Δειγματοληψία Στην Επαγωγική στατιστική οδηγούμαστε σε συμπεράσματα και αποφάσεις για τις παραμέτρους ενός πληθυσμού με τη βοήθεια ενός τυχαίου δείγματος.

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Keller: Stats for Mgmt & Econ, 7th Ed
Advertisements

Keller: Stats for Mgmt & Econ, 7th Ed
Στατιστική Ι Παράδοση 5 Οι Δείκτες Διασποράς Διασπορά ή σκεδασμός.
Καλώς ήρθατε στις Οικονομικές Επιστήμες
Ε λληνικό Ι νστιτούτο Μ ετρολογίας Σύγκριση μεταξύ αναλυτικών και αριθμητικών μεθόδων υπολογισμού της αβεβαιότητας μέτρησης Χρήστος Μπαντής, Ph. D. Νοέμβριος,
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 7 ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ
Είδη δειγμάτων Τυχαίο/ μη τυχαίο
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΧΩΡΙΚΗ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 5 ΧΩΡΙΚΗ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑ
Βασικές Αρχές Μέτρησης
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΓΕΩΓΡΑΦΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΚΑΙ ΤΕΧΝΙΚΕΣ: ΣΗΜΕΙΑ
ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ ΔΙΑΚΡΙΤΩΝ ΚΑΙ ΣΥΝΕΧΩΝ ΤΥΧΑΙΩΝ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ
Πηγή: Βιοστατιστική [Β.Γ. Σταυρινός, Δ.Β. Παναγιωτάκος]
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΑΓΩΓΗ: ΣΗΜΕΙΑΚΕΣ ΕΚΤΙΜΗΣΕΙΣ & ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ
ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ
Μεθοδολογία της έρευνας στις Κοινωνικές Επιστήμες Ι & ΙΙ
Αρχές επαγωγικής στατιστικής
Τι είναι η Κατανομή (Distribution)
Το φυλλόγραμμα (stem and leaf plot) Αποτελεί ένα συνδυασμό πίνακα και ιστογράμματος. Κάθε παρατήρηση χωρίζεται Σε δύο μέρη: 1.
Στατιστική και λογισμικά στις επιστήμες συμπεριφοράς Ενότητα 6 : Δειγματοληπτικές Κατανομές Γεράσιμος Μελετίου Ελληνική Δημοκρατία Τεχνολογικό Εκπαιδευτικό.
Στατιστική – Πειραματικός Σχεδιασμός Βασικά. Πληθυσμός – ένα μεγάλο σετ από Ν παρατηρήσεις (πιθανά δεδομένα) από το οποίο το δείγμα λαμβάνεται. Δείγμα.
Στατιστικά περιγραφικά μέτρα Παναγιώταρου Αλίκη Τμήμα Νοσηλευτικής 5η Διάλεξη.
Σχεδιασμός των Μεταφορών Ενότητα #5: Δειγματοληψία – Sampling. Δρ. Ναθαναήλ Ευτυχία Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών.
Διαστήματα Εμπιστοσύνης α) για τη μέση τιμή β) για ένα ποσοστό.
Εργαστήριο Στατιστικής (7 ο Εργαστήριο) Συσχετίσεις μεταξύ μεταβλητών (ερωτήσεων)
 Ο Νόμος των Μεγάλων Αριθμών είναι το θεώρημα που περιγράφει τον τρόπο με τον οποίο συμπεριφέρεται ένα συγκεκριμένο πείραμα, όταν ο αριθμός των επαναλήψεων.
Αρχές επαγωγικής στατιστικής Τμήμα :Νοσηλευτικής Πατρών Διδάσκουσα: Παναγιώταρου Αλίκη Διάλεξη 9.
Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Ενότητα 2: Επαγωγική Στατιστική Βασίλης Γιαλαμάς Σχολή Επιστημών της Αγωγής Τμήμα Εκπαίδευσης και Αγωγής.
Έλεγχος υποθέσεων για αναλογίες. Εάν έχουμε αναλογίες σχετικά με ένα συγκεκριμένο χαρακτηριστικό σε έναν πληθυσμό τότε κάνουμε ελέγχους υποθέσεων για.
Εργαστήριο Στατιστικής (8 ο Εργαστήριο) Συσχετίσεις μεταξύ μεταβλητών (ερωτήσεων)
Στατιστικές Υποθέσεις (Ερευνητικά Ερωτήματα / Υποθέσεις προς επιβεβαίωση)
ΕΛΕΓΧΟΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ Η πιο συνηθισμένη στατιστική υπόθεση είναι η λεγόμενη Υπόθεση Μηδέν H 0. –Υποθέτουμε ότι η εμφανιζόμενη διαφορά μεταξύ μιας.
Έλεγχος Υποθέσεων Ο έλεγχος υποθέσεων αναφέρεται στη διαδικασία αποδοχής ή απόρριψης μιας στατιστικής υπόθεσης, Κατά την εκτέλεση ενός στατιστικού ελέγχου,
ΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΕΥΝΑΣ Δειγματοληψία
Διάστημα εμπιστοσύνης για τη διακύμανση. Υπολογισμός Διακυμάνσεως και Τυπικής Αποκλίσεως Όταν τα δεδομένα αφορούν πληθυσμό – μ είναι ο μέσος του πληθυσμού.
ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΝΑΚΕΣ ΚΑΙ ΔΙΑΓΡΑΜΜΑΤΑ Πηγή: Βιοστατιστική [Σταυρινός / Παναγιωτάκος] Βιοστατιστική [Τριχόπουλος / Τζώνου / Κατσουγιάννη]
ΔΙΑΛΕΞΗ 11η Ποσοτική έρευνα υγείας
Τι είναι «διάστημα» (1). Διαστήματα Εμπιστοσύνης α) για τη μέση τιμή (ποσοτικά) β) για ένα ποσοστό (ποιοτικά)
Έλεγχος υποθέσεων με την χ2 «χι -τετράγωνο» κατανομή
ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ - ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑΣ - ΚΥΡΤΩΣΕΩΣ
Στατιστική Επαγωγή Ένα τεράστιο μέρος της έρευνας διενεργείται μέσω της ανάλυσης δειγμάτων προκειμένου να εξάγουμε συμπεράσματα για τον πληθυσμό. Αυτό.
Ανάλυση- Επεξεργασία των Δεδομένων
Στατιστικές Υποθέσεις
Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική
Τι μπορούμε να δούμε σε αυτό το ιστόγραμμα?
Διαδικασία συλλογής των δεδομένων – Δειγματοληψία Απώτερος στόχος η διερεύνηση των σχέσεων μεταξύ μεταβλητών και παραγωγή γνώσης με το σχήμα «αίτιο – αποτέλεσμα».
Μεθοδολογία έρευνας και στατιστική – Δείγμα –Κατανομές
Μέτρα μεταβλητότητας ή διασποράς
Επαγωγική Στατιστική Εκτίμηση και Έλεγχος μέσων τιμών Χαράλαμπος Γναρδέλλης Τμήμα Τεχνολογίας Αλιείας και Υδατοκαλλιεργειών.
Εκτιμητική: σημειακές εκτιμήσεις παραμέτρων
Έλεγχος Υπόθεσης για το μέσο ενός πληθυσμού
Στατιστικές Υποθέσεις II
Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική
Έλεγχος για τη διαφορά μέσων τιμών μ1 και μ2 δύο πληθυσμών
Βιομετρία - Γεωργικός Πειραματισμός
Πού χρησιμοποιείται ο συντελεστής συσχέτισης (r) pearson
Άσκηση 2-Περιγραφικής Στατιστικής
Έλεγχος υποθέσεων με την χ2 «χι -τετράγωνο» κατανομή
Δρ. Γιώργος Μαρκάκης Καθηγητής Βιομετρίας Τ.Ε.Ι. Κρήτης
Εισαγωγή στην Στατιστική
Μορφές κατανομών Αθανάσιος Βέρδης.
Ομαδοποιημένη Κατανομή Συχνοτήτων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ
ΧΡΟΝΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ ΕΡΓΩΝ
ΚΑΤΑΝΟΜΕΣ Δ. Τσιπλακίδης
Στατιστικές Υποθέσεις
Στατιστικά Περιγραφικά Μέτρα
Παναγιώταρου Αλίκη Τμήμα Νοσηλευτικής
Τι είναι «διάστημα» (1). Διαστήματα Εμπιστοσύνης α) για τη μέση τιμή (ποσοτικά) β) για ένα ποσοστό (ποιοτικά)
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Δειγματοληψία Στην Επαγωγική στατιστική οδηγούμαστε σε συμπεράσματα και αποφάσεις για τις παραμέτρους ενός πληθυσμού με τη βοήθεια ενός τυχαίου δείγματος που επιλέγεται από τον πληθυσμό με τη διαδικασία της απλής τυχαίας δειγματοληψίας Τυχαίο είναι ένα δείγμα όταν όλα τα άτομα του πληθυσμού έχουν την ίδια πιθανότητα να επιλεγούν σ’ αυτό. Βασικές μέθοδοι απλής τυχαίας δειγματοληψίας: Κλήρωση Πίνακας τυχαίων αριθμών

Δειγματοληψία Αν ένα στατιστικό, δηλ. μια ποσότητα που μπορεί να υπολογιστεί από τα στοιχεία του δείγματος (π.χ. μέση τιμή, τυπική απόκλιση), υπολογιστεί σ’ όλα τα δυνατά τυχαία δείγματα του ίδιου μεγέθους Ν που μπορεί να ληφθούν από ένα πληθυσμό δημιουργείται μια κατανομή τιμών του που ονομάζεται δειγματοληπτική κατανομή του στατιστικού Δειγματοληπτική κατανομή της μέσης τιμής είναι ή κατανομή των μέσων τιμών όλων των τυχαίων δειγμάτων ίδιου μεγέθους Ν που μπορεί να ληφθούν από ένα πληθυσμό.

