Introduktion till PAST

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Introduktion till PAST"

Transkript

1 Introduktion till PAST Robert Szulkin

2 Innehållsförteckning Innehållsförteckning PAST - Introduktion Introduktion Hjälpmanual Installation Datahantering Mata in data Utökning av antalet rader eller kolumner Markera celler/områden Flytta rader/kolumner Kopiera, klippa ut och klistra in Radering av rader/kolumner Importering av data Sortera data Deskriptiv statistik Beskrivande mått Korrelation Allmänt om grafer Box-plot Spridningsdiagram Konfidensintervall och t-test av teoretiskt medelvärde Statistisk Inferens Allmänt om statistiska test Parade data Icke-parade data Chi2 - test Fishers exakta test

3 PAST - Introduktion Introduktion PAST PAlaentological STatistics, ver 1.65 är ett program, skapat av Öyvind Hammer, D.A.T Harper och P.D Ryan, som i första hand är tänkt att används till statistiska tillämpningar inom paleontologin. Eftersom programvaran är mycket lättanvänd, och innehåller de flesta funktioner som behövs för deskriptiv statistik och för att utföra enkla tvågruppsanalyser är PAST även lämpligt för grundläggande epidemiologiska/kliniska studier. Det finns även möjligheter att utföra mer avancerade statistiska analyser i programmet, t ex ANOVA, MANOVA, Principal komponent analys, olika regressionsmodeller, mm. Dessa behandlas dock inte i detta kompendium. Fördelarna med PAST är att det är ett gratisprogram och dessutom mycket lätt att lära. Nackdelarna med programmet berör främst chi-2 och Fishers exakta test, där man först måste aggregera data innan analyserna kan genomföras. Vidare kan chi-2 endast genomföras med 2 x k-tabeller och Fishers exakta endast med 2 x 2-tabeller. Även övrig datahantering avviker i vissa avseenden från andra programvaror såsom SAS, SPSS och STATA. Vi tror dock att PAST är tillräckligt bra för att kunna klara de flesta analyser som kan bli aktuella i ST-projekten. Hjälpmanual En manual i pdf-format för hur programmet används kan laddas ner från programmets hemsida: Installation Programmet kan laddas ner gratis från Klicka först på Download PAST och därefter Past.exe (executable), ver Spara programmet, t ex på skrivbordet eller i en ny mapp. Installationen sker därefter automatiskt. Dubbelklicka på ikonen (se nedan) som skapats för att starta programmet. Det har rapporterats en del (ej vanliga) problem vid installationen, se i så fall hjälpmanualen för mer information hur man skall gå tillväga

4 När programmet öppnas Programmet ser ut som ett Excel-datablad när det öppnas: Datahantering Mata in data Om data skall matas in direkt i programmet kan detta endast göras om Edit mode-boxen är ikryssad enligt nedan. Vill vi dessutom namnge våra kolumner (id och age i nedanstående exempel) eller rader måste även Edit labels vara ifylld. Viktigt! Saknade värden (missing values) måste skrivas in som frågetecken (?). Alla funktioner klarar dock inte av att hantera saknade värden, mer om detta senare. Utökning av antalet rader eller kolumner När programmet startas innehåller arbetsbladet raderna 1 till 99 samt kolumnerna A till Z. Antalet rader eller kolumner kan utökas genom att välja insert more rows eller insert more columns i Edit-menyn

5 Markera celler/områden När Edit mode boxen inte är ifylld kan en eller flera celler i arbetsbladet markeras med muspekaren. För att markera en hel rad/kolumn klickar man på rad/kolumn-namnet. Dessutom kan flera rader/kolumner markeras samtidigt genom att hålla shift-knappen nedtryckt. Observera att endast intilliggande rader/kolumner kan markeras. Flytta rader/kolumner Rader/kolumner kan flyttas genom att klicka på rad/kolumnnamnet och dra det till dess nya position. Kopiera, klippa ut och klistra in Markerade celler kan på samma sätt som i Excel kopieras, klippas ut och klistras in. Antingen genom att använda Edit menyn eller med hjälp av kortkommandona Ctrl+C, Ctrl+X och Ctrl+V. Radering av rader/kolumner En rad/kolumn raderas enklast genom att först markera den och sedan klippa ut den (Ctrl+X). Det går alltså tyvärr inte att använda Delete-knappen i PAST på samma sätt som i Excel när en rad/kolumn skall tas bort. Importering av data De flesta databaser kan överföras till tabbavgränsade text-format (*.txt) eller Excel-format (*.xls). Därför behandlas endast importering av data från dessa filtyper i detta kompendium, se hjälpmanual för hantering av övriga filformat. Kom ihåg att saknade värden måste skrivas in som frågetecken (?). Detta är oftast enklare att utföra i andra program än PAST, t ex i Excel. Tabbavgränsade textdokument (*.txt) kan enkelt öppnas i PAST med menyerna File Open. Välj därefter den textfil som vill öppnas. Data från Excel-dokument kan importeras till PAST på två sätt: 1. Spara Excel-bladet som ett tabbavgränsat textdokument och öppna sedan i PAST enligt föregående punkt. 2. Kopiera data från Excel-bladet och klistra in i PASTs datablad. Kom ihåg att Edit mode-boxen måste vara ikryssad. Observera även att om du vill klistra in en hel kolumn inklusive kolumnamn så måste Edit labels-boxen vara ikryssad. Sortera data Sortering av data görs genom att markera de celler i databladet som skall sorteras, och därefter väljs sort ascending/descending i Transform-menyn

6 Deskriptiv statistik Beskrivande mått Centralmått (medelvärde och median), spridningsmått (varians, standardavvikelse och standardfel) och andra beskrivande mått (antal, min och max) kan enkelt beräknas i PAST genom följande steg: 1. Markera de värden som är intressanta (kolumnen age i nedanstående exempel). 2. Välj i menyn: Statistics Univariate. I resultatrutan, som automatiskt kommer upp då steg 2 utförts, ser vi att bland dessa (N=241) observationer är medelåldern ca 62 år, standardfelet ca 0.56, osv. Univariate - funktionen hanterar saknade värden (?). Korrelation Korrelationen mellan två variabler, t ex a_kol (kolesterolvärde vid tidpunkt A) och b_kol (kolesterolvärde vid tidpunkt B) kan bestämmas genom följande steg: 1. Markera kolumnerna som tillhör variablerna vars korrelation skall bestämmas (a_kol och b_kol). 2. Välj i menyerna: Statistics Correlation. Resultatet får vi enligt nedan: - 6 -

