STATISTIKA 1. RNDr. K. Hrach, Ph.D. Zápočet: 75% docházka na cvičení. + odevzdání seminární práce (úkoly na PC)

Podobné dokumenty
STATISTIKA 1. RNDr. K. Hrach, Ph.D. Zápočet: odevzdání seminární práce (úkoly na PC) Zkouška: písemná (bez kalkulačky, bez vzorců)

Statistická šetření - PROČ? Žádná věda není skutečnou vědou, není-li podložena matematickými principy. (L.da Vinci)

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Statistika I (KMI/PSTAT)

Charakteristiky kategoriálních veličin. Absolutní četnosti (FREQUENCY)

Sázíte-li v loterii, je to hazard. Hrajete-li poker, je to zábava. Obchodujete-li na burze, je to ekonomie. Vidíte ten rozdíl?

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL

Pojem a úkoly statistiky

Škály podle informace v datech:

Statistika. Základní pojmy a cíle statistiky. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

Klinický výzkum odpovědi

1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu

Analýza dat na PC I.

Jednostranné intervaly spolehlivosti

Statistika. pro žáky 8. ročníku. úterý, 26. března 13

Analýza dat z dotazníkových šetření. Zdrojová data: dotazník

Statistika. Zpracování informací ze statistického šetření. Roman Biskup

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů)

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

Třídění statistických dat

METODOLOGIE I - METODOLOGIE KVANTITATIVNÍHO VÝZKUMU

STATISTIKA 1. Adam Čabla Katedra statistiky a pravděpodobnosti VŠE

Statistika I (KMI/PSTAT)

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Základy popisné statistiky

Mnohorozměrná statistická data

Tomáš Karel LS 2012/2013

Úvodní statistické pojmy

Popisná statistika. Statistika pro sociology

7. SEMINÁŘ DESKRIPTIVNÍ STATISTIKA

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Návod na vypracování semestrálního projektu

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Statistika s Excelem aneb Máme data. A co dál? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

Základy biostatistiky

Chyby měření 210DPSM

veličin, deskriptivní statistika Ing. Michael Rost, Ph.D.

Spokojenost se životem

LIMITNÍ VĚTY DALŠÍ SPOJITÁ ROZDĚLENÍ PR. 8. cvičení

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

STATISTIKA S EXCELEM. Martina Litschmannová MODAM,

Popisná statistika kvantitativní veličiny

2.5 STATISTISKÉ ZJIŠŤOVÁNÍ, ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ POJMY

Technická univerzita v Liberci

ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

PROHLOUBENÍ NABÍDKY DALŠÍHO VZDĚLÁVÁNÍ NA VŠPJ A SVOŠS V JIHLAVĚ


Měření závislosti statistických dat

Příklady klinických pokusů

Statistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Role statistiky ve výzkumu

3) Adekvátní metodika

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

Otázky k měření centrální tendence. 1. Je dáno rozložení, ve kterém průměr = medián. Co musí být pravdivé o tvaru tohoto rozložení?

Nejčastější chyby v explorační analýze

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

3) Adekvátní metodika

Obecné momenty prosté tvary

Základy statistiky. pracovní list. Základní škola Zaječí, okres Břeclav Školní 402, , příspěvková organizace

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Analýza dat z dotazníkových šetření

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Závěrečná zpráva z výzkumu

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Tabulka 1. Výběr z datové tabulky

Pro zvládnutí této kapitoly budete potřebovat 4-5 hodin studia.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1

Ing. Michael Rost, Ph.D.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

STATISTICKÝ SOUBOR. je množina sledovaných objektů - statistických jednotek, které mají z hlediska statistického zkoumání společné vlastnosti

Jak nelhat se statistikou? Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Výsledky z průzkumu Agresivní chování vůči učitelům

Matematika III. 29. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

Statistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability

Proces marketingového výzkumu - jednotlivé fáze, význam, stručná charakteristika. Výběr a formulace výzkumného problému. Vztahy mezi proměnnými.

Regresní analýza 1. Regresní analýza

VYHODNOCOVÁNÍ KVANTITATIVNÍCH DAT (ÚVOD DO PROBLEMATIKY) Metodologie pro ISK

správně - A, jeden celý příklad správně - B, jinak - C. Pro postup k ústní části zkoušky je potřeba dosáhnout stupně A nebo B.

Číselné charakteristiky

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Základy štatistiky. Charakteristiky štatistického znaku

Excel mini úvod do kontingenčních tabulek

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí

Mnohorozměrná statistická data

Transkript:

STATISTIKA 1 RNDr. K. Hrach, Ph.D. Zápočet: 75% docházka na cvičení + odevzdání seminární práce (úkoly na PC) Zkouška: písemná (bez kalkulačky, bez vzorců)

KONZULTACE Není hanba, že nevíš, ale že se neptáš. (Turecké přísloví)

STATISTIKA Činnost vedoucí k získávání dat Instituce zajišťující tuto činnost Jakákoli shromažďovaná data Údaje získané výpočtem z dat Matematická teorie o chování dat

STATISTIKA DESKRIPCE (popis) ANALÝZA (modely, odhady, testy)

Základní pojmy STATISTICKÁ JEDNOTKA = = na kom (čem) zjišťujeme STATISTICKÉ ŠETŘENÍ = = jak zjišťujeme STATISTICKÁ VELIČINA = = co zjišťujeme

STATISTICKÁ JEDNOTKA s.j. = např. každý(á/é) ptačí vejce (hmotnost v g?); snůška (počet vajec?); územní celek - obec; region; ; záměrně selektovaný čtverec (% zalesnění?); respondent (dotazníkové šetření)

STATISTICKÉ ŠETŘENÍ ÚPLNÉ informace od všech stat.jednotek (od celé populace) VÝBĚROVÉ informace od vybraných stat. jednotek (od výběru ) nevýhody versus výhody výběru? * neúplnost informace * rychlejší a levnější informace

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ!!! NEREPREZENTATIVNOST!!!

