Microsoft Word - SI_vaja5.doc

Podobni dokumenti
Microsoft Word - SI_vaja1.doc

3. Preizkušanje domnev

Osnove statistike v fizični geografiji 2

Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC

NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

2. Model multiple regresije

Statistika, Prakticna matematika, , izrocki

Primer 1: Analiziramo produkcijske funkcije za podjetja industrijske dejavnosti v RS v podskupini DL Proizvodnja računalnikov in druge opreme za

Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranj

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA KMETIJSTVO IN BIOSISTEMSKE VEDE Marko SLOMŠEK PRIMERJAVA ENERGETSKE UČINKOVITOSTI MED MLEKOVODOM IN MOLŽO V VRČ DIPLO

Microsoft Word - CelotniPraktikum_2011_verZaTisk.doc

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Microsoft Word - 170

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA

LaTeX slides

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

Poskusi s kondenzatorji

ENV2:

Microsoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]

M

(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)

MERE SREDNJE VREDNOSTI

PowerPoint Presentation

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Avtomatizirano modeliranje pri celostnem upravljanju z vodnimi viri

Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija VPLIV KISLEGA DEŽJA NA RASTLINE poskus pri predmetu biologija

Microsoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_ junij 2013_pola1 in 2

Primer 1: V vzorec smo izbrali 35 evropskih držav in zanje pridobili naslednje podatke (datoteka tobak.dta): odstotek prebivalcev, starejših od 65 let

Osnove verjetnosti in statistika

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

Microsoft Word - M doc

Stoporko Klemen

PRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEP

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot

VAJE RID 1 (4), program PTI, šol

Matematika 2

PowerPoint Presentation

Geometrija v nacionalnih preverjanjih znanja

Komisija za študijske zadeve UL Medicinske fakultete Vrazov trg 2 SI-1000 Ljubljana E: T: Režim študija Predmet: Uvod

VAJE

7. tekmovanje v znanju astronomije 8. razred OŠ Državno tekmovanje, 9. januar 2016 REŠITVE NALOG IN TOČKOVNIK SKLOP A V sklopu A je pravilen odgovor o

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

Strojna oprema

Microsoft Word - padavine med1506in i.doc

VST: 1. kviz

KOMISIJA ZA LOGIKO 32. TEKMOVANJE IZ ZNANJA LOGIKE DRŽAVNO TEKMOVANJE, in 2. letnik Šifra: NALOGA MOŽNE TOČKE DOSEŽENE TOČKE

glava.dvi

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in ra unalni²tvo Izobraºevalna matematika Pisni izpit pri predmetu K

Poslovilno predavanje

1

N

Microsoft Word - M docx

Microsoft Word _KOŀARKA_Oŀ_mlajši

Povratne informacije pri 74 bolnikih

Navodila za pripravo oglasov na strani Med.Over.Net v 2.2 Statistično najboljši odziv uporabnikov je na oglase, ki hitro in neposredno prenesejo osnov

ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Fakulteta za družbene vede Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komenta

Osnove matematicne analize 2018/19

N

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo

MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE

Osme vaje

(Microsoft Word - Kisovec meritve PM10 in te\236kih kovin-februar 13.doc)

Microsoft PowerPoint - Java_spremenljivke

4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar

Slide 1

1 EKSPERIMENTALNI DEL 1.1 Tkanina Pri pranju smo uporabili pet tkanin, od katerih je bila ena bela bombažna tkanina (B), preostale tkanine (E101, E111

Microsoft Word - M docx

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1

Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za

NAVODILA ZA IZPOLNJEVANJE ELEKTRONSKEGA OBRAZCA ZA PRIJAVO IN PREKLIC DIGITALNIH POTRDIL Verzija Datum Opis sprememb dokumenta dokumenta

Microsoft Word - vaje2_ora.doc

Model IEUBK za napoved vsebnosti svinca v krvi otrok in njegova uporaba na primeru Zgornje Mežiške doline

DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor

Raziskovalna naloga MASA ŠOLSKIH TORB Področje: biologija Osnovna šola Frana Albrehta Kamnik Avtorja: Jan Maradin in Jaka Udovič, 9. razred Mentorica:

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

UNIVERZA V MARIBORU EKONOMSKO-POSLOVNA FAKULTETA Diplomski projekt PRIMERJAVA UGLEDA DVEH PONUDNIKOV NA SLOVENSKEM TELEKOMUNIKACIJSKEM TRGU Avgust, 20

M-Tel

Albert Einstein in teorija relativnosti

DN080038_plonk plus fizika SS.indd

Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje

2. LINEARNA ALGEBRA

PREVENTIVA in PRESEJANJE - Mateja Bulc

Microsoft Word - N _moderacija.docx

Strokovni izobraževalni center Ljubljana, Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad PRIPRAVE NA PISNI DEL IZPITA IZ MATEMATIKE 2. letnik nižjega pok

Gregor Rabič, janja čeh Ploščina štirikotnika Vsebina dokumenta je avtorsko zaščitena. Gradivo je v dani obliki dostopno brezplačno in povsem in brez