7 Här ser vi att korrelationen mellan variablerna är ca Dessutom inkluderas automatiskt ett statistiskt test av nollhypotesen att variablerna är okorrelerade, dvs. korrelationen=0. P-värdet för detta test blev 4,16E-14, d v s mycket lågt. Observera att vi även enkelt kan beräkna andra korrelationskoefficienter (Spearmans och Kendalls) genom att klicka i någon av de inringade rutorna. Allmänt om grafer Grafer skapas genom att markera de cellvärden (oftast en eller två kolumner) som är av intresse. Därefter väljs graftyp i Plot-menyn. I exemplet nedan skapas ett histogram av variabeln a_kol. Ändringar i en graf som skapats i PAST, t ex öka/minska antalet staplar eller bara visa vissa värden på x-axeln kan göras genom att ändra värdena i det inringade området i figuren ovan. Dessutom kan vi få en normalanpassad kurva till observationerna genom att markera Fit normal-boxen i diagramfiguren. I exemplet ovan ser vi att variabeln a_kol är approximativt normalfördelad (detta kan även testas med ett Shapiro-Wilk test och Jarque-Bera test som är inkluderat i programmet). Genom att klicka på den skapade grafen får man upp en ruta som heter Graph preferences, som ser ut enligt nedan. Där kan grafens utseende bestämmas: etiketter på axlar kan sättas ut, text ändras, färg bestämmas, osv

8 Den skapade figuren kan kopieras genom att klicka på klistras in i t ex Word.. Därefter kan grafen enkelt Box-plot Tyvärr finns det inget sätt att beräkna percentiler i PAST, detta måste göras i något annat program (görs enkelt i t ex Excel). Däremot kan vi i PAST med hjälp av en box-plot skaffa oss en uppfattning om kvartilerna genom följande steg: 1. Markera de värden som är intressanta (t ex kolumnen a_kol). 2. Välj i menyn: Plot Box plot. I exemplet ser vi att den undre kvartilen (25%-percentilen) är ca 4.2 och den övre kvartilen (75%-percentilen) är ca 5.9. Spridningsdiagram För att plotta två variabler mot varandra (a_kol och b_kol i nedanstående exempel) utförs följande steg: 1. Markera de kolumner som skall plottas (a_kol och b_kol). 2. Välj XY graph i plot-menyn

9 Konfidensintervall och t-test av teoretiskt medelvärde I exemplet nedan beräknas ett 95% konfidensintervall för medelåldern i studiepopulationen. Dessutom utförs ett t-test mot det teoretiska medelvärdet 63 år. Detta görs på följande sätt: 1. Markera kolumnen som innehåller den aktuella variabeln (age i detta exempel). 2. Välj T test (one sample) i Statistics menyn. 3. Skriv in det teoretiska medelvärdet i resultatrutan som kommer upp. 4. Tryck compute i resultatrutan. Vi ser att det 95%-iga konfidensintervallet för studiepopulationen är och att p= för t-testet mot det teoretiska medelvärdet 63 år

10 Statistisk Inferens Allmänt om statistiska test I denna del kommer utförandet av statistiska test för tvågruppsanalyser i PAST att behandlas. Här beskrivs de vanligaste tvågruppstesterna för parade respektive icke-parade data, samt för olika skalor (nominal, ordinal och intervall/kvot). I tabellen nedan sammanfattas dessa. McNemars test kan dock inte utföras i PAST, och det finns även vissa begränsningar för Fishers test (endast 2 x 2-tabeller) och Chi2-test (endast 2 x k-tabeller). Mer om detta följer nedan. Intervallskala, kvotskala (Normalfördelade data) Ordinalskala (Icke normalfördelade, icke kategoriska) Nominalskala (Kategoriska) Parade (Beroende) Parat t-test Wilcoxon signed rank test (McNemar) Icke-parade (Oberoende) t-test Wilcoxon rank sum test (Mann-Whitney) Chi2, Fisher Parade data I datasetet nedan studeras förändringen av 206 patienters kolesterolvärden mellan tidpunkt A och tidpunkt B (före respektive efter en behandling). I detta fall har de två mätningarna (registrerade i variablerna a_kol och b_kol) utförts på samma person, vilket innebär att vi har parade observationer. För att testa om det finns någon signifikant skillnad mellan parade variabler görs följande: 1. Se till att det inte finns några observationer med saknade värden. Funktionen för beräkningar av parade data hanterar ej saknade värden (?). 2. Markera de två kolumner som skall jämföras (a_kol och b_kol i exemplet nedan). 3. Välj Paired tests (t, sign, Wilcoxon) i Statistics-menyn

11 I detta exempel är vi främst intresserade av resultatet av det parade tvåsidiga t-testet eftersom variablerna som jämförs (a_kol och b_kol) är approximativt normalfördelade. Vi kan se i resultatrutan ovan att p-värdet är ca 0,0009 för detta test. Dessutom inkluderas automatiskt även resultatet av Wilcoxon signed-rank test (p=0,01977), teckentest (p=0,5307) och från en Monte Carlo simulering (p=0,01997). Detta innebär att om vi i stället skulle vilja utföra ett Wilcoxon signed-rank test där vi jämför parade variabler på ordinalskala, t ex smärtnivå på en skala 1 till 5 före respektive efter behandling, kan vi på samma sätt använda de tre stegen som just beskrivits. Icke-parade data I följande exempel vill vi jämföra kolesterolvärdet vid en studies start (variabel a_kol) mellan två oberoende patientgrupper, där den ena gruppen behandlas med ett tidigare etablerat läkemedel (treat=0) och den andra får ett nytt läkemedel (treat=1). Data ser ut enligt följande:

12 Variabeln a_kol är normalfördelad (se tidigare histogram) vilket innebär att vi kan utföra ett vanligt (icke-parat) t-test i det här fallet. Detta är tyvärr lite krångligare i PAST än i andra statistiska program (Stata, SAS, SPSS) eftersom det först krävs lite omstrukturering av data. Detta görs på följande sätt: 1. Sortera data med avseende på gruppvariabel (treat i exemplet ovan). 2. Kopiera därefter observationerna av den variabeln vi vill jämföra (a_kol) som tillhör respektive behandlingsgrupp och placera dem i varsin kolumn. (*) (**) Observationerna markerade med (*) i figuren ovan kopieras således till kolumnen treat=0 och de som är markerade med (**) till treat=1. När denna omorganisering av data är gjord utförs t-testet genom att: 3. Markera kolumnerna som vill jämföras ( treat=0 och treat=1 i exemplet). 4. Välj F and T tests (two samples) i Statistics-menyn

