Statistisk signifikans och effektstorlek. Ett bildspel av Horst LöfgrenL 2009
|
|
- Jakob Jonasson
- för 8 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Statistisk signifikans och effektstorlek Ett bildspel av Horst LöfgrenL 2009
2 Varför r används nds signifikansbegreppet alltför r ofta vid rapportering av forskningsresultat och effektstorlek alltför r sällan? s
3 Det enkla svaret är r nog, att man inte är tillräckligt kunnig i grunderna för f inferensstatistik. Man har inte förstf rstått tt signifikansbegreppet, och man känner k inte till, att det finns olika mått påp effektstorlek.
4 Begreppet statistisk inferens Begreppet statistisk inferens refererar till en situation, där d r man av olika anledningar väljer v att (eller inte kan) studera hela populationen. Man bygger påp sannolikhetsteori för f r att kunna dra slutsatser om förhf rhållanden i populationen. Dock finns alltid en risk (om än n liten) för f r att man, utifrån n observation av förhf rhållanden i stickprovet, drar en felaktig slutsats om motsvarande förhf rhållanden i populationen. Risken för r felaktiga slutsatser av s.k. "typ I-fel" " reglerar man exempelvis via val av signifikansnivå.
5 Begreppet statistisk inferens Ett krav är r att man har tillgång till stickprov som baseras påp ett slumpmässigt ssigt urval från n en population. Inom beteende- vetenskap är r detta ett problem, men detta kan attackeras via att man i förvf rväg g införskaffar information om status i "relevanta variabler" (kontrollvariabler), dvs. variabler som enligt teori och tidigare forskning påverkar p utfallet i den/de variabler som man är r intresserad av. Låt t oss anta att ålder och social status är r sådana s variabler. Då gäller att i förvf rväg g ta ställning till om denna information finns att tillgå för r hela populationen. Vi antar att detta är fallet och dåd kan man testa, huruvida ett erhållet urval från denna population är r representativt för f r den studerade populationen. Om denna information inte finns att tillgå, måste man vidta stora ansträngningar ngningar för f r att åstadkomma ett representativt urval och för f r att undvika bortfall.
6 När r kan således s signifikansprövningar användas? ndas? 1. Signifikanstest ska endast användas, ndas, när n r man från n ett stickprov vill generalisera till en population. Det krävs således att man har en definierad population från n vilket ett representativt urval har gjorts, för f r att utifrån n detta urval generalisera erhållna resultat till den bakomliggande populationen. 2. Om man endast har en undersökningsgrupp och inget representativt urval ur en population, finns inget behov av signifikanstestningar. De är r helt enkelt meningslösa. sa. 3. Om man gör g r en totalundersökning (populationsstudie) är r självfallet signifikansanalyser nonsens. Man har ju redan all information om populationen.
7 Även om man har en definierad popu- lation och ett representativt stickprov, så kan det tyvärr ändå bli fel! Om man har små stickprov (under ca 30 observationer) kan signifikanstestningar ändå bli tvivelaktiga, eftersom då d statistical power,, som är r en funktion av stickprovsstorlek, effektstorlek och vald signifikansnivå (p), är r för f r låg l g för f r att upptäcka skillnader. Det s.k. typ II-felet (att felaktigt behålla nollhypotesen, trots att den är r fel) riskerar att bli för r stort.
8 Även om styrkan i analysen är r hög, h kan signifikansen ändå bli av tveksamt värde! v Även om man har stora stickprov, och typ II- felet är r lågt, l kan signifikansanalyser ändå bli missledande. Vid stora stickprov blir nämligen n även små och triviala skillnader signifikanta. Detta är r kanske den största faran i många m undersökningar. Stickproven är r sås stora, att även den minsta skillnad blir signifikant!
9 Stickprovets storlek Stickprovets storlek avgör r hur stort utrymme slumpfaktorer får f r att operera. Ju större stickprov desto mindre risk för f r att slumpfaktorer påverkar. p Dock bör b r man inte misstro ett ganska litet men korrekt draget stickprov. Man kan bestämma lämpligt l stickprovsstorlek utifrån n typ II-fel och styrkan i det statistiska testet. Dock tar man i de allra flesta fall till i överkant, när n r man väljer v stickprovsstorlek.
