Instruktioner till Examinationen Kursen Metoder för Statistisk Analys Karolinska Institutet

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Instruktioner till Examinationen Kursen Metoder för Statistisk Analys Karolinska Institutet"

Transkript

1 1 Instruktioner till Examinationen Kursen Metoder för Statistisk Analys Karolinska Institutet Uppdaterad: För att bli godkänd skall man utföra alla sex uppgifter som beskrivs nedan. OBS: Undervisningen håller sig till SPSS och AMOS, men det är tillåtet att göra sina beräkningar med vilket statistikprogram som helst (ange dock vilket program ni använt er av). Vill man göra sina beräkningar för hand så är detta också OK. De olika dataseten finns utlagda på kurshemsidan (under Examination ) både som SPSS-filer och som tabbavgränsade textfiler. 1. Uppgiften om Variansanalys (ANOVA) Uppgiften går ut på att i viss mån replikera analysen i följande artikel (finns på kurshemsidan): St.Lawrence, J. S., Brasfield, T. L., Shirley, A., Jefferson, K. W., Alleyne, E., O Bannon, R. E. III. (1995). Cognitive-behavioral intervention to reduce African American adolescents risk for HIV infection. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 63, Analysen utförs på ett dataset som delvis simulerar det som St.Lawrence et al. använt sig av ( ANOVA_Condom_use ; finns på kurshemsidan; det handlar inte om originaldata). Undersökningens beroende variabel, mätt vid fyra olika tillfällen, är procentuell andel av samlagen under de senaste åtta veckorna då man använt kondom. Eftersom data är simulerade förekommer orimliga värden (< 0 och > 100) men strunta i detta. Mer specifikt skall man utföra följande moment/besvara följande frågor: 1. Ange undersökningens syfte (låtsas, s.a.s., att du är St.Lawrence och att detta är din undersökning). 2. Skapa ett linjediagram som visar de fyra gruppernas (BST female; BST male; EC female; EC male) genomsnittliga värde på den beroende variabeln vid de fyra mättillfällena. 3. Utför en ANOVA för upprepade mätningar (fyra mättillfällen) och med två oberoende variabler mellan individer. Presentera och tolka resultaten. Kan vi anta att kravet på sfäriskhet är uppfyllt? Motivera dina svar. 4. Eftersom analysen ovan påvisar en signifikant trevägs interaktion utförs följande: Testa effekten av tid på kondomanvändningen separat för de fyra olika grupperna (BST female; BST male; EC female; EC male). I varje grupp testas om kravet på sfäriskhet är uppfyllt samt den specifika förändringen över tid (detta görs genom att sätta Contrasts = Repeated). Presentera och tolka resultaten. 5. Utför även följande analys: Fyra separata tvåvägs ANOVOR (en för varje mätning av kondomanvändning, OV = Group och Gender). Om någon interaktion är signifikant går du vidare och analyserar enkla effekter (med hjälp av Split file ). Presentera och tolka resultaten.

2 2 Texten kan antingen skrivas i samma form som en vetenskaplig artikel (se St.Lawrence et al.s artikel för exempel), men då inkluderas SPSS-output som appendix. Texten kan också skrivas i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS output-tabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 2. Uppgiften om Regressionsanalys Uppgiften går ut på att i viss mån replikera analysen i följande artikel (finns på kurshemsidan): Caspi, A., Sugden, K., Moffitt, T. E., Taylor, A., Craig, I. W., Harrington, H., et al. (2003). Influence of life stress on depression: Moderation by a polymorphism in the 5-HTT gene. Science, 301, Analysen utförs på ett dataset ( Regression_Genes_and_depression ; finns på kurshemsidan) som simulerar det som Caspi et al. använt sig av (det handlar alltså inte om originaldata). Följande variabler ingår: (1) IdNum; (2) Allele = kombinationen av 5-HTT gen alleler, med värdena s/s (dubbel uppsättning av korta alleler) s/l (en kort och en lång allele) samt l/l (dubbel uppsättning långa alleler); (3) Number_long = antalet långa alleler i 5-HTT genen, där s/s = 0, s/l = 1 och l/l = 2; (4) Stress_LE = antalet upplevda stressfulla livshändelser, med värdena 0, 1, 2, 3 och 4, där det sista värdet står för fyra eller fler händelser; (5) Dep_Symp = graden av depressiva symptom, variabeln har blivit simulerad och innehåller därmed en del orimliga värdena (t.ex. < 0) men strunta i detta. Mer specifikt skall man utföra följande moment/besvara följande frågor: 1. Estimera den enkla effekten av antalet långa 5-HTT alleler (Number_long) på depressiva symptom (Dep_Symp). Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienten? Vad blir beta-koefficienten? Är koefficienten signifikant? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. 2. Estimera den enkla effekten av antalet upplevda stressfulla livshändelser (Stress_LE) på depressiva symptom (Dep_Symp). Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienten? Vad blir beta-koefficienten? Är koefficienten signifikant? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. 3. Utför en multipel regressionsanalys där du predicerar antalet depressiva symptom utifrån antalet långa 5-HTT alleler OCH antalet upplevda stressfulla livshändelser. Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienterna? Vad blir beta-koefficienterna? Är koefficienterna signifikanta? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. Finns det något problem med kollinaritet? Motivera ditt svar. 4. Standardisera Number_long samt Stress_LE och skapa sedan en interaktionsterm för Number_long * Stress_LE. Utför en analys där depressiva symptom prediceras utifrån antalet långa alleler (standardiserat), antalet upplevda stressfulla livshändelser (standardiserat) samt deras interaktion. Vad blir interceptet respektive regressionskoefficienterna? Vad blir beta-koefficienterna? Är koefficienterna signifikanta? Hur mycket av variationen i den beroende variabeln kan förklaras? Beskriv vad dessa värden säger oss. Finns det något problem med kollinaritet? Motivera ditt svar.