13 Vi ser i resultatrutan att p-värdet för t-testet där lika varians i behandlingsgrupperna antas är 0,83886, och 0,83904 när det antas finnas en skillnad mellan varianserna. Vi ser även att ett test av lika varians mellan grupperna (F-test) är inkluderat (p= 0,2239), dvs. varianserna är tillräckligt lika och vi kan genomföra ett t-test (same variance). Vi får även ett p-värde från ett permutationstest (p=0,8396), vilket i allmänhet ligger nära p-värdet för t-testet. Om vi i stället vill utföra ett Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test där vi jämför variabler på ordinalskala (eller variabler som inte är normalfördelade), t ex smärtnivå på en skala 1 till 5 mellan två oberoende behandlingsgrupper, utförs först steg 1-3 ovan och därefter väljs Mann-Whitney i Statistics-menyn. Resultatrutan ser ut enligt nedan, testets p-värde är alltså 0,8514 i detta exempel. Chi2 - test I följande exempel vill vi undersöka om det finns något samband mellan två kategoriska variabler, CHD (indikerar om en person drabbats av en kranskärlsjukdom) och CAT (visar om personen har hög katekolaminnivå). För att kunna utföra ett chi2-test i PAST måste följande steg utföras:

14 1. Data måste aggregeras i en 2 x k tabell (OBS: Chi2 test för t ex en 3 x 3 tabell kan ej genomföras). I exemplet nedan innebär detta att observationerna som är ordnade i kolumner (kolumn chd och cat) först måste ordnas i en 2 x 2 tabell (k=2) på samma sätt som i det inringade området i figuren nedan. Etiketter (CHD=0, CAT=0, osv) behöver ej sättas ut som i exemplet nedan, dessa finns endast med för tydlighetens skull. Tyvärr finns det inget kommando i PAST som automatiskt aggregerar data till en 2 x k tabell utan detta måste göras i ett annat program, t ex Excel (se pivottabell). 2. Markera de celler som utgör 2 x k tabellen. Se det inringade området i exemplet nedan. 3. Välj chi^2 (two samples) i Statistics-menyn. 4. Boxen med one constraint måste vara ifylld. I detta exempel ser vi att p-värdet är 5,56E-05 för chi2-testet. Observera att även Fishers exakta test (p= ) och en Monte Carlo simulering (p=0,0001) inkluderas automatiskt. Fishers exakta test I exemplet som följer studeras sambandet mellan rökning och lungcancer. Eftersom ett av de förväntade cellvärdena i 2 x 2 tabellen nedan kommer att vara mindre än 5 vill vi använda Fishers exakta test. Detta utförs alltså med samma steg som för ett Chi2-test

15 P-värdet som i första hand intresserar oss, från Fishers test, är P-värdet från ett vanligt chi2-test medföljer dock automatiskt. Observera att Fishers exakta test endast kan utföras för 2 x 2 tabeller i PAST

Mata in data i Excel och bearbeta i SPSS

Mata in data i Excel och bearbeta i SPSS Mata in data i Excel och bearbeta i SPSS I filen enkät.pdf finns svar från fyra män taget från en stor undersökning som gjordes i början av 70- talet. Ni skall mata in dessa uppgifter på att sätt som är

Läs mer

Agenda. Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14. Forskningsprocessen. Agenda (forts.) Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten

Agenda. Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14. Forskningsprocessen. Agenda (forts.) Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten Agenda Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14 I: Grundläggande begrepp och beskrivande statistik II: Exempel på typisk forskning III. Frågestund Martin Cernvall martin.cernvall@pubcare.uu.se Grundläggande

Läs mer

Introduktion till SPSS

Introduktion till SPSS Introduktion till SPSS.. Innehåll 1 Introduktion till SPSS 1 1.1 Data Editor 1 1.2 Viewer 1 2 Variabler och Mätskalor 2 2.1 Kvantitativa variabler (Numeriska variabler) 2 2.2 Kategoriska variabler (Kvalitativa

Läs mer

Introduktion till PSPP

Introduktion till PSPP Introduktion till PSPP Centrum för Primärvårdsforskning (CPF) 2015-02-09 Mir Nabi Pirouzi Fard www.cpf.se 1 Introduktion PSPP är ett program för statistisk analys av data. En manual i pdf-format för hur

Läs mer

Viktiga dimensioner vid val av test (och även val av deskriptiv statistik) Biostatistik II - Hypotesprövning i teori och praktik.

Viktiga dimensioner vid val av test (och även val av deskriptiv statistik) Biostatistik II - Hypotesprövning i teori och praktik. Viktiga dimensioner vid val av test (och även val av deskriptiv statistik) Biostatistik II - Hypotesprövning i teori och praktik Urvalsstorlek Mätnivå/skaltyp Fördelning av data Studiedesign Frida Eek

Läs mer

Idiotens guide till. Håkan Lyckeborgs SPSS-föreläsning 4/12 2008. Av: Markus Ederwall, 21488

Idiotens guide till. Håkan Lyckeborgs SPSS-föreläsning 4/12 2008. Av: Markus Ederwall, 21488 Idiotens guide till Håkan Lyckeborgs SPSS-föreläsning 4/12 2008 Av: Markus Ederwall, 21488 1. Starta SPSS! 2. Hitta din datamängd på Kurs 601\downloads\datamängd A på studentwebben 3. När du hittat datamängden

Läs mer

Agenda. Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, VT15. Agenda (forts.) Forskningsprocessen. Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten

Agenda. Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, VT15. Agenda (forts.) Forskningsprocessen. Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten Agenda Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, VT15 I: Grundläggande begrepp och beskrivande statistik II: Exempel på typisk forskning III. Frågestund Martin Cernvall martin.cernvall@pubcare.uu.se Grundläggande

Läs mer

Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, HT16

Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, HT16 I: Grundläggande begrepp och beskrivande statistik II: Exempel på typisk forskning III. Frågestund Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, HT16 Martin Cernvall martin.cernvall@pubcare.uu.se Måndag 29/8 -

Läs mer

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2007, svenska)

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) Denna datorövning fokuserar på att upptäcka samband mellan två variabler. Det görs genom att rita spridningsdiagram och beräkna korrelationskoefficienter

Läs mer

Statistikens grunder 1 och 2, GN, 15 hp, deltid, kvällskurs

Statistikens grunder 1 och 2, GN, 15 hp, deltid, kvällskurs Statistikens grunder och 2, GN, hp, deltid, kvällskurs TE/RC Datorövning 3 Syfte:. Lära sig göra betingade frekvenstabeller 2. Lära sig beskriva en variabel numeriskt med proc univariate 3. Lära sig rita

Läs mer

Datorlaboration 7. Simuleringsbaserade tekniker

Datorlaboration 7. Simuleringsbaserade tekniker Datorlaboration 7 Simuleringsbaserade tekniker 2. DATORLABORATION 7 Under denna laboration ska ni få prova några enklare datorbaserade statistiska tester. Vi använder PopTools - en så kallad "add-in" till

Läs mer

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska)

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) I processövningen som ni ska genomföra ingår det att konstruera samt sammanställa en enkät. Denna sammanställning ska göras med hjälp av programmet

Läs mer

Marknadsinformationsmetodik Inlämningsuppgift

Marknadsinformationsmetodik Inlämningsuppgift Marknadsinformationsmetodik Inlämningsuppgift Uppgiften löses med hjälp av SPSS. Klistra in tabeller och diagram från SPSS i ett Worddokument och kommentera där. Använd ett försättsblad till den slutgiltiga

Läs mer

Statistik och epidemiologi T5

Statistik och epidemiologi T5 Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Biostatistik kursmål Dra slutsatser utifrån basala statistiska begrepp och analyser och själva kunna använda sådana metoder.