10 Vanligt urvalsfel Om man inte har ett stickprov av individer utan man baserar urvalet påp ett antal valda grupper, t.ex. klasser, skolor eller någon n annan gruppering, måste m man ta hänsyn h till detta. De signifikanstest som man använder nder förutsf rutsätter tter att individerna i stickprovet är r att betrakta som oberoende observationer och det kan vara mycket tveksamt, om man t.ex. gör g r ett klassurval. Idag finns det metoder för f r att hantera detta problem.
11 Vad gör g r man? Man ska alltid använda nda mått m påp effektstorlek. Har man stickprov från n någon n definierad population, kan man självfallet även använda nda signifikansanalyser. Om man alltid tänker t påp denna regel, kommer effektstorleksmått tt att bli mer frekvent än signifikansanalyser. DåD skulle mycket vara vunnet!
12 Vad visar det om? Storleksmåttet ttet visar en obetydlig eller liten skillnad men signifikansprövningen att skillnaden är r signifikant? DåD har man haft ett onödigt stort stickprov! Storleksmåttet ttet visar en påtaglig p skillnad men signifikansprövningen att skillnaden inte är signifikant? DåD har man haft ett för f r litet stickprov! Storleksmåttet ttet visar en stor skillnad och signifikansprövningen en högst h signifikant skillnad? DåD har man haft ett lagom stort stickprov.
13 I de flesta fall bör man mer uppmärksamma effektstorlek än signifikansanalyser, gärna med tillägg av konfidens- intervall.
14 Effektstorlek Efter att ha påvisat p en effekt (skillnad) är den viktigaste frågan: Hur stor är r effekten (skillnaden)?
15 Krav påp storleksmått tt I forskningsmetodiska kurser I forskningsmetodiska kurser och speciellt de som är inriktade på statistisk dataanalys betonas alltför mycket inferensmetoder, dvs. signifikansprövningar, och alltför lite ägnas åt effektstorleksmått och konfidensintervallskattning. I flera decennier har man försökt få forskare att förstå missbruket av signifikansanalyser, när inte förutsättningarna är uppfyllda och att i stället använda mått på effektstorlek. Om förutsättningarna är uppfyllda för signifikansprövningar bör ändå dessa alltid följas av mått på effektstorlek. Det är självfallet viktigt att veta hur mycket, än att bara veta att något med säkerhet finns. I den femte upplagan av Publication Manual, utgiven av American Psychological Association finns ett tydligt krav vid publicering av forskning att förutom ev. signifikansanalyser också ange lämpligt storleksmått.
16 Effektstorleksmått tt I statistiska programvaror (t.ex. SPSS) finns en del storleksmått tt tillgängliga. På senare år r finns effektstorleksmått tt med i handböcker om statistisk dataanalys, t.ex.: Kline, R. B. (2004). Beyond signifikans testing. Reforming data analysis methods in behavioral research.. Washington, D.C.: APA. Löfgren, H. (2006). Grundläggande statistiska metoder för f r analys av kvantitativa data med övningar för f r programpaketet SPSS.. Barsebäck: PPR- Läromedel för r högskolan. h
17 Effektstorlek Effektstorlek (ES) är r en familj av mått m som används nds för f r att beskriva resultatskillnader mellan behandlingsgrupper. Till skillnad från signifikansanalyser påverkas p inte dessa storleksmått tt av stickprovsstorlek. Man använder nder vanligen endera av följande: f 1) Den standardiserade skillnaden mellan två medelvärden. 2) Sambandet mellan den oberoende behandlingsvariabeln och den beroende utfallsvariabeln. För r beräkningsformler se Löfgren L (2006, s ) 105)
18 Effektstorlek i metaanalyser I metaanalyser beräknas effektstorlek (ES) ofta genom den enkla formeln: Medelvärdesdifferensen mellan experiment- och kontrollgrupp dividerat med standardavvikelsen för f kontrollgruppen. Man kan också vikta ihop de båda b standardavvikelserna. Förslagsvis kan ES 0,20 betraktas som små skillnader, ES ca 0,40 som måttliga m skillnader och ES 0,60 som stora skillnader.
