Statistiskt säkerställande av skillnader
|
|
- Kurt Ekström
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Rapport Statistiskt säkerställande av skillnader Datum: Uppdragsgivare: Mindball Status: DokumentID: Slutlig Mindball 2012:2, rev 2 Sammanfattning Totalt 29 personer har tränat med koncentrationshjälpmedlet Mindball Trainer och ett antal parametrar har mätts upp. Vi analyserar en datamängd med skillnader inom individer mätta vid träningens start och vid träningens avslutande och vill försöka statistiskt säkerställa förbättring i koncentrationsförmåga. Sju personer har plockats bort ur analysen på grund av svårigheter att utföra koncentrationsträningen enligt instruktion. De aktuella parametrarna är Skillnad antal enheter, HRT SE (T-diff), Omission (Tdiff) och Comission (T-diff). Uppmätta data verkar inte vara normalfördelade och därför används det icke-parametriska Wilcoxon Sign Rank-testet för att undersöka de aktuella parametrarna. Den deskriptiva statistiken antyder att vi har ökningar i de aktuella parametrarna och vi vill försöka säkerställa dessa ökningar statistiskt. Vår arbetshypotes är alltså att vi har en ökning och testar därför ensidigt. Utskrifterna nedan är från tvåsidiga tester (ökning eller minskning) vilket betyder att de p-värden som anges där ska halveras då det är säkerställandet av ökningar vi vill uttala oss om. I fallet då inga observationer plockats bort kan vi statistiskt säkerställa ökning i parametrarna HRT SE (T-diff), Omission (T-diff) och Comission (T-diff). I fallet då de sju observationerna plockats bort kan vi statistiskt säkerställa ökning i parametrarna Skillnad antal enheter, HRT SE (T-diff) och Omission (T-diff). För att säkerställa ökning för de övriga parametrarna krävs större stickprov. Under antagande om att medelvärden och standardavvikelser hålls konstanta krävs totalt cirka 61 observationer för att statistiskt säkerställa ökningar i alla parametrarna. Denna beräkning är baserad på parametern Skillnad i enheter hos vilken vi är längst ifrån att kunna säkerställa ökningen. Sammanfattningsvis anges statistiskt säkerställande av ökning i de olika parametrarna med JA i tabellen 1.
2 2(5) Tabell 1. Sammanfattning av tester som genomförts. Testparameter Alla data Reducerade data Antal Skillnad antal enheter NEJ JA HRT SE (T-diff) JA JA Omission (T-diff) JA JA Comission (T-diff) JA NEJ Nedan följer deskriptiv statistik och tabeller över resultat från statistiska tester. Tabell 2. Deskriptiv statistik, Alla analyserade variabler (samtliga observationer) Variabel Medel Stdav Min Max N Median Skillnad i antal enheter 5,06 15,69-19,39 60, ,26 HRT SE 2,98 8,68-16,05 24, ,81 Omission 2,51 6,38-6,09 25, Comission 3,31 9,75-15,79 27, ,48 Tabell 3. Deskriptiv statistik, Alla analyserade variabler (reducerat antal observationer) Variabel Medel Stdav Min Max N Median Skillnad i antal enheter 7,77 16,76-9,39 60, ,43 HRT SE 3,52 9,46-16,05 24, ,90 Omission 3,44 6,95-4,03 25, ,04 Comission 3,73 9,72-10,94 27, ,56 Vi kan konstatera att medelvärden ökar då de sju personerna plockas bort ur studien. För de fyra första parametrarna ökar även standardavvikelserna.