Läs mer

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser Univariata analyser Univariata analyser

Läs mer

Matematikcentrum 1(5) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 HT Laboration P3-P4. Statistiska test

Matematikcentrum 1(5) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 HT Laboration P3-P4. Statistiska test Matematikcentrum 1(5) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 HT-2009 Laboration P3-P4 Statistiska test MH:231 Grupp A: Tisdag 17/11-09, 8.15-10.00 och Måndag 23/11-09, 8.15-10.00 Grupp B: Tisdag

Läs mer

7.3.3 Nonparametric Mann-Whitney test

7.3.3 Nonparametric Mann-Whitney test 7.3.3 Nonparametric Mann-Whitney test Vi har sett hur man kan testa om två populationer har samma väntevärde (H 0 : μ 1 = μ 2 ) med t-test (two-sample). Vad gör man om data inte är normalfördelat? Om vi

Läs mer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 2 Diskreta observationer Kontinuerliga observationer 3 Centralmått Spridningsmått Innehåll 1 2 Diskreta observationer Kontinuerliga observationer 3 Centralmått Spridningsmått Vad är statistik?

Läs mer

FÖRELÄSNINGSMATERIAL. diff SE. SE x x. Grundläggande statistik 2: KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING. Påbyggnadskurs T1. Odontologisk profylaktik

FÖRELÄSNINGSMATERIAL. diff SE. SE x x. Grundläggande statistik 2: KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING. Påbyggnadskurs T1. Odontologisk profylaktik Grundläggande statistik Påbyggnadskurs T1 Odontologisk profylaktik FÖRELÄSNINGSMATERIAL : KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING t diff SE x 1 diff SE x x 1 x. Analytisk statistik Regression & Korrelation Oberoende

Läs mer

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2010, svenska)

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2010, svenska) Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2010, svenska) I processövningen som ni ska genomföra ingår det att konstruera samt sammanställa en enkät. Denna sammanställning ska göras med hjälp av programmet

Läs mer

Introduktion till. Minitab version 14

Introduktion till. Minitab version 14 Statistiska institutionen LW n/pei/jb Introduktion till Minitab version 14 Innehållsförteckning 1 Introduktion Worksheeten datafönstret Minitabs menyer och Session-fönstret Att spara och öppna Minitab-filer

Läs mer

Medicinsk statistik II

Medicinsk statistik II Medicinsk statistik II Läkarprogrammet termin 5 VT 2013 Susanna Lövdahl, Msc, doktorand Klinisk koagulationsforskning, Lunds universitet E-post: susanna.lovdahl@med.lu.se Dagens föreläsning Fördjupning

Läs mer

Statistiskt säkerställande av skillnader

Statistiskt säkerställande av skillnader Rapport Statistiskt säkerställande av skillnader Datum: Uppdragsgivare: 2012-10-16 Mindball Status: DokumentID: Slutlig Mindball 2012:2, rev 2 Sammanfattning Totalt 29 personer har tränat med koncentrationshjälpmedlet

Läs mer

Datoro vning 1-2 Statistisk analys av kodade svar

Datoro vning 1-2 Statistisk analys av kodade svar Datoro vning 1-2 Statistisk analys av kodade svar 732G19 Utredningskunskap I Denna datorövning utförs i grupper om 2-4 personer och ska ses som en instruktion i att analysera resultaten av en enkät. Ingen

Läs mer

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska)

Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) Datorövning 1 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) I processövningen som ni ska genomföra ingår det att konstruera samt sammanställa en enkät. Denna sammanställning ska göras med hjälp av programmet

Läs mer

Föreläsning 12: Regression

Föreläsning 12: Regression Föreläsning 12: Regression Matematisk statistik David Bolin Chalmers University of Technology Maj 15, 2014 Binomialfördelningen Låt X Bin(n, p). Vi observerar x och vill ha information om p. p = x/n är

Läs mer

Uppgift 1. Produktmomentkorrelationskoefficienten

Uppgift 1. Produktmomentkorrelationskoefficienten Uppgift 1 Produktmomentkorrelationskoefficienten Både Vikt och Längd är variabler på kvotskalan och således kvantitativa variabler. Det innebär att vi inte har så stor nytta av korstabeller om vi vill

Läs mer

MINITAB i korthet. release 16. Jan-Eric Englund. SLU Alnarp Kompendium 2011. Swedish University of Agricultural Sciences Department of Agrosystems

MINITAB i korthet. release 16. Jan-Eric Englund. SLU Alnarp Kompendium 2011. Swedish University of Agricultural Sciences Department of Agrosystems MINITAB i korthet release 16 Jan-Eric Englund SLU Alnarp Kompendium 2011 Område Agrosystem Course notes Swedish University of Agricultural Sciences Department of Agrosystems Jan-Eric Englund är universitetslektor

Läs mer

Intro till SPSS Kimmo Sorjonen (0811)

Intro till SPSS Kimmo Sorjonen (0811) 1 Intro till SPSS Kimmo Sorjonen (0811) 1. Att mata in data i SPSS 1. Klicka på ikonen för SPSS. 2. Välj alternativet Type in data och klicka på OK. 3. Databladet har två flikar: Data view och Variable

Läs mer

Statistik för biologi

Statistik för biologi Statistik för biologi (och andra ämnen) Pär Leijonhufvud 1 8 december 2010 1 Mikael Elias Teoretiska Gymnasium, Sundsvall, par.leijonhufvud@teoretiska.se, $\ par@leijonhufvud.org. CC BY: 2010. Får fritt

Läs mer

En introduktion till och första övning i @Risk5 for Excel

En introduktion till och första övning i @Risk5 for Excel LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg / Lars Wahlgren VT2012 En introduktion till och första övning i @Risk5 for Excel Vi har redan under kursen stiftat bekantskap med Minitab

Läs mer

Richard Öhrvall, http://richardohrvall.com/ 1

Richard Öhrvall, http://richardohrvall.com/ 1 Läsa in data (1/4) Välj File>Open>Data Läsa in data (2/4) Leta reda på rätt fil, Markera den, välj Open http://richardohrvall.com/ 1 Läsa in data (3/4) Nu ska data vara inläst. Variable View Variabelvärden

Läs mer

PNSPO! Exporterar och Importerar texter från CX- Designer. 20 mars 2012 OMRON Corporation

PNSPO! Exporterar och Importerar texter från CX- Designer. 20 mars 2012 OMRON Corporation Exporterar och Importerar texter från CX- Designer 20 mars 2012 OMRON Corporation 2/25 Läs detta innan du bläddrar vidare: PNSPO! Denna bok är avsedd som ett tillägg till de ursprungliga manualerna för

Läs mer

Histogram, pivottabeller och tabell med beskrivande statistik i Excel

Histogram, pivottabeller och tabell med beskrivande statistik i Excel Histogram, pivottabeller och tabell med beskrivande statistik i Excel 1 Histogram är bra för att dem på ett visuellt sätt ger oss mycket information. Att göra ett histogram i Excel är dock rätt så bökigt.