19 Cohen s d och r Yλ Man beräknar effektstorleksmåtten tten Cohen's d och r Yλ på följande sätt: Cohen's d = (M 1 - M 2 )/s pooled, där s p = [(s 12 +s 22 )/2] r Yλ = d / (d² + 4) Anm.: d and r Yλ är positiva om medelvärdesdifferensen är i predicerad riktning.
20 Beräkning av Cohen s d och och r Yλ utifrån n t-värde t och antal frihetsgrader Cohen's d = 2t / (df) r Yλ = (t 2 / (t 2 + df)) Anm.: d and r Yλ är positiva om medelvärdesdifferensen är i predicerad riktning. Obs! Effektindex kan endast beräknas vid oberoende stickprov.
21 Exempel påp effektstorlek (ES) utifrån Hattie s syntes av meta-analyser analyser Tabell från: : Hattie, J. A. C. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses analyses relating to achievement.. London: Routledge.
22 Av hundra jämfj mförda påverkansfaktorer p är r följande f de sämsta: s Tabell från: : Hattie, J. A. C. (2009). Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses analyses relating to achievement.. London: Routledge.
23 Effektstorlek utifrån n ett t-värde t och en korrelation Om man i en artikel får f r reda påp t-värdet för f r den statistiska skillnaden mellan två stickprov, kan man enkelt beräkna ES för f r att kontrollera att signifikansen också innebär r en betydelsefull skillnad. ES skattas påp följande sätt: s ES= 2t/ df Man kan också erhålla ES via korrelationen mellan den oberoende och den beroende variabeln: ES= 2r/ (1 (1-r 2 )
24 Index påp relationen mellan oberoende och beroende variabel 1) Omegakvadrat Relationen mellan den oberoende variabeln och mätvariabeln i en fix variansanalytisk modell kan skattas med hjälp av den s.k. omegakvadrat-koefficienten koefficienten (ω 2 est ). Kvadratroten ur detta index är r jämfj mförbar med en korrelationskoefficient.
25 Index påp relationen mellan oberoende och beroende variabel 2) Eta Eta är r känt k under namnet korrelationskvot och är r ett lämpligt l mått m för f r att beskriva relationen mellan två variabler med icke-linj linjära regressionslinjer. För F r att ange relationen mellan en oberoende variabel (nominal( nominal- skalerad) ) och en beroende variabel (intervall- eller kvotskalerad) ) i en undersökning kan detta mått användas. ndas.
26 Eta-kvadrat som index påp relationen mellan oberoende och beroende variabel Eta-kvadrat är r den delen av den totala variansen som kan prediceras utifrån n den oberoende variabeln (betecknas ofta η 2). I en variansanalys erhålls eta-kvadrat via relationen SS total /SS mellan grupper Eta och Eta-kvadrat kan erhållas direkt vid variansanalytisk bearbetning i t.ex. SPSS.
27 Tolkning av storleken påp ω 2 och eta 2 Bedömningen av vad som är r en stor eller liten skillnad är relaterat till vad man har anledning att vänta v sig. I påverkansundersp verkansundersökningar kningar kan förslagsvis f följande f gränser användas: ndas: 0,00-0,04 liten skillnad 0,05-0,09 medelstor skillnad 0,10 - stor skillnad Eftersom ω 2 och eta 2 är r mått m påp relationen mellan oberoende och beroende variabel kan man i stället tala om svag, påtaglig p och stark relation.
28 Tolkning av storleken påp samband Om man beräknar sambandet mellan två variabler måste m tolkningen relateras till vad man kan förvf rvänta sig. Korrelationen är r ett storleksmått. tt. Enklast är r att beräkna kvadraten påp korrelations- koefficienten.. DåD får r man andel gemensam varians för f de båda b variablerna, vilket är r lättare l att förstf rstå. Om sambandet mellan två variabler är r 0,30 är r således s endast 9 % gemensam varians, vilket kan anses vara överraskande mycket om det gäller g sambandet mellan längd och begåvning, och överraskande lite om det gäller samband mellan betyg i matematik och engelska.
