Σα ε i κθκηϊακθ αδδ φϊζηα α ά εα Ϊζκδπα εαδ ηπκλκτη θα πκτη σ δ π λδϋξκυθ σζκυμ κυμ Ϊζζκυμ παλϊΰκθ μ ε σμ απσ α Χ i, κδ κπκέκδ ηπκλκτθ θα

Σχετικά έγγραφα
θϊζκΰκ αά βηα Ϋξκυη εαδ βθ παλϊΰπΰκ ηδΰα δεάμ υθϊλ β βμ, β κπκέα, αθαζκΰέα η κυμ πλαΰηα δεκτμ κλέα αδ πμ . (2)

2 ΔΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ

ΟΛΟΚΛΗΡΩΤΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ

ΣΕΣΤ Εφαληκ ηϋθα Μαγβηα δεϊ Μδΰα δεά ΑθΪζυ β Α 1

ΕΙΑΓΩΓΗ ΣΟ ΣΑΣΙΣΙΚΟ ΠΑΚΕΣΟ SPSS

ΚΙΝΗΗ ΣΟ ΠΙΠ Ο ΚΤΡΙ Ν ΝΝΟΙ. Κέθβ βνίζάηα κμ. ΚυεζδεάΝεέθβ β

ΤΠΟΤΡΓ ΙΟ Ν ΤΣΙΛΙ Κ Ι ΝΗΙΧΣΙΚΗ ΠΟΛΙΣΙΚΗ Κ ΗΜΙ ΜΠΟΡΙΚΟΤ Ν ΤΣΙΚΟΤ ΚΡΗΣΗ ΥΟΛΗ ΠΛΟΙ ΡΥΧΝ ΠΣΤΥΙ ΚΗ ΡΓ Ι ΤΣΗΜ Σ ΠΛ ΤΡΙ Χ ΠΛΟΙΟΤ.

y ay uoy Uy t m -9,8 m/s^2 0 m/s

7.1 Ferdinand de Saussure

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

ΣΕΣΤ Εφαληο ηϋθα Μαγβηα δεϊ 1. Σδ έθαδ υθϊλ β β? Απ δεσθδ β θσμ αλδγηκτ Ϋθαθ Ϊζζκ.

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο

ΠΡΩΣ ΘΛΗΜ ΝSUPERLEAGUE ΟΠ Π UEFA CHAMPIONS LEAGUE *

Κ φ α ο 6 Ε υ ο ο α η η 6.1 Π ο ου π ου

1. Ιστόγραμμα. Προκειμένου να αλλάξουμε το εύρος των bins κάνουμε διπλό κλικ οπουδήποτε στο ιστόγραμμα και μετά

ΓΕΝΙΚO ΕΡΓΑΣΗΡΙΟ ΦΤΙΚΗ

Προϋποθέσεις : ! Και οι δύο µεταβλητές να κατανέµονται κανονικά και να έχουν επιλεγεί τυχαία.

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

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

ΟΙΚΟΛΟΓΙΚΗΝ ΡΧΙΣ ΚΣΟΝΙΚΗ ΧΟΝ ΡΟ Ν ΗΜΗΣΡΙΟ Ν

φ α 4 α αφ 4.1 α α α α α υ φα


ΣΜ Μ ΛΟΓΙΣΙΚ Κ Ι ΧΡ Μ ΣΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚ ΛΟΓΙΣΙΚ Κ Ι Λ ΓΚΣΙΚ. δπζπηα δεά λΰα έα

G 2. -Μδα οβφδαεά δεσθα ηπκλ έ θα έθαδ: - υα δεά Χbinary image) - ηκθκξλπηα δεά απκξλυ πθ ΰελδ Χgray-scale images) - Ϋΰξλπηβ (color images)

Π λδ ξση θα. Κυ δεαμ αδλδεάμ δαευίϋλθβ βμ. Πλκκέηδκ - δ αΰπΰβ Ρσζκμ εαδ αληκ δσ β μ κυ ΜΫΰ γκμ εαδ τθγ β κυ... 6

Άσκηση 1. Πληθυσμός (Χ i1 )

Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.

LMT. ΦΤΙΚΗ ΛΤΚΕΙΟΤ ζ. 19

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΚΑΙ ΕΛΕΓΧΟΣ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

Lampiran 1 Output SPSS MODEL I

ΤΣΑΛΤΑ ΜΑΡΙΑ Α.Μ: 1946 ΠΑΥΛΕΛΛΗ ΛΟΥΙΖΑ Α.Μ: 2342 ΤΣΑΪΛΑΚΗ ΦΑΝΗ Α.Μ: Οικονομετρικά. Εργαστήριο 15/05/11

ΑΔΑ: Ω20Δ465ΦΘΘ-3ΝΡ. α, FAX: INFORMATICS DEVELOPMEN T AGENCY

Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:

ξϋ δμ τοουμ- δαηϋ λου εαδ ηάεουμ εσηημ- δαηϋ λου γδα ηθ πζα τφυζζη λυ (Quercus frainetto) οθ Π θ Ϊζοφο

6.4. LOGLINEAR (MANOVA) 121

ΤΠΟΤΡΓ ΙΟΝ Ν ΠΣΤΞΗΝΤ ΝΟΜΟΘ ΣΙΚΗΝΠ Ρ Μ ΗΝΓΙ ΝΣΗΝΡΤΘΜΙΗΝΧΡ ΩΝΝΜΙΚΡΩΝΝ ΠΙΧ ΙΡΗ ΩΝΝΚ ΙΝ Π ΓΓ ΛΜ ΣΙΩΝΝ. δ δπ δεκτνξλϋκυμν

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 7. Παλινδρόµηση

Μοντέλα Πολλαπλής Παλινδρόμησης

Άσκηση 2. i β. 1 ου έτους (Υ i )

δ αΰπΰά Πθ υηα δεϊ δεαδυηα α ξ δεϊ η ηϋθα Μ ζϋθδκμ ΜπαεζαίΪμ η κεκζϊ α Γαζαε κηπκτλ εκ Καλυ σπδ α ΛκυεκυηΪ μ Ρ ίαθέ Γδακυλ σΰζυεκ ΥαζίΪμ

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

Απλή Ευθύγραµµη Συµµεταβολή

ΤΜ ΟΤΛΟ ΦΡΟΛΟ Κ Ι Λ ΙΣΟΤΡΓΙ ) ΤΜ ΟΤΛ ΤΣΙΚΗ Ι ΙΚ Ι

Ύλη 1 ης Εβδομάδας. Σχέσεις Μεταβλητών ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΜΟΝΤΕΛΑ. Σχέση μεταξύ Μεταβλητών Παραδείγματα. 2 η Διάλεξη

ζ ιέκυ. (2016). Ο σηδζκμ αΰΰζδευθ κ 2κ Π δλαηα δεσ θβπδαΰπΰ έκ.π.θ., κ Π.

Α. Μπατσίδης Πρόχειρες βοηθητικές διδακτικές σημειώσεις

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ

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

Γδα έ κ ΗλΪεζ δκ πλϋπ δ θα πλκξπλά δ ηπλκ Ϊ. Μσθκ ηπλκ Ϊ! α έζβμ Λαηπλδθσμ άηαλξκμ λαεζ έκυ

αδλδεά Παλκυ έα β 2014

519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008

κ σθκηα ηδαμ Ϊευεζβμ κλΰαθδεάμ Ϋθω βμ δαελέθκυη ΰ θδεϊ τκ ηϋλβ: α) Σκ ία δεσ σθκηα πκυ αθαφϋλ αδ βθ ετλδα αθγλαεδεά αζυ έ α

ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ,

Π Ν ΠΙΣΗΜΙΟΝΠ ΙΡ ΙΧ ΧΟΛΗΝΧΡΗΜ ΣΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ & Σ ΣΙΣΙΚΗ ΣΜΗΜ ΝΣ ΣΙΣΙΚΗ Φ ΛΙΣΙΚΗΝ ΠΙΣΗΜΗ ΠΡΟΓΡ ΜΜ ΝΜ Σ ΠΣΤΧΙ ΚΩΝΝΠΟΤ ΩΝΝ ΣΗΝΝ Ν ΛΟΓΙΣΙΚΗΝ ΠΙΣΗΜΗ

ι ζδε δεϊ έθαδ τ εκζκ θα πλκ δκλέ δ εαθ έμ απσ πσ β δ αε δεά πθ ηαγβηα δευθ

Οδ υ βηα δεϋμ αθα εκπά δμ απκ ζκτθ βηαθ δεϊ λΰαζ έα ΰδα ηδα αθ δε δη θδεά ίδίζδκΰλαφδεά Ϋλ υθα, τθγ β εαδ ελδ δεά αθϊζυ β πθ δαφσλπθ απκ ζ ηϊ πθ πθ

+ ε βελτιώνει ουσιαστικά το προηγούμενο (β 3 = 0;) 2. Εξετάστε ποιο από τα παρακάτω τρία μοντέλα:

Στόχος µαθήµατος: ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. 1. Απλή γραµµική παλινδρόµηση. 1.2 Παράδειγµα 6 (συνέχεια)

ΦΤΣ ΠΟΤ Κ ΛΛΙ ΡΓΟΤΝΣ Ι Σ Ν

Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων II. Γραμμική Παλινδρόμηση με το S.P.S.S.

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

Σ ΥΝΙΚΟΣ ΚΣΙΚΟ ΠΡΟΦΙΛ ΣΧΝ ΟΜ ΧΝ ΠΟ ΟΦ ΙΡΟΤ

α + 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

Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων

Λυμένες Ασκήσεις για το μάθημα:

ΕΡΓΑΙΑ Εθηίκεζε αμίαο κεηαπώιεζεο ζπηηηώλ κε αλάιπζε δεδνκέλωλ. Παιεάο Δπζηξάηηνο

Αν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.