Microsoft Word - Avditorne.docx

Uredba o pravilih za pripravo napovedi položaja proizvodnih naprav na obnovljive vire energije in s soproizvodnjo toplote in električne energije z vis

resitve.dvi

Microsoft Word - Series 9_rezultati raziskave_slo.docx

PREDLOG ZA AKREDITACIJO

predstavitev fakultete za matematiko 2017 A

IZLETI V MATEMATIČNO VESOLJE Ali so fantje bolj nadarjeni za matematiko kot dekleta? Arjana Brezigar Masten UP FAMNIT in UMAR 1

AJPES Agencija Republike Slovenije za javnopravne evidence in storitve INFORMACIJA O POSLOVANJU SAMOSTOJNIH PODJETNIKOV POSAMEZNIKOV V REPUBLIKI SLOVE

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

FGG13

Transkripcija:

Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 5 Naloge 1. del: t test za en vzorec in parni t test Spremljanje onesnaženosti rečnega toka. Tovarna prostovoljno meri onesnaženost rečnega toka pred in po izlivu iz tovarne in s tem preverja, ali je njihov cilj (pričakovano in s tem dovoljeno povprečno dnevno zvišanje onesnaženosti je 4 mg/l). Meritve za november (merjenje je potekalo vsak četrti dan) so zapisane v datoteki stream_monitoring_time.sav (spletna stran). Ali je podatki za mesec april statistično značilno odstopajo od standarda? 1. Oglejte si spremenljivke, ki jih imamo na voljo. Kaj je izid, ki nas zanima? 2. Kakšno porazdelitev bomo predpostavili pod ničelno hipotezo? Narišite. Ali nas zanimajo odstopanja v obe smeri? Ničelna hipoteza: H 0 : H A : 3. Razliko v onesnaženosti za april izračunajte s postopkom Transform -> Compute Variable (vnesite ime nove spremenljivke in v okence vpišite formulo za izračun). 4. Nastavite izračun za testno statistiko (z dejanskimi številkami) t Nov = x! µ cilj SE x =

(Izračunajte rezultate t-testa z SPSS-om: Analyze Compare Means One Sample T Test) 5. Na spodnjo skico vrišite t vrednost in označite p-vrednost, ki nas zanima. Skica (t 9 ) p= Sklep (α=0,05): 4 2 0 2 4 6. Interpretirajte dobljeni interval zaupanja: 7. Kako mislite, da bi se spremenil rezultat t-testa, če bi imeli 10 meritev več? Zakaj? 8. Nastavite izračun za testno statistiko, če bi bila standardni odklon vzorca in povprečna vrednost vzorca enaka, vzorec pa bi bil velik 20: t Nov_20 = x! µ cilj SE x = Skica p= Sklep (α=0,05): 4 2 0 2 4

9. Cilj te naloge je bil primerjati dve skupini meritev, pri čemer so bile meritve urejene po parih. V SPSSu na danih podatkih uporabite parni t-test. (Analyze Compare Means Paired-Samples T Test ) Primerjajte rezultate. Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 down_nov up_nov Paired Samples Test Paired Differences Std. Deviatio Std. Error 95% Confidence Interval of the Difference Mean n Mean Lower Upper t df Sig. (2-tailed) Pair 1 down_nov up_nov

2. del: t test za dva neodvisna vzorca Onesnaženost zemlje ob avtocesti. V raziskavi so ob 44,8 milj dolgi avtocesti v 29 enako dolgih odsekih merili vrednost TPH (total petroleum hydrocarbons) v zemlji. Vrstni red vzorcev v datoteki avtocesta.sav je povsem naključen, ve pa se, kateri vzorci so bili vzeti iz zahodne in kateri iz vzhodne strani avtoceste. Zanima nas, ali obstaja med vzhodno in zahodno stranjo avtoceste kakšna razlika. 1. Izračunajte povprečja in standardne odklone ločeno za vzhodne in zahodne vzorce (uporabite postopek Analyze Descriptive Statistics Explore, spremenljivko TPH prenesite v Dependent List, spremenljivko Location pa v Factor List). TPH vzhod zahod velikost vzorca (n) aritmetična sredina ( x ) standardni odklon (s) skupaj: razlika: s s : 75,23 2. Navedite predpostavke testa 3. Natančno zapišite ničelno in alternativno hipotezo H 0 : H A : 4. Izračunajte testno statistiko 5. Izračunajte p-vrednost. Uporabite datoteko distributions.xls in si pomagajte s skico.

