Kvantitativa metoder. 1. Kort repetition. Forskarutbildningen, PF, ÅA. Skaltyper

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Kvantitativa metoder. 1. Kort repetition. Forskarutbildningen, PF, ÅA. Skaltyper"

Transkript

1 Kvantitativa metoder Forskarutbildningen, PF, ÅA 5-6/4/0 Lars Malmberg, Department of Education, University of Oxford, UK Fredag * Grundbegrepp (fort repetition) * T-test (oberoende, beroende) * Variansanalys (ANOVA); enväg, tvåväg, upprepad mätning Litteratur, t.ex.: Field, A., & Hole, G. (003). How to design and report experiments. London: Sage. Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (00). Using multivariate statistics (4th Edit.). Boston: Allyn and Bacon. (kap, 3, 8, 9) Miles, J., & Shevlin, M. (00). Applying regression and correlation. A guide to students and researchers. London: Sage. Mätning * Variabel * Skala * Skalsteg (ändpunkter) * T e x Helt av olik åsikt Delvis av olik åsikt. Kort repetition attityd Delvis av samma åsikt Helt av samma åsikt man kön kvinna Skaltyper Rangordning? Lika skalsteg? Absolut noll? funktion Nominal nej nej nej Ordinal ja nej nej < > Interval ja ja nej + - Kvot ja ja ja Fokusera på: * (Teoretiska) fenomen, inte frågor och svar * Vilket fenomen är den underliggande egenskapen, t e x kroppstemperatur eller infektionsrisk? 3 4

2 970 British Cohort Study (BCS70) * Longitudinell studie av alla barn födda 5- april 970 i England, Skottland och Wales. * Alla överlevande vid en månad (N=6,77) av total samplet 7,96 barn och sedan uppföljda vid 5, 0, 6, 6, 30 och 34 års ålder * 50 nyinflyttade inkorporerades i studien mellan 5-6 års ålder * Ett slumpmässigt vald subgrupp på 000 barn inkluderades i BCS70.sav. 5 Deskriptiva mått * Jämför deskritpiva mått från SPSS (denna ruta) med histogrammet (ruta 8) och låd-diagrammet (ruta 9). Variabeln är barnets födelsevikt i BCS70. Statistics b0_weigh weight at birth in grams N Valid Mean Median Mode Std. Deviation Percentiles Missing Vilken information får du från x- och y-axlarna? Hur vanligt var det att ha en relativt låg (under 5 kg) eller hög (nära 5 kg) födelsevikt? 7 8

3 Z-poäng (calculators.xls; sidan z-score and population) Normal distribution * Proportionen av stickprovet mellan ± σ, ±σ, ±3σ ( µ ) x σ e σ π z (a) probability density function (b) proportion above cut-off (c) proportion below cut-off (d) one person in every σ σ σ 0 σ σ 3σ 68.% 95.4% % 0 Samma x, olika St Av Statistik 0.45 probability sample (M=0, SD=) sample (M=0, SD=.5) sample (M=0, SD=.5) Inferentiell Hypotestest Deskriptiv Estimat X Punkt estimat Intervall estimat

4 Population och stickprov Population N antal observationer σ standard avvikelse σ varians ρ korrelation µ medelvärde Stickprov n antal observationer s standard avvikelse s varians r korrelation x medelvärde Inferens: att uttala sig om populationen genom att dra slutsatser om stickprovet Det sannolika populations parameter estimatet är stickprovsparameterestimatet ± Punktestimat: medeltalets standardfel (standard error of the mean) * Indikerar precision σ x = * Medeltalets standardfel för barns födelsevikt för mammor som rökte under graviditeten s = 50 gram n = 4 osäkerhet 3 4 s n σ x = 50 = Intervallestimat: Konfidensintervall (Confidence Interval (C.I.) of the mean) 95% C.I. för barns födelsevikt hos tre grupper av mammor 95% konfidensintervall µ ligger mellan x ±.96 σ x med 95% sannolikhet ligger populationsmedeltalet mellan stickprovsmedeltalet plus.96 gånger standardfelet och stickprovsmedeltalet minus.96 gånger standardfelet 90% C.I. = x ±.64 σ 95% C.I. = x ±.96 σ 99% C.I. = x ±.58 σ x x x 5 6

5 Bevis för H? Bevis för H? Grad av rödhet = sannolikheten att H accepteras 7 Grad av rödhet = sannolikheten att H accepteras 8 Bevis för H? Hur tungt är beviset? Ensidigt t-test Grad av rödhet = sannolikheten att H accepteras BEVIS Mörkröd = resultatet uppstod sannolikt inte av slumpen H H 0 H.99 H Sannolikheten att H accepteras

6 Hur tungt är beviset? Ensidigt t-test z- / t-fördelning H H 0 H.99.0 H Sannolikheten att H accepteras Sannolikhet att H har uppkommit av slumpen (signifikansnivå).645 T-värde z -α =.95 -α =.99 z- / t-fördelning Acceptera H Acceptera H Acceptera H 0 z 0.05 =-.96 z 0.05 =.96 z / t-fördelning χ []=3.84;p=.05 F[,0]=4.35;p= z -α =.95 -α =.99 χ -fördelning F-fördelning 3 4

7 Tvåsidigt test för H Tvåsidigt test för H BEVIS 5 6 Typ I och II fel Typ I och II fel SANN (verklighet) H 0 H SANN (verklighet) H 0 H ACCEPTERA (undersökning) H 0 ok typ II (β) H typ I (α) ok ACCEPTERA (undersökning) H 0 ok du ser inte det som finns H du ser sådant ok som inte finns 7 8

8 Typ I och II fel ACCEPTERA (undersökning) SANN (verklighet) H 0 H litet sampel H 0 ok oreliabla variabler okända orsaker H låg signifikans- ok nivå. Oberoende och beroende grupp t-test 9 30 Oberoende grupp t-test Beroende grupp t-test x = grupp y =utfall, resultat y =tid y = tid y = var y = var (var & inom samma person) x y y y Antaganden för t-test den beroende variabeln (y) är approximativt normalt fördelad (kan testas) varianserna för y är lika i bägge grupper (kan testas) 3 T-Test (ttest_effect.xls) Oberoende grupper Beroende grupper t = y s n y s + n t = d / n där d är medel differansen för alla parvisa observationer, och s d dess standard avvikelse frihetsgrad = (n + n ) frihetsgrad = (n ) 3 s d