3 3(5) Tabell 4. Statistiska tester, Skillnad i antal enheter (Alla försökspersoner, n=29) Student s t 1,736 0,0935 n.s. Sign test 3,5 0,2649 n.s. Signed rank test 60,5 0,1958 n.s. Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi ej säkerställa ökning i den Tabell 5. Statistiska tester, Skillnad i antal enheter (Reducerat antal försökspersoner, n=22) Student s t 2,174 0,0413 * Sign test 3 0,2863 n.s. Signed rank test 56,5 0,0650 n.s. Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi säkerställa en ökning i den Tabell 6. Statistiska tester, HRT SE (Alla försökspersoner, n=29) Student s t 1,846 0,0755 n.s. Sign test 4,5 0,1360 n.s. Signed rank test 95,5 0,0465 * Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi säkerställa en ökning i den
4 4(5) Tabell 7. Statistiska tester, HRT SE (Reducerat antal försökspersoner, n=22) Student s t 1,744 0,0958 n.s. Sign test 3 0,2863 n.s. Signed rank test 57,5 0,0600 n.s. Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi säkerställa en ökning i den Tabell 8. Statistiska tester, Omission (Alla försökspersoner, n=29) Student s t 2,117 0,0432 * Sign test 4,5 0,0784 n.s. Signed rank test 55,5 0,0511 n.s. Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi säkerställa en ökning i den Tabell 9. Statistiska tester, Omission (Reducerat antal försökspersoner, n=22) Student s t 2,321 0,0304 * Sign test 4 0,0768 n.s. Signed rank test 44 0,0214 * Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi säkerställa en ökning i den
5 5(5) Tabell 10. Statistiska tester, Comission (Alla försökspersoner, n=29) Student s t 1,829 0,0781 n.s. Sign test 4,5 0,1360 n.s. Signed rank test 79 0,0876 n.s. Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi säkerställa en ökning i den Tabell 11. Statistiska tester, Comission (Reducerat antal försökspersoner, n=22) Student s t 1,800 0,0962 n.s. Sign test 4 0,1338 n.s. Signed rank test 48 0,1214 n.s. Vi ser att p-värdet för det tvåsidiga Signed Rank är vilket betyder att p-värdet för motsvarande test för ökning är och därmed kan vi ej säkerställa ökning i den
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 merHuge, hus 1,2,3 BULLERBERÄKNING. Ekvivalent ljudnivå KVARTER 1 AVSER PLAN 1. Huge Fastigheter VÄG- OCH SPÅRTRAFIK SKALA FÖRKLARINGAR
AVSER PLAN 1 REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 2. REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 3,4,5. REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 6. REV # ÄNDRINGEN AVSER SIGN AVSER PLAN 7. REV # ÄNDRINGEN AVSER
Läs merKonfidensintervall, Hypotestest
Föreläsning 8 (Kap. 8, 9): Konfidensintervall, Hypotestest Marina Axelson-Fisk 11 maj, 2016 Konfidensintervall För i (, ). Hypotestest Idag: Signifikansnivå och p-värde Test av i (, ) när är känd Test
Läs merStatistik 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 merMedicinsk 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 merHypotestestning 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 merBild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II
Bild 1 Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Anna Jöud Arbets- och miljömedicin, Lunds universitet ERC Syd, Skånes Universitetssjukhus anna.joud@med.lu.se Bild 2 Sammanfattning Statistik I
Läs merNaturliga populationers evolution och bevarande, 6hp
Naturliga populationers evolution och bevarande, 6hp Skriftligt prov Statistik Frågorna besvaras med kryss för rätt svar - uträkningar bifogas ej. Varje rätt besvarad fråga ger 1 poäng. Maximalt antal
Läs mer7.3.3 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 merTentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder.
Tentamen 2014-12-05 i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling med tabeller. C1. (6 poäng) Ange för
Läs merStatistik 1 för biologer, logopeder och psykologer
Innehåll 1 Hypotesprövning Innehåll Hypotesprövning 1 Hypotesprövning Inledande exempel Hypotesprövning Exempel. Vi är intresserade av en variabel X om vilken vi kan anta att den är (approximativt) normalfördelad
Läs merFÖRELÄSNINGSMATERIAL. 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 merVANLIGA 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 merSF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH HYPOTESPRÖVNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 13 maj 2015
SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK FÖRELÄSNING 13 HYPOTESPRÖVNING. Tatjana Pavlenko 13 maj 2015 PLAN FÖR DAGENS FÖRELÄSNING Begrepp inom hypotesprövning (rep.) Tre metoder för att avgöra om H 0 ska
Läs merLektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen
Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen När utfallsrummet för en slumpvariabel kan anta vilket värde som helst i ett givet intervall är variabeln kontinuerlig. Det är väsentligt att utfallsrummet
Läs merTentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk
Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk 2017-08-15 kl. 8:30-13:30 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Olof Elias, telefon: 031-7725325 Hjälpmedel: Valfri
Läs merEXAMINATION 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 merTENTAMEN KVANTITATIV METOD (100205)
ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B, Vetenskaplig metod TENTAMEN KVANTITATIV METOD (205) Examinationen består av 11 frågor, några med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt anslutning
Läs merSF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA INTERVALLSKATTNING. STATISTIK SLUTSATSER. Tatjana Pavlenko.
SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK FÖRELÄSNING 10 STATISTIKTEORI KONSTEN ATT DRA SLUTSATSER. INTERVALLSKATTNING. Tatjana Pavlenko 25 april 2017 PLAN FÖR DAGENS FÖRELÄSNING Statistisk inferens oversikt
Läs merFöreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2
Föreläsningsanteckningar till kapitel 8, del 2 Kasper K. S. Andersen 4 oktober 208 Jämförelse av två väntevärden Ofte vil man jämföra två eller fler) produkter, behandlingar, processer etc. med varandra.
Läs merStatistik 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 merEXAMINATION KVANTITATIV METOD
ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B, Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-09 (090209) Examinationen består av 8 frågor, några med tillhörande följdfrågor. Frågorna 4-7 är knutna till
Läs merStatistikens 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 merMata 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 merVi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ.
P-värde P=probability Sannolikhetsvärde som är resultat av en statistisk test. Anger sannolikheten för att göra den observation vi har gjort eller ett sämre / mer extremt utfall om H 0 är sann. Vi har
Läs merViktiga 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 mer2. Test av hypotes rörande medianen i en population.
Stat. teori gk, ht 006, JW F0 ICKE-PARAMETRISKA TEST (NCT 15.1, 15.3-15.4) Ordlista till NCT Nonparametric Sign test Rank Icke-parametrisk Teckentest Rang Teckentest Teckentestet är formellt ingenting
Läs merMSG830 Statistisk analys och experimentplanering
MSG830 Statistisk analys och experimentplanering Tentamen 16 April 2015, 8:30-12:30 Examinator: Staan Nilsson, telefon 073 5599 736, kommer till tentamenslokalen 9:30 och 11:30 Tillåtna hjälpmedel: Valfri
Läs merInstitutionen för beteendevetenskap Tel: 0733-633 266 013-27 45 57/28 21 03. Tentamen i kvantitativ metod Psykologi 2 HPSB05
Linköpings Universitet Jour; Ulf Andersson Institutionen för beteendevetenskap Tel: 0733-633 266 013-27 45 57/28 21 03 Tentamen i kvantitativ metod Psykologi 2 HPSB05 Torsdagen den 3/5 2007, kl. 14.00-18.00
Läs merSkriv tydligt. Besvara inte frågor med lösryckta ord, utan sammanhängande och tydligt. Visa även dina beräkningar.
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Provmoment: Vetenskapsteori och forskningsmetod Ansvarig lärare: Anders Biel Tentamensdatum: 2014-11-14 kl. 09.00 13.00
Läs merπ = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt.
Stat. teori gk, vt 006, JW F0 ICKE-PARAMETRISKA TEST (NCT 13.1, 13.3-13.4) Or dlista till NCT Nonparametric Sign test Rank Teckentest Icke-parametrisk Teckentest Rang Teckentestet är formellt ingenting
Läs merTenta i Statistisk analys, 15 december 2004
STOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN LÖSNINGAR Avd. Matematisk statistik, ML 15 december 004 Lösningar Tenta i Statistisk analys, 15 december 004 Uppgift 1 Vi har två stickprov med n = 5 st.