3 3 5. För analysen ovan (punkt 4): Ser sambandet mellan predicerade värden och residualer OK ut? Har någon av försökspersonerna otillbörligt stark påverkan på framräknade parametrar? Motivera dina svar. Texten kan antingen skrivas i samma form som en vetenskaplig artikel (se Caspi et al.s artikel för exempel), men då inkluderas SPSS-output som appendix. Texten kan också skrivas i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS output-tabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 3. Uppgiften om RR, OR, Logistisk- och Cox regression Analyserna utförs på datasetet Ratio_Log_Cox_Illness_Death (finns på kurshemsidan). Här har vi data (jag känner inte till graden av autenticitet) från vad jag tror vara fiktiva cancerpatienter. Följande variabler ingår: (a) patientens id-nummer; (b) kön, med värdet 0 för kvinnor och 1 för män; (c) ålder; (d) histologi, som jag antar handlar vilken typ av cancer patienten har, med värdena 1 = nodular sclerosis; 2 = mixed cellular; 3 = lymphocyte depletion; (e) stadium av sjukdomen med 0 = early och 1 = advanced; (f) om patienten dött under uppföljningsperioden med 0 = nej och 1 = ja; (g) tid fram till död alternativt uppföljningsperiodens slut. Uppgiften går ut på att göra följande: 1. Beräkna Risk Ratio samt Odds Ratio för sambandet mellan stadium av sjukdomen (stage) och om man dött under uppföljningsperioden (dead). Ange kvoterna, deras konfidensintervall samt beskriv i ord hur de skall tolkas. 2. Utför en hierarkisk binär logistisk regressionsanalys med stadium av sjukdomen (stage) som beroende variabel och med följande inkluderingsordning av de oberoende variablerna: (a) patientens kön; (b) patientens ålder; (c) interaktionen mellan kön och ålder. Beskriv vad som händer med modellens prediktiva förmåga i de olika stegen (blir den signifikant bättre). På vilket sätt påverkar de oberoende variablerna oddsen för att patienten skall ha uppnått ett framskridet stadium av sjukdomen? Är effekterna signifikanta? Beskriv och tolka resultaten. 3. Eftersom analysen ovan påvisade en signifikant interaktion mellan kön och ålder vad gäller oddsen för att ha uppnått ett framskridet stadium av sjukdomen går du vidare och tittar på den enkla effekten av ålder separat för kvinnliga och manliga patienter. Hur ser effekten av ålder ut i respektive grupp? 4. Nu till Cox regression. Den beroende variabeln är en kombination av dead (om patienten dött eller inte) samt hur lång tid det tog fram till döden alternativt till uppföljningsperiodens slut (survivaltime). Börja med att titta på om histologi påverkar hazard för att patienten skall ha dött (tänk på att histologi är en kategori-variabel). Beskriv och tolka resultaten. 5. Testa om hazard för att ha dött påverkas av patientens ålder. Beskriv och tolka resultaten. 6. Testa om hazard för att ha dött påverkas av om patienten uppnått ett framskridet stadium av sjukdomen eller inte (stage). Beskriv och tolka resultaten. 7. Testa om hazard för att ha dött påverkas av patientens kön. Beskriv och tolka resultaten.

4 4 8. Utför en hierarkisk analys där prediktorerna inkluderas i följande ordning: (a) histologi (tänk på att det är en kategori-variabel); (b) kön; (c) interaktionen mellan histologi och kön. Beskriv vad som händer med modellens prediktiva förmåga i de olika stegen (blir den signifikant bättre). På vilket sätt påverkar de oberoende variablerna hazard för att patienten skall ha avlidit? Är effekterna signifikanta? Beskriv och tolka resultaten. 9. Eftersom analysen ovan påvisade en signifikant interaktion mellan kön och histologi vad gäller hazard för att ha avlidit går du vidare och tittar på den enkla effekten av histologi separat för kvinnliga och manliga patienter. Hur ser effekten av histologi ut i respektive grupp? Texten skrivs i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS outputtabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 4. Uppgiften om Faktoranalys Uppgiften går ut på att utföra en faktoranalys av vissa av frågorna i datasetet Factor_analysis_success (finns på kurshemsidan). Data är från 1819 personer som skattat hur pass viktiga olika faktorer är för att man skall bli framgångsrik här i livet. Skattningen är gjord på en skala från 1 (= inte alls viktigt) till 5 (= helt avgörande). De skattade faktorerna är: (1) Att man är från en rik familj (2) Att man har välutbildade föräldrar (3) Att man själv har en bra utbildning (4) Att man har talang (5) Att man arbetar hårt (6) Att man har rätt kontakter (7) Att man har politiska kontakter (8) Att man har rätt hudfärg (9) Att man har rätt religiös tillhörighet (10) Att man är från rätt region i landet (11) Att man har rätt kön (12) Att man har de rätta åsikterna Dessutom innehåller datasetet information om respondenternas kön och utbildningsgrad. Utför följande steg och svara på frågor: 1. Utför en faktoranalys (PCA) på de tolv skattade faktorerna, med varimax-rotation. Lämpar sig data för faktoranalys? Varför? Ett item har låg KMO/MSA, vilket? Vad innebär detta? (ta ändå med detta item i analysen). 2. Vad har item för kommunaliteter? Vad innebär detta? 3. Hur många faktorer plockar analysen fram? Varför? Tycker du att detta verkar vara ett lämpligt antal faktorer? Motivera ditt svar. 4. Ange faktorladdningarna. Vilka item hör till respektive faktor? 5. Döp de tre faktorerna och beskriv vad de mäter (vad står ett högt värde för). 6. Beräkna Cronbachs alpha för de tre faktorerna. Ser det bra ut? Texten skrivs i form av en SPSS-undervisning-handout där man klipper in SPSS outputtabeller och kommentarer till dessa (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni

5 5 skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Observera att det inte räcker att du bara klipper in Output-tabellerna utan att beskriva och tolka resultaten. 5. Uppgiften om Structural Equation Modeling (SEM) Uppgiften går ut på att i viss mån replikera analysen i följande artikel (finns på kurshemsidan): Cantazaro, A., & Wei, M. (2010). Adult attachment, dependence, self-criticism, and depressive symptoms: A test of a mediational model. Journal of Personality, 78, Analysen utförs på ett dataset som simulerar det som Cantazaro och Wei använt sig av ( SEM_Depressive_symptoms_and_attachment ; finns på kurshemsidan; det handlar alltså inte om originaldata). Följande modell skall analyseras (Figur 2 i artikeln, endast strukturmodellen visas men modellen måst givetvis även innehålla en mätdel, glöm inte att lägga till erforderliga feltermer). Dependence Attachment Anxiety Attachment Avoidance Depressive Symptoms Self-Criticism Följande latenta variabler ingår i modellen: (1) Attachment Anxiety: Högt värde = hög rädsla för att bli övergiven; tre indikatorer: Anxiety_1 Anxiety_3; (2) Attachment Avoidance: Högt värde = ogillande av intimitet och av att vara beroende av andra; tre indikatorer: Avoid_1 Avoid_3; (3) Dependence: Högt värde = man är väldigt fokuserad på interpersonella relationer och är orolig för att inte bli omtyckt av andra; två indikatorer: DEQ_D och PSI_D; (4) Self-Criticism: Högt värde = man ställer höga krav på sig själv, vill bli respekterad av andra samtidigt som man är orolig för att tappa kontroll och autonomi; två indikatorer: DEQ_SC och PSI_SC; (5) Depressive Symptoms: Högt värde = hög grad av depressiva symptom; tre indikatorer: SDS, CES_D och DASS_D. Följande moment skall utföras och frågor besvaras: 1. Presentera hela modellen (både mät- och struktur-delen) med infogade parameter-värden (standardiserade koefficienter). 2. Hur ser värdena i modellens mätdel ut (bra/dåligt/några konstigheter?). Motivera ditt svar.

6 6 3. Ange vilken standardiserad direkt samt total effekt Attachment Anxiety har på Depressive Symptoms samt beskriv i ord vad dessa siffror säger oss. Ange hur stor andel (i procent) av den totala effekten av Attachment Anxiety på Depressive Symptoms som medieras via Dependence respektive Self-Criticism. Visa hur dessa medierade (indirekta) effekter kan beräknas utifrån direkta effekter. 4. Ange vilken standardiserad direkt samt total effekt Attachment Avoidance har på Depressive Symptoms samt beskriv i ord vad dessa siffror säger oss. Visa hur den medierade (indirekta) effekten av Attachment Avoidance på Depressive Symptoms via Dependence respektive Self-Criticism kan beräknas utifrån direkta effekter. Vad skulle hända med den totala effekten av Attachment Avoidance på Depressive Symptoms om Attachment Avoidance inte hade någon effekt på Dependence? 5. Ange de standardiserade direkta effekterna av Dependence respektive Self-Criticism på Depressive Symptoms samt beskriv i ord vad dessa siffror säger oss. 6. Ange hur mycket av variansen i de latenta endogena variablerna som kan förklaras av de exogena variablerna (ange också vilka de exogena variablerna är). 7. Ange ett urval av modellens anpassningsmått och beskriv i ord hur pass nöjda vi är. 8. Ta en titt på modification indices och beskriv i ord vad någon (välj en parameter) av värdena där säger oss. Vilka för- respektive nackdelar skulle det innebära att göra så (lägg dock inte till någon parameter i detta skede)? 9. I sin första modell hade Cantazaro och Wei en direkt effekt från Attachment Anxiety på Depressive Symptoms. Lägg till denna effekt och visa (med beräkning) att detta inte leder till någon signifikant förbättring av modellen. Skriv texten i form av en SPSS-undervisning-handout (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. 6. Uppgiften om Multilevel Modeling (MLM) Uppgiften går ut på analysera datasetet som heter MLM_socioeconomic_position. Detta dataset simulerar ett riktigt dataset, men det är alltså inte originaldata. Följande variabler ingår (du får gärna beskriva dessa i din text): 1. Intelligens ju högre värde desto högre uppmätt intelligens i tonåren. 2. Utbildning ju högre värde desto högre uppnådd utbildningsnivå vid 25 års ålder. 3. SEB socioekonomisk bakgrund, ju högre värde desto bättre ställt hade man det i barndomen. 4. USEP25, USEP30, USEP35, och USEP40 uppnådd socioekonomisk position vid års ålder, ju högre värde desto bättre ställt har man det. Mer specifikt skall man utföra följande moment/besvara följande frågor: i. Börja med att grand mean centrera variablerna Intelligens, Utbildning och SEB. ii. Omstrukturera data så att varje person får fyra rader (en för varje mätning av USEP). Skapa en tidvariabel som står för antalet år sedan man fyllde 25 (varje person får alltså fyra värden, nämligen 0, 5, 10 och 15). 1. Analysera Modell 1: Fixed intercept, inga prediktorer, USEP som beroende variabel. Presentera och tolka resultaten. 2. Analysera Modell 2: Random (och fixed) intercept, inga prediktorer, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 1? Vad händer med