9 Hypoteser Oberoende grupper H H µ 0 A : µ : µ A A < µ, µ B = µ B A B µ, > µ B Beroende grupper H H 0 : µ : µ A A µ µ B B = 0 0 Två sätt att utföra ett experiment * Experiment och kontroll grupp (deltagare slumpmässigt fördelade) * Varje deltagare deltar i två försök (i slumpmässig ordning) Exampel: 0 studerande blev slumpmässigt indelade i två grupper i vilka de blev undervisade enligt två läsinlärningsmetoder (0 per grupp). Efter interventionen visade post-testet att grupp A fick 6 poäng i medeltal (s =.633) och grupp B 7. poäng (s =.35). 95% konfidensintervall presenterades..633 Grupp A : x ±.96 σ x = 6 ±.96 ( ) = 6 ±.96(0.56) = 6 ± Grupp B : x ±.96 σ x = 7. ±.96 = 7. ± SPSS Independent samples T-test sample A sample B M M - M SD (s ) / n N (s ) / n SQRT ((s ) / n + (s ) / n ) T t = (M - M ) / (SQRT ((s ) / n + (s ) / n )) one or two tailed.908 absolute value of t DF 8 (n + n -) sign t = -.9 förkasta ej H H H.0 H 0 p =.05 tvåsidigt gränsvärde är.0 för 8 frihetsgrader 36

10 Gränsvärden från tabell Två sätt att utföra ett experiment... () * Varje deltagare deltar i bägge försök (i slumpmässig ordning) Exampel : 0 studerande deltog i ett inlärningsexperiment i vilket två metoder nyttjades (i slumpmässig ordning), och testades två gånger med för ändamålet konstruerade test (med ekvivalenta skalor). Efter metod A erhöll deltagarna 6 poäng i medeltal (s =.633), och efter metod B 7. poäng (s =.35). Medeltalsskillnaden inom varje individ var -. (s =.36). 95% konfidensintervallet presenteras nedan. Observera ifall noll är inkluderat i intervallet..36 Medeltal : x ±.96 σ x =. ±.96 ( ) =. ±.96(0.46) =. ± SPSS Dependent samples T-test Fill in the mean difference score, and the standard deviation of the mean difference score Mean difference (A condition A condition B minus B) M d = pairw ise differnces SD s = standard deviation of differences N n = sample size 3.63 SQRT (n) t = d / (s / SQRT(n)) one or two tailed.8835 absolute value of t (n - ) 0.08 t = -.88 förkasta H0 dvs acceptera H H H.6 H 0 p =.05 gränsvärde.6 40

11 Dependent samples T-test sample A sample A d = M (A - A) pair pair pair pair pair pair pair pair pair pair M d = pairw ise differnces SD s = standard deviation of differences N n = sample size 3.63 SQRT (n) T t = d / (s / SQRT(n)) one or two tailed.883 absolute value of t DF (n - ) sign Stickprovs storlek, signifikansnivå och d effektstorlek Study Exp Cntr N 0 0 M SD 5 5 t p d Study 3 Exp Cntr N M SD 5 5 t p d Study Exp Cntr N M SD 5 5 t p d 4 Stickprovs storlek, signifikansnivå och d effektstorlek Study Exp Cntr N 0 0 M SD 5 5 t p d Study 3 Exp Cntr N M SD 5 5 t.360 p 0.09 d Study Exp Cntr N M SD 5 5 t.667 p d Medeltalsskillnad uttryckt användande standardavvikelse som enhet Effektstorlek som proportion av interventionsgruppen som är bättre än medel-deltagaren i kontrollgruppen d =.0 57% av E ovanför xk d =.50 69% av E ovanför = Kontroll = Experiment xk d =.80 79% av T ovanför xk 44

12 Experimentell metod och interventionsdesign 3. Variansanalys (ANOVA ) * En och tvåvägs variansanalys * Kovariansanalys (ANCOVA) * ANOVA som regressionsmodell (General Linear Model, GLM) * Upprepad mätning * Multivariat variansanalys 45 * Pretest posttest, * Experiment kontroll grupp * Yrkande om kausalitet starkt ifall den experimentella manipulationen är väldesignad * Den första artikeln med variansanalys: Fisher, R. A. (9). Studies in crop variation. I. An examination of the yield of dressed grain from Broadbalk. Journal of Agricultural Science,, Varför variansanalys? * Forskningsfrågor formulerade som gruppjämförelser * Beroende variabel (y) kontinuerlig (intervall eller kvotskala) * Oberoende variabeln (faktor, x) är nominalskala * Ett två-grupp envägsvariansanalys är ekvivalent med ett t-test (F-värdet är t i kvadrat) * Ifall du har mer än två grupper att jämföra har variansanalysen mer styrka 46 Design och yrkanden om kausalitet tid. O. X O 3. O X O 4. Gr A X O Gr B O 5. Gr A O X O Gr B O O 6. Gr A O X O O Gr B O O O 7. Gr A O X O X O Gr B O O X O X=intervention O=observation, mätning Kvant Met del 47 48

13 Syfte med variansanalys: att undersöka ifall mellangruppsvariansen är större an inomgruppsvariansen SS T = SS w -SS B Totalvariansen = Inomgruppvariansen minus mellangruppvariansen Σ( y y y ij total ) = Σ( yij y j ) Σ( y j total) s A =s B =s C ya yb yc skillnaden mellan varje observation och det totala medelvärdet skillnaden mellan observationer och grupp-medelvärdet skillnaden mellan varje grupp och det totala medelvärdet * Den beroende variabeln antas vara approximativt normalt fördelad * Varianser i subgrupper antas vara lika (homogenitet) SS=kvadratsummor (Sums of Squares), i = individ, j = grupp teach.sav id testscore Grupp A Grupp B Grupp C GROUP: A GROUP: B GROUP: 3 C TESTSCOR TESTSCOR TESTSCOR ID ID ID 4 skillnaden mellan observationer och grupp-medelvärdet TESTSCOR 0 M St Av ID skillnaden mellan varje observation och det totala medelvärdet 5 5