Läs merStatistiska metoder för säkerhetsanalys
F10: Intensiteter och Poissonmodeller Frågeställningar Konstant V.v.=Var Cyklister Poissonmodeller för frekvensdata Vi gör oberoende observationer av de (absoluta) frekvenserna n 1, n 2,..., n k från den
Läs merExaminationsuppgift 2014
Matematik och matematisk statistik 5MS031 Statistik för farmaceuter Per Arnqvist Examinationsuppgift 2014-10-09 Sid 1 (5) Examinationsuppgift 2014 Hemtenta Statistik för farmaceuter 3 hp LYCKA TILL! Sid
Läs merAnalytisk 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 merStudentens namn: Studentens personnummer: Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta.
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetoder Provmoment: Vetenskapsteori respektive forskningsmetod Ansvarig lärare: Jan Johansson Hanse Tentamensdatum: 2015-09-29
Läs merMall och manual för granskning av interventionsstudier
Mall och manual för granskning av interventionsstudier Denna granskningsmall är modifierad efter original från SBU (5), 2002-12-12. En vetenskaplig artikel är oftast indelad i följande avsnitt: introduktion,
Läs merTentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk
Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk 2015-08-18 kl. 8.30-13.30 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Johan Jonasson, telefon: 0706-985223 031-7723546 Hjälpmedel:
Läs merTentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk
Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk 2018-05-31 kl. 8:30-13:30 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Ivar Simonsson, telefon: 031-7725325 Hjälpmedel: Valfri
Läs merProvmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13
Matematisk Statistik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13 Hjälpmedel: Miniräknare
Läs merGiltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. Tentamensresultaten anslås med hjälp av kodnummer.
KOD: Kurskod: PC1244 Kursnamn: Metod Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Sandra Buratti Tentamensdatum: 2014-11-08 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består av 13 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs
Läs mer8 Inferens om väntevärdet (och variansen) av en fördelning
8 Inferens om väntevärdet (och variansen) av en fördelning 8. Skattning av µ och Students T-fördelning Om σ är känd, kan man använda statistikan X µ σ/ n för att hitta konfidensintervall för µ. Om σ inte
Läs mer2. 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 merTentamen MVE302 Sannolikhet och statistik
Tentamen MVE302 Sannolikhet och statistik 2019-06-05 kl. 8:30-12:30 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Oskar Allerbo, telefon: 031-7725325 Hjälpmedel: Valfri miniräknare.
Läs merSkriv tydligt. Besvara inte frågor med lösryckta ord, utan sammanhängande och tydligt. Visa även dina beräkningar.
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Provmoment: Vetenskapsteori och forskningsmetod Ansvarig lärare: Anders Biel Tentamensdatum: 2014-09-30 kl. 13.30 17.30
Läs merAgenda. 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 merMusselmatematik eller Stormusselstatistik
Musselmatematik eller Stormusselstatistik .Allmänt 2.Analys av förändringar (före efter) 3.Analys av förekomst och täthet vs omgivningsfaktorer .Allmänt Jämförelse av populationstäthet och minsta mussla
Läs merInnehåll. Steg 4 Statistisk analys. Skillnader mellan grupper. Skillnader inom samma grupp över tid. Samband mellan variabler
Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Hypotesprövnig steg 1 5 Steg 4 Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser 1 Hypotesprövning
Läs merSkriv tydligt. Besvara inte frågor med lösryckta ord, utan sammanhängande och tydligt. Visa även dina beräkningar.
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Provmoment: Vetenskapsteori och forskningsmetod Ansvarig lärare: Anders Biel Tentamensdatum: 2015-02-17 08.00-12.00 Tillåtna
Läs merTentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk
Tentamen MVE300 Sannolikhet, statistik och risk 205-08-8 kl. 8.30-3.30 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Johan Jonasson, telefon: 0706-985223 03-7723546 Hjälpmedel:
Läs merTT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti. 50 poäng
Matematisk statistik Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TT091A, TVJ22A, NVJA02 Pu, Ti 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student) Tentamensdatum: 2012-08-31 Tid:
Läs merIntroduktion till PAST
Introduktion till PAST Robert Szulkin robert.szulkin@sll.se Innehållsförteckning Innehållsförteckning... - 2 - PAST - Introduktion... - 3 - Introduktion... - 3 - Hjälpmanual... - 3 - Installation... -
Läs merInnehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E
Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik (sid 53 i E) III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser 1 II. Beskrivande statistik,
Läs merDeskriptiv statistik. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University
Deskriptiv statistik Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Deskriptiv statistik Tabeller Figurer Sammanfattande mått Vilken
Läs merInstitutionen för teknikvetenskap och matematik, S0001M LABORATION 2
Institutionen för teknikvetenskap och matematik, S0001M LABORATION 2 Laborationen avser att illustrera användandet av normalfördelningsdiagram, konfidensintervall vid jämförelser samt teckentest. En viktig
Läs merKOM IHÅG ATT NOTERA DITT TENTAMENSNUMMER NEDAN OCH TA MED DIG TALONGEN INNAN DU LÄMNAR IN TENTAN!!
