SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY

Podobné dokumenty
11. cvičení z PSI prosince hodnota pozorovaná četnost n i p X (i) = q i (1 q), i N 0.

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

12. cvičení z PST. 20. prosince 2017

Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests)

Pearsonůvχ 2 test dobré shody. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Ústav aplikované matematiky

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

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

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS)

Máte rádi kávu? Statistický výzkum o množství vypité kávy napříč věkovým spektrem.

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ

= = 2368

MOŽNOSTI A LIMITY VYUŽITÍ MODERNÍCH TECHNOLOGIÍ PŘI VÝUCE MATEMATIKY NA EKF VŠB-TUO

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

KONTINGENČNÍ TABULKY Komentované řešení pomocí programu Statistica

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta

Charakteristika datového souboru

Statistické zkoumání faktorů výšky obyvatel ČR

ADDS cvičení 7. Pavlína Kuráňová

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

analýza kategoriáln lních dat Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat Epidemiologické ukazatele

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

Analýza rozptylu. Podle počtu analyzovaných faktorů rozlišujeme jednofaktorovou, dvoufaktorovou a vícefaktorovou analýzu rozptylu.

Normální (Gaussovo) rozdělení

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKA TÉMA:

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Cvičení 12: Binární logistická regrese

KGG/STG Statistika pro geografy

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Epidemiologické ukazatele. lních dat. analýza kategoriáln. Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat. a I E

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Statistika I (KMI/PSTAT)

Regresní a korelační analýza

Analýza dat z dotazníkových šetření

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

Úvod do analýzy rozptylu

Dotazník výzkumného šetření. 2. Uveďte nejvyšší stupeň dosaženého vzdělání? základní střední bez maturity / vyučen střední s maturitou vysokoškolské

Normální (Gaussovo) rozdělení

Semestrální práce z předmětu Matematika 6F

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

Spokojenost se životem

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

Plánování experimentu

Cvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Vliv reklamy na studenty

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

( ) ( ) Nezávislé jevy I. Předpoklady: 9204

ČVUT FAKULTA DOPRAVNÍ

Úkol 1.: Testování nezávislosti nominálních veličin V roce 1950 zkoumali Yule a Kendall barvu očí a vlasů u 6800 mužů.

Cvičení ze statistiky - 8. Filip Děchtěrenko

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik:

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

y = 0, ,19716x.

Statistika. Semestrální projekt

Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test)

Testování statistických hypotéz

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

12. cvičení z PSI prosince (Test střední hodnoty dvou normálních rozdělení se stejným neznámým rozptylem)

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

Deváťáci a přijímací zkoušky

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

McNemarův test, Stuartův test, Test symetrie

Kontingenční tabulky, korelační koeficienty

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

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

Z mých cvičení dostalo jedničku 6 studentů, dvojku 8 studentů, trojku 16 studentů a čtyřku nebo omluveno 10 studentů.

Sociologický výzkum Využití volného času žáků 8. a 9. tříd

Regresní a korelační analýza

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení

příklad: předvolební průzkum Statistika (MD360P03Z, MD360P03U) ak. rok 2007/2008 příklad: souvisí plánované těhotenství se vzděláním?

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel:

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚNU STATISTIKA

ÚVOD DO TEORIE ODHADU. Martina Litschmannová

Kontrola: Sečteme-li sloupec,,četnost výskytu musí nám vyjít hodnota rozsahu souboru (našich 20 žáků)

Testování statistických hypotéz

Test obsahoval 7 otevřených otázek a 2 uzavřené alternativní otázky s možností volby ano, ne.

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Transkript:

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ FAKULTA DOPRAVNÍ SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY Facebook vs. studium Vypracovali: Martina Grivalská Nikola Karkošiaková Barbora Brůhová

Obsah 1. Úvod 2. Dotazník 3. Zpracování 4. Výpočet hypotéz 5. Závěr

1. Úvod Naše semestrální práce nese název Facebook vs. studium. Toto téma jsme zvolily, protože jsme si všimly, že v dnešní době poměrně mnoho studentů tráví hodně času na Facebooku. Někteří z nich také poměrně často využívají Facebook ke komunikaci se spolužáky a ke zjišťování informací potřebných ke studiu. Nás zajímalo, jaký má tedy čas studentů trávený na Facebooku dopad na jejich studijní výsledky. Námi vytvořený dotazník jsme umístily na sociální síť Facebook, konkrétně na skupinu studentů fakulty dopravní. Náš dotazník vyplnilo 119 studentů.