14 Grupp A Grupp B Grupp C Hur många oberoende variabler? 9 8 GROUP: A GROUP: B GROUP: 3 C Enväg Tvåväg Treväg x y x x y x x x 3 y TESTSCOR TESTSCOR TESTSCOR ID ID M St Av ID skillnaden mellan varje grupp och det totala medelvärdet Total M 4.33 Total St Av.0 x = oberoende variabel NOM (Faktor, nivå) y = beroende variabel INT/KVOT Hur varierar matematikprestation enligt inlärningsmetod? (teach.sav) x y x = metod A (ny metod h/vecka), B (ny metod 3h/vecka) och C (gammal metod) y = matematikprestation (0-0) Undersök ifall förutsättningarna för variansanalys godtas: är varianserna av den beroende variabeln i subgrupperna lika? x y H 0 : varianser lika H : varianser olika H 0 : H s A = s B = s C : nagon s j olik H 0 : metoder lika H : någon metod olik H0 : H : y y A y = y = y A A = y y B B B y C A C yc; ya yb = ; y = y y C B y C ; Levene's Test of Equality of Error Variances a Dependent Variable: testscor F df df Sig Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. a. Design: Intercept+group 55 56

15 Variansanalys tablå Varians Kvadrat- Frihets- Medelkvad- Varianssumma grader ratsumma kvot Mellan SS M t - MS M Inom SS I N - t MS I Total SS T N testscor Between Groups Within Groups Total ANOVA MS F = MS Sum of Squares df Mean Square F Sig M I RSS (residual sum of squares) TSS (total sum of squares) "within groups" "whole sample" Method Score (Y ij - Y j ) (Y ij - Y j ) (Y ij - Y) (Y ij - Y) A A A A A B B B B B C C C C C SUM 5 RSS TSS M (differences between individual (differences between individual score and GROUP mean) score and grand mean) 58 ESS (explained sum of squares)"between groups" M N (Y j - Y) (Y j - Y) n (Y j - Y) A B C Total ESS (differences between group means and grand mean) SS DF MS F sign Between groups Within groups Total Planerade kontraster eller post-hoc test? När du har forskningshypoteser kontraster * skapa vikter för varje grupp (dvs. nivåer i faktor) * summan av vikterna är noll Forskningshypotes : Ny metod är bättre än gammal metod A vikt: eller 0.5 B vikt: eller 0.5 C vikt: - eller - summa: 0 0 När du INTE har forskningshypoteser post-hoc test Många varianter i spss Bonferonni korrigerar för antalet post-hoc test Scheffé är ett F-test Test när du bryter emot antagandet om lika varianser 59 60

16 Analyze Compare means one-way ANOVA Kontraster Forskningshypotes : Ny metod är bättre än gammal metod (vikter: 0.5, 0.5, -.0). H 0 : ny = gammal, H : ny olik (bättre än) gammal Contrast Coefficients Contrast method A new B new method method 3 C old h/week 3h/week method Contrast Tests testscor Assume equal variances Does not assume equal i Contrast Value of Contrast Std. Error t df Sig. (-tailed) Kontrasten signifikant: ny metod bättre än gammal Följ upp med -grupp ANOVA eller t-test 6 6 Analyze compare means ANOVA Analyze compare means ANOVA Beroende variabel, utfall, y Oberoende variabel, Faktor, x Kvant Met del 63 Kvant Met del 64

17 Analyze Compare means one-way ANOVA Post-hoc test Multiple Comparisons Dependent Variable: testscor Scheffe Bonferroni (I) grupp A B 3 C A B 3 C (J) grupp B 3 C A 3 C A B B 3 C A 3 C A B Based on observed means. *. The mean difference is significant at the.05 level. Mean Difference 95% Confidence Interval (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound -.40* * * * * * * * Hur varierar matematikprestation enligt inlärningsmetod och studerandes inlärningsstil? (maths.sav) Hur varierar matematikprestation enligt inlärningsmetod och studerandes inlärningsstil? x = metod A (ingen method), B (grafisk metod) och C (handberökningar) x = inlärningsstil: visuell och manuell y = matematikprestation (0-0) Hypoteser för metod: H 0 : metoder lika, H : någon metod olik Hypoteser för inlärningsstil: H 0 : stylar lika, H : stilar olika Hypoteser för metod inlärninsgsstil (interaktionseffekt): H 0 : ingen interaktion, H : interaktion x x y Source Type III SS df MS F Sig. Model (SS M ) Method (SS A ) Learning style (SS B ) Method * Lea (SS AxB ) Error (SS R ) Total Corrected Total (SS T ) Hypoteser för metod (fyll i): Hypoteser för inlärningsstil: Hypoteser för metod inlärninsgsstil (interaktionseffekt): 67 68

18 Hur varierar matematikprestation enligt inlärningsmetod och studerandes inlärningsstil? mathscore interaction effect Vis Man Analyze General Linear Model Univariate (univariate = en beroende variabel) () Definiera modell () Har du forskningshypoteser? Specificera konstraster. (3) Grafer (4) Inga forskningshypoteser? ok 0.0 A B C Method (5) Mängder av utskrifter En viss undervisningsmetod lämpar sig bäst för en studerande med en viss inlärningsstil Modell () Specificera egen modell... Plots (beroende variabel på x-axeln) () Variabel på x-axel () Skapa effekter () Skiljda linjer för faktor? Typ III är viktade medelvärden (3) fortsätt 7 Lägg till listan 7

19 ... Post-hoc () Post-hoc test när du har 3 eller fler nivåer... Options () Variabler för utskrift () Är varianser lika_ () Post-hoc test när du inte har lika varianser Deskriptiv information (3) fortsätt utskrifter () Homogenitetstest Levene's Test of Equality of Error Variances a Dependent Variable: mathscore F df df Sig Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent variable is equal across groups. a. Design: Intercept+method+preference+method * preference () Effekter av faktorer och interaktioner mera (3) Post-hoc test Multiple Comparisons Dependent Variable: mathscore Bonferroni Mean Difference 95% Confidence Interval (I) method (J) method (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound no particular method graphs and plotting number crunchers graphs and plotting no particular method number crunchers number crunchers no particular method graphs and plotting Based on observed means. Dependent Variable: mathscore Source Corrected Model Intercept method preference method * preference Error Total Corrected Total Tests of Between-Subjects Effects Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig..806 a a. R Squared =.39 (Adjusted R Squared =.06) 75 (4) Graf 76