7 7 residualerna jämfört med Modell 1? Finns det någon signifikant variation i USEPinterceptet mellan individer? Vad innebär detta? Presentera och tolka resultaten. 3. Analysera Modell 3: Random (och fixed) intercept, fixed effekt av tid, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 2? Vad händer med residualerna jämfört med Modell 2? Hur ser effekten av tid på USEP ut? Presentera och tolka resultaten. 4. Analysera Modell 4: Random (och fixed) intercept, random (och fixed) effekt av tid, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 3? Vad händer med residualerna jämfört med Modell 3? Varierar effekten av tid på USEP signifikant mellan individer? Presentera och tolka resultaten. 5. Analysera Modell 5: Random (och fixed) intercept, random (och fixed) effekt av tid, fixed effekt av intelligens (centrerat) samt interaktionen mellan intelligens (centrerat) och tid, USEP som beroende variabel. Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 4? Hur ser huvudeffekterna av tid och intelligens (centrerat) samt deras interaktion ut? Hur tolkas dessa resultat? Vad händer med residualerna samt med variansen i interceptet och i effekten av tid mellan individer jämfört med Modell 4? Presentera och tolka resultaten. 6. Analysera Modell 6: Upprepa Modell 5 men byt ut intelligens mot utbildning (centrerat). Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 4? Hur ser huvudeffekterna av tid och utbildning (centrerat) samt deras interaktion ut? Hur tolkas dessa resultat? Vad händer med residualerna samt med variansen i interceptet och i effekten av tid mellan individer jämfört med Modell 4? Presentera och tolka resultaten. 7. Analysera Modell 7: Upprepa Modell 5 men byt ut intelligens mot socioekonomisk bakgrund (SEB) (centrerat). Hur pass bra passar modellen med data jämfört med Modell 4? Hur ser huvudeffekterna av tid och SEB (centrerat) samt deras interaktion ut? Hur tolkas dessa resultat? Vad händer med residualerna samt med variansen i interceptet och i effekten av tid mellan individer jämfört med Modell 4? Presentera och tolka resultaten. Skriv texten i form av en SPSS-undervisning-handout (se kurshemsidan för exempel). Jag föredrar dock om ni skriver kommentarer och tolkningar i form av vanlig text snarare än i text-rutor eftersom det är lättare för mig att infoga kommentarer till det förra. Inlämning Inkludera alla sex uppgifter i samma dokument (jag vill INTE få flera dokument från samma person). Inlämningsuppgiften mejlas till följande två adresser (båda två): 1) kimmo.sorjonen@ki.se 2) kimmo.sorjonen.ki@analys.urkund.se I urkund görs en plagieringskontroll och om texten är plagierad så riskerar man att bli avstängd från sin utbildning. DET ÄR ALLTSÅ FÖRBJUDET ATT PLAGIERA REDAN EXISTERANDE TEXTER. Bedömning & Betygsättning Inlämningsuppgiften bedöms och betygsätts utifrån följande kriterier: A. Uppfylls instruktionerna? (helt = 2; hyfsat = 1; nej = 0)

8 8 B. Verkar beräkningarna vara korrekt utförda? (helt = 2; hyfsat = 1; nej = 0) C. Innehåller texten felaktiga påståenden? (nej = 2; mindre allvarliga = 1; flera/grova = 0) För betyget Godkänd krävs minst en poäng på VARDERA kriteriet A-C ovan.

Instruktioner till Examinationen Kursen Introduktion till Multivariat Dataanalys Karolinska Institutet

Instruktioner till Examinationen Kursen Introduktion till Multivariat Dataanalys Karolinska Institutet 1 Instruktioner till Examinationen Kursen Introduktion till Multivariat Dataanalys Karolinska Institutet Uppdaterad: 120412 För att bli godkänd skall man utföra alla sex uppgifter som beskrivs nedan. OBS:

Läs mer

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet 1 Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet Uppdaterad: 130114 För att bli godkänd på inlämningsuppgiften krävs att man

Läs mer

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet 1 Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet Uppdaterad: 120113 För att bli godkänd på inlämningsuppgiften krävs att man

Läs mer

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet

Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet 1 Instruktioner till Inlämningsuppgiften i Statistik Kursen Statistik och Metod Psykologprogrammet (T8), Karolinska Institutet För att bli godkänd på inlämningsuppgiften krävs att man utför uppgiften om

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

Användning. Fixed & Random. Centrering. Multilevel Modeling (MLM) Var sak på sin nivå

Användning. 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 mer

Användning. Fixed & Random. Centrering. Multilevel Modeling (MLM) Var sak på sin nivå

Användning. 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; (2) Mixed effect models; (3)

Läs mer

Regressionsanalys med SPSS Kimmo Sorjonen (2010)

Regressionsanalys med SPSS Kimmo Sorjonen (2010) 1 Regressionsanalys med SPSS Kimmo Sorjonen (2010) 1. Multipel regression 1.1. Variabler I det aktuella exemplet ingår följande variabler: (1) life.sat, anger i vilket utsträckning man är nöjd med livet;

Läs mer

Multilevel Modeling med SPSS Kimmo Sorjonen ( )