Läs mer

Liten handledning i Excel och StarOffice Calc i anslutning till Datorövning 1

Liten handledning i Excel och StarOffice Calc i anslutning till Datorövning 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET 2004-11-04 MATEMATISK STATISTIK Sannolikhetslära och statistik för lärare Liten handledning i Excel och StarOffice Calc i anslutning till Datorövning 1 Programmet StarOffice Calc

Läs mer

DATORÖVNING 3: MER OM STATISTISK INFERENS.

DATORÖVNING 3: MER OM STATISTISK INFERENS. DATORÖVNING 3: MER OM STATISTISK INFERENS. START Logga in och starta Minitab. STATISTISK INFERENS MED DATORNS HJÄLP Vi fortsätter att arbeta med datamaterialet från datorävning 2: HUS.xls. Som vi sett

Läs mer

Hypotestestning och repetition

Hypotestestning och repetition Hypotestestning och repetition Statistisk inferens Vid inferens använder man urvalet för att uttala sig om populationen Centralmått Medelvärde: x= Σx i / n Median Typvärde Spridningsmått Används för att

Läs mer

Beskrivande statistik. Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor

Beskrivande statistik. Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor Beskrivande statistik Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor Beskrivande statistik Grunden för all analys är ordning och reda! Beskrivande statistik hjälper oss att överskådligt sammanfatta

Läs mer

Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning

Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning Statistik, 2p PROTOKOLL Namn:...... Grupp:... Datum:... Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning Syftet med denna laboration är att ni med hjälp av MS Excel ska fortsätta den statistiska

Läs mer

Medicinsk statistik I

Medicinsk statistik I Medicinsk statistik I Läkarprogrammet T5 VT 2014 Susann Ullén FoU-centrum Skåne Skånes Universitetssjukhus Medicinsk statistik Varför behöver Ni kunskap i medicinsk statistik? Självständigt arbete Framtida

Läs mer

BIOSTATISTIK OCH EPIDEMIOLOGI

BIOSTATISTIK OCH EPIDEMIOLOGI BIOSTTISTIK OCH EPIDEMIOLOGI 1. DTTYPER... 3 1.1. Kvalitativa data... 3 1.2. Kvantitativa data... 3 2. DESKRIPTIV STTISTIK... 5 2.1. Lägesmått... 5 2.2. Spridningsmått... 6 2.3. Grafisk beskrivning...

Läs mer

Datorövning 1 Enkel linjär regressionsanalys

Datorövning 1 Enkel linjär regressionsanalys Datorövning 1 Enkel linjär regressionsanalys Datorövningen utförs i grupper om två personer. I denna datorövning skall ni använda Excel och Minitab för att 1. få en visuell uppfattning om vad ett regressionssamband

Läs mer

2.1 Minitab-introduktion

2.1 Minitab-introduktion 2.1 Minitab-introduktion Betrakta följande mätvärden (observationer): 9.07 11.83 9.56 7.85 10.44 12.69 9.39 10.36 11.90 10.15 9.35 10.11 11.31 8.88 10.94 10.37 11.52 8.26 11.91 11.61 10.72 9.84 11.89 7.46

Läs mer

Population. Observationsenhet. Stickprov. Variabel Ålder Kön. Blodtryck 120/80. Värden. 37 år. Kvinna

Population. Observationsenhet. Stickprov. Variabel Ålder Kön. Blodtryck 120/80. Värden. 37 år. Kvinna Varför statistik Vi vill sammanfatta stora mängder av data i syfte att: Kvantitativt beskriva fenomen Undersöka samband mellan variabler Undersöka skillnader mellan grupper i något avseende Undersöka skillnader

Läs mer

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab Uppfödning av kyckling och fiskleveroljor Statistiska jämförelser: parvisa observationer och oberoende stickprov Matematik och statistik för biologer, 10 hp Fredrik Jonsson vt 2012 Fiskleverolja tillsätts

Läs mer

Biostatistik: Begrepp & verktyg. Kvantitativa Metoder II: teori och tillämpning.

Biostatistik: Begrepp & verktyg. Kvantitativa Metoder II: teori och tillämpning. Biostatistik: Begrepp & verktyg Kvantitativa Metoder II: teori och tillämpning Lovisa.Syden@ki.se BIOSTATISTIK att hantera slumpmässiga variationer! BIO datat handlar om levande saker STATISTIK beskriva

Läs mer

Forskarutbildningskurs DATAHANTERING OCH DATABEARBETNING

Forskarutbildningskurs DATAHANTERING OCH DATABEARBETNING Forskarutbildningskurs DATAHANTERING OCH DATABEARBETNING Preliminärt schema Tid 060918-22, 40 timmar Plats Hälsa och Samhälle Lokaler Måndag hela dagen och fredag eftermiddag U 417 Övriga dagar U 202,U

Läs mer

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Att dra slutsatser från det insamlade materialet. Två metoder: 1. att generalisera från en mindre grupp mot en större grupp

Läs mer

Datainmatning TÄNKTA BETECKNINGAR. Variabelnamn/kolumnbeteckning, Dummyvärden, som matas in beroende på aktuellt svarsalternativ

Datainmatning TÄNKTA BETECKNINGAR. Variabelnamn/kolumnbeteckning, Dummyvärden, som matas in beroende på aktuellt svarsalternativ Åke Aronsson och Studentlittertur Att komma igång med SPSS 1 Kapitel 7: Att komma igång med SPSS Syftet med detta avsnitt är att ge en introduktion till SPSS 9.0 för Windows 95/98/NT. I det här avsnittet

Läs mer

Gamla tentor (forts) ( x. x ) ) 2 x1

Gamla tentor (forts) ( x. x ) ) 2 x1 016-10-10 Gamla tentor - 016 1 1 (forts) ( x ) x1 x ) ( 1 x 1 016-10-10. En liten klinisk ministudie genomförs för att undersöka huruvida kostomläggning och ett träningsprogram lyckas sänka blodsockernivån