Παράδειγμα δειγματοληπτικής κατανομής

Παράδειγμα δειγματοληπτικής κατανομής

Παράδειγμα δειγματοληπτικής κατανομής Είναι εντυπωσιακή η διαφορά ανάμεσα στο ιστόγραμμα της κατανομής του πληθυσμού και το ιστόγραμμα της δειγματοληπτικής κατανομής του . Ενώ στην πρώτη οι τιμές είναι ομοιόμορφα κατανεμημένες, η δεύτερη παρουσιάζει μια κορυφή και είναι απόλυτα συμμετρική

Κεντρικό οριακό θεώρημα

Κεντρικό οριακό θεώρημα

Ν=2 Κατανομή πληθυσμού Ν=5 Ν=30 Δειγματοληπτικές κατανομές μέσης τιμής για Ν=2, Ν=5, και Ν=30 Τα δείγματα προέρχονται από πληθυσμό κανονικής κατανομής Ν=2 Κατανομή πληθυσμού Ν=5 Ν=30

Ν=2 Κατανομή πληθυσμού Ν=5 Ν=30 Δειγματοληπτικές κατανομές μέσης τιμής για Ν=2, Ν=5, και Ν=30 Τα δείγματα προέρχονται από πληθυσμό ισχυρής θετικής ασυμμετρίας Ν=2 Κατανομή πληθυσμού Ν=5 Ν=30

Δειγματοληπτικές κατανομές του αθροίσματος για Ν=2, Ν=5, Ν=10 και Ν=30 Τα δείγματα προέρχονται από πληθυσμό με ομοιόμορφη κατανομή

Δειγματοληπτικές κατανομές του αθροίσματος για Ν=2, Ν=5, Ν=10 και Ν=30 Τα δείγματα προέρχονται από πληθυσμιακή κατανομή έντονης θετικής λοξότητας

Δειγματοληπτική κατανομή μέσης τιμής και ΚΟΘ : Άσκηση 3 Η επίδοση των μαθητών Γ’ γυμνασίου σε ένα τυποποιημένο τεστ μαθηματικών (κλίμακα τιμών 0 έως 20) έχει μέση τιμή μ = 6,8 και τυπική απόκλιση σ = 3,65. Με τα δεδομένα αυτά, θα υπολογισθεί η πιθανότητα ενός δείγματος 36 μαθητών Γ’ γυμνασίου ενός να επιτύχει μέση τιμή μεγαλύτερη από 10 στο τεστ των Μαθηματικών. Επειδή το δείγμα για το οποίο θέλουμε να εξάγουμε συμπεράσματα είναι «μεγάλο» αφού N = 36 > 30, η δειγματοληπτική κατανομή στην οποία ανήκει, σύμφωνα με ΚΟΘ, είναι κανονική. Για τη μέση τιμή της δειγματοληπτικής κατανομής ισχύει: και η τυπική της απόκλιση είναι:

Δειγματοληπτική κατανομή μέσης τιμής και ΚΟΘ : Άσκηση 3 Για να μπορέσουμε να βρούμε το ποσοστό των τιμών μιας κανονικής κατανομής που είναι μεγαλύτερες από μια δοσμένη τιμή, στην περίπτωσή μας 10, πρέπει να μετατρέψουμε τη τιμή αυτή σε τιμή z. Στη συνέχεια ανατρέχοντας στον πίνακα της τυπικής κανονικής κατανομής (Πίνακας Β παραρτήματος) βρίσκουμε τη ζητούμενη πιθανότητα ως εξής : Αναζητούμε την αναλογία των τιμών που ξεπερνούν την τιμή 5,25. Παρατηρούμε ότι η μεγαλύτερη τιμή στον πίνακα είναι η 5, στην οποία αντιστοιχεί η πιθανότητα 0,0000003. Συμπεραίνουμε λοιπόν ότι, η πιθανότητα ενός δείγματος 36 μαθητών να έχει μέσο βαθμό πάνω από 10 στο τεστ μαθηματικών, είναι ασήμαντη, δηλαδή μικρότερη από 0,0000003 ή 3 στις 10.000.000 ή 0,00003%.