Π λέγζα β ηοθάμ χδ ηάμ

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

UNIVERSITY OF THESSALY FACULTY OF ENGINEERING DEPARTMENT OF PLANNINGAND REGIONAL DEVELOPMENT MASTER «EUROPEAN REGIONAL DEVELOPMENT STUDIES»

Περιεχόμενα. Πρόλογος... v

ΒΟΗΘΗΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ SPSS

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» 2 ο Μάθηµα

echno 27,28,29,30 πριλίου 2018

πδίζϋππθ εαγβΰβ άμ: εδ έ βμ Φδζάηπθ

ΠΟΛΛΑΠΛΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΕΣ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ

Γλαηηδεά Άζΰ ίλα. 1. δ αΰωΰά Σα ΰθω Ϊ ηαμ δαθτ ηα α

βέ1ν Ι Ο ΗΝΦΩΣΟ μν ΣδΝ έθαδνκπ δεσμν λσηκμ ΣδΝ έθαδν δκπ λκ

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

ΟΜΗ Π ΡΟΤ Ι Η Θ ησμ πθ υθκ υθ Μ γκ κζκΰέα πκ ζϋ ηα α- υηπ λϊ ηα α

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Ο Ο Α Η Α Ο Η Α 12/07/2017

.1 Αεέθη κ γ δεσ ηη δαεσ ηζ ε λδεσ φκλ έκ Q ηηδκυλΰ έ ΰτλω κυ ηζ ε λδεσ π έκέ Σ ηη έκ Α κυ π έκυ κπκγ κτη γ δεσ ηζ ε λδεσ φκλ έκ q.

κ πζαέ δκ αυ σ παλκυ δϊα δ κ παλσθ τ βηα αυ κ-αιδκζσΰβ βμ εαδ αυ κ-υπκ άλδιβμ, πκυ Ϋξ δ κυμ ιάμ εκπκτμμ αθϋλΰπθ η αθαπβλέ μ.

C DEFOP αζκθέεβ, 1κΝΝκ ηίλέκυνβί1γ

Περιγραφή των εργαλείων ρουτινών του στατιστικού

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Κ ΚΗ ΠΙΚΟΙΝΧΝΙ ΣΗΝ ΜΦ ΝΙΗ Π ΓΓ ΛΜ ΣΙΚΧΝ ΤΓΚΡΟΤ ΧΝ ΣΟ ΥΧΡΟ ΣΧΝ Π.Λ.»

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ

ΔPersediaan = Persediaan t+1 - Persediaan t

Ο πδ βηκθδεσμ σλκμ φ απκ ζ έ απσ κ β κυ αθ έ κδξκυ ΰαζζδεκτ σλκυ phonétique, πκυ αθϊΰ αδ

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

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ

ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΑΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΔΡ. ΙΩΑΝΝΗΣ Σ. ΤΡΙΑΝΤΑΦΥΛΛΟΥ

ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ

Πυλκπλκ α έα: Πλαε δεϋμ. ιπ λδεάμ γ ληκησθπ βμ

Δείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή

$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.

δκθ έα ζ εαδ ΠλΪ δθκ Ν έα ζ

Ν ο π ο ο α Ε - ο ω α χ ου χ α - Ο ο α ο ο ο ω ο 2ο ) Ν ο α Ο

Transcript:

Εργαστήρα στη Στατστή ΙΙ - Απ Γα α- Simple Linear Regression πκζζϋμ αδδεϋμ φαληκΰϋμ υθαθϊη κ πλσίζβηα βμ ηζϋβμ τκ β πλδσλπθ υξαέπθ ηαίζβυθ. Σκ πλσίζβηα πκυ γϋζκυη θα ζτκυη έθαδ αφ θσμ θα απκφαέκυη Ϊθ υπϊλξδ ηέα Ϋκδα ξϋβ εαδ β υθϋξδα θα πλκδκλέκυη β ξϋβ αυά η ίϊβ κλδηϋθμ παλαβλάδμ. α πζαέδα κυ ηαγάηακμ αυκτ, ηαμ θδαφϋλδ θα ηζάκυη ππμ ηαίϊζζαδ ηέα υξαέα ηαίζβά Τ ξϋβ η ηέα-ά πλδσλμ- ηαίζβϋμ Χ, Χ,, Χ ν πθ κπκέπθ κ λυθβάμ ηπκλέ θα πδζϋιδ δμ δηϋμ. Ϊθ κ ηκθϋζκ πκυ ιϊακυη έθαδ Ϋκδαμ ηκλφάμ πκυ β υξαέα ηαίζβά Τ έθαδ ΰλαηηδεά υθϊλββ πθ παλαηϋλπθ κυ ηκθϋζκυ, σ ηδζϊη ΰδα Ϋθα ΰλαηηδεσ ηκθϋζκ. Η απζκτλβ ηκλφά Ϋκδαμ ξϋβμ έθαδ β i = + i + ε i, σπκυ, έθαδ αγλϋμ δμ κπκέμ εδηκτη. υσ πκυ ξλάαδ δδαέλβμ πλκκξάμ έθαδ σδ κ σλκμ «ΰλαηηδεσ ηκθϋζκ» αθαφϋλαδ δμ παλαηϋλκυμ εαδ σξδ δμ ηαίζβϋμ. Γδα παλϊδΰηα, Υ i = + Χ i + ε ι ία γραό οτέο Υ i = + i + ε i ία γραό οτέο. ζϋπκυη πέβμ ππμ κ παλαπϊθπ ηκθϋζκ πλδζαηίϊθδ εαδ Ϋθαθ σλκ ε i. υσμ κ σλκμ αθδπλκππτδ Ϋθα υξαέκ ζϊγκμ. Χπλέμ αυσθ γα έξαη Ϋθα απζσ θληδθδδεσ ηκθϋζκ ξπλέμ εαηέα αίίαδσβα. π α α υαα φαα ε i ~N, σ ΰδα σζα α i=1,2,,n ε i υξαέα εαδ κηαεαδεϊ Σα ε i κθκηϊακθαδδ φϊζηαα ά εαϊζκδπα εαδ ηπκλκτη θα πκτη σδ πλδϋξκυθ σζκυμ κυμ Ϊζζκυμ παλϊΰκθμ εσμ απσ α Χ i, κδ κπκέκδ ηπκλκτθ θα ιβΰάκυθ β ηαίζβσβα βμ Υ i. πσ αυϋμ δμ υπκγϋδμ ζκδπσθ πλκετπδ σδ (Υ i i = + i, V i i = σ εαδ πέβμ σδ α i έθαδ εαδ αυϊ αθιϊλβα. Η παλαπϊθπ ξϋβ πκυ εφλϊαδ β ηϋβ δηά βμ Τ κηϋθπθ δηυθ βμ Χ, εφλϊαδ βθ υγέα βμ ΰλαηηδεάμ παζδθλσηββμ. πδά κδ δηϋμ βμ Τ γα απκεέθκυθ απσ βθ πλαΰηαδεά ηϋβ δηά, αυσ πκυ εϊθκυη έθαδ θα εδηκτη αυά βθ υγέα ΰλαηηδεάμ παζδθλσηββμ, ηϋπ βμ ηγσκυ πθ ζαξέπθ λαΰυθπθ πκυ Ϋξκυη δ β γπλέα. Γδα θα κτη ζκδπσθ ππμ φαλησααδ β γπλέα πκυ ηαγαέθκυη κ αδδεσ παεϋκ SPSS. κ πλκβΰκτηθκ λΰαάλδκ κυζϋοαη η κ αλξέκ tests.sav. Θα κτη ζκδπσθ εϊπκδα πλϊΰηαα απσ κ έδκ αλξέκ. αυσ κ αλξέκ Page 1 of 7