29 Ett index som bygger påp χ 2 Cramérs rs index (CV) Detta index beräknas enkelt genom att ta kvadratroten ur Chi-kvadratv kvadratvärdet rdet dividerat med antalet observationer (N) multiplicerat med (s-1). s = minsta antalet av rader och/eller kolumner. För r en fyrfältstabell blir s=1 och Cramérs rs index lika med den s.k. phi-koefficienten (jfr Löfgren, L 2006, s. 143)
30 Vad har vi nu lärt l oss? Att inte längre l bli imponerad av en påvisad p signifikant skillnad eller signifikant korrelation! Att storlek är r mycket mer intressant än signifikans! Att om författaren f till en forskningsuppsats inte har definierat population och inte har redovisat hur urvalet av undersökningsdeltagarna är r gjort men ändå använder nder signifikansprövningar, släng uppsatsen i runda arkivet, dvs. papperskorgen!
Användning av inferensstatistik i vetenskapliga undersökningar
Användning av inferensstatistik i vetenskapliga undersökningar Horst Löfgren 2015 PPR-Läromedel för högskolan Det finns tre sorters lögner: Lögn, förbannad lögn och statistik. Men Mark Twain hade fel,
Läs mer34% 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 merInferensstatistik. Hypostesprövning - Signifikanstest
011-11-04 Inferensstatistik En uppsättning metoder för att dra slutsatser om populationers egenskaper (parametrar) med hjälp av stickprovs egenskaper (statistik) Hypostesprövning - Signifikanstest Ett
Läs merHypotesprövning. 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 merTvå innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval
Två innebörder av begreppet statistik Grundläggande tankegångar i statistik Matematik och statistik för biologer, 10 hp Informationshantering. Insamling, ordningsskapande, presentation och grundläggande
Läs merStatistiska 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, s a. , s b. personer från Alingsås och n b
Skillnader i medelvärden, väntevärden, mellan två populationer I kapitel 8 testades hypoteser typ : µ=µ 0 där µ 0 var något visst intresserant värde Då användes testfunktionen där µ hämtas från, s är populationsstandardavvikelsen
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 merF3 Introduktion Stickprov
Utrotningshotad tandnoting i arktiska vatten Inferens om väntevärde baserat på medelvärde och standardavvikelse Matematik och statistik för biologer, 10 hp Tandnoting är en torskliknande fisk som lever
Läs merSTATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING
STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING Teori UPPLÄGG Gemensam diskussion Individuella frågor Efter detta pass hoppas jag att: ni ska veta vad man ska tänka på vilka verktyg som finns vilket stöd
Läs merKorrelation 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 merStatistik och epidemiologi T5
Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Dagens föreläsning Fördjupning av hypotesprövning Repetition av p-värde och konfidensintervall Tester för ytterligare situationer
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 merRepetitionsföreläsning
Population / Urval / Inferens Repetitionsföreläsning Ett företag som tillverkar byxor gör ett experiment för att kontrollera kvalitén. Man väljer slumpmässigt ut 100 par som man utsätter för hård nötning
Läs merLösningsförslag till tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 13 e mars 2015
MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Lösningsförslag till tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp Fredagen den 13 e mars 015 1 a 13 och 14
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 merF14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva
Stat. teori gk, ht 006, JW F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10., 10.4-10.5, 11.5) Hypotesprövning för en proportion Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva H 0 : P = P 0 mot någon av H 1 : P P 0 ; H
Läs merAtt välja statistisk metod
Att välja statistisk metod en översikt anpassad till kursen: Statistik och kvantitativa undersökningar 15 HP Vårterminen 2018 Lars Bohlin Innehåll Val av statistisk metod.... 2 1. Undersökning av en variabel...