20 Upprepad mätning 4. Upprepad mätning med variansanalys * Upprepad mätning *Sfäriskhet * Testa hypoteser med kontraster * Samma antaganden som för övriga variansanalyser beroende variabler approximativt normalt fördelade homogena varianser... och: * Lika varianser hos mellantidpunktsskillnaderna (sphericity) y y y 3 y y y 3 y Experimentiell design (phys.sav) 0 studerande deltog i en fysiskt träningsprogram under en månads tid, och ombads utföra ett uthållighetstest (sekunder) varje vecka Hälften av studerande gavs individualiserad feedback på deras prestationer och den andra hälften gavs relativ feedback (dvs i relation till prestationerna av deras kurskamrater). Först, hade det fysiska träningsprogrammet någon effekt över de fyra tidpunkterna? Tid Tid Tid 3 Tid 4 (0 veckor) ( veckor) ( veckor) (3 veckor) Upprepad mätning * Effekt av tid (inom individer) * H 0 : ingen förändring över tid, H : förändring över tid Tend Tend T3end T4end Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N

21 Upprepad mätning Upprepad mätning * Testa sfäriskhet (sphericity): är varianserna av tidpunktsdifferenserna lika? T-T T-T3 T-T4 T-T3 T-T4 T3-T Variance Measure: MEASURE_ Mauchly's Test of Sphericity b Epsilon a Within Subjects Effect Mauchly's W Approx. Chi-Square df Sig. Greenhous e-geisser Huynh-Feldt Lower-bound endure Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept Within Subjects Design: endure H 0 : varianser lika H : varianser olika 8 * Effekt av tid? H 0 : ingen förändring över tid H : förändring över tid Measure: MEASURE_ Source endure Error(endure) Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Lower-bound Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Lower-bound Tests of Within-Subjects Effects Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig Upprepad mätning Upprepad mätning * Testa hypotesen att uthållighet ökar linjärt över tid lineär trend i data kvadratisk trend i data kubisk trend i data Tests of Within-Subjects Contrasts Measure: MEASURE_ Source endure Error(endure) endure Linear Quadratic Cubic Linear Quadratic Cubic Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig

22 Envägs upprepad mätning Mixed design Tvåvägs upprepad mätning x y y x x y y x = oberoende variabel NOM (Faktor, nivå) y = beroende variabel INT/KVOT Envägs upprepad mätning(endure.sav) 0 studerandes uthållighet ökade under fyra veckors träning Hälften gavs individualiserad feedback och den andra hälften relativ feedback. Hade typen av feedback någon effekt på deltagarnas självbild? Deltagarna fyllde i ett kort fysiskt självbildstest varje vecka efter feedback på uthållighetstestet (-4) högre värden indikerande att deltagaren var mer tillfreds med sin fysik. Hypoteser H 0 : ingen förändring i fysisk självbild över tid, H : förändring i fysisk självbild Interaktionseffekt H 0 : ingen skillnad i förändring i fysisk självbild mellan de två grupperna, H : skillnad i förändring i fysisk självbild mellan de två grupperna * Testa antagande om sfäriskhet Envägs upprepad mätning Mauchly's Test of Sphericity b Envägs upprepad mätning * Fysisk självbild förändras inte över tid (hos all 0 deltagare) * Förändringen över tid är olika i de två grupperna (interaktionseffekt) Measure: MEASURE_ Epsilon a Within Subjects Effect Mauchly's W Approx. Chi-Square df Sig. Greenhous e-geisser Huynh-Feldt Lower-bound physsc Tests the null hypothesis that the error covariance matrix of the orthonormalized transformed dependent variables is proportional to an identity matrix. a. May be used to adjust the degrees of freedom for the averaged tests of significance. Corrected tests are displayed in the Tests of Within-Subjects Effects table. b. Design: Intercept+group Within Subjects Design: physsc * Data sfäriskt. Läs värden enligt Greenhouse-Geiser korrektion. Measure: MEASURE_ Source physsc physsc * group Error(physSC) Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Lower-bound Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Lower-bound Sphericity Assumed Greenhouse-Geisser Huynh-Feldt Lower-bound Tests of Within-Subjects Effects Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig

23 Envägs upprepad mätning Envägs upprepad mätning * Kontraster * Är den lineära förändring över tid olika i de två grupperna? Tests of Within-Subjects Contrasts Measure: MEASURE_ Source physsc physsc * group Error(physSC) physsc Linear Quadratic Cubic Linear Quadratic Cubic Linear Quadratic Cubic Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig Analyze General Linear Model Repeated measures Analyze General Linear Model Repeated measures () Definiera inom person variabel (4) Definiera () Definiera inom person variabel (3) Lägg till () Definiera antalet nivåer 9 () Bygg modell (3) Kontraster eller posthoc test? (4) Bygg grafer (5) Deskriptiva uppgifter 9

24 BV tid BV tid Tid - tid EXP EXP EXP... Model... Contrast Olika sätt att undersöka förändring över tid Envägs ANOVA Envägs ANCOVA Envägs ANOVA med upprepad med kovariat med förändringsmätning poäng x y y kov x y x y KNTR KNTR KNTR TID x GRUPP GRUPP effekt på GRUPP effekt interaktionseffekt BV tid kontrollerande på differanspoäng för tid ( t t) 95

Provmoment: Forskningsmetod, Salstentamen nr 1 Ladokkod:

Provmoment: Forskningsmetod, Salstentamen nr 1 Ladokkod: Forskningsmetod 6,0 högskolepoäng Provmoment: Forskningsmetod, Salstentamen nr 1 Ladokkod: 11OP90/TE01 samt 11PS30/TE01 Tentamen ges för: OPUS kull H12 termin 5 inriktning Psykologi samt fristående grundkurs

Läs mer

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels 7.5 Experiment with a single factor having more than two levels Exempel: Antag att vi vill jämföra dragstyrkan i en syntetisk fiber som blandats ut med bomull. Man vet att inblandningen påverkar dragstyrkan

Läs mer

FACIT!!! (bara facit,

FACIT!!! (bara facit, STOCKHOLMS UNIVERSITET Psykologiska institutionen Psykologi III, VT 2012. Fristående kurs FACIT!!! (bara facit, inga tolkningar) Skrivning i Psykologi III metod, fristående kurs: Metod och Statistik avsnitt

Läs mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. Försättsblad KOD: Kurskod: PC1546 Kursnamn: Forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Sara Landström & Pär Bjälkebring Tentamensdatum: 10/1-2015 Tillåtna hjälpmedel:

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

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. Försättsblad KOD: Kurskod: PC1307/PC1546 Kursnamn: Kurs 7: Samhällsvetenskaplig forskningsmetodik/ Forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Sara Landström Tentamensdatum:

Läs mer

Mälardalens Högskola. Formelsamling. Statistik, grundkurs

Mälardalens Högskola. Formelsamling. Statistik, grundkurs Mälardalens Högskola Formelsamling Statistik, grundkurs Höstterminen 2015 Deskriptiv statistik Populationens medelvärde (population mean): μ = X N Urvalets medelvärde (sample mean): X = X n Där N är storleken

Läs mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. Försättsblad KOD: Kurskod: PC1307/PC1546 Kursnamn: Kurs 7: Samhällsvetenskaplig forskningsmetodik/forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Sara Landström Tentamensdatum:

Läs mer

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II

Bild 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 mer

Statistik för teknologer, 5 poäng Skrivtid:

Statistik för teknologer, 5 poäng Skrivtid: UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematisk statistik Statistik för teknologer, MSTA33, p Statistik för kemister, MSTA19, p TENTAMEN 2004-06-03 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statistik för teknologer,

Läs mer

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 31 poäng. För Godkänt krävs minst 19 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 25 poäng.

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 31 poäng. För Godkänt krävs minst 19 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 25 poäng. Försättsblad KOD: Kurskod: PC1546 Kursnamn: Forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Sara Landström Tentamensdatum: 26 april, 2014 kl. 9:00 13:00 Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Samhällsvetenskaplig metod, 7,5 hp

Samhällsvetenskaplig metod, 7,5 hp Samhällsvetenskaplig metod, 7,5 hp Provmoment: Individuell skriftlig tentamen kvantitativ metod, 2,0 hp Ladokkod: 11OA63 Tentamen ges för: OPUS kull H13 termin 6 TentamensKod: Tentamensdatum: Fredag 24

Läs mer

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 24 april, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: )

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 24 april, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: ) GÖTEBORGS UNIVERSITET Psykologiska institutionen TENTAMEN PC1307 PC1546 Statistik (5 hp) Lördag den 24 april, 2010 Tid: 14 30 18 30 Lokal: Viktoriagatan 30 Hjälpmedel: räknedosa Ansvarig lärare: Bengt

Läs mer

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 22 poäng. För Godkänt krävs minst 13 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 18 poäng.

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 22 poäng. För Godkänt krävs minst 13 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 18 poäng. Försättsblad KOD: Kurskod: PC1307/PC1546 Kursnamn: Kurs 7: Samhällsvetenskaplig forskningsmetodik/forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Sara Landström Tentamensdatum:

Läs mer

Variansanalys med SPSS Kimmo Sorjonen (2012-01-19)

Variansanalys med SPSS Kimmo Sorjonen (2012-01-19) 1 Variansanalys med SPSS Kimmo Sorjonen (2012-01-19) 1. Envägs ANOVA för oberoende mätningar 1.1 Variabler Data simulerar det som använts i följande undersökning (se Appendix A): Petty, R. E., & Cacioppo,

Läs mer

Psykologiska institutionen tillämpar anonymitet i samband med tentor i skrivsal, som går till så här:

Psykologiska institutionen tillämpar anonymitet i samband med tentor i skrivsal, som går till så här: GÖTEBORGS UNIVERSITET Psykologiska institutionen Tentamen Kurs: PC1307 Kurs 7: Samhällsvetenskaplig forskningsmetodik PC1546 Forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Tentamensdatum:

Läs mer

Följande resultat erhålls (enhet: 1000psi):

Följande resultat erhålls (enhet: 1000psi): Variansanalys Exempel Aluminiumstavar utsätts för uppvärmningsbehandlingar enligt fyra olika standardmetoder. Efter behandlingen uppmäts dragstyrkan hos varje stav. Fem upprepningar görs för varje behandling.

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

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 22 poäng. För Godkänt krävs minst 13 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 18 poäng.

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 22 poäng. För Godkänt krävs minst 13 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 18 poäng. Försättsblad KOD: Kurskod: PC1546 Kursnamn: Kurs 7: Samhällsvetenskaplig forskningsmetodik/forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Pär Bjälkebring Tentamensdatum:

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

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är28 poäng. För Godkänt krävs minst 17 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 22,5 poäng.

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är28 poäng. För Godkänt krävs minst 17 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 22,5 poäng. Försättsblad KOD: Kurskod: PC1307/PC1546 Kursnamn: Kurs 7: Samhällsvetenskaplig forskningsmetodik/forskningsmetodik och fördjupningsarbete Provmoment: Statistik, 5 hp Ansvarig lärare: Sara Landström Tentamensdatum:

Läs mer

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Onsdag den 20 oktober, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: )

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Onsdag den 20 oktober, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: ) GÖTEBORGS UNIVERSITET Psykologiska institutionen TENTAMEN PC1307 PC1546 Statistik (5 hp) Onsdag den 20 oktober, 2010 Tid: 9 00 13 00 Lokal: Viktoriagatan 30 Hjälpmedel: räknedosa Ansvarig lärare: Bengt

Läs mer

En scatterplot gjordes, och linjär regression utfördes därefter med följande hypoteser:

En scatterplot gjordes, och linjär regression utfördes därefter med följande hypoteser: 1 Uppgiftsbeskrivning Syftet med denna laboration var att utifrån uppmätt data avgöra: (i) Om något samband finnes mellan kroppstemperatur och hjärtfrekvens. (ii) Om någon signifikant skillnad i sockerhalt

Läs mer

TENTAMEN. PC1307/1546 Statistik (5 hp) Måndag den 19 oktober, 2009

TENTAMEN. PC1307/1546 Statistik (5 hp) Måndag den 19 oktober, 2009 GÖTEBORGS UNIVERSITET Psykologiska institutionen TENTAMEN PC1307/1546 Statistik (5 hp) Måndag den 19 oktober, 2009 Tid: 9 00 13 00 Lokal: Viktoriagatan 30 Hjälpmedel: räknedosa Markera kurs gällande kurs

Läs mer

8.1 General factorial experiments

8.1 General factorial experiments Exempel: Vid ett tillfälle ville man på ett laboratorium jämföra fyra olika metoder att bestämma kopparhalten i malmprover. Man är även intresserad av hur laboratoriets tre laboranter genomför sina uppgifter.