Εργαστήρα στη Στατστή ΙΙ - Ϋξκυη κυμ ίαγηκτμ 30 ηαγβυθ βμ Γ ΰυηθαέκυ α ηαγάηαα ΰΰζδεΪ, ΜαγβηαδεΪ εαδ Φυδεά. Όππμ εαδ βθ πλκβΰκτηθβ φκλϊ, υπκγϋκυη σδ γϋζκυη θα ζϋΰικυη Ϊθ υπϊλξδ εϊπκδκ έκμ ξϋβμ ηαιτ βμ απσκβμ πθ ηαγβυθ κ ηϊγβηα πθ ΰΰζδευθ η βθ απσκά κυμ κ ηϊγβηα πθ Μαγβηαδευθ. λξδεϊ ίζϋπκυη σδ εαδ κδ τκ ηαίζβϋμ ηαμ έθαδ πκκδεϋμ. Άλα ΰδα θα αθααβάκυη υξϋδβ ηαιτ τκ πκκδευθ ηαίζβυθ εφσηα κθ υθζά ΰλαηηδεάμ υξϋδβμ (Pearson ά Spearman). ΠΪθκ πλδθ φαλησκυη εϊπκδκ ΰλαηηδεσ ησθζκ γα πλϋπδ θα ίζϋπκυη η Ϋθα δϊΰλαηηα δαπκλϊμ-scatter Plot, Ϊθ φαέθαδ θα υπϊλξδ εϊπκδα ΰλαηηδεσβα εαδ πέβμ θα ίλέεκυη κθ υθζά υξϋδβμ. (βηέπβ: έπαη κ πλκβΰκτηθκ λΰαάλδκ ππμ ΰδα θα πδζϋικυη κ πσ υθζά ΰλαηηδεάμ υξϋδβμ, γα πλϋπδ θα ζϋΰικυη αλξδεϊ βθ εαθκθδεσβα πθ κηϋθπθ). Οπσ ιεέθαη πμ ιάμ: 1. Έ αα : Analyze Descriptive Statistics Explore. Dependent List: Maths,English Plots: πδζϋΰκυη κ δσΰλαηηα ησθκ εαδ αελδίυμ απσ εϊπ θλΰκπκδκτη βθ πδζκΰά Normality Plots with tests. Continue. Display: θλΰκπκδκτη ησθκ βθ πδζκΰά Plots. OK. ΚκδΪη κ πδθαεϊεδ Tests of Normality εαδ υΰεελδηϋθα κ ηϋλκμ η κ Shapiro-Wilk ΰδαέ έηα κλδαεϊ δμ 30 παλαβλάδμ ΰδα εϊγ ηαίζβά. πσ β άζβ Sig. ίζϋπκυη κ p-value κυ ζϋΰξκυ. Παλαβλκτη σδ ΰδα β ηαίζβά English Ϋξκυη p- value=0.915>0.05 εαδ ΰδα β ηαίζβά Maths Ϋξκυη p- value=0.458>0.05. πκηϋθπμ θ ηπκλκτη θα απκλλέοκυη βθ υπσγβ βμ εαθκθδεσβαμ ΰδα εαηέα απσ δμ τκ ηαίζβϋμ. 2. αα απ- Scatter Plot : Graphs Legacy Dialogs Scatter/Dot Simple Scatter Y Axis: English X Axis: Maths OK ζϋπκυη ζκδπσθ απσ κ δϊΰλαηηα ππμ υπϊλξδ Ϋθδιβ τπαλιβμ εϊπκδαμ ΰλαηηδεάμ ξϋβμ ηαιτ πθ τκ ηαίζβυθ. 3. υ υ: Analyze Correlate Bivariate. Όππμ Ϋξκυη ιαθαπέ θ ηπκλκτη πκϋ θα ηϋθκυη εαδ θα ίαδασηα ησθκ εϊπκδκ πλδΰλαφδεσ απκϋζηα. ΠΪθα γϋζκυη θα υπϊλξδ εαδ ηέα πδίίαέπβ απσ εϊπκδκ αδδεσ λΰαζέκ. Γδα αυσ κ ζσΰκ αυά βθ πλέππβ ίλέεκυη κ υθζά ΰλαηηδεάμ υξϋδβμ. βθ πλέππβ ηαμ αφκτ κ ίάηα (1) θ ηπκλϋαη θα απκλλέοκυη βθ εαθκθδεσβα πθ ηαίζβυθ, γα ίλκτη κθ υθζά Pearson. Page 2 of 7

Εργαστήρα στη Στατστή ΙΙ - Variables: English, Maths OK πσ κ πδθαεϊεδ ίζϋπκυη σδ κ υθζάμ υξϋδβμ κυ Pearson έθαδ r=-0.470 η p-value=0.009<0.05( ΚκδΪη βθ ΰλαηηά Sig.(2- tailed). αυά βθ πλέππβ κ Ϋζΰξκμ πκυ ΰέθαδ έθαδ κ ιάμ Η : ρ = Η : ρ Άλα αφκτ κ p-value=0.009<0.05 απκλλέπκυη βθ ηβθδεά υπσγβ.. α=5%. πκηϋθπμ υπϊλξδ αδδεϊ βηαθδεά ΰλαηηδεά υξϋδβ ηαιτ πθ ηαγβηϊπθ πθ ΰΰζδευθ εαδ πθ Μαγβηαδευθ. Θα κτη ζκδπσθ υλα ππμ κ έδκ αελδίυμ απκϋζηα γα πλκετοδ Ϊθ λϋικυη κ ΰλαηηδεσ ηκθϋζκ Enl = + M + e. Γδα θα ΰέθδ αυσ αεκζκυγκτη βθ ιάμ δαδεαέα. Analyze Regression Linear Dependent: English Independent(s): Maths Statistics: πυ Estimates, Confidence Intervals, Descriptives, Model Fit Continue. Save: Residuals π π Standardized α Predicted Values π Unstandardized & Standardized Continue OK υ ζκδπσθ α τκ ίαδεϊ πδθαεϊεδα πκυ εκδϊη βθ αθϊζυβ παζδθλσηββμ έθαδ κ πέθαεαμ ANOVA εαδ κ πέθαεαμ Coefficients. αα ANOVA βθ πλυβ άζβ ηφαθέακθαδ α αγλκέηαα πθ λαΰυθπθ πκυ Ϋξκυη ηϊγδ β γπλέα. βζαά α SSR(Regression), SSE(Residual) εαδ SST(Total). β έπζα αελδευμ άζβ ηφαθέακθαδ κδ ίαγηκέ ζυγλέαμ κυ εϊγ αγλκέηακμ, βζαά ΰδα κ SSR Ϋξκυη df=degrees of freedom= m-1=2-1=1, σπκυ m: κ πζάγκμ πθ i κυ ηκθϋζκυ ηαμ, ΰδα κ SSE Ϋξκυη df=n-m=30-2=28 εαδ ΰδα κ SST Ϋξκυη df=n- 1=30-1=29. βθ αελδίυμ έπζα άζβ ηφαθέακθαδ α ηϋα λαΰπθδεϊ αγλκέηαα, βζαά α MSR= Rgi Ϋξκυη βθ δηά βμ ζΰξκυθϊλββμ F= M εαδ MSE= ME E Riual. ελδίυμ έπζα ΰδα βθ κπκέα ΰθπλέακυη απσ β γπλέα ηαμ σδ αεκζκυγέ βθ εααθκηά F(df i, df iul ) = F,8. Οπσ κ δπζαθσ significance level=p-value=0.009 αφκλϊ κθ Ϋζΰξκ βμ δηάμ βμ ζΰξκυθϊλββμ η κ 0.05 Ϊθπ πκκδαέκ βηέκ βμ παλαπϊθπ F εααθκηάμ. Page 3 of 7

