel test Γεωργία Σαλαντή Λέκτορας επιδημιολογίας

Λεπτοσπείρωση Πιο πολλά κρούσματα στις αγροτικές περιοχές; Πόσο επί τις εκατό του πληθυσμού έχει αντισώματα στις πόλεις και πόσο στις αγροτικές περιοχές;

Αντισώματα Αγροτικές Αστικές Σύνολο Ναι 60 60 120 Οχι 140 140 280 Σύνολο ύοο 200 200 400 Επιπολασμός αντισωμάτων για λεπτοσπείρωση (αστικές και αγροτικές περιοχές) Kirkwood, Medical statistics

Ανάλυση Τι τεστ θα κάνουμε; Πόσο θα είναι η p-value από το X 2 test?

Αντισώματα Αγροτικές Αστικές Σύνολο Ναι 60 60 120 60/200 60/200 Οχι 140 140 280 Σύνολο ύοο 200 200 400 Kirkwood, Medical statistics

Ανάλυση Τι τεστ θα κάνουμε; Πόσο θα είναι η p-value X 2 test? p-value > 0.0505 X-square = 0.0119, df = 1

3.84 Εμβαδόν = 0.05

Ανάλυση Τι τεστ θα κάνουμε; Πόσο θα είναι η p-value X 2 test? p-value > 0.0505 X-square = 0.0119, df = 1, p-value = 0.9131 Τι σημαίνει αυτό;

Άνδρες Γυναίκες Αντισώματα Αγροτικές Αστικές Σύνολο Αντισώματα Αγροτικές Αστικές Σύνολο Ναι 36 50 86 Οχι 14 50 64 Σύνολο 50 100 150 Ναι 24 10 34 Οχι 126 90 216 Σύνολο 150 100 250 2 Στρώματα X 2 =5.73, df=1, p-value<0.025 X 2 =1.36, df=1, p-value=0.25 X 2 Mantel-Haenszel=7.08, df=1, p-value<0.01

Mantel-Haenszel (ΜΗ) τεστ Το χρησιμοποιούμε για να ελέγξουμε δεδομένα δ που υποψιαζόμαστε ότι είναι στρωματοποιημένα Π.χ. Διαφορετικά φύλα, διαφορετικές ομάδες ηλικίας MH ελέγχει κάθε ένα από τα στρώματα και τα συνοψίζει τους ελέγχους σε μία μόνο p-value Γιατί δεν κάνουμε δύο ξεχωριστά τεστ; Γιατί να συνοψίσουμε τους ελέγχους; Για να κερδίσουμε ισχύ

p-value και τεστ P<0.05 (p-value στατιστικά σημαντική) απορρίπτω την Η 0 P>0.05 (p-value στατιστικά μη σημαντική) Σημαίνει δεν απορρίπτω την μηδενική υπόθεση Να θυμάμαι όμως οι p-values εξαρτώνται από το μέγεθος του δείγματος Ισχύς του τεστ πόσο ικανό είναι το τεστ να απορρίπτει την μηδενική υπόθεση όταν αυτή είναι λάθος

Ισχύς x 1 = 5, N 1 =10 και x 2 =6, N 2 =10 t-test p-value=0.13 x 1 = 5 in N 1 =20 και x 2 =6, N 2 =20 t -test p-value=0.03 Άρα, όταν έχουμε μια p-value στατιστικά μη σημαντική, πρέπει να έχουμε στο νου μας ότι αυτό μπορεί να οφείλεται στο μικρό δείγμα!