Läs mer

2. Lära sig beskriva en variabel numeriskt med "proc univariate" 4. Lära sig rita diagram med avseende på en annan variabel

2. Lära sig beskriva en variabel numeriskt med proc univariate 4. Lära sig rita diagram med avseende på en annan variabel Datorövning 1 Statistikens Grunder 2 Syfte 1. Lära sig göra betingade frekvenstabeller 2. Lära sig beskriva en variabel numeriskt med "proc univariate" 3. Lära sig rita histogram 4. Lära sig rita diagram

Läs mer

T-test, Korrelation och Konfidensintervall med SPSS Kimmo Sorjonen

T-test, Korrelation och Konfidensintervall med SPSS Kimmo Sorjonen T-test, Korrelation och Konfidensintervall med SPSS Kimmo Sorjonen 1. One-Sample T-Test 1.1 När? Denna analys kan utföras om man vill ta reda på om en populations medelvärde på en viss variabel kan antas

Läs mer

Lösningar till SPSS-övning: Analytisk statistik

Lösningar till SPSS-övning: Analytisk statistik UMEÅ UNIVERSITET Statistiska institutionen 2006--28 Lösningar till SPSS-övning: Analytisk statistik Test av skillnad i medelvärden mellan två grupper Uppgift Testa om det är någon skillnad i medelvikt

Läs mer

Datorövning 1 Introduktion till Minitab och Excel

Datorövning 1 Introduktion till Minitab och Excel Datorövning 1 Introduktion till Minitab och Excel Allmänt Hittills under statistikkursen har vi ägnat oss åt metoder för att illustrera och beskriva datamaterial. Du har kanske börjat öva på att räkna

Läs mer

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT2007. Laboration. Simulering

Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT2007. Laboration. Simulering Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT007 Laboration Simulering Grupp A: 007-11-1, 8.15-.00 Grupp B: 007-11-1, 13.15-15.00 Introduktion Syftet

Läs mer

D. Samtliga beräknade mått skall följas av en verbal slutsats för full poäng.

D. Samtliga beräknade mått skall följas av en verbal slutsats för full poäng. 1 Att tänka på (obligatorisk läsning) A. Redovisa Dina lösningar i en form som gör det lätt att följa Din tankegång. (Rättaren förutsätter att det dunkelt skrivna är dunkelt tänkt.). Motivera alla väsentliga

Läs mer

Statistik i Excel en introduktion

Statistik i Excel en introduktion Statistik i Excel en introduktion Thommy Perlinger När man använder statistik i Excel behöver man paketet Data Analysis som ligger under menyn Verktyg (Alt-y,d). Finns det inte där kan man installera det

Läs mer

Kent W. Nilsson. Falun

Kent W. Nilsson. Falun Kent W. Nilsson Falun 2016 10 05 Att tänka statistiskt Förr, kunskap baserades på auktoriteter; Kungen, krykan m.m. Industriell- och teknisk revolution De som inte har möjlighet och kunskap att ta till

Läs mer

Typvärde. Mest frekventa värdet Används framförallt vid nominalskala Ex: typvärdet. Kemi 250. Ekon 570. Psyk 120. Mate 195.

Typvärde. Mest frekventa värdet Används framförallt vid nominalskala Ex: typvärdet. Kemi 250. Ekon 570. Psyk 120. Mate 195. Lägesmått Det kan ibland räcka med ett lägesmått för att beskriva datamaterial Lägesmåttet kan vara bra att använda då olika datamaterial skall jämföras Vilket lägesmått som skall användas: Typvärde Median

Läs mer

Föreläsning 11 (ej på tentan): Tillämpningar och vidareutvecklingar

Föreläsning 11 (ej på tentan): Tillämpningar och vidareutvecklingar Föreläsning 11 (ej på tentan): Tillämpningar och vidareutvecklingar Marina Axelson-Fisk 23 maj, 2016 Tillämpningsområden Regression (Kap 11-12) Variansanalys och försöksplanering (Kap 13-14) Enkätanalyser

Läs mer

VANLIGA TERMER OCH BEGREPP INOM MEDICINSK VETENSKAP OCH STATISTIK

VANLIGA TERMER OCH BEGREPP INOM MEDICINSK VETENSKAP OCH STATISTIK VANLIGA TERMER OCH BEGREPP INOM MEDICINSK VETENSKAP OCH STATISTIK TERM Analytisk statistik Bias Confounder (förväxlingsfaktor)) Deskriptiv statistik Epidemiologi Fall-kontrollstudie (case-control study)

Läs mer

Tillämpad statistik Naprapathögskolan. Henrik Källberg www.henrikkallberg.com Henrik.Kallberg@ki.se Tel. 08-5248 74 82

Tillämpad statistik Naprapathögskolan. Henrik Källberg www.henrikkallberg.com Henrik.Kallberg@ki.se Tel. 08-5248 74 82 Tillämpad statistik Naprapathögskolan Henrik Källberg www.henrikkallberg.com Henrik.Kallberg@ki.se Tel. 08-5248 74 82 Mål! Introducera deskriptiv statistik Förklara grundläggande begrepp inom statistik

Läs mer

Universitetskanslersämbetets Högskoleutforskare. En introduktion till analysvyn exemplet måluppfyllelse

Universitetskanslersämbetets Högskoleutforskare. En introduktion till analysvyn exemplet måluppfyllelse Universitetskanslersämbetets Högskoleutforskare En introduktion till analysvyn exemplet måluppfyllelse, Universitetskanslersämbetets Högskoleutforskare en introduktion till analysvyn Utgiven av Universitetskanslersämbetet

Läs mer

Föreläsning 1. 732G60 Statistiska metoder

Föreläsning 1. 732G60 Statistiska metoder Föreläsning 1 Statistiska metoder 1 Kursens uppbyggnad o 10 föreläsningar Teori blandas med exempel Läggs ut några dagar innan på kurshemsidan o 5 räknestugor Tillfälle för individuella frågor Viktigt

Läs mer

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) Examinationen består av 11 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt

Läs mer

DATORÖVNING 1: INTRODUKTION TILL DATORSYSTEMET. BESKRIVANDE STATISTIK. SANNOLIKHETSLÄRA.