Εργαστήρα στη Στατστή ΙΙ - Οπσ απσ υ ίζϋπκυη σδ p-value=0.009<0.05 πλϊΰηα πκυ βηαέθδ σδ κ ηκθϋζκ ηαμ πλκαλησααδ α κηϋθα δξυλϊ αδδεϊ βηαθδεσ ίαγησ. αα Coefficients πσ αυσθ κθ πέθαεα παέλθκυη δμ εδηάδμ πθ παλαηϋλπθ κυ ΰλαηηδεκτ ηαμ ηκθϋζκυ. αυσ κ πδθαεϊεδ εκδϊη δμ άζμ πθ Unstandardized Coefficients εαδ β άζβ Sig. ά β άζβ 95% Confidence Interval. πσ βθ πλυβ άζβ ζκδπσθ παέλθκυη δμ εδηάλδμ πθ παλαηϋλπθ κυ ηκθϋζκυ. Έπ b, b κδ εδηάλδμ πθ αθδκέξπμ. Σσ ίζϋπκυη σδ b = 8.(Constant) εαδ b =.668(Maths). : β άζβ Standardized Coefficients Beta βθ απζά ΰλαηηδεά παζζδθλσηββ ηφαθέααδ κ υθζάμ υξϋδβμ. Ο πδκ βηαθδεσμ Ϋζΰξκμ αυσ κ πδθαεϊεδ αφκϊ β αδδεά βηαθδεσβα κυ υθζά πκυ έθαδ κ υθζάμ βμ τγδαμ ΰλαηηδεάμ παζδθλσηββμ. βζαά κ Ϋζΰξκμ: Η : = νντ της εντς Η :. Σκ απκϋζηα αυκτ κυ ζϋΰξκυ γα κ κτη απσ β άζβ Sig ΰδα κ Maths, σπκυ παλαβλκτη σδ p-value=0.009<0.05. Άλα απκλλέπκυη β ηβθδεά υπσγβ, βζαά υπϊλξδ ΰλαηηδεά υξϋδβ ηαιτ ΰΰζδευθ εαδ Μαγβηαδευθ αδδεϊ βηαθδεσ ίαγησ. αα Model Summary κθ πέθαεα αυσ ηφαθέααδ Ϋθα ηϋΰγκμ πκζτ βηαθδεσ ΰδα βθ παζδθλσηββ, κ κπκέκ έθαδ κ υθζάμ R Square. Ο υθζάμ αυσμ ηαμ έξθδ δ πκκσ βμ ηαίζβσβαμ βμ ιαλβηϋθβμ ηαίζβάμ (υ English) ιβΰέαδ απσ βθ αθιϊλββ (υ Maths). βθ πλέππβ κυ απζκτ ΰλαηηδεκτ ηκθϋζκυ, κ R Square δκταδ η κ λϊΰπθκ κυ υθζά ΰλαηηδεάμ υξϋδβμ. κ παλϊδΰηα ηαμ παλαβλκτη σδ R Square =0.221=22.1%. βζαά β ηαίζβά Maths ιβΰέ ησθκ κ 22.1% βμ ηαίζβσβαμ βμ ηαίζβάμ English. Κααζαίαέθκυη ζκδπσθ σδ θ έθαδ εαδ κ εαζτλκ ηκθϋζκ θα πλδΰλϊοδ α κηϋθα ηαμ αφκτ αφάθαδ ηΰϊζκ ηϋλκμ βμ ηαίζβσβαμ αθιάΰβκ. : Σκ ΰΰκθσμ Ϊθ β αθιϊλββ ηαίζβά ηπκλέ θα ιβΰάδ ηΰϊζκ ηϋλκμ βμ ηαίζβσβαμ βμ ιαλβηϋθβμ ηαμ ηαίζβάμ, φαέθαδ εαδ απσ α αγλκέηαα λαΰυθπθ. βθ πλέππβ ηαμ ίζϋπκυη σδ κ SSE=6806.095 θυ κ SSR=1928.605 η SST=8734.700. ΠλΫπδ θα εααζϊίκυη ζκδπσθ σδ θαδ ηθ ηπκλέ θα υπϊλξδ αδδεϊ βηαθδεά υξϋδβ ηαιτ πθ τκ ηαίζβυθ, αζζϊ αυσ Page 4 of 7