Mantel-Haenszel (ΜΗ) τεστ Αφού χωρίζουμε τον πληθυσμό σε υποομάδες (στρώματα) και ελέγχουμε το κάθε ένα ξεχωριστά, ξχ, το μέγεθος μγ δείγματος μειώνεται και χάνουμε ισχύ Το ΜΗ τεστ, «βάζει τα δεδομένα ξανά μαζί» λαμβάνοντας υπ όψει την διαστρωμάτωση Έτσι κερδίζουμε ισχύ

Λόγος κινδύνων και λόγος αναλογιών ΛΚ = ΛΑ = # Κίνδυνος Ομάδα 1 # Κίνδυνος Ομάδα 2 # Αναλογία Ομάδα 1 # Αναλογία Ομάδα 2 Νέα θεραπεία Παλιά θεραπεία Γεγονός Όχι γεγονός Συνολο a b a+b c d c+d ΛΚ = a+c b+d n ΛA = a (c+d) c (a+b) a d c b

Λόγος αναλογιών και το ΔΕ ΛΑ = 1 σημαίνει ότι η έκθεση δεν σχετίζεται με τη νόσο ΛΑ της νόσου (Φάρμακο ναι/όχι) 0.8 1 1.2 1.4 1.6 Βελτίωση

Quiz 1 Ο διάμεσος ενός δείγματος: (α) Ισούται πάντα με μια από τις παρατηρήσεις (β) Είναι κοντά στο μέσο όταν έχουμε μία συμμετρική κατανομή (γ) Είναι η πιο συχνή παρατήρηση (δ) Είναι μεγαλύτερος ή ίσος από το μέσο

Quiz 1 Ο διάμεσος ενός δείγματος: (α) Ισούται πάντα με μια από τις παρατηρήσεις (β) Είναι κοντά στο μέσο όταν έχουμε μία συμμετρική κατανομή (γ) Είναι η πιο συχνή παρατήρηση (δ) Είναι μεγαλύτερος ή ίσος από το μέσο

Quiz 2 Η τυπική απόκλιση (α) Μετρά το πόσο διασκορπισμένα είναι τα δεδομένα (b) Είναι η τετραγωνική ρίζα της διασποράς (γ) Είναι διπλάσια του σταθερού σφάλματος (δ) Μετριέται στις ίδιες μονάδες όπως τα δεδομένα

Quiz 2 Η τυπική απόκλιση (α) Μετρά το πόσο διασκορπισμένα είναι τα δεδομένα (b) Είναι η τετραγωνική ρίζα της διασποράς (γ) Είναι διπλάσια του σταθερού σφάλματος (δ) Μετριέται στις ίδιες μονάδες όπως τα δεδομένα

Quiz 3 Το 95% δά διάστημα εμπιστοσύνης: (α) μπορεί να υπολογιστεί γσ από το μέσο μσ και την τυπική απόκλιση εάν τα δεδομένα ακολουθούν κανονική κατανομή (β) Περιλαμβάνει τις τιμές μςγια όλα τα υγειή άτομα (γ) Θα αποκλείσει αυτόματα όλα τα μη υγειή άτομα (δ) Πρέπει να εκτιμάται από ένα δείγμα αντιπροσωπευτικό του πληθυσμού

Quiz 3 Το 95% δά διάστημα εμπιστοσύνης: (α) μπορεί να υπολογιστεί γσ από το μέσο μσ και την τυπική απόκλιση εάν τα δεδομένα ακολουθούν κανονική κατανομή (β) Περιλαμβάνει τις τιμές μςγια όλα τα άτομα (γ) Θα αποκλείσει αυτόματα όλα τα άτομα (δ) Πρέπει να εκτιμάται από ένα δείγμα αντιπροσωπευτικό του πληθυσμού

Quiz 4 Σε δείγμα δεδομένων που ακολουθεί την κανονική κατανομή (α) Χρησιμοποιούμε την διάμεσο για να το περιγράψουμε (b) Τα δεδομένα έχουν μικρή διασπορά (γ) Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε z-test για να ελέγξουμε εάν ο μέσος ισούται με μία δεδομένη τιμή (δ) Τίποτα από τα παραπάνω

Quiz 4 Σε δείγμα δεδομένων που ακολουθεί την κανονική κατανομή (α) Χρησιμοποιούμε την διάμεσο για να το περιγράψουμε (b) Τα δεδομένα έχουν μικρή διασπορά (γ) Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε z-test για να ελέγξουμε εάν ο μέσος ισούται με μία δεδομένη τιμή (δ) Τίποτα από τα παραπάνω