Läs mer

Metod och teori. Statistik för naturvetare Umeå universitet

Metod och teori. Statistik för naturvetare Umeå universitet Statistik för naturvetare -6-8 Metod och teori Uppgift Uppgiften är att undersöka hur hjärtfrekvensen hos en person påverkas av dennes kroppstemperatur. Detta görs genom enkel linjär regression. Låt signifikansnivån

Läs mer

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 20 poäng. För Godkänt krävs minst 13 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 17 poäng.

Maximalt antal poäng för hela skrivningen är 20 poäng. För Godkänt krävs minst 13 poäng. För Väl Godkänt krävs minst 17 poäng. Försättsblad KOD: Kurskod: PX1500 Kursnamn: Psykologi: Forskningsmetod och kandidatuppsats, 30 hp, halvfart Provmoment: Forskningsmetod 15hp Ansvarig lärare: Pär Bjälkebring Tentamensdatum: 10/12 2016

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

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

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

Statistiska analyser C2 Inferensstatistik. Wieland Wermke

Statistiska analyser C2 Inferensstatistik. Wieland Wermke + Statistiska analyser C2 Inferensstatistik Wieland Wermke + Signifikans och Normalfördelning + Problemet med generaliseringen: inferensstatistik n Om vi vill veta ngt. om en population, då kan vi ju fråga

Läs mer

Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper

Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper Envägs variansanalys (ANOVA) för test av olika väntevärde i flera grupper Tobias Abenius February 21, 2012 Envägs variansanalys (ANOVA) I envägs variansanalys utnyttjas att

Läs mer

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels

7.5 Experiment with a single factor having more than two levels Exempel: Antag att vi vill jämföra dragstyrkan i en syntetisk fiber som blandats ut med bomull. Man vet att inblandningen påverkar dragstyrkan och att en inblandning mellan 10% och 40% är bra. För att

Läs mer

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa.

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa. Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. Anta att budgeten för utbytet är beräknad på att kopparhalten ligger på 70 %. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten

Läs mer

Tentamen i matematisk statistik

Tentamen 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 mer

Kroppstemperaturen hos människa anses i regel vara 37,0 C/ 98,6 F. För att beräkna och rita grafer har programmet Minitab använts.

Kroppstemperaturen hos människa anses i regel vara 37,0 C/ 98,6 F. För att beräkna och rita grafer har programmet Minitab använts. Syfte: Bestämma normal kroppstemperatur med tillgång till data från försök. Avgöra eventuell skillnad mellan män och kvinnor. Utforska ett eventuellt samband mellan kroppstemperatur och hjärtfrekvens.

Läs mer

Instuderingsfrågor till avsnittet om statistik, kursen Statistik och Metod, Psykologprogrammet på KI, T8

Instuderingsfrågor till avsnittet om statistik, kursen Statistik och Metod, Psykologprogrammet på KI, T8 1 Instuderingsfrågor till avsnittet om statistik, kursen Statistik och Metod, Psykologprogrammet på KI, T8 Dessa instuderingsfrågor är främst tänkta att stämma överens med innehållet i föreläsningarna,

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

Tentamen i matematisk statistik

Tentamen i matematisk statistik Sid 1 (9) 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 mer

Standardfel (Standard error, SE) SD eller SE. Intervallskattning MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1

Standardfel (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

Medicinsk statistik II

Medicinsk statistik II Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Susann Ullén FoU-centrum Skåne Skånes Universitetssjukhus Hypotesprövning Man sätter upp en nollhypotes (H0) och en mothypotes (H1) H0: Ingen effekt H1:

Läs mer

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.

Analytisk 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 mer

En rät linje ett enkelt samband. En rät linje + slumpbrus. Observationspar (X i,y i ) MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1.

En rät linje ett enkelt samband. En rät linje + slumpbrus. Observationspar (X i,y i ) MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1. En rät linje ett enkelt samband Y β 1 Lutning (slope) β 0 Skärning (intercept) 1 Y= β 0 + β 1 X X En rät linje + slumpbrus Y Y= β 0 + β 1 X + brus brus ~ N(0,σ) X Observationspar (X i,y i ) Y Ökar/minskar

Läs mer

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Sid 1 (10) Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Uppgift 1 Betrakta nedanstående täthetsfunktion för en normalfördelad slumpvariabel X med väntevärde

Läs mer

Grundläggande Statistik och Försöksplanering Provmoment: TEN1 & TEN2 Ladokkod: TT2311 Tentamen ges för: Bt2, En2, Bt4, En4.

Grundläggande Statistik och Försöksplanering Provmoment: TEN1 & TEN2 Ladokkod: TT2311 Tentamen ges för: Bt2, En2, Bt4, En4. Grundläggande Statistik och Försöksplanering Provmoment: TEN1 & TEN2 Ladokkod: TT2311 Tentamen ges för: Bt2, En2, Bt4, En4 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student)

Läs mer

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment EDAA35, föreläsning 4 KVANTITATIV ANALYS Idag Kvantitativ analys Kamratgranskning Analys Exempel: exekveringstid Hur analysera data? Hur vet man om man kan lita på skillnader och mönster som man observerar?

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

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

Datorövning Power curve 0,0305 0, Kvantiler, kritiska regioner

Datorövning Power curve 0,0305 0, Kvantiler, kritiska regioner . Kvantiler, kritiska regioner Datorövning Räkna ut följande rejection regions (genom att rita täthetsfunktionen i Minitab ):. z-fördelning, tvåsidigt, 5% signifikansnivå. z-fördelning, lower tail, 5%

Läs mer

Forsknings- och undersökningsmetodik Skrivtid: 4h

Forsknings- och undersökningsmetodik Skrivtid: 4h Forsknings- och undersökningsmetodik Skrivtid: h Tentamen 8..00 Hjälpmedel: Kalkylator Formel- & tabellsamling Provtexten får bortföras. DEL, DEL eller HELA KURSEN: Besvara frågor! Varje fråga är värd

Läs mer

Tentamensresultat anslås (anslagstavla och kursportal) senast 3 veckor efter tentamen.