Multilevel Modeling med SPSS Kimmo Sorjonen ( ) 1 Multilevel Modeling med SPSS Kimmo Sorjonen (2012-01-21) 1. Tvärsnittsdata, Två nivåer 1.i Variabler Data simulerar de som använts i följande studie (se Appendix A och Appendix B): Andersen, R., & van

Läs mer

Structural Equation Modeling med Amos Kimmo Sorjonen (2012-01-24)

Structural Equation Modeling med Amos Kimmo Sorjonen (2012-01-24) 1 Structural Equation Modeling med Amos Kimmo Sorjonen (2012-01-24) 1. Variabler och tänkt modell Data simulerar de som använts i följande studie (se Appendix A): Hull, J. G., & Mendolia, M. (1991). Modeling

Läs mer

Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum:

Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum: Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum: 110319 Ovanstående nummer är ditt identifikationsnummer! Skriv in detta nummer på varje blad i tentan

Läs mer

Innehåll: 3.4 Parametriskt eller ej 3.5 Life Table 3.6 Kaplan Meier 4. Cox Regression 4.1 Hazard Function 4.2 Estimering (PL)

Innehåll: 3.4 Parametriskt eller ej 3.5 Life Table 3.6 Kaplan Meier 4. Cox Regression 4.1 Hazard Function 4.2 Estimering (PL) Innehåll: 1. Risk & Odds 1.1 Risk Ratio 1.2 Odds Ratio 2. Logistisk Regression 2.1 Ln Odds 2.2 SPSS Output 2.3 Estimering (ML) 2.4 Multipel 3. Survival Analys 3.1 vs. Logistisk 3.2 Censurerade data 3.3

Läs mer

Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum:

Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum: Identifikationsnummer:... Tentamen: Statistik & Metod (2PS020), Psykologprogrammet, Termin 8 Datum: 120203 Ovanstående nummer är ditt identifikationsnummer! Skriv in detta nummer på varje blad i tentan

Läs mer

Regressionsanalys. - en fråga om balans. Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet

Regressionsanalys. - 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 mer

Risk Ratio, Odds Ratio, Logistisk Regression och Survival Analys med SPSS Kimmo Sorjonen, 2012

Risk Ratio, Odds Ratio, Logistisk Regression och Survival Analys med SPSS Kimmo Sorjonen, 2012 Risk Ratio, Odds Ratio, Logistisk Regression och Survival Analys med SPSS Kimmo Sorjonen, 2012 1. Risk Ratio & Odds Ratio Risk- och odds ratio beräknar sambandet mellan två dikotoma variabler. Inom forskning

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

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

Innehåll. Data. Skillnad SEM & Regression. Exogena & Endogena variabler. Latenta & Manifesta variabler

Innehåll. Data. Skillnad SEM & Regression. Exogena & Endogena variabler. Latenta & Manifesta variabler Innehåll Structural Equation Modeling (SEM) Ingenting är omöjligt Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet Data Latenta och manifesta variabler Typ av modell (path, CFA, SEM) Specificera

Läs mer

Structural Equation Modeling (SEM) Ingenting är omöjligt

Structural Equation Modeling (SEM) Ingenting är omöjligt Structural Equation Modeling (SEM) Ingenting är omöjligt Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet Innehåll Data Latenta och manifesta variabler Typ av modell (path, CFA, SEM) Specificera

Läs mer

Linjär regressionsanalys. Wieland Wermke

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

Läs mer

F18 MULTIPEL LINJÄR REGRESSION, FORTS. (NCT

F18 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 mer

Missing data och imputation eller Får man hitta på data? Lars Lindhagen, UCR 2014-05-21

Missing data och imputation eller Får man hitta på data? Lars Lindhagen, UCR 2014-05-21 Missing data och imputation eller Får man hitta på data? Lars Lindhagen, UCR 2014-05-21 Inledning Saknat data finns alltid, åtminstone i stora registerstudier. Ett problem som måste hanteras på något sätt.

Läs mer

Föreläsning 9. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 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 mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys III (SDA III), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik och

Läs mer

Upprepade mätningar och tidsberoende analyser. Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland

Upprepade mätningar och tidsberoende analyser. Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland Upprepade mätningar och tidsberoende analyser Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland Innehåll Stort område Simpsons paradox En mätning per individ Flera mätningar per individ Flera

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys III (SDA III), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik

Läs mer

InStat Exempel 4 Korrelation och Regression

InStat Exempel 4 Korrelation och Regression InStat Exempel 4 Korrelation och Regression Vi ska analysera ett datamaterial som innehåller information om kön, längd och vikt för 2000 personer. Materialet är jämnt fördelat mellan könen (1000 män och

Läs mer

2. Finns samband mellan individbundna faktorer och kontextuella faktorer och skolresultat?

2. Finns samband mellan individbundna faktorer och kontextuella faktorer och skolresultat? 1 Teknisk bilaga till rapport 2018:10 Det är i det lokala man finner komplexiteten - Betydelsen av migrationsbakgrund och socioekonomiska faktorer för skolmisslyckanden 1 Bakgrund Denna rapport är en teknisk

Läs mer

MULTIPEL IMPUTATION. Ett sätt att fylla i hålen i ditt datamaterial?

MULTIPEL IMPUTATION. Ett sätt att fylla i hålen i ditt datamaterial? MULTIPEL IMPUTATION Ett sätt att fylla i hålen i ditt datamaterial? Pär Ola Bendahl IKVL, Avdelningen för Onkologi Lunds Universitet Par Ola.Bendahl@med.lu.se Översikt 1. Introduktion till problemet 2.