DATORÖVNING 1: INTRODUKTION TILL DATORSYSTEMET. BESKRIVANDE STATISTIK. SANNOLIKHETSLÄRA. DATORÖVNING 1: INTRODUKTION TILL DATORSYSTEMET. BESKRIVANDE STATISTIK. SANNOLIKHETSLÄRA. ALLMÄNT OM DATORERNA Datorsystemet består av persondatorer kopplade i ett nätverk till en större server. Operativsystemet

Läs mer

SOPA62 - Kunskapsproduktion i socialt arbete

SOPA62 - Kunskapsproduktion i socialt arbete SOPA62 - Kunskapsproduktion i socialt arbete 1. Beskrivande statistik och lite hypotesprövning 1 Kvantitativ vs Kvalitativ metod Kvantitativt: Man definierar precisa begrepp och ställer därefter frågor

Läs mer

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD 6.4 Att dra slutsatser på basis av statistisk analys en kort inledning - Man har ett stickprov, men man vill med hjälp av det få veta något om hela populationen => för att kunna dra slutsatser som gäller

Läs mer

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2003, engelska)

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2003, engelska) Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2003, engelska) Denna datorövning fokuserar på att upptäcka samband mellan två variabler. Det görs genom att rita spridningsdiagram och beräkna korrelationskoefficienter

Läs mer

Excel-guide. Introduktion

Excel-guide. Introduktion Excel-guide Introduktion I denna laboration kommer ni få använda några grundfunktioner i Microsoft Excel. Laborationen utgår ifrån Excel 2010, men om ni vill använda ett annat program för att lösa uppgifterna

Läs mer

Statistiska centralbyrån. Statistikatlasen

Statistiska centralbyrån. Statistikatlasen Statistiska centralbyrån Statistikatlasen Introduktion till Statistikatlasen När Statistikatlasen startas Statistikatlasen startas med en vy som i kartan visar befolkningstillväxten i Sveriges kommuner

Läs mer

TAMS28 DATORÖVNING 1-2015 VT1

TAMS28 DATORÖVNING 1-2015 VT1 TAMS28 DATORÖVNING 1-2015 VT1 Datorövningen behandlar simulering av observationer från diskreta och kontinuerliga fördelningar med hjälp av dator, illustration av skattningars osäkerhet, analys vid parvisa

Läs mer

Registrera i SveDem manual

Registrera i SveDem manual Registrera i SveDem manual INTRODUKTION Denna manual förklarar hur man registrerar och tar ut rapporter i SveDem. Varmt välkomna att kontakta oss med frågor och synpunkter. Registret är under ständig utveckling.

Läs mer

Statistik 2 2010, 3.-9.5.2010. Stansens PC-klass ASA-huset. Schema: mån ti ons to fre 9.15-12.00 9.15-12.00 10.15-13.00 10.15-12.00 10.15-12.

Statistik 2 2010, 3.-9.5.2010. Stansens PC-klass ASA-huset. Schema: mån ti ons to fre 9.15-12.00 9.15-12.00 10.15-13.00 10.15-12.00 10.15-12. Statistik 2 2010, 3.-9.5.2010 Stansens PC-klass ASA-huset. Schema: mån ti ons to fre 9.15-12.00 9.15-12.00 10.15-13.00 10.15-12.00 10.15-12.00 13.15-15.00 13.15-15.00 13.15-16.00 13.15-16.00 Under kursens

Läs mer

DATORÖVNING 3: MER OM STATISTISK INFERENS.

DATORÖVNING 3: MER OM STATISTISK INFERENS. DATORÖVNING 3: MER OM STATISTISK INFERENS. START Logga in och starta Minitab. Se till att du kan skriva Minitab-kommandon direkt i Session-fönstret (se föregående datorövning). CENTRALA GRÄNSVÄRDESSATSEN

Läs mer

Matematisk statistik allmän kurs, MASA01:B, HT-14 Laboration 2

Matematisk statistik allmän kurs, MASA01:B, HT-14 Laboration 2 Lunds universitet Matematikcentrum Matematisk statistik Matematisk statistik allmän kurs, MASA01:B, HT-14 Laboration 2 Rapporten till den här laborationen skall lämnas in senast den 19e December 2014.

Läs mer

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2007, svenska)

Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) Datorövning 2 Statistik med Excel (Office 2007, svenska) Denna datorövning fokuserar på att upptäcka samband mellan två variabler. Det görs genom att rita spridningsdiagram och beräkna korrelationskoefficienter

Läs mer

Regressions- och Tidsserieanalys - F4

Regressions- och Tidsserieanalys - F4 Regressions- och Tidsserieanalys - F4 Modellbygge och residualanalys. Kap 5.1-5.4 (t.o.m. halva s 257), ej C-statistic s 23. Linda Wänström Linköpings universitet Wänström (Linköpings universitet) F4 1

Läs mer

Linjär regressionsanalys. Wieland Wermke

Linjär regressionsanalys. Wieland Wermke + Linjär regressionsanalys Wieland Wermke + Regressionsanalys n Analys av samband mellan variabler (x,y) n Ökad kunskap om x (oberoende variabel) leder till ökad kunskap om y (beroende variabel) n Utifrån

Läs mer

Datorövning 5. Statistisk teori med tillämpningar. Lära sig beräkna konfidensintervall och utföra hypotestest för:

Datorövning 5. Statistisk teori med tillämpningar. Lära sig beräkna konfidensintervall och utföra hypotestest för: Datorövning 5 Statistisk teori med tillämpningar Hypotestest i SAS Syfte Lära sig beräkna konfidensintervall och utföra hypotestest för: 1. Populationsmedelvärdet, µ. 2. Skillnaden mellan två populationsmedelvärden,

Läs mer

Statistik. Statistik. Statistik. Lars Walter Fil.lic. Statistik

Statistik. Statistik. Statistik. Lars Walter Fil.lic. Statistik Statistik Lars Walter Fil.lic. Statistik Linköping universitet Stockholms universitet Karolinska sjukhuset Sveriges Lantbruksuniversitet Linköpings universitet Folkhälsocentrum, LiÖ FoU-enheten, LiÖ Statistik

Läs mer

EXCEL 2010 FÖRDJUPNING

EXCEL 2010 FÖRDJUPNING EXCEL 2010 FÖRDJUPNING Microsoft Excel 2010 Fördjupning Inledning Mål och förkunskaper... 5 Pedagogiken... 5 Hämta övningsfiler... 6 Del 1 1 Diagram och bilder Skapa diagram... 7 Snabblayout... 8 Diagrammets

Läs mer

Grundläggande Biostatistik. Joacim Rocklöv, Lektor Epidemiologi och global hälsa Umeå Universitet

Grundläggande Biostatistik. Joacim Rocklöv, Lektor Epidemiologi och global hälsa Umeå Universitet Grundläggande Biostatistik Joacim Rocklöv, Lektor Epidemiologi och global hälsa Umeå Universitet Formell analys Informell data analys Design and mätning Problem Formell analys Informell data analys Hur

Läs mer

Före du sätter igång behöver du, förutom en videokamera och en dator, följande:

Före du sätter igång behöver du, förutom en videokamera och en dator, följande: En introduktion till att filma och analysera rörelse i mekanik En stor del av den inledande kursen i mekanik är ägnad åt att studera och kvantifiera rörelse. Detta viktiga område, som kallas kinematik,