Tentamensresultat anslås (anslagstavla och kursportal) senast 3 veckor efter tentamen. GÖTEBORGS UNIVERSITET PSYKOLOGISKA INSTITUTIONEN KURSKOD: PC2226 HELFART KURSNAMN: Magisterkurs Arbets- och organisationspsykologi (30 hp) PROVMOMENT: ANSVARIG LÄRARE: Forskningsmetodik (15 hp) Jan Johansson

Läs mer

Föreläsning 7. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 7. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 7 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Fortsättning envägs-anova Scheffes test (kap 11.4) o Tvåvägs-ANOVA Korsade faktorer (kap 12.1, 12.3) Randomiserade blockförsök

Läs mer

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid EDAA35, föreläsning 4 KVANTITATIV ANALYS Idag Kvantitativ analys Slump och slumptal Analys Boxplot Konfidensintervall Experiment och test Kamratgranskning Kursmeddelanden Analys Om laborationer: alla labbar

Läs mer

1. Lära sig plotta en beroende variabel mot en oberoende variabel. 2. Lära sig skatta en enkel linjär regressionsmodell

1. Lära sig plotta en beroende variabel mot en oberoende variabel. 2. Lära sig skatta en enkel linjär regressionsmodell Datorövning 1 Regressions- och tidsserieanalys Syfte 1. Lära sig plotta en beroende variabel mot en oberoende variabel 2. Lära sig skatta en enkel linjär regressionsmodell 3. Lära sig beräkna en skattning

Läs mer

Räkneövning 3 Variansanalys

Räkneövning 3 Variansanalys Räkneövning 3 Variansanalys Uppgift 1 Fyra sorter av majshybrider har utvecklats för att bli resistenta mot en svampinfektion. Nu vill man också studera deras produktionsegenskaper. Varje hybrid planteras

Läs mer

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK 2007-08-29

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK 2007-08-29 UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematik och matematisk statistik Statistik för Teknologer, 5 poäng (TNK, ET, BTG) Peter Anton, Per Arnqvist Anton Grafström TENTAMEN 7-8-9 LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN

Läs mer

Analytisk statistik. 1. Estimering. Statistisk interferens. Statistisk interferens

Analytisk statistik. 1. Estimering. Statistisk interferens. Statistisk interferens Analytisk statistik Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor Analytisk statistik Att dra slutsatser från den insamlade datan. Två metoder:. att generalisera från en mindre grupp mot en större

Läs mer

Miniräknare. Betygsgränser: Maximal poäng är 24. För betyget godkänd krävs 12 poäng och för betyget väl godkänd krävs 18 poäng.

Miniräknare. Betygsgränser: Maximal poäng är 24. För betyget godkänd krävs 12 poäng och för betyget väl godkänd krävs 18 poäng. UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematisk statistisk Statistiska metoder, poäng TENTAMEN -8 Per Arnqvist TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statistiska metoder, poäng Tillåtna hjälpmedel: Kursboken med

Läs mer

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Liksom konfidensintervall ett hjälpmedel för att

Läs mer

Statistiska analysmetoder, en introduktion. Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018

Statistiska analysmetoder, en introduktion. Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018 Statistiska analysmetoder, en introduktion Fördjupad forskningsmetodik, allmän del Våren 2018 Vad är statistisk dataanalys? Analys och tolkning av kvantitativa data -> förutsätter numeriskt datamaterial

Läs mer

I vår laboration kom vi fram till att kroppstemperaturen påverkar hjärtfrekvensen enligt

I vår laboration kom vi fram till att kroppstemperaturen påverkar hjärtfrekvensen enligt Introduktion Vi har fått ta del av 13 mätningar av kroppstemperatur och hjärtfrekvens, varav på hälften män, hälften kvinnor, samt en studie på 77 olika flingsorters hyllplaceringar och sockerhalter. Vi

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

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E

Innehåll. 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 mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. KOD: Kurskod: PC1203 och PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och metod och Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2012-11-17 Tillåtna

Läs mer

Tentan består av 15 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs minst 24 poäng för att få godkänt och minst 33 poäng för att få välgodkänt.

Tentan består av 15 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs minst 24 poäng för att få godkänt och minst 33 poäng för att få välgodkänt. Kurskod: PC1203 och PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och metod OCH Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2010-09-23 kl. 09:00 13:00

Läs mer

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Sid (7) Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Uppgift Nedanstående beräkningar från Minitab är gjorda för en Poissonfördelning med väntevärde λ = 4.

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

Multipel Regressionsmodellen

Multipel Regressionsmodellen Multipel Regressionsmodellen Koefficienterna i multipel regression skattas från ett stickprov enligt: Multipel Regressionsmodell med k förklarande variabler: Skattad (predicerad) Värde på y y ˆ = b + b

Läs mer

SOPA62 - Kunskapsproduktion i socialt arbete

SOPA62 - Kunskapsproduktion i socialt arbete SOPA62 - Kunskapsproduktion i socialt arbete 2. Mer hypotesprövning och något om rapporten 1 Evidensbaserad behandling Behandling bygger på vetenskap och beprövad erfarenhet. "Beprövad erfarenhet" får

Läs mer

ST-fredag i Biostatistik & Epidemiologi När ska jag använda vilket test?

ST-fredag i Biostatistik & Epidemiologi När ska jag använda vilket test? ST-fredag i Biostatistik & Epidemiologi När ska jag använda vilket test? Mikael Eriksson Specialistläkare CIVA Karolinska Universitetssjukhuset, Solna Grund för hypotestestning 1. Definiera noll- och alternativhypotes,

Läs mer

Elementa om Variansanalys

Elementa om Variansanalys Elementa om Variansanalys för kursen sf9, Statistik för bioteknik Harald Lang 06 Envägs variansanalys. Kapitel tio beskrev metoder för att testa om x,, xk och y, ym kommer från fördelningar med samma väntevärde

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

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

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp

Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Sid 1 (9) Lö sningsfö rslag till tentamen i matematisk statistik Statistik öch kvalitetsteknik 7,5 hp Uppgift 1 a) Nämn en kontinuerlig och en diskret fördelning. Exempelvis normalfördelningen respektive

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

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

Analys 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 mer

Flerfaktorförsök. Blockförsök, randomiserade block. Modell: yij i bj eij. Förutsättningar:

Flerfaktorförsök. Blockförsök, randomiserade block. Modell: yij i bj eij. Förutsättningar: Flerfaktorförsök Blockförsök, randomiserade block Modell: yij i bj eij i 1,,, a j 1,,, b y ij vara en observation för den i:te behandlingen och det j:e blocket gemensamma medelvärdet ( grand mean ) effekt

Läs mer

Tentamen i matematisk statistik

Tentamen i matematisk statistik Sid (7) i matematisk statistik Statistik och kvalitetsteknik 7,5 hp Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare. Studenterna får behålla tentamensuppgifterna. Skrivtid: 4.00-7.00 ger maximalt 24 poäng. Betygsgränser:

Läs mer

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ.