Kurskod: PC1203 och PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och metod OCH Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2011-09-19 kl. 09:00 13:00
Läs merTENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2
STOCKHOLMS UNIVERSITET Statistiska institutionen Michael Carlson HT2012 TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 2012-11-20 Skrivtid: kl 9.00-14.00 Godkända hjälpmedel: Miniräknare, språklexikon Bifogade hjälpmedel:
Läs merTentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk
Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk 2018-10-12 kl. 8:30-13:30 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Olof Elias, telefon: 031-7725325 Hjälpmedel: Valfri
Läs merMVE051/MSG Föreläsning 7
MVE051/MSG810 2016 Föreläsning 7 Petter Mostad Chalmers November 23, 2016 Överblick Deskriptiv statistik Grafiska sammanfattningar. Numeriska sammanfattningar. Estimering (skattning) Teori Några exempel
Läs merTentamen för kursen. Linjära statistiska modeller. 16 augusti 2007 9 14
STOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISK STATISTIK Tentamen för kursen Linjära statistiska modeller 16 augusti 2007 9 14 Examinator: Anders Björkström, tel. 16 45 54, bjorks@math.su.se Återlämning: Rum 312, hus
Läs merFöreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, ): Punktskattningar
Föreläsning 6 (kap 6.1, 6.3, 7.1-7.3): Punktskattningar Marina Axelson-Fisk 4 maj, 2016 Stickprov (sample) Idag: Stickprovsmedelvärde och varians Statistika (statistic) Punktskattning (point estimation)
Läs merVetenskaplig metodik 4,5 högskolepoäng
Vetenskaplig metodik 4,5 högskolepoäng Sjuksköterskeprogrammet Termin 5 Höstterminen 2013 Procedur för enkät och statistikuppgiften Välj ämne/område Litterturgenomgång + webföreläsningar Granska valt ämne
Läs merKursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Ansvarig lärare: Magnus Lindwall Tentamensdatum: 2013-10-02 kl. 12:30 16:30 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består
Läs merStatistiska undersökningar
Arbetsgång vid statistiska undersökningar Problemformulering, målsättning Statistiska undersökningar Arbetsgången mm Definition av målpopulation Framställning av urvalsram Urval Utformning av mätinstrument
Läs merLektion 1: Fördelningar och deskriptiv analys
Density Lektion 1: Fördelningar och deskriptiv analys 1.,3 Uniform; Lower=1; Upper=6,3,2,2,1,, 1 2 3 X 4 6 7 Figuren ovan visar täthetsfunktionen för en likformig fördelning. Kurvan antar värdet.2 över
Läs merBIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29)
LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29) Aktuella avsnitt i boken: Kap 61 65 Lektionens mål: Du ska
Läs merKLEINLEKTION. Område statistik. Lektionens upplägg. Lämplig inom kurserna Matematik 2b och 2c. Engage (Väck intresse) Explore (Upptäck laborera)
KLEINLEKTION Område statistik. Lämplig inom kurserna Matematik 2b och 2c. Centralt innehåll i Matematik 2b och 2c: Statistiska metoder för rapportering av observationer och mätdata från undersökningar
Läs merLaboration 3: Enkel linjär regression och korrelationsanalys
STOCKHOLMS UNIVERSITET 13 februari 2009 Matematiska institutionen Avd. för matematisk statistik Gudrun Brattström Laboration 3: Enkel linjär regression och korrelationsanalys I sista datorövningen kommer
Läs merEXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIK- TEORIN (INFERENSTEORIN):