Quiz 5 Εάν η διαφορά μεταξύ των μέσων δύο δειγμάτων είναι στατιστικά μη σημαντική : (α) Οποιαδήποτε διαφορά φρ μεταξύ των δύο δειγμάτων είναι ασήμαντη (β) Τα δύο δείγματα έχουν τους ίδιους μέσους (γ) Ίσως δεν έχουμε αρκετές αποδείξεις για να συμπεράνουμε ότι οι δύο πληθυσμοί έχουν διαφορετικούς μέσους

Quiz 5 Εάν η διαφορά μεταξύ των μέσων δύο δειγμάτων είναι στατιστικά μη σημαντική : (α) Οποιαδήποτε διαφορά φρ μεταξύ των δύο δειγμάτων είναι ασήμαντη (β) Τα δύο δείγματα έχουν τους ίδιους μέσους (γ) Ίσως δεν έχουμε αρκετές αποδείξεις για να συμπεράνουμε ότι οι δύο πληθυσμοί έχουν διαφορετικούς μέσους

Quiz 6 Για να συγκρίνουμε δύο διάμεσους χρησιμοποιούμε (α) t-test (b) McNeamar test (γ) X 2 test (δ) Wilcoxon test

Quiz 6 Για να συγκρίνουμε δύο διάμεσους χρησιμοποιούμε (α) t-test (b) McNeamar test (γ) X 2 test (δ) Wilcoxon test

Quiz 7 Για να συγκρίνουμε δύο μέσους χρησιμοποιούμε (α) t-test (b) McNeamar test (γ) X 2 test (δ) Wilcoxon test

Quiz 7 Για να συγκρίνουμε δύο μέσους χρησιμοποιούμε (α) t-test (b) McNeamar test (γ) X 2 test (δ) Wilcoxon test

Quiz 8 (α) Τα ρυάκια περιέχουν περισσότερα παράσιτα από τα ποτάμια (β) Τα ποτάμια περιέχουν περισσότερα παράσιτα από τους υπονόμους Ρυάκια Ποτάμια Ελη Υπόνομοι (γ) Η διαφορά μεταξύ του αριθμού μικροβίων που περιέχεται στα υπονόμους και αυτού που περιέχεται στα έλη είναι στατιστικά σημαντική

Quiz 8 (α) Τα ρυάκια περιέχουν περισσότερα παράσιτα από τα ποτάμια (β) Τα ποτάμια περιέχουν περισσότερα παράσιτα από τους υπονόμους Ρυάκια Ποτάμια Ελη Υπόνομοι (γ) Η διαφορά μεταξύ του αριθμού μικροβίων που περιέχεται στα υπονόμους και αυτού που περιέχεται στα έλη είναι στατιστικά σημαντική

Quiz 9 Το τυπικό σφάλμα του μέσου ενός δείγματος (α) Είναι η ακρίβεια με την οποία μετράμε κάθε μια από τις παρατηρήσεις του δείγματος (β) Εξαρτάται από την τετραγωνική ρίζα του μεγέθους δείγματος (γ) Δείχνει πόσο μακριά μπορεί να είναι ο μέσος του δείγματος από το μέσο του πληθυσμού (δ) Είναι μεγαλύτερο από τη τυπική απόκλιση όλ

Quiz 9 Το τυπικό σφάλμα του μέσου ενός δείγματος (α) Είναι η ακρίβεια με την οποία μετράμε κάθε μια από τις παρατηρήσεις του δείγματος (β) Εξαρτάται από την τετραγωνική ρίζα του μεγέθους δείγματος (γ) Δείχνει πόσο μακριά μπορεί να είναι ο μέσος του δείγματος από το μέσο του πληθυσμού (δ) Είναι μεγαλύτερο από τη τυπική απόκλιση όλ