Läs merDatorlaboration 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 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 merF18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT
Stat. teori gk, ht 006, JW F18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT 1.1, 13.1-13.6, 13.8-13.9) Modell för multipel linjär regression Modellantaganden: 1) x-värdena är fixa. ) Varje y i (i = 1,, n) är
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 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 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 merIntroduktion. 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 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 merimport totalt, mkr index 85,23 100,00 107,36 103,76
1. a) F1 Kvotskala (riktiga siffror. Skillnaden mellan 3 och 5 månader är lika som skillnaden mellan 5 och 7 månader. 0 betyder att man inte haft kontakt med innovations Stockholm.) F2 Nominalskala (ingen
Läs merLinjär 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 merUppgift 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 merHöftledsdysplasi hos dansk-svensk gårdshund
Höftledsdysplasi hos dansk-svensk gårdshund Sjö A Sjö B Förekomst av parasitdrabbad öring i olika sjöar Sjö C Jämföra medelvärden hos kopplade stickprov Tio elitlöpare springer samma sträcka i en för dem
Läs merStudietyper, inferens och konfidensintervall
Studietyper, inferens och konfidensintervall Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Studietyper Experimentella studier Innebär
Läs merANOVA Mellangruppsdesign
ANOVA Mellangruppsdesign Envägs variansanlays, mellangruppsdesign Variabler En oberoende variabel ( envägs ): Nominalskala eller ordinalskala. Delar in det man undersöker (personerna?) i grupper/kategorier,
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 merStatistik 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 merOBS! Vi har nya rutiner.
KOD: Kurskod: PM2315 Kursnamn: Psykologprogrammet, kurs 15, Metoder för psykologisk forskning (15 hp) Ansvarig lärare: Jan Johansson Hanse Tentamensdatum: 14 januari 2012 Tillåtna hjälpmedel: miniräknare
Läs merFACIT (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 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 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 merGiltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. Tentamensresultaten anslås med hjälp av kodnummer.
KOD: Kurskod: PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Sandra Buratti Tentamensdatum: 2014-09-26 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består av
Läs merStatistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning 1
Statistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning Kurskod: 732G7, 8 hp Lärare och examinator: Ann-Charlotte (Lotta) Hallberg Lärare och lektionsledare: Isak Hietala Labassistenter Kap 3,-3,6. Läs
Läs merMultipel 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 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 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 merFöreläsning 9. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 9 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 (kap. 20) Introduktion I föregående föreläsning diskuterades enkel linjär regression, där en oberoende variabel X förklarar variationen hos en
Läs merStatistiska analyser C2 Bivariat analys. Wieland Wermke
+ Statistiska analyser C2 Bivariat analys Wieland Wermke + Bivariat analys n Mål: Vi vill veta något om ett samband mellan två fenomen n à inom kvantitativa strategier kan man undersöka detta genom att
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 merBilaga 6 till rapport 1 (5)
till rapport 1 (5) Bilddiagnostik vid misstänkt prostatacancer, rapport UTV2012/49 (2014). Värdet av att undvika en prostatabiopsitagning beskrivning av studien SBU har i samarbete med Centrum för utvärdering
Läs merSamhällsvetenskaplig 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 merFöreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population
Föreläsning 5 Kapitel 6, sid 153-185 Inferens om en population 2 Agenda Statistisk inferens om populationsmedelvärde Statistisk inferens om populationsandel Punktskattning Konfidensintervall Hypotesprövning
Läs merStatistiska 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 merOBS! Vi har nya rutiner.
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Provmoment: Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2012-11-17 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består av
Läs merT-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 merFöreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 3 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Inferens om två populationer (kap 8.1 8.) o Parvisa observationer (kap 9.1 9.) o p-värde (kap 6.3) o Feltyper, styrka, stickprovsstorlek
Läs merOBS! 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 merJämförelse av två populationer
Föreläsning 10 (Kap. 9.1-9.3, 10.1-10.3): Jämförelse av två populationer Marina Axelson-Fisk 18 maj, 2016 Goodness-of-fit test Kontingenstabeller Idag: Jämförelse av två medelvärden Jämförelse av två varianser
Läs merVarför statistik? det finns inga dumma frågor, bara dumma svar! Serik Sagitov
Summer Science Camp, Tjärnö, 8 August 2012 Varför statistik? Serik Sagitov http://www.math.chalmers.se/ serik/ Avdelningen för matematisk statistik Matematiska Vetenskaper Chalmers Tekniska Högskola och
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 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 merHjälpmedel: Miniräknare (nollställd) samt allmänspråklig (ej fackspråklig) ordbok utan kommentarer. Formelsamling lånas i tentamenslokalen.
