Srelau Psych 1/2 R. 4.3.3 Sprawdzanie hipotez 228-246
Quiz yourself by thinking what should be in
each of the black spaces below before clicking
on it to display the answer.
Help!
|
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
| Jakie pytania badawcze stawiamy? Jakie hipotezy sprawdzamy? | show 🗑
|
||||
| Kiedy stosujemy współczynnik kontyngencji? | show 🗑
|
||||
| Kiedy stosujemy współczynnik korelacji? | show 🗑
|
||||
| show | Pytania o istotność stat związku, siłę związku, kształt związku.
🗑
|
||||
| Co nam daje test statystyczny? | show 🗑
|
||||
| Na jakiej podstawie orzekamy o istnieniu korelacji i jej sile? | show 🗑
|
||||
| Współczynnik r Pearsona | show 🗑
|
||||
| show | Złożona z 10-ciu jednostek skala o średniej 5,5 i odchyleniu standardowym 2.
🗑
|
||||
| show | Diagram korelacyjny. Prostą najmniejszych kwadratów.
🗑
|
||||
| Prosta najmniejszych kwadratów | show 🗑
|
||||
| show | Najsil: r=1/r=-1, punkty na diagramie korelacyjnym leżą idealnie na prostej (wprost i odwrotnie proporcjonalny). Najsłab: r=0, nie daje się dopasować żadnej linii, nie ma związku liniowego, ale może być związek nieliniowy (parabola drugiego stopnia).
🗑
|
||||
| show | Nieparametryczna wersja współczynnika r Pearsona. Stosowany kiedy zmienne są na skali co najmniej porządkowej. Wylicza się z r Pearsona po zastąpieniu wartości cech rangami.
🗑
|
||||
| Wariancja (def) | show 🗑
|
||||
| show | matematyczna miara zmienności dla pojedyńczej cechy
🗑
|
||||
| Czego miarą jest kowariancja? | show 🗑
|
||||
| show | Wariancja - zmienność analizowanej cechy, czy duża, czy mała. Kowariancja - czy jedna cecha zmienia się podobnie do drugiej.
🗑
|
||||
| Po czym widzimy, że dwie cechy są silnie i wprost / odwrotnie proporcjonalnie powiązane? (cov) | show 🗑
|
||||
| show | Wariancja - bez znaczenia (podnosimy do kwadratu). Kowariancja - ma znaczenie (związek wprost/odwrot prop).
🗑
|
||||
| Wynik liczbowy kowariancji | show 🗑
|
||||
| Wzór na r Pearsona | show 🗑
|
||||
| show | E(Xi-Mx)(Yi-My)/N. Mnożymy odpowiadające sobie odchylenia wyników dla obu analizowanych zmiennych, sumujemy wszystkie iloczyny i dzielimy przez liczbę zsumowanych elementów.
🗑
|
||||
| show | Numer kolejny obserwacji statystycznej w próbie po uporządkowaniu obserwacji według wartości jednej ze zmiennych. Zwykle stosuje się uporządkowanie rosnące i numerowanie od 1.
🗑
|
||||
| Czym jest rangowanie? | show 🗑
|
||||
| show | W celu uniezależnienia się od rozkładu zmiennej oraz możliwych wystąpień obserwacji odstających. Pozwala ono również na stosowanie metod statystycznych w odniesieniu do zmiennych porządkowych, a nie tylko przedziałowych i ilorazowych.
🗑
|
||||
| show | Nie wyliczamy średniej, nie wyliczamy i nie porównujemy odchyleń od średniej, bo ranga zastępuje wyniki, które nie były tak samo od siebie odległe (skala porządkowa).
🗑
|
||||
| show | Inwersja rang Ed-kw (suma kwadratów róznic pomiędzy parami zmiennych).
🗑
|
||||
| Kiedy Ed-kw jest najniższa, kiedy równa połowie max. wskaźnika, kiedy niajwyższa? | show 🗑
|
||||
| show | Gdy mamy powtarzające się wartości obserwacji. Do zbioru danych wprowadzamy rangi wiązane a do wzoru na r.s Spearmana poprawkę na rangi wiązane (r.ho Spearmana- r of hierarchical observations)
🗑
|
||||
| Co się dzieje ze wskaźnikiem korelacji wraz ze wzrostem liczebności próby | show 🗑
|
||||
| show | Grupy badanych, sposobu dokonania pomiaru, specyficznych warunków w jakich analizowane zmienne działają. Dlatego sprawozdania z badań korelacyjnych muszą zawierać staranny opis próby.