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ!!! REPREZENTATIVNOST!!! (zajištěna např. NÁHODNÝM výběrem)

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ - výběr zcela náhodný systematický stratifikovaný

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ - průběh vlastní měření s.j. je objekt anketa s.j. je subjekt (i dále): řízený rozhovor vyplnění dotazníku

Jak jinak získat data (např. k BP)? JIŽ HOTOVÁ (tj. sebraná), NAPŘ OD: ČSÚ (www stránky) Eurostatu (www stránky) úřadů státní (samo)správy firem (?)

Zpracování dat a) ručně b) pomocí SW MS Excel STATISTICA, SPSS, freeware (R-project)

DOTAZNÍK pro zaměstnance firmy JMÉNO DOBA ÚKOL POHLAVÍ VZDĚLÁNÍ VĚK POBOČKA POČET DĚTÍ

DOTAZNÍK pro zaměstnance firmy JMÉNO identifikátor DOBA veličina (značena např. X) ÚKOL veličina (značena např. Q) POHLAVÍ VZDĚLÁNÍ VĚK POBOČKA POČET DĚTÍ veličina (značena např. Y)

DOTAZNÍK pro zaměstnance firmy možné hodnoty : JMÉNO textový řetězec DOBA 1,2, (počet dní proškolení) ÚKOL ano / ne (splněn nový úkol?) POHLAVÍ m / z VZDĚLÁNÍ z, s, v (nejvyšší dosažené) VĚK v rocích POBOČKA a,b,c (1 ze 3 poboček firmy) POČET DĚTÍ 0,1,2,

DOTAZNÍK - příklad vyplnění (1. statistická jednotka) JMÉNO Frank DOBA 14 ÚKOL ne POHLAVÍ m VZDĚLÁNÍ z VĚK 30 POBOČKA a POČET DĚTÍ 1

DOTAZNÍK data (začátek)

DOTAZNÍK data (dokončení)

Značení dat (pozorování) Např. veličina X DOBA: 1. pozorování: x 1 =14 2. pozorování: x 2 =29 n. (poslední) pozorování: x n = x 25 = 8 n značí počet pozorování (rozsah souboru), zde n=25

DOTAZNÍKY - značení a data

TYPY VELIČIN (X, Y, ) (proměnných; znaků; angl.variable) KATEGORIÁLNÍ alternativní (2 možnosti: 0-1) např. POHL (m/z), UKOL (splněn: ano/ne) slovní neuspořádané (nominální) např. POBOCKA (a, b, c) slovní uspořádané (ordinální) např. VZDEL (z < s < v) číselné (diskrétní) např. DETI (počet dětí)

TYPY VELIČIN (X, Y, ) (proměnných; znaků) NEKATEGORIÁLNÍ číselné (spojité) např. DOBA (počet dní výcviku), VĚK (v rocích), HMOTNOST (kg), PLAT (tis.kč) v příkladech je údaj vlastně zaokrouhlen, záleží na zvolené přesnosti; lze převést na kategoriální typ (jak, jaký?)

DOTAZNÍKY příklad zpracování (Y)

DOTAZNÍKY příklad zpracování (Y) POZOR NA PODOBNÉ ZNAČENÍ: a) pro jednotlivá pozorování veličiny Y bylo y 1 =1, y 2 =3,, y 25 =0 (n =25) b) pro kategorie veličiny Y bylo y 1 =0, y 2 =1,, y 6 =5 (K=6) V praxi je rozdíl v použití jasný z kontextu.

ČETNOSTI ABSOLUTNÍ n i počet výskytů i-té kategorie, i=1 K Σ n i = n RELATIVNÍ p i rel. výskyt i-té kategorie, i=1 K p i = n i /n Σ p i =1 p i = (n i /n) 100% Σ p i =100 (%) Oba typy lze určit u každé kategoriální veličiny (K=počet kategorií).

ČETNOSTI Příklad 1. Y - známky žáka. Popořadě: 3, 4, 2, 3, 2, 3, 3, 3. Tabulka četností: i 1 2 3 suma y i 2 3 4 xxx n i 2 5 1 8 p i 0,250 0,625 0,125 1,000

ČETNOSTI KUMULOVANÉ ABSOLUTNÍ n i* počet výskytů do i-té kategorie včetně, n i* = n 1 + +n i KUMULOVANÉ RELATIVNÍ p i* rel. výskyt do i-té kategorie včetně, p i* = p 1 + +p i p i* = n i* /n Oba typy mají smysl jen u veličin ordinálních či diskrétních.

ČETNOSTI Příklad 1 - pokračování. i 1 2 3 suma y i 2 3 4 xxx n i 2 5 1 8 p i 0,250 0,625 0,125 1,000 n * i 2 7 8 xxx p * i 0,250 0,875 1,000 xxx

ČETNOSTI MODUS (skloňujeme: bez modu,,s modem) Je (jsou) kategorie s největší četností (samozřejmě nikoli kumulovanou). Značen ŷ (se stříškou). Lze určit u každé kategoriální veličiny. Příklad 1 pokračování: ŷ=3 (druhá kategorie se vyskytla nejčastěji, a to pětkrát; nejčastější známkou byla trojka)