Εργαστήρα στη Στατστή ΙΙ - θ βηαέθδ απαλαέβα σδ β αθιϊλββ ηαίζβά ηπκλέ θα ιβΰάδ Ϋζδα β ηαίζβσβα βμ ιαλβηϋθβμ ηαίζβάμ. πσ α παλαπϊθπ ζκδπσθ πλκϋευο κ ηκθϋζκ Εηεία του = 8, EEnl M = 8,. 668 M υθάγπμ αυσθ κθ υθζά κθ ληβθτκυη πμ ιάμ: Η ηϋβ ίαγηκζκΰέα πθ ηαγβυθ κ ηϊγβηα πθ αΰΰζδευθ έθαδ 81,102 ηκθϊμ κηϋθκυ σδ α ΜαγβηαδεΪ Ϋξκυθ ΰλΪοδ 0. Χ: πδά κ 0 θ πλδϋξαδ α κηϋθα ηαμ, κ δϊβηα ηζϋβμ βζαά, β παλαπϊθπ ληβθέα θ Ϋξδ πλαεδεά αιέα. α υ =, 668 Γδα εϊγ ηέα ηκθϊα ατιββμ β ίαγηκζκΰέα κ ηϊγβηα πθ Μαγβηαδευθ, β ηϋβ ίαγηκζκΰέα α ΰΰζδεΪ, ηδυθαδ εαϊ 0,668 ηκθϊμ. Έ ππ υ Γα υ Όππμ έπαη ι αλξάμ κ ΰλαηηδεσ ηκθϋζκ ίαέααδ πϊθπ κλδηϋθμ ίαδεϋμ πλκςπκγϋδμ. υϋμ έθαδ β εαθκθδεσβα, β κηκεαδεσβα εαδ β αθιαλβέα πθ εααζκέππθ ά φαζηϊπθ. Γα αα, εϊθκυη Ϋζΰξκ εαθκθδεσβαμ ΰδα α Standardized Residuals. Analyze Descriptive Statistics Explore Dependent List: Standardized Residuals Plots: Histogram + Normality Plots with Tests Coninue Display: Plots OK πσ κθ Ϋζΰξκ Shapiro-Wilk ίζϋπκυη σδ p-value=0,410>0.05 Ϊλα θ ηπκλκτη θα απκλλέοκυη βθ εαθκθδεσβα πθ εααζκέππθ. Γα αα, εϊθκυη Ϋθα Scatter Plot η Ϊικθα Y α Standardized Residuals εαδ Ϊικθα Χ α Predicted Values. αυσ κ δϊΰλαηηα, γα πλϋπδ θα υπϊλξδ εϊπκδκ υβηαδεσ pattern πθ βηέπθ, αζζϊ γα πλϋπδ α βηέα θα εααθϋηκθαδ η υξαέκ λσπκ ΰτλπ απσ κ 0. Ό αφ ααα, Ϊθ θ Ϋξκυη εϊπκδκ κδξέκ απσ β δΰηακζβοέα πθ κηϋθπθ πκυ θα ηαμ υπκβζυθδ ιϊλββ σ θ ξλδϊααδ θα εϊθκυη εϊπκδκθ Ϋζΰξκ. δαφκλδεϊ, εαϊζζβζκ έθαδ Page 5 of 7