Dotazník Jsi žena nebo muž? žena muž Nad čím denně trávite více času? Nad studiem nebo Facebookem?? převážně nad Facebookem, nad učením méně nad obojím stejně více času se učím, na Facebook chodím zřídka jsem jen na Facebooku, neučím se věnuji se jen studiu Myslíš si, že má Facebook negativní dopad na tvé studium? trochu možná určitě ne Používáš Facebook i během vyučování? zřídka vždy nikdy často Co je pro vás větším zdrojem informací? Facebook škola Kde více komunikuješ se svými spolužáky? na Facebooku ve škole Kolik hodin přibližně trávíš denně na Facebooku? 0 3 4 7 8-11 více

2. Zpracování Otázka č. 1: Jsi žena nebo muž? Graf č. 1: Dotazníku se zúčastnili převážně muži, kteří tvoří 74 % z dotázaných. Žen bylo pouze 26 %. Otázka č. 2: Nad čím denně trávite více času? Nad studiem nebo Facebookem?? 7 2 převážně nad Facebookem, nad učením méně nad obojím stejně 26 50 více času se učím, na Facebook chodím zřídka 33 jsem jen na Facebooku, neučím se věnuji se jen studiu Graf č. 2: Pomocí dotazníku jsme zjistili, že 42 % dotázaných tráví převážně čas nad Facebookem a nad učením méně. Stejně času nad studiem i Facebookem tráví 28 % dotázaných. Těch, kteří upřednostňují studium před Facebookem je 26 %. Překvapivě 6 % studentů tráví čas jen na Facebooku a pouhá 2 % dotázaných se věnuje výhradně studiu.

Otázka č. 3: Myslíš si, že má Facebook negativní dopad na tvé studium? Graf č. 3: Podle dotazníku jsme zjistili, že 29 % mužů a žen si myslí, že Facebook má určitě negativní dopad na jejich studium. Stejný počet procent mužů a žen si myslí, že Facebook jejich studium ovlivňuje negativně jen trochu. Možnost ne zvolilo 24 % studentů. Zbylých 18 % dotazovaných si není negativním dopadem Facebooku na studium jistých. Otázka č. 4: Používáš Facebook i během vyučování? Graf č. 4: Při otázce, zda studenti používají Facebook během vyučování, odpovědělo 21 % studentů, že Facebook nepoužívá nikdy a 54 % studentů jen zřídka. Často Facebook při vyučování používá 19 % dotázaných a pouhých 6 % studentů používá Facebook vždy. Otázka č. 5: Co je pro vás větším zdrojem informací?

Graf č. 5: Jako větší zdroj informací si 61 % studentů zvolilo možnost škola a zbylých 39 % Facebook. Otázka č. 6 Kde více komunikuješ se svými spolužáky? Graf č. 6: Dotázaní studenti více komunikují ve škole 70 % a zbylých 30 % na Facebooku. Otázka č. 7: Kolik hodin přibližně trávíš denně na Facebooku? Počet hodin Počet dotázaných Procenta 0-3 83 70% 4-7 32 27% 8-11 0 0% více 4 3%

3. Výpočet hypotéz Pomocí metody chí-kvadrát test nezávislosti určíme, zda v našich vybraných dvou náhodných veličinách existuje statická závislost. Abychom mohli tuto metodu použít, musíme splnit tyto dva předpoklady: 1) Všechny očekávané četnosti jsou alespoň rovny 1. 2) Nejvýše 20 % očekávaných četností je menší než 5. Vycházíme ze vzorce pro náhodnou veličinu χ: 2 k c i 1 i 1 n ij n n o ij o 2 ij Náhodná veličina má rozdělení s 1 c 1 sloupců v tabulce. Pozorované četnosti značíme n ij, očekávané k stupni volnosti, kde k je počet řádků a c je počet o n ij. Váha vybraných hodnot Počet hodin 0-3 4-7 více Součet 1 23 5 1 29 2 19 3 0 22 3 24 10 0 34 4 17 14 3 34 83 32 4 119 Tab. 1: Tabulka pozorovaných četností Váha/ počet hodin 0-3 4-7 více Pravděpodobnost 1 0,16997387 0,0655321 0,008192 0,243697479 2 0,1289457 0,049714 0,006214 0,18487395 3 0,19927971 0,07683073 0,009604 0,285714286 4 0,19927971 0,07683073 0,009604 0,285714286 Pravděpodovnost 0,697478992 0,268907563 0,033613 1 Tab. 2: Tabulka pravděpodobností

Na základě tabulky pravděpodobností vypočteme tabulku předpokládaných četností. Pomocí ní dostaneme hodnotu testové statistiky t2 12, 5916. Váha Počet hodin 1 20,22689076 7,79831933 0,97479 2 15,34453782 5,91596639 0,739496 3 23,71428571 9,14285714 1,142857 4 23,71428571 9,14285714 1,142857 Tab. 3: Tabulka očekávaných četností Následně vypočítáme stupeň volnosti ν. K němu určíme kritický obor na 5% hladině významnosti. 2 (10 1)(4 1) 27 Kritický obor je tedy 12,5916;. 0,05 13,1584813 Hodnota testové statistiky leží v kritickém oboru. 4. Závěr Díky hypotéze jsme zjistily, že závislost času, tráveném na Facebooku, ovlivňuje studijní výsledky. Abychom splňovaly první kritérium hypotézy, musely jsme odstranit strávený čas 8 až 11 hodin, protože žádný student tuto možnost nevyplnil. Druhé kritérium bylo splněno. Tato závislost se týká studentů fakulty dopravní, kterých jsme se dotazovaly. U studentů středních či základních škol bude pravděpodobně tato závislost jiná. Dotazník vyplňovali převážně muži, což bylo pravděpodobně způsobeno tím, že na naší fakultě je větší počet studentů mužského pohlaví.