Vi 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 mer

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 05 June 2017, 14:00-18:00. English Version

Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 05 June 2017, 14:00-18:00. English Version Kurskod: TAMS28 MATEMATISK STATISTIK Provkod: TEN1 5 June 217, 14:-18: Examiner: Zhenxia Liu (Tel: 7 89528). Please answer in ENGLISH if you can. a. You are allowed to use a calculator, the formula and

Läs mer

Residualanalys. Finansiell statistik, vt-05. Normalfördelade? Normalfördelade? För modellen

Residualanalys. Finansiell statistik, vt-05. Normalfördelade? Normalfördelade? För modellen Residualanalys För modellen Johan Koskinen, Statistiska institutionen, Stockholms universitet Finansiell statistik, vt-5 F7 regressionsanalys antog vi att ε, ε,..., ε är oberoende likafördelade N(,σ Då

Läs mer

Föreläsning 6. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 6. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 6 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Analysis of Variance (ANOVA) (GB s. 202-218, BB s. 190-206) ANOVA är en metod som används när man ska undersöka skillnader mellan flera olika

Läs mer

This exam consists of four problems. The maximum sum of points is 20. The marks 3, 4 and 5 require a minimum

This exam consists of four problems. The maximum sum of points is 20. The marks 3, 4 and 5 require a minimum Examiner Linus Carlsson 016-01-07 3 hours In English Exam (TEN) Probability theory and statistical inference MAA137 Aids: Collection of Formulas, Concepts and Tables Pocket calculator This exam consists

Läs mer

Sambandsmått. Centralmått. Det mest frekventa värdet. Det mittersta värdet i en rangordnad fördelning. Aritmetiska medelvärdet.

Sambandsmått. Centralmått. Det mest frekventa värdet. Det mittersta värdet i en rangordnad fördelning. Aritmetiska medelvärdet. PM315 HT016 Emma äck Formelsamling Centralmått Typvärde T Median Md ritmetiska medelvärdet Det mest frekventa värdet Det mittersta värdet i en rangordnad fördelning = n Spridningsmått Variationsvidd (Range)

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

Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA

Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA Kapitel 12: TEST GÄLLANDE EN GRUPP KOEFFICIENTER - ANOVA 12.1 ANOVA I EN MULTIPEL REGRESSION Exempel: Tjänar man mer som egenföretagare? Nedan visas ett utdrag ur ett dataset som innehåller information

Läs mer

Statistisk försöksplanering

Statistisk försöksplanering Statistisk försöksplanering Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TentamensKod: Skriftlig tentamen 3 hp 51SF01 Textilingenjörsutbildningen Tentamensdatum: 25 Oktober 2017 Tid: 09:00-13 Hjälpmedel: Miniräknare

Läs mer

Introduktion till Biostatistik. Hans Stenlund, 2011

Introduktion till Biostatistik. Hans Stenlund, 2011 Introduktion till Biostatistik Hans Stenlund, 2011 Modellbaserad analys Regression Logistisk regression Överlevnadsanalys Hitta misstag Hantera extremvärden Bortfall Hur samlas data in? Formell analys

Läs mer

7.1 Hypotesprövning. Nollhypotes: H 0 : µ = 3.9, Alternativ hypotes: H 1 : µ < 3.9.

7.1 Hypotesprövning. Nollhypotes: H 0 : µ = 3.9, Alternativ hypotes: H 1 : µ < 3.9. Betrakta motstånden märkta 3.9 kohm med tolerans 1%. Anta att vi innan mätningarna gjordes misstänkte att motståndens förväntade värde µ är mindre än det utlovade 3.9 kohm. Med observationernas hjälp vill

Läs mer

Matematikcentrum 1(6) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 HT11. Laboration. Statistiska test /16

Matematikcentrum 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 mer

Lösningar med kommentarer till övningsuppgifterna i min bok Grundläggande statistiska metoder för analys av kvantitativa data

Lösningar med kommentarer till övningsuppgifterna i min bok Grundläggande statistiska metoder för analys av kvantitativa data Lösningar med kommentarer till övningsuppgifterna i min bok Grundläggande statistiska metoder för analys av kvantitativa data Uppgift a Eftersom betygsdata är approximativt normalfördelade väljer man lämpligen

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

2. Lära sig skatta en multipel linjär regressionsmodell samt plotta variablerna. 4. Lära sig skatta en linjär regressionsmodell med interaktionstermer

2. Lära sig skatta en multipel linjär regressionsmodell samt plotta variablerna. 4. Lära sig skatta en linjär regressionsmodell med interaktionstermer Datorövning 2 Regressions- och tidsserieanalys Syfte 1. Lära sig skapa en korrelationsmatris 2. Lära sig skatta en multipel linjär regressionsmodell samt plotta variablerna mot varandra 3. Lära sig beräkna

Läs mer

Examinationsuppgifter del 2

Examinationsuppgifter del 2 UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för Matematik och Matematisk statistisk Statistik för ingenjörer, poäng, Anders Lundquist 7-- Examinationsuppgifter del Redovisas muntligt den / (Ö-vik) samt / (Lycksele).

Läs mer

Kort manual till SPSS 10.0 för Mac/PC

Kort manual till SPSS 10.0 för Mac/PC Institutionen för beteendevetenskap Linköpings universitet Kort manual till SPSS 10.0 för Mac/PC 1. Att skapa en ny variabel Inmatning av data sker i det spread sheet som kallas Data View (flik längst

Läs mer

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK UMEÅ UNIVERSITET Institutionen för matematisk statistik Regressions- och variansanalys, 5 poäng MSTA35 Leif Nilsson TENTAMEN 2003-01-10 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Regressions- och variansanalys, 5

Läs mer

Statistisk försöksplanering

Statistisk försöksplanering Statistisk försöksplanering Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TentamensKod: Skriftlig tentamen 3 hp 51SF01 Textilingenjörsutbildningen Tentamensdatum: 2 November Tid: 09:00-13 Hjälpmedel: Miniräknare

Läs mer

Hur man tolkar statistiska resultat

Hur man tolkar statistiska resultat Hur man tolkar statistiska resultat Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Varför använder vi oss av statistiska tester?

Läs mer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 Analys av korstabeller 2 Innehåll 1 Analys av korstabeller 2 Korstabeller Vi har tidigare under kursen redan bekantat oss med korstabeller. I en korstabell redovisar man fördelningen på två

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