Presentation laddar. Vänta.

Presentation laddar. Vänta.

732G22 Grunder i statistisk metodik FL10. Hypotesprövning  Vi utgår från samma grundantaganden som när vi bildade konfidensintervall: 1.stickprovet är.

Liknande presentationer


En presentation över ämnet: "732G22 Grunder i statistisk metodik FL10. Hypotesprövning  Vi utgår från samma grundantaganden som när vi bildade konfidensintervall: 1.stickprovet är."— Presentationens avskrift:

1 732G22 Grunder i statistisk metodik FL10

2 Hypotesprövning  Vi utgår från samma grundantaganden som när vi bildade konfidensintervall: 1.stickprovet är draget som ett OSU 2.populationen som vi drog stickprovet ur är normalfördelad 3.populationsstandardavvikelsen σ är känd  Grundidé för hypotesprövning: 1.Ställ upp två hypoteser 2.Undersök hur pass sannolika hypoteserna är givet insamlade data 3.Bestäm vilken hypotes vi ska tro på 2

3 Exempel Glödlampor som tillverkas i en viss fabrik har en lystid som kan betraktas som normalfördelad med medelvärde 1600 timmar och standardavvikelse 100 timmar. Nu har man bytt en maskin i fabriken, och har dragit ett stickprov om 150 lampor och konstaterat att bland dem var den genomsnittliga lystiden = 1618 timmar, medan standardavvikelsen förefaller oförändrad. Har den nya maskinen förbättrat den genomsnittliga lystiden? 3

4 Hypotesprövning när  är känd H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ > µ 0 H 1 : µ < µ 0 H 1 : µ ≠ µ 0  Testfunktion: Ska vi tro på H 0 eller H 1 ? Med andra ord, för vilka värden på z ska vi förkasta H 0 ? 4

5 Ska vi tro på H 0 eller H 1 ? Metod 1: Kritiskt värde  α = signifikansnivå = risken att förkasta H 0 trots att den är sann  Vanliga värden på α: 5% eller 1%.  Steg 1: Välj signifikansnivå  Steg 2: Slå upp kritiskt värde i normalfördelningstabellen  Beslutsregel: om testfunktionen > kritiskt värde => förkasta H 0 5

6 Ska vi tro på H 0 eller H 1 ? Metod 2: p-värde  p-värde = sannolikheten för att vår testfunktion ska anta ett värde som det vi observerat (eller ännu längre ifrån μ) Om p-värdet är litet är H 0 osannolik: vi tror då mer på H 1  Beslutsregel: om p-värdet < α förkastar vi H 0  Vid dubbelsidig mothypotes beräknas p-värdet * 2 (varför?) Kommentar: beslutsmetoden baserat på kritiskt värde lämpar sig bättre för handräkning. Om vi gör hypotesprövningen med dator får vi dock alltid resultatet i form av ett p-värde 6

7 Hypotesprövning En hypotesprövning innehåller fyra steg: 1.ställ upp noll- och mothypotes 2.beräkna testfunktionen 3.hitta det kritiska värdet (eller p-värdet) 4.dra slutsatser 7

8 Hypotesprövning när σ är okänd Givet att 1.stickprovet är draget som ett OSU 2.populationen som vi drog stickprovet ur är normalfördelad kan vi skatta σ med Testfunktion där värdet på t hämtas ur t-fördelningen med n-1 frihetsgrader 8

9 Exempel En viss sorts påsar med kryddor påstås innehålla 4 gram. Vi kontrollmäter fyra slumpmässigt utvalda påsar och erhåller Undersök på 5% signifikansnivå om påsarna i genomsnitt innehåller mindre än 4 gram!

10 1.Eftersträva enkelhet i frågorna 2.Håll nere antalet frågor 3.Ställ bara frågor som konkretiserar problemställningen 4.Formulera frågorna tydligt! 5.Se till att det finns svarsalternativ för alla tänkbara åsikter 6.Minst en öppen fråga 7.Undvik rangordning! 8.Undvik onödiga hopp! 9.Formulera frågorna neutrala 10.Undvik hypotetiska frågor 11.Vid attitydsfrågor, se till att skalan alltid går åt samma håll 10

11 Kodning Exempel 1: Fråga med endast två svarsalternativ. Äger du något motorfordon? ( 1 ) Ja( 0 ) Nej 11

12 Kodning Exempel 2: Fråga med många svarsalternativ, men det är endast tillåtet att fylla i ett enda svarsalternativ på frågan. Hur reser du oftast till Göteborg idag? ( 1 ) Med buss och byten mellan olika bussar ( 2 ) Med tåg och byten mellan olika tåg ( 3 ) Med buss och tåg och lämpliga byten ( 4 ) Med bil (egen bil eller samåkning med andra) ( 5 ) Med flyg ( 6 ) På annat sätt än ovanstående 12

13 Kodning Exempel 3: Fråga med många svarsalternativ, där det är tillåtet att fylla i flera alternativ. Hur reser du till Göteborg idag? (Flera svarsalternativ får ges) ( 1/0 ) Med buss ( 1/0 ) Med tåg ( 1/0 ) Med bil (egen bil eller samåkning) ( 1/0 ) Med flyg ( 1/0 ) På annat sätt än ovanstående 13

14 Kodning Exempel 4: Attitydfråga Hur upplever du kvaliteten på din utbildning? Mycket positiv ( 5 ) ( 4 ) ( 3 ) ( 2 ) ( 1 ) Mycket negativ 14

15 Kodning Exempel 5: Frekvensfrågor Jag reser till Göteborg ( 1 ) mindre än en gång per år ( 2 ) 1-6 gånger per år ( 3 ) nästan varje månad ( 4 ) 1-3 gånger per månad ( 5 ) 1-3 gånger per vecka ( 6 ) varje dag eller nästan varje dag 15

16 Kodning Exempel 7: Hur gammal är du? ______________ Skriv in åldern, bilda (eventuellt) klasser i efterhand 16

17 Kodning av saknade svar Exempel: Fråga 4: Reser du med buss när du reser till Göteborg? ( ) Ja( ) Nej Fråga 5: Om du svarat Nej på föregående fråga, fortsätt till fråga 6 Vilket bussbolag reser du oftast med vid starten från Linköping? ( ) WeekendBus( ) CrossSwede( ) Annat, nämligen ____________ Om respondenten svarat Nej på fråga 4 skall inget svar ges på fråga 5. Bortfallet är då legalt och kodas med  49 17

18 Bortfall  Totalbortfall = när enkäten inte besvarats alls  Partiellt bortfall = när en eller flera frågor på enkäten inte besvarats 18

19 Agera för lågt bortfall  Lägg mycket arbete på utformningen av frågeformuläret  Skicka flera påminnelser vid postenkäten. Locka gärna med gåvor som lottas ut bland dem som besvarat enkäten (t ex biobiljetter, trisslotter etc.)  Uppträd ytterst genomtänkt och professionellt vid telefonintervjuer eller uppsökande intervjuer  Ge inte upp 19

20 1.Formulera syfte och problemformulering 2.Definiera målpopulation och sök lämplig rampopulation 3.Välj urvalsmetod 4.Välj mätinstrument 5.Utforma frågeformuläret 6.Genomför datainsamling 7.Koda 8.Analysera data 9.Analysera resultaten utifrån uppdragsgivarens perspektiv 10.Sammanfatta resultaten i konkreta slutsatser 20


Ladda ner ppt "732G22 Grunder i statistisk metodik FL10. Hypotesprövning  Vi utgår från samma grundantaganden som när vi bildade konfidensintervall: 1.stickprovet är."

Liknande presentationer


Google-annonser