Εργαστήρα στη Στατστή ΙΙ - αυσ πθ Durbin-Watson, κυ κπκέκυ κδ δηϋμ πλϋπδ θα ευηαέθκθαδ απσ 1,5 Ϋπμ 2,5 πλκεδηϋθκυ θα ηδζάκυη ΰδα αθιαλβέα. α πυ «α» π απ απ α Έπ σδ Ϋξκυη κ απζσ ΰλαηηδεσ ηκθϋζκ Τ i= ί 0 +ί 1 *Χ i + i, σπκυ α i ~Ν(0, 2 ). Οδ υπκγϋδμ ηαμ ΰδα κ ΰλαηηδεσ ηκθϋζκ έθαδ σδ α i αεκζκυγκτθ βθ εαθκθδεά εααθκηά, έθαδ κηκεαδεϊ( βζαά Ϋξκυθ βθ έδα δαετηαθβ) εαδ πέβμ έθαδ αθιϊλβα. πα αα α ; τηφπθα η σα Ϋξκυη ηϊγδ β εαζτλβ υγέα ΰλαηηδεάμ παζδθλσηββμ γα πλκετοδ ξλβδηκπκδυθαμ β ηϋγκκ πθ ζαξέπθ Σλαΰυθπθ. Η ηϋγκκμ αυά γα ηαμ υδ δμ εαζτλμ υθαϋμ εδηάλδμ ζαξέπθ λαΰυθπθ(..) η ίϊβ δμ κπκέμ γα φδαξέ β υγέα πκυ γα ηπκλϋδ θα πλκαληκέ α κηϋθα ηαμ η κθ εαζτλκ υθασ λσπκ. Έπ ζκδπσθ b 0, b 1 κδ.. πθ ί 0 εαδ ί 1 αθδκέξπμ. α..; b 0 =E(Y)-b 1 *E(X), σπκυ (Τ) εαδ (Χ) κδ δΰηαδεϋμ ηϋμ δηϋμ πθ Y i & X i αθέκδξα, βζαά ΕΧ = i i= ΕΥ = i b 1 = ε i = n i= (i E) i E n (i E) i= Χi EX (Xi EX) i= α αα b 0 α b 1 ;; = n n i=(i E) i E i=i E n (i E) i= i=. n = i= κi Yi, σπκυ φκτ α i ~N(0, 2 ) υθπϊΰαδ σδ α Τ i ~N(ί 0 +ί 1 *Χ δ, 2 ). φκτ ζκδπσθ υηίαέθδ αυσ εαδ απσ δμ παλαπϊθπ ξϋδμ ίζϋπκυη σδ α b 0, b 1 απκζκτθ ΰλαηηδεσ υθυαησ πθ Τ i, σ εαδ αυϊ γα αεκζκυγκτθ βθ εαθκθδεά εααθκηά. πδά β ηϋγκκμ ζαξέπθ λαΰυθπθ ηαμ έθδ αηλσζβπκυμ εδηβϋμ πθ ί 0 εαδ ί 1, απσ β αδδεά Ι ιϋλκυη σδ αυσ βηαέθδ σδ (b 0 )= 0 εαδ (b 1 )= 1. Άλα b 0 ~N( 0, 2 *[ n + (EX) n (X EX) = ] ) α b 1 ~N( 1, σ n (X EX) = ) Page 6 of 7

Εργαστήρα στη Στατστή ΙΙ - αα α SPSS π;; Ο Ϋζΰξκμ πκυ ΰέθαδ απσ κ SPSS έθαδ κ: 0 : 1 =0 Ϋθαθδ βμ θαζζαεδεάμ 1 : 1 0. Γδα βθ πλαΰηακπκδάβ αυκτ κυ ζϋΰξκυ άθαδ β ιάμ ζΰξκυθϊλββ Σ= β ( ) β κπκέα αεκζκυγέ βθ t-student εααθκηά η n-2 ίαγηκτμ ζυγλέαμ. ( α απ b 1, αφ παα απ 2 π α υ. ππ πυ α υ α α α α υ α α αυ α αα (0,1) ). ΚΪπ απσ βθ Η 0 παλαβλκτη βθ Σ * = ( ). Γδα θα απκφαέκυη Ϋθα γα απκλλέοκυη β ηβθδεά υπσγβ Ϋθαθδ βμ θαζζαεδεάμ ηαμ ά Ϊθ θ γα απκλλέοκυη, γα πλϋπδ θα υΰελέθκυη βθ απσζυβ δηά αυάμ βμ παλαβλκτηθβμ Σ * η κ t a/2;n-2 πκκδαέκ βηέκ βμ t-student εααθκηάμ. α, αππυ υπ.. α, * >t a/2;n-2. Σκ αδδεσ παεϋκ SPSS ζκδπσθ ηαμ έθδ απυγέαμ κ p-value(sig.) κυ παλαπϊθπ ζϋΰξκυ ξπλέμ θα ξλδϊααδ θα αθαλϋξκυη κυμ πέθαεμ βμ t εααθκηάμ ΰδα θα ίλκτη κ εαϊζζβζκ πκκδαέκ βηέκ. Αππυ π 0 p-value(sig.)<0,05. π Ϊθ έξαη κθ Ϋζΰξκ Η 0 :ί 1 =0 Ϋθαθδ βμ θαζζαεδεάμ 1 : 1 >0 σ γα απκλλέπαη βθ Η 0... α, Ϊθ * >t α;n-2. Καδ αθέκδξα Ϊθ έξαη βθ θαζζαεδεά 1 : 1 <0, σ γα απκλλέπαη βθ Η 0.. α, Ϊθ * <-t a;n-2. (!!!) ππ α p-value α απυ p-value<a, πα αα α υ. Page 7 of 7