Grundläggande statistik med regressionsanalys Ladokkod: TT131A 7,5 högskolepoäng Namn: (Ifylles av student) Personnummer: (Ifylles av student) Tentamensdatum: 2012-05-28 Tid: 14-18 Hjälpmedel: Miniräknare
Läs merOBS! 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: 2012-09-28 Tillåtna
Läs merRegressionsanalys. - en fråga om balans. Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet
Regressionsanalys - en fråga om balans Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet Innehåll: 1. Enkel reg.analys 1.1. Data 1.2. Reg.linjen 1.3. Beta (β) 1.4. Signifikansprövning 1.5. Reg.
Läs merFöreläsning 8. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 8 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Enkel linjär regression (kap 17.1 17.5) o Skatta regressionslinje (kap 17.2) o Signifikant lutning? (kap 17.3, 17.5a) o Förklaringsgrad
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 merFöreläsning 2. Kap 3,7-3,8 4,1-4,6 5,2 5,3
Föreläsning Kap 3,7-3,8 4,1-4,6 5, 5,3 1 Kap 3,7 och 3,8 Hur bra är modellen som vi har anpassat? Vi bedömer modellen med hjälp av ett antal kriterier: visuell bedömning, om möjligt F-test, signifikanstest
Läs merTentamen Tillämpad statistik A5 (15hp)
Uppsala universitet Statistiska institutionen A5 2014-08-26 Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) 2014-08-26 UPPLYSNINGAR A. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Formelsamlingar: A4/A8 Tabell- och formelsamling
Läs merPreliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) Statistiska institutionen, Uppsala universitet
Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) 2016-01-13 Statistiska institutionen, Uppsala universitet Uppgift 1 (20 poäng) A) (4p) Om kommunens befolkning i den lokala arbetsmarknaden
Läs merAnvändning. Fixed & Random. Centrering. Multilevel Modeling (MLM) Var sak på sin nivå
Användning Multilevel Modeling (MLM) Var sak på sin nivå Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet Kärt barn har många namn: (1) Random coefficient models; () Mixed effect models; (3)
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 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: 2009-11-14 kl. 14:30 18:30
Läs merFöreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi
Föreläsning 4 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Icke-parametriska test Mann-Whitneys test (kap 8.10 8.11) Wilcoxons test (kap 9.5) o Transformationer (kap 13) o Ev. Andelar
Läs merF9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT
Stat. teori gk, ht 006, JW F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT 7.1-7.4) Ordlista till NCT Sample Population Simple random sampling Sampling distribution Sample mean Standard error The central limit theorem Proportion
Läs merLaboration 3. Övningsuppgifter. Syfte: Syftet med den här laborationen är att träna på att analysera enkätundersökningar. MÄLARDALENS HÖGSKOLA
MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 p Höstterminen 2016 Laboration 3 Övningsuppgifter Baserade på datasetet energibolag.rdata
Läs merInstuderingsfrågor 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 merTENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 7 maj, 2011
GÖTEBORGS UNIVERSITET Psykologiska institutionen TENTAMEN PC1307 PC1546 Statistik (5 hp) Lördag den 7 maj, 2011 Hjälpmedel: räknedosa Ansvarig lärare: Bengt Jansson (076 7134527) Tentamen omfattar totalt
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 merTentan 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 merKorrelation och autokorrelation
Korrelation och autokorrelation Låt oss begrunda uttrycket r = i=1 (x i x) (y i y) n i=1 (x i x) 2 n. i=1 (y i y) 2 De kvadratsummor kring de aritmetiska medelvärdena som står i nämnaren är alltid positiva.