Lunds tekniska högskola Matematikcentrum Matematisk statistik FMSF50: Matematisk statistik för L och V OH-bilder på föreläsning 7, 2017-11-20 EXEMPEL PÅ FRÅGESTÄLLNINGAR INOM STATISTIK- TEORIN (INFERENSTEORIN):
Läs merSF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH INTERVALLSKATTNING. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 24 april 2018
SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH STATISTIK FÖRELÄSNING 11 INTERVALLSKATTNING. Tatjana Pavlenko 24 april 2018 PLAN FÖR DAGENS FÖRELÄSNING Vad är en intervallskattning? (rep.) Den allmänna metoden för
Läs merTENTAMEN I SF2950 (F D 5B1550) TILLÄMPAD MATEMATISK STATISTIK, TORSDAGEN DEN 3 JUNI 2010 KL
TENTAMEN I SF950 (F D 5B1550) TILLÄMPAD MATEMATISK STATISTIK, TORSDAGEN DEN 3 JUNI 010 KL 14.00 19.00 Examinator : Gunnar Englund, tel. 790 7416, epost: gunnare@math.kth.se Tillåtna hjälpmedel: Formel-
Läs merSamplingfördelningar 1
Samplingfördelningar 1 Parametrar och statistikor En parameter är en konstant som karakteriserar en population eller en modell. Exempel: Populationsmedelvärdet Parametern p i binomialfördelningen 2 Vi
Läs merTentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk
Tentamen MVE301 Sannolikhet, statistik och risk 2017-06-01 kl. 8:30-13:30 Examinator: Johan Jonasson, Matematiska vetenskaper, Chalmers Telefonvakt: Ivar Simonsson, telefon: 031-7725325 Hjälpmedel: Valfri
Läs merFöreläsning 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 merMatematikcentrum 1(6) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 HT11. Laboration. Statistiska test /16
Matematikcentrum 1(6) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 HT11 Laboration Statistiska test 2011-11-15/16 2 Syftet med laborationen är att: Ni skall bekanta er med lite av de funktioner som finns
Läs merUppgift a b c d e Vet inte Poäng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
TENTAMEN: Dataanalys och statistik för I, TMS136 Onsdagen den 5 oktober kl. 8.30-13.30 på M. Jour: Jenny Andersson, ankn 5317 Hjälpmedel: Utdelad formelsamling med tabeller, BETA, på kursen använd ordlista
Läs merFinansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3
Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3 Kontinuerliga sannolikhetsfördelningar (LLL Kap 7 & 9) Department of Statistics (Gebrenegus Ghilagaber, PhD, Associate Professor) Financial Statistics
Läs merSkriv tydligt. Besvara inte frågor med lösryckta ord, utan sammanhängande och tydligt. Visa även dina beräkningar.
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Ansvarig lärare: Magnus Lindwall Tentamensdatum: 2013-04-20 kl. 09:00 13:00 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består
Läs merTentamen i matematisk statistik
Sid 1 (7) i matematisk statistik Statistik och kvalitetsteknik 7,5 hp Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare. Studenterna får behålla tentamensuppgifterna. Skrivtid: 9.00-12.00 ger maximalt 24 poäng. Betygsgränser:
Läs merMatematikcentrum 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 merStudentens namn: Studentens personnummer: Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta.
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetoder Provmoment: Vetenskapsteori respektive forskningsmetod Ansvarig lärare: Jan Johansson Hanse Tentamensdatum: 2016-02-16
Läs merHur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?
Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Val av metod och stickprovsdimensionering Registercentrum Norr http://www.registercentrumnorr.vll.se/ statistik.rcnorr@vll.se 11 Oktober, 2018 1 / 52 Det
Läs merFöreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 1 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Kursens uppbyggnad 9 föreläsningar Föreläsningsunderlag läggs ut på kurshemsidan 5 lektioner Uppgifter från kursboken enligt planering 5 laborationer
Läs merI. 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 merDel 2: Hantering och bedömning av data och osäkerheter
Del 2: Hantering och bedömning av data och osäkerheter Praktikfall: Kv. Verkstaden 14 Teori: Representativ halt, referenshalt, stickprov & beskrivande statistik, konfidensintervall & UCLM95 Diskussion:
Läs merThomas Önskog 28/
Föreläsning 0 Thomas Önskog 8/ 07 Konfidensintervall På förra föreläsningen undersökte vi hur vi från ett stickprov x,, x n från en fördelning med okända parametrar kan uppskatta parametrarnas värden Detta
Läs merGamla 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 merAgenda. 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 mertentaplugg.nu av studenter för studenter
tentaplugg.nu av studenter för studenter Kurskod Kursnamn SM Matematisk statistik Datum LP - Material Laboration 4 Kursexaminator Adam Betygsgränser Tentamenspoäng Övrig kommentar Försättsblad inlämningsuppgift
Läs merFöreläsning G60 Statistiska metoder
Föreläsning 4 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Sannolikhet Vad är sannolikhet? o Slumpvariabel o Sannolikhetsfördelningar Binomialfördelning Normalfördelning o Stickprov och population o Centrala
Läs merAnalys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken
Analys av medelvärden Jenny Selander jenny.selander@ki.se 524 800 29, plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Jenny Selander, Kvant. metoder, FHV T1 december 20111 Innehåll Normalfördelningen
Läs merTentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M
Tentamen i Matematisk statistik Kurskod S0001M Poäng totalt för del 1: 25 (10 uppgifter) Tentamensdatum 2018-01-12 Poäng totalt för del 2: 30 (3 uppgifter) Skrivtid 9.00 14.00 Lärare: Mykola Shykula, Niklas
Läs merStatistik 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 merAnalytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.
Analytisk statistik Mattias Nilsson Benfatto, PhD Mattias.nilsson@ki.se Beskrivande statistik kort repetition Centralmått Spridningsmått Normalfördelning Konfidensintervall Korrelation Analytisk statistik
Läs merTMS136. Föreläsning 10
TMS136 Föreläsning 10 Intervallskattningar Vi har sett att vi givet ett stickprov kan göra punktskattningar för fördelnings-/populationsparametrar En punkskattning är som vi minns ett tal som är en (förhoppningsvis
Läs merÖvningstenta för MSG830
Övningstenta för MSG830 Max 30 p, för godkänt krävs 12 p 1. Vi har två händelser A och B. Om dessa vet vi att A sker med sannolikheten 0.2 och B med sannolikheten 0.5. Sannolikheten att varken A eller
Läs merHemtjänsten 2012 2012-08-13. Svarsfrekvens 77 av 130 utdelade = 60 %
Hemtjänsten 2012 2012-08-13 Svarsfrekvens 77 av 130 utdelade = 60 % Bortfall: 3 av 77 Jag som har hemtjänst är: Bortfall: 1 av 77 Ålder Bortfall: 1 av 77 Jag som svarat på enkäten är: 1. Hur nöjd är du
Läs merLaboration 4 Statistiska test
Matematikcentrum Matematisk statistik Lunds universitet MASB11 HT14, lp2 Laboration 4 Statistiska test 2015-01-09 Del I: Styrkefunktion Del II: Standardtest Syftet med laborationen är att ni ska bekanta
Läs merSannolikheter och kombinatorik
Sannolikheter och kombinatorik En sannolikhet är ett tal mellan 0 och 1 som anger hur frekvent en händelse sker, där 0 betyder att det aldrig sker och 1 att det alltid sker. När vi talar om sannolikheter
Läs merStandardfel (Standard error, SE) SD eller SE. Intervallskattning MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1
Standardfel (Standard error, SE) Anta vi har ett stickprov X 1,,X n där varje X i has medel = µ och std.dev = σ. Då är Det sista kalls standardfel (eng:standard error of mean (SEM) eller (SE) och skattas
Läs mer