Läs mer

ANOVA Faktoriell (tvåvägs)

ANOVA Faktoriell (tvåvägs) ANOVA Faktoriell (tvåvägs) Faktoriell ANOVA (tvåvägs) Två oberoende variabel ( tvåvägs ): Nominalskala eller ordinalskala. Delar in det man undersöker (personerna?) i grupper/kategorier, dvs. betingelser.

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

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig omtentamen på momentet Statistiska metoder SDA III, 2 poäng ingående i kurserna Grundkurs i statistik 20 p samt Undersökningsmetodik

Läs mer

Instruktioner till Inlämningsuppgift 1 och Datorövning 1

Instruktioner till Inlämningsuppgift 1 och Datorövning 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2005 Statistiska institutionen 2005-10-14 MC Instruktioner till Inlämningsuppgift 1 och Datorövning 1 Kurs i Ekonometri, 5 poäng. Uppgiften ingår i examinationen för kursen och

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys III (SDA III), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik och

Läs mer

Under denna laboration kommer regression i olika former att tas upp. Laborationen består av fyra större deluppgifter.

Under denna laboration kommer regression i olika former att tas upp. Laborationen består av fyra större deluppgifter. Laboration 5 Under denna laboration kommer regression i olika former att tas upp. Laborationen består av fyra större deluppgifter. Deluppgift 1: Enkel linjär regression Övning Under denna uppgift ska enkel

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

Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi

Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi 1(6) PCA/MIH Johan Löfgren 2016-11-10 Skolprestationer på kommunnivå med hänsyn tagen till socioekonomi 1 Inledning Sveriges kommuner och landsting (SKL) presenterar varje år statistik över elevprestationer

Läs mer

STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA

STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA LONGITUDINELLA DATA Linda Wänström Linköpings universitet 12 December Linda Wänström (Linköpings universitet) LONGITUDINELLA DATA 12 December 1 / 12 Explorativ Faktoranalys

Läs mer

MULTIPEL IMPUTATION - Ett sätt att hantera problemet med missing data

MULTIPEL IMPUTATION - Ett sätt att hantera problemet med missing data MULTIPEL IMPUTATION - Ett sätt att hantera problemet med missing data Pär-Ola Bendahl IKVL, Avdelningen för Onkologi Lunds Universitet Par-Ola.Bendahl@med.lu.se Översikt Introduktion till problemet Enkla

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

Differentiell psykologi

Differentiell psykologi Differentiell psykologi Tisdag 25 september 2012 Frågestund Repetition Agenda Skillnader i definitioner mellan underlagen Statistik Instuderings- och tentamensfrågor Regressionsdiagnostik Fråga om Reliabilitet

Läs mer

TENTAMEN I REGRESSIONSANALYS OCH TIDSSERIEANALYS

TENTAMEN I REGRESSIONSANALYS OCH TIDSSERIEANALYS STOCKHOLMS UNIVERSITET Statistiska institutionen Marcus Berg VT2014 TENTAMEN I REGRESSIONSANALYS OCH TIDSSERIEANALYS Fredag 23 maj 2014 kl. 12-17 Skrivtid: 5 timmar Godkända hjälpmedel: Kalkylator utan

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys III (SDA III), 3 högskolepoäng ingående i kursen Undersökningsmetodik

Läs mer

Differentiell psykologi

Differentiell psykologi Differentiell psykologi Tisdag 20 september 2011 Integrering och frågestund Moment II: Personlighet och intelligens Petter Gustavsson 20 september 20112 Upplägg: Momentansvarig: Petter Första veckan: Intelligens

Läs mer

Faktoranalys - Som en god cigarr

Faktoranalys - Som en god cigarr Innehåll Faktoranalys - Som en god cigarr Faktoranalys. Användningsområde. Krav/rekommen. 3. Olika typer av FA 4. Faktorladdningar 5. Eigenvalue 6. Rotation 7. Laddningar & Korr. 8. Jämförelse av metoder

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

1/23 REGRESSIONSANALYS. Statistiska institutionen, Stockholms universitet

1/23 REGRESSIONSANALYS. Statistiska institutionen, Stockholms universitet 1/23 REGRESSIONSANALYS F4 Linda Wänström Statistiska institutionen, Stockholms universitet 2/23 Multipel regressionsanalys Multipel regressionsanalys kan ses som en utvidgning av enkel linjär regressionsanalys.

Läs mer

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, 170503, kl. 08.00-12.00 Anvisningar Av rättningspraktiska skäl skall var och en av de tre huvudfrågorna besvaras på separata pappersark. Börja alltså på ett nytt

Läs mer

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 11 december, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: )

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 11 december, Ansvarig lärare: Bengt Jansson ( , mobil: ) GÖTEBORGS UNIVERSITET Psykologiska institutionen TENTAMEN PC1307 PC1546 Statistik (5 hp) Lördag den 11 december, 2010 Hjälpmedel: räknedosa Ansvarig lärare: Bengt Jansson (031 786 1696, mobil: 076 71 345

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

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

ordinalskala kvotskala F65A nominalskala F65B kvotskala nominalskala (motivering krävs för full poäng)

ordinalskala kvotskala F65A nominalskala F65B kvotskala nominalskala (motivering krävs för full poäng) 1 F1 ordinalskala F2 kvotskala F65A nominalskala F65B kvotskala F81 nominalskala (motivering krävs för full poäng) b) Variabler som används är F2 och F65b. Eftersom det är kvotskala på båda kan vi använda

Läs mer

Föreläsning 9. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 9. NDAB02 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 mer

STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA

STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA STATISTISK ANALYS AV KOMPLEXA DATA LONGITUDINELLA DATA Linda Wänström Linköpings universitet 9 December Linda Wänström (Linköpings universitet) LONGITUDINELLA DATA 9 December 1 / 43 Longitudinella data

Läs mer

Spridningsdiagram (scatterplot) Fler exempel. Korrelation (forts.) Korrelation. Enkel linjär regression. Enkel linjär regression (forts.