Läs merAnvisningar till rapporter i psykologi på B-nivå
Anvisningar till rapporter i psykologi på B-nivå En rapport i psykologi är det enklaste formatet för att rapportera en vetenskaplig undersökning inom psykologins forskningsfält. Något som kännetecknar
Läs mer1/31 REGRESSIONSANALYS. Statistiska institutionen, Stockholms universitet
1/31 REGRESSIONSANALYS F1 Linda Wänström Statistiska institutionen, Stockholms universitet 2/31 Kap 4: Introduktion till regressionsanalys. Introduktion Regressionsanalys är en statistisk teknik för att
Läs merKursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod
KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetod Ansvarig lärare: Magnus Lindwall Tentamensdatum: 2014-02-18 kl. 13:30 17:30 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentan består
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: 2010-11-13 kl. 14:00 18:00
Läs merFöreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012
Föreläsning 1 Repetition av sannolikhetsteori Patrik Zetterberg 6 december 2012 1 / 28 Viktiga statistiska begrepp För att kunna förstå mer avancerade koncept under kursens gång är det viktigt att vi förstår
Läs merkodnr: 2) OO (5p) Klassindelningar
kodnr: 1) KH (10p) a) Förklara innebörden av kausalitetsbegreppet i ett kvantitativt-metodologiskt sammanhang (2p) b) Förklara innebörden av begreppet nonsenssamband (2p) c) Argumentera för och motivera
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 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 merAnalytisk 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 merElementa 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 merFöreläsning G60 Statistiska metoder
Föreläsning 7 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Hypotesprövning för två populationer Populationsandelar Populationsmedelvärden Parvisa observationer Relation mellan hypotesprövning och konfidensintervall
Läs merTentamen i Vetenskaplig grundkurs (MC001G/MC014G/MC1016), STATISTIK
Tentamen i Vetenskaplig grundkurs (MC001G/MC014G/MC1016), 161102 STATISTIK Maxpoäng är 17 p. G 10 p; VG 14,5 p; Ge fullständiga svar men skriv ändå kortfattat och tydligt! Ange dina svar direkt i tentamen!
Läs merEXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319)
ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319) Examinationen består av 10 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt
Läs merI vilken utsträ ckning änvä nds forskningsbäseräde metoder i skolän ä k 7-9
Stefan Melén 2014-01-13 1 (6) I vilken utsträ ckning änvä nds forskningsbäseräde metoder i skolän ä k 7-9 1. Inledning Mot bakgrund av ledamotsinitiativ daterat 9 april 2013 (GGN-0100/2013) beträffande
Läs merFöreläsning 4. Kapitel 5, sid Stickprovsteori
Föreläsning 4 Kapitel 5, sid 127-152 Stickprovsteori 2 Agenda Stickprovsteori Väntevärdesriktiga skattningar Samplingfördelningar Stora talens lag, Centrala gränsvärdessatsen 3 Statistisk inferens Population:
Läs merTentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1
Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 16 augusti, 2017 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman. Jour:
Läs merStatistisk 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 merResidualanalys. 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 merKursens upplägg. Roller. Läs studiehandledningen!! Examinatorn - extern granskare (se särskilt dokument)
Kursens upplägg v40 - inledande föreläsningar och börja skriva PM 19/12 - deadline PM till examinatorn 15/1- PM examinationer, grupp 1 18/1 - Forskningsetik, riktlinjer uppsatsarbetet 10/3 - deadline uppsats
Läs merTENTAMEN. SAMHÄLLSVETENSKAPLIG FORSKNINGSMETODIK Kurs 7 PC1307. Forskningsmetodik 10 poäng (ECTS) Måndag den 13 oktober, 2008
GÖTEBORGS UNIVERSITET Psykologiska institutionen TENTAMEN SAMHÄLLSVETENSKAPLIG FORSKNINGSMETODIK Kurs 7 PC1307 Forskningsmetodik 10 poäng (ECTS) Måndag den 13 oktober, 2008 Tid: 9 00 14 00 Lokal: Viktoriagatan
Läs merDataanalys kopplat till undersökningar
Dataanalys kopplat till undersökningar Seminarium om undersökningsmetoder för förorenade områden, Malmö 6-7 maj Jenny Norrman, SGI, Chalmers FRIST På säker grund för hållbar utveckling Innehåll Inledning
Läs merTentamen 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 merχ 2, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade Data: n observationer klassificerade i K olika kategorier:
Stat. teori gk, ht 006, JW F1 χ -TEST (NCT 16.1-16.) Ordlista till NCT Goodness-of-fit-test χ, chi-square Test av anpassning χ, chi-två Test av anpassning: sannolikheter specificerade i förväg Data: n
Läs mer