Presentation laddar. Vänta.

Presentation laddar. Vänta.

1 Vad ingår kursen? i korta drag Beskrivande statistik Sannolikheter Slumpvariabler Sannolikhetsfördelning Väntevärde, Varians Korrelation Normalfördelning.

Liknande presentationer


En presentation över ämnet: "1 Vad ingår kursen? i korta drag Beskrivande statistik Sannolikheter Slumpvariabler Sannolikhetsfördelning Väntevärde, Varians Korrelation Normalfördelning."— Presentationens avskrift:

1 1 Vad ingår kursen? i korta drag Beskrivande statistik Sannolikheter Slumpvariabler Sannolikhetsfördelning Väntevärde, Varians Korrelation Normalfördelning Stickprovsteori Felmarginal Konfidensintervall Hypotesprövning -test

2 2 Inledning Undersökningar Kvalitativa Kvantitativa Statistiska undersökningar är kvantitativa. Insamling av data: Experiment Totalundersökning Urvalsundersökning Datatyper Sekundärdata primärdata

3 3 Vi skiljer mellan observation och variabel För en viss enhet eller individ kan en observation göras på ett flertal variabler Ex 1: Vi observerar ett antal variabler på en bil. Variabler: Bilmärke, Ålder på bil, Antal mil bilen gått, Drivmedelstyp, Bromsträcka, Däcktyp, Vägunderlag. Detta kan ge 7 värden vilka utgör en observation på 7 variabler.

4 4 Ex 2: Vi observerar ett antal variabler på en person. Variabler: Kön, Ålder, Utbildning, Attityd. Detta kan ge 4 värden vilka utgör en observation på 4 variabler. Ex 3: Vi observerar ett antal variabler för ett företag som har en viss produktion. Variabler: Typ av bolag, Omsättning, Antal anställda, Könsfördelning bland anställda, Kvalitet på produktion Detta kan ge 5 värden vilka utgör en observation på 5 variabler.

5 5 Variabler: Kvalitativa: ex: kön, region, politiskt parti variabler som ej antar siffror Kvantitativa: ex: längd hos en människa bromssträcka hos en bil antal rum i en lägenhet utomhustemeperatur

6 6 Vi kan göra många observationer på en enhet (bil, person, företag). Antalet observationer betecknas ofta med n. Variabler mäts med olika skalor: t ex Nominalskala --- kön Ordinalskala --- åldersgrupper Intervallskala --- temperatur Kvotskala --- vikt

7 7 Tabeller o Diagram Kvalitativa variabler som t ex partisympati presenteras helst med cirkeldiagram eller… pie chart

8 8 med stapeldiagram. Bar chart

9 9 Två variabler kan presenteras i en korstabell I tabellen ser vi frekvenser Totalt har 60 personer svarat (attityd till införandet av en avgift för att använda boule-banan) PosNeg Man81220 Kvinna

10 10 Även dessa