Läs mer

LABORATION 1. Syfte: Syftet med laborationen är att

LABORATION 1. Syfte: Syftet med laborationen är att LABORATION 1 Syfte: Syftet med laborationen är att ge övning i hur man kan använda det statistiska programpaketet Minitab för beskrivande statistik, grafisk framställning och sannolikhetsberäkningar, visa

Läs mer

19/10/14. Kvantitativ metod och grundläggande statistik. Olika typer av studier. Experiment. Klinsika prövningar. Representativt (randomiserat) urval

19/10/14. Kvantitativ metod och grundläggande statistik. Olika typer av studier. Experiment. Klinsika prövningar. Representativt (randomiserat) urval Kvantitativ metod och grundläggande statistik Olika typer av studier Experiment 1. Manipulation 2. Kontroll 3. Randomisering Klinsika prövningar Observationsstudier Retrospektivstudie Tvärsnittsstudie

Läs mer

KA RKUNSKAP. Vad vet samhällsvetarna om sin kår? Julius Schmidt, Hannes Jägerstedt, Hanna Johansson, Miro Beríc STAA31 HT14

KA RKUNSKAP. Vad vet samhällsvetarna om sin kår? Julius Schmidt, Hannes Jägerstedt, Hanna Johansson, Miro Beríc STAA31 HT14 KA RKUNSKAP Julius Schmidt, Hannes Jägerstedt, Hanna Johansson, Miro Beríc Vad vet samhällsvetarna om sin kår? STAA31 HT14 Handledare: Peter Gustafsson Ekonomihögskolan, Statistiska institutionen Innehållsförteckning

Läs mer

FACIT (korrekta svar i röd fetstil)

FACIT (korrekta svar i röd fetstil) v. 2013-01-14 Statistik, 3hp PROTOKOLL FACIT (korrekta svar i röd fetstil) Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning Syftet med denna laboration är att ni med hjälp av MS Excel ska fortsätta

Läs mer

Korrelation kausalitet. ˆ Y =bx +a KAPITEL 6: LINEAR REGRESSION: PREDICTION

Korrelation kausalitet. ˆ Y =bx +a KAPITEL 6: LINEAR REGRESSION: PREDICTION KAPITEL 6: LINEAR REGRESSION: PREDICTION Prediktion att estimera "poäng" på en variabel (Y), kriteriet, på basis av kunskap om "poäng" på en annan variabel (X), prediktorn. Prediktion heter med ett annat

Läs mer

Beskrivande statistik Kapitel 19. (totalt 12 sidor)

Beskrivande statistik Kapitel 19. (totalt 12 sidor) Beskrivande statistik Kapitel 19. (totalt 12 sidor) För att åskådliggöra insamlat material från en undersökning används mått, tabeller och diagram vid sammanställningen. Det är därför viktigt med en grundläggande

Läs mer

LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg

LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg LUNDS UNIVERSITET 1(6) STATISTISKA INSTITUTIONEN Per-Erik Isberg Simulering i MINITAB Det finns goda möjligheter att utföra olika typer av simuleringar i Minitab. Gemensamt för dessa är att man börjar

Läs mer

Grunderna i SPSS. 2013 Martin Gellerstedt 0. INTRODUKTION... 2 1. KOM IGÅNG MED INMATNING, KODNING OCH DATATRIXANDE... 3

Grunderna i SPSS. 2013 Martin Gellerstedt 0. INTRODUKTION... 2 1. KOM IGÅNG MED INMATNING, KODNING OCH DATATRIXANDE... 3 Grunderna i SPSS 2013 Martin Gellerstedt 0. INTRODUKTION... 2 1. KOM IGÅNG MED INMATNING, KODNING OCH DATATRIXANDE... 3 1.1 ATT DEFINIERA VARIABLER OCH SKAPA EN KOD... 4 1.2 ATT KOPIERA EN KOD... 6 1.3

Läs mer

Bilagor. Innehållsförteckning. Observera att alla redovisade korrelationskoefficienter är signifikanta på p 0.05.

Bilagor. Innehållsförteckning. Observera att alla redovisade korrelationskoefficienter är signifikanta på p 0.05. 1 Bilagor Observera att alla redovisade korrelationskoefficienter är signifikanta på p 0.05. Innehållsförteckning Bilaga A: Självupplevd friskhet/hälsa Tabell A1. Frågor som rör den självupplevda friskheten/hälsan

Läs mer

Statistiska undersökningar

Statistiska undersökningar Arbetsgång vid statistiska undersökningar Problemformulering, målsättning Statistiska undersökningar Arbetsgången mm Definition av målpopulation Framställning av urvalsram Urval Utformning av mätinstrument

Läs mer

Laboration 1. i 5B1512, Grundkurs i matematisk statistik för ekonomer

Laboration 1. i 5B1512, Grundkurs i matematisk statistik för ekonomer Laboration 1 i 5B1512, Grundkurs i matematisk statistik för ekonomer Namn:........................................................ Elevnummer:.............. Laborationen syftar till ett ge information

Läs mer

Med CW DoorDesign registreras all beslagning på dörren. För att hantera låsning och låsning mot dörr se manualen för CW KeyDesign.

Med CW DoorDesign registreras all beslagning på dörren. För att hantera låsning och låsning mot dörr se manualen för CW KeyDesign. CW Door Design Med CW DoorDesign registreras all beslagning på dörren. För att hantera låsning och låsning mot dörr se manualen för CW KeyDesign. Programdelar CW DoorDesign innehåller två delar: Låssystem

Läs mer

Uppgift 1. Deskripitiv statistik. Lön

Uppgift 1. Deskripitiv statistik. Lön Uppgift 1 Deskripitiv statistik Lön Variabeln Lön är en kvotvariabel, även om vi knappast kommer att uppleva några negativa värden. Det är sannolikt vår intressantaste variabel i undersökningen, och mot

Läs mer

Tentamen består av 12 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs minst 24 poäng för att få godkänt och minst 32 poäng för att få väl godkänt.

Tentamen består av 12 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs minst 24 poäng för att få godkänt och minst 32 poäng för att få väl godkänt. KOD: Kurskod: PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Sandra Buratti Tentamensdatum: 2013-11-16 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentamen består

Läs mer

Statistik Lars Valter

Statistik Lars Valter Lars Valter LARC (Linköping Academic Research Centre) Enheten för hälsoanalys, Centrum för hälso- och vårdutveckling Statistics, the most important science in the whole world: for upon it depends the applications

Läs mer

ANOVA Mellangruppsdesign

ANOVA Mellangruppsdesign ANOVA Mellangruppsdesign Envägs variansanlays, mellangruppsdesign Variabler En oberoende variabel ( envägs ): Nominalskala eller ordinalskala. Delar in det man undersöker (personerna?) i grupper/kategorier,

Läs mer