Skica (t 31 ) P = Sklep: 4 2 0 2 4 1. Postopek ponovite še s paketom SPSS (Analyze Compare Means Independent- Samples T Test ) Group Statistics Location N Mean Std. Deviation Std. Error Mean TPH W E Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval Sig. (2- Mean Std. Error of the Difference F Sig. t df tailed) Difference Difference Lower Upper TPH Equal variances.001.977 assumed Equal variances not -.183 28.390.856-4.867 26.588-59.296 49.563 assumed

3. del: t testi V raziskavi o nosečnicah (nosecnice.sav) nas je zanimalo v katerem položaju lahko najbolje določimo incidenco plevralne tekočine, zato smo meritve na isti ženski ponovili v sedečem in ležečem položaju (spremenljivki slp in ssp). Zanima nas ali obstaja razlika v povprečni širini plevralne tekočine glede na položaj ženske med meritvijo. Oglejte si spremenljivko razlika, ki naj kaže razliko v širini plevralne tekočine v sedečem in ležečem položaju za vsako žensko. 1. Kateri test bi uporabili? Zakaj? 2. Natančno zapišite ničelno hipotezo H 0 : 3. Z SPSSom izračunajte testno statistiko 4. Na spodnji skici označite t vrednosti in narišite p-vrednost, ki nas zanima. Skica p= Sklep:

4. del: t testi Zanimalo nas je tudi ali se količina plevralne tekočine razlikuje pri nosečnicah ki nosijo fantke in nosečnicah, ki nosijo punčke. Ker smo do sedaj že ugotovili, da med položaji žensk med meritvijo ni razlik, uporabite spremenljivko povsir, ki kaže povprečno širino plevralne tekočine pri vseh položajih. 1. Kateri test bomo uporabili v tem primeru? Zakaj? 2. Natančno zapišite ničelno in alternativno hipotezo H 0 : 3. Z SPSSom izračunajte testno statistiko 4. Na spodnji skici označite t vrednosti in narišite p-vrednost, ki nas zanima. Skica p= Sklep: Opomba: v datoteki nosecnice.sav lahko vidite, da smo meritve dejansko opravljali v treh položajih (sede, leže in sloneč na komolcu). Analiza takih podatkov s parnim t-testom tako ni bila ustrezna. Podatke bi morali analizirati s kakšno bolj kompleksno metodo, kot je denimo ANOVA za ponavljajoče meritve.

4. del: povzetek Razmislite kdaj uporabimo t-test za dva odvisna vzorca in kdaj t-test za dva neodvisna vzorca. Za naslednje primere izberite ustrezen test! 1. Zanima nas razlika med telesno težo moških in žensk. 2. Zanima nas vpliv shujševalne diete na težo žensk. Imamo podatke o teži žensk pred dieto in po njej. 3. Zanima nas vpliv shujševalne diete na težo žensk. Imamo podatke za skupino žensk, ki so na dieti in skupino žensk, ki ni na dieti. 4. 20 vzorcev iz reke sta analizirala dva raziskovalca. Vsak raziskovalec je za vsak vzorec izmeril gostoto bakterij v vodi. Zanima nas, ali raziskovalca dobivata enake rezultate. 5. Dobili smo 20 vzorcev koruze, pri katerih je bila izmerjena prisotnost težkih kovin. 9 vzorcev koruze smo vzeli ob avtocesti, preostalih 11 pa na poljih ob robu gozda. Zanima nas, ali avtocesta vpliva na prisotnost težkih kovin v koruzi. Obkrožite pravilno možnost v spodnjih izjavah 1. Delovna hipoteza je/ni vedno enaka ničelni hipotezi 2. V ničelni hipotezi vedno predpostavljamo enakost/različnost med i. vrednostmi vzorcev ii. populacijskimi vrednostmi 3. V kolikor zavrnemo ničelno hipotezo, ki dejansko drži, naredimo napako I vrste /II vrste 4. V kolikor sprejmemo ničelno hipotezo, ki dejansko ne drži, naredimo napako I vrste /II vrste 5. Napako I vrste poznamo/ne poznamo 6. Napako II vrste poznamo/ne poznamo 7. V kolikor s t-testom za dva odvisna vzorca dobimo, p-vrednost, ki je manjša od 0,05, potem izračunan 95% IZ za razliko vsebuje/ne vsebuje vrednosti nič 8. Izračunamo 99% IZ za razliko med dvema povprečjema. Izračunan IZ vsebuje vrednost nič. Podatke analiziramo z ustreznim testom in dobimo p-vrednost, ki je večja/manjša/enaka od 0,01. 9. Pri stopnji tveganja α=0,01 smo preverili ali je povprečno število prijateljev na Facebooku študentov medicine in zdravstvene fakultete različno. Dobili smo p- vrednost 0,04. Na podlagi rezultatov t-testa ničelno domnevo zavrnemo/sprejmemo/obdržimo 10. Pri stopnji tveganja α=0,05 smo preverili ali je povprečno število prijateljev na Facebooku študentov medicine in zdravstvene fakultete različno. Dobili smo p- vrednost 0,04. Na podlagi rezultatov t-testa ničelno domnevo zavrnemo/sprejmemo/obdržimo Na prejšnjih vajah ste izračunali 95% IZ za študente, ki sedijo v prvih vrstah in za študente, ki sedijo v zadnjih vrstah. Kaj lahko na podlagi izračunanih IZ rečete o hipotezi,

da je povprečno število prijateljev na Facebooku, ki jih imajo študenti Zdravstvene fakultete, ki sedijo v prvih vrstah, enako kot povprečno število prijateljev na Facebooku, ki jih imajo študenti, ki sedijo v zadnjih vrstah.