Spridningsdiagram (scatterplot) Fler exempel. Korrelation (forts.) Korrelation. Enkel linjär regression. Enkel linjär regression (forts. Spridningsdiagram (scatterplot) En scatterplot som visar par av observationer: reklamkostnader på -aeln and försäljning på -aeln ScatterplotofAdvertising Ependitures ()andsales () 4 Fler eempel Notera:

Läs mer

Faktoranalys, Cronbach s Alpha, Risk Ratio, & Odds Ratio

Faktoranalys, Cronbach s Alpha, Risk Ratio, & Odds Ratio Faktoranalys, Cronbach s Alpha, Risk Ratio, & Odds Ratio med SPSS Kimmo Sorjonen 1. Faktoranalys Innan man utför en faktoranalys kan det vara bra att testa om det finns några outliers i data. Detta kan

Läs mer

a) Anpassa en trinomial responsmodell med övriga relevanta variabler som (icketransformerade)

a) Anpassa en trinomial responsmodell med övriga relevanta variabler som (icketransformerade) 5:1 Studien ifråga, High School and beyond, går ut på att hitta ett samband mellan vilken typ av program generellt, praktiskt eller akademiskt som studenter väljer baserat på olika faktorer kön, ras, socioekonomisk

Läs mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. KOD: Kurskod: PM2315 Kursnamn: Psykologprogrammet, kurs 15, Metoder för psykologisk forskning (15 hp) Ansvarig lärare: Jan Johansson Hanse Tentamensdatum: 2 november 2011 Tillåtna hjälpmedel: miniräknare

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

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

Kapitel 4: SAMBANDET MELLAN VARIABLER: REGRESSIONSLINJEN

Kapitel 4: SAMBANDET MELLAN VARIABLER: REGRESSIONSLINJEN Kapitel 4: SAMBANDET MELLAN VARIABLER: REGRESSIONSLINJEN Spridningsdiagrammen nedan representerar samma korrelationskoefficient, r = 0,8. 80 80 60 60 40 40 20 20 0 0 20 40 0 0 20 40 Det finns dock två

Läs mer

Metodikuppgifter (C), Svarsblankett C

Metodikuppgifter (C), Svarsblankett C Metodikuppgifter (C), Svarsblankett C C Metodikuppgifter Metodikfrågorna besvaras på Svarsblankett C. Metodikuppgifterna baserar sig på boken Kjellberg, A och Sörqvist, P (2015, andra upplagan). Experimentell

Läs mer

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test.

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Partiella t-test F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Christian Tallberg Statistiska institutionen Stockholms universitet Då man testar om en enskild variabel X i skall vara med

Läs mer

Statistik och epidemiologi T5

Statistik 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 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

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

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

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2011 Avd. Matematisk statistik GB DATORLABORATION 3: MULTIPEL REGRESSION.

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2011 Avd. Matematisk statistik GB DATORLABORATION 3: MULTIPEL REGRESSION. MATEMATISKA INSTITUTIONEN Tillämpad statistisk analys, GN STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2011 Avd. Matematisk statistik GB 2011-04-13 DATORLABORATION 3: MULTIPEL REGRESSION. Under Instruktioner och data på

Läs mer

Uppgift 1. Deskripitiv statistik. Lön

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

Läs mer

Intro till SPSS Kimmo Sorjonen (0811)

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

Läs mer

Skrivning i ekonometri torsdagen den 8 februari 2007

Skrivning i ekonometri torsdagen den 8 februari 2007 LUNDS UNIVERSITET STATISTISKA INSTITUTIONEN MATS HAGNELL STA2:3 Skrivning i ekonometri torsdagen den 8 februari 27. Vi vill undersöka hur variationen i lön för 2 belgiska löntagare = WAGE (timlön i euro)

Läs mer

Bygga linjära modeller! Didrik Vanhoenacker 2007

Bygga linjära modeller! Didrik Vanhoenacker 2007 Bygga linjära modeller! Didrik Vanhoenacker 2007 1 Bygga enkla modeller Tänk att vi ska försöka förstå vad som styr hur många blommor korsblommiga växter har. T ex hos Lomme och Penningört. Hittills har

Läs mer

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 7. Multipel regression. (LLL Kap 15) Multipel Regressionsmodellen

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 7. Multipel regression. (LLL Kap 15) Multipel Regressionsmodellen Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 8) Föreläsning 7 Multipel regression (LLL Kap 5) Department of Statistics (Gebrenegus Ghilagaber, PhD, Associate Professor) Financial Statistics (Basic-level course,

Läs mer

Kapitel 15: INTERAKTIONER, STANDARDISERADE SKALOR OCH ICKE-LINJÄRA EFFEKTER

Kapitel 15: INTERAKTIONER, STANDARDISERADE SKALOR OCH ICKE-LINJÄRA EFFEKTER Kapitel 15: INTERAKTIONER, STANDARDISERADE SKALOR OCH ICKE-LINJÄRA EFFEKTER När vi mäter en effekt i data så vill vi ofta se om denna skiljer sig mellan olika delgrupper. Vi kanske testar effekten av ett