🗑
|
||||
| Tablica kontyngencji | show 🗑
|
||||
| Rozkłady brzegowe, rozkłady warunkowe | show 🗑
|
||||
| Wartości/liczebności oczekiwane | show 🗑
|
||||
| show | Wartości, które mamy w tablicy kontyngencji po przeprowadzeniu badania.
🗑
|
||||
| Miarą siły związku między zmiennymi, z których co najmniej jedna jest nominalna jest... Kiedy związek większy? Jaki to wskaźnik? | show 🗑
|
||||
| Jaka statystyka mierzy stopien rozbieżności między liczebnościami oczekiwanymi a liczebnościami empirycznymi? Kiedy mówi nam ona, że nie ma związku? Jakie może przyjmować wartości? | show 🗑
|
||||
| Czym jest Fi Yula? Jakie przyjmuje wartości? | show 🗑
|
||||
| show | Pozwala sprawdzić hipotezę, czy dana cecha różnicuje wybrane populacje.
🗑
|
||||
| Kryteria wyboru testu istotności różnic (4). | show 🗑
|
||||
| show | Parametryczne: dla skal ilościowych (porównują parametry populacyjne: średnie i wariancje). Nieparametryczne: dla skal nominalnych (porównoują liczebności lub częstości) i porządkowych (porównnują rangi).
🗑
|
||||
| Grupy zależne vs grupy niezależne | show 🗑
|
||||
| Do czego służą testy post hoc? | show 🗑
|
||||
| show | duże n>30 statystyka z, małe n<=30 statystyka t, w testach dla danych nominalnych opartych na statystyce Chi kwadrat ważne są wartości oczekiwane w komórkach tablicy kontyngencji (>5).
🗑
|
||||
| show | Wprowadza się do testu poprawkę Yatesa na ciągłość lub zastępuje test Chi kwadrat testem dokładnego prawdopodobieństwa Fishera.
🗑
|
||||
| Randomizacja | show 🗑
|
||||
| Dodatkowe założenia przy parametrycznych testach istotności różnic | show 🗑
|
||||
| show | Testem Kołmogorowa-Smirnowa
🗑
|
||||
| Jak sprawwdzamy homogeniczność (jednorodność) wariancji w populacjach? | show 🗑
|
||||
| show | Zformułowanie hipotez statystycznych. Obliczenie statystyk testowych. Określenie obszaru odrzuceń dla hipotezy zerowej przy pomocy teoretycznego rozkładu prawdopodobieństwa. Podejmujemy decyzje.
🗑
|
||||
| Hipoteza zerowa. Hipoteza robocza (alternatywna). | show 🗑
|
||||
| Hipoteza kierunkowa. Hipoteza bezkierunkowa | show 🗑
|
||||
| show | Kot jest większy od mysz. Kot jest innej wielkości niż mysz.
🗑
|
||||
| show | T - czy istnieje różnica pomiędzy śr wartością cechy w jednej i drugiej pop. U M-W - czy rozkład rang cechy w jednej pop jest przesunięty w stosunku do rozkładu rang tej samej cechy w drugiej. Chi - brak/istnienie różnic między licz. oczekiw a obser.
🗑
|
||||
| Statystyki dla testów: T, U Manna-Whitneya, niezalezności chi-kwadrat. | show 🗑
|
||||
| show | Od 0 do + nieskończoność. Rozkład niesymetryczny. Ma stopnie swobody df.
🗑
|
Review the information in the table. When you are ready to quiz yourself you can hide individual columns or the entire table. Then you can click on the empty cells to reveal the answer. Try to recall what will be displayed before clicking the empty cell.
To hide a column, click on the column name.
To hide the entire table, click on the "Hide All" button.
You may also shuffle the rows of the table by clicking on the "Shuffle" button.
Or sort by any of the columns using the down arrow next to any column heading.
If you know all the data on any row, you can temporarily remove it by tapping the trash can to the right of the row.
To hide a column, click on the column name.
To hide the entire table, click on the "Hide All" button.
You may also shuffle the rows of the table by clicking on the "Shuffle" button.
Or sort by any of the columns using the down arrow next to any column heading.
If you know all the data on any row, you can temporarily remove it by tapping the trash can to the right of the row.
Embed Code - If you would like this activity on your web page, copy the script below and paste it into your web page.
Normal Size Small Size show me how
Normal Size Small Size show me how
Created by:
magdalena.czu
Popular Psychology sets