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

Att välja statistisk metod

Att 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 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

Resursfördelningsmodellen

Resursfördelningsmodellen PCA/MIH Johan Löfgren Rapport 25-6-26 (6) Resursfördelningsmodellen Växjös skolor våren 25 Inledning Underlag för analyserna utgörs av ett register som innehåller elever som gått ut årskurs nio 2 24. Registret

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

Tentamen för kursen. Linjära statistiska modeller. 22 augusti

Tentamen för kursen. Linjära statistiska modeller. 22 augusti STOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISK STATISTIK Tentamen för kursen Linjära statistiska modeller 22 augusti 2008 9 14 Examinator: Anders Björkström, tel. 16 45 54, bjorks@math.su.se Återlämning: Rum 312, hus

Läs mer

Statistik B Regressions- och tidsserieanalys Föreläsning 1

Statistik 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 mer

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2 Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2 Ronnie Pingel Statistiska institutionen Senast uppdaterad: 2015-11-23 Faktum är att vi i praktiken nästan alltid har en blandning

Läs mer

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 10: Multipel linjär regression 1

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 10: Multipel linjär regression 1 Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 10: Multipel linjär regression 1 Ronnie Pingel Statistiska institutionen Senast uppdaterad: 2015-11-19 Motivering Vi motiverade enkel linjär regression som ett

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

Målet för D2 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS

Målet för D2 är att studenterna ska kunna följande: Dra slumptal från olika sannolikhetsfördelningar med hjälp av SAS Datorövning 2 Statistisk teori med tillämpningar Simulering i SAS Syfte Att simulera data är en metod som ofta används inom forskning inom ett stort antal ämnen, exempelvis nationalekonomi, fysik, miljövetenskap

Läs mer

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 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 mer

Studentens namn: Studentens personnummer: Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta.

Studentens namn: Studentens personnummer: Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. KOD: Kurskod: PM1303 Kursnamn: Vetenskapsteori och grundläggande forskningsmetoder Provmoment: Vetenskapsteori respektive forskningsmetod Ansvarig lärare: Jan Johansson Hanse Tentamensdatum: 2015-09-29

Läs mer

Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA001, 15 hp. Exempeltenta 4

Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA001, 15 hp. Exempeltenta 4 MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för hållbar samhälls- och teknikutveckling Statistik Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA001, 15 hp Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare (Formelsamling bifogas

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson 1 STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2007 Statistiska institutionen Johan Andersson Skriftlig tentamen på momentet Statistisk dataanalys III (SDA III, statistiska metoder) 3 högskolepoäng, ingående i kursen Undersökningsmetodik

Läs mer

Omtentamen i Metod C-kurs

Omtentamen i Metod C-kurs Omtentamen i Metod C-kurs Kurskoder: PSGC20 och PSGCVA Datum: 2014-04-16 kl 08.15-13.15 Tillåtna hjälpmedel: Valfri modell av miniräknare Formelsamling med tillhörande tabeller (Sid 524-545 ur kursbok)

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

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

Föreläsning 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 mer

TENTAMEN PC1307 PC1546. Statistik (5 hp) Lördag den 7 maj, 2011

TENTAMEN 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 mer

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

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

Läs mer

Medicinsk statistik II

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

Läs mer

Tillvägaghångssätt för skattning av körkortsmodell

Tillvägaghångssätt för skattning av körkortsmodell Siamak Baradaran sia@kth.se Tillvägaghångssätt för skattning av körkortsmodell 1 Syfte med modellen Syftet med denna forskning har varit att utveckla en beskrivande modell som kan hjälpa oss att förstå

Läs mer

Gör uppgift 6.10 i arbetsmaterialet (ingår på övningen 16 maj). För 10 torskar har vi värden på variablerna Längd (cm) och Ålder (år).

Gör uppgift 6.10 i arbetsmaterialet (ingår på övningen 16 maj). För 10 torskar har vi värden på variablerna Längd (cm) och Ålder (år). Matematikcentrum Matematisk statistik MASB11: BIOSTATISTISK GRUNDKURS DATORLABORATION 4, 21 MAJ 2018 REGRESSION OCH FORTSÄTTNING PÅ MINIPROJEKT II Syfte Syftet med dagens laboration är att du ska bekanta

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

Sänkningen av parasitnivåerna i blodet

Sänkningen av parasitnivåerna i blodet 4.1 Oberoende (x-axeln) Kön Kön Längd Ålder Dos Dos C max Parasitnivå i blodet Beroende (y-axeln) Längd Vikt Vikt Vikt C max Sänkningen av parasitnivåerna i blodet Sänkningen av parasitnivåerna i blodet

Läs mer

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Linda Wänström. Omtentamen i Regressionsanalys

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Linda Wänström. Omtentamen i Regressionsanalys STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Linda Wänström Omtentamen i Regressionsanalys 2009-01-08 Skrivtid: 9.00-14.00 Godkända hjälpmedel: Miniräknare utan lagrade formler. Tentamen består

Läs mer

7,5 högskolepoäng. Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning. TentamensKod: Tentamensdatum: 30 oktober 2015 Tid: 9-13:00

7,5 högskolepoäng. Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning. TentamensKod: Tentamensdatum: 30 oktober 2015 Tid: 9-13:00 Statistisk försöksplanering och kvalitetsstyrning Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: TentamensKod: Tentamen 5Hp 41I12B KINAF13, KINAR13, KINLO13,KMASK13 7,5 högskolepoäng Tentamensdatum: 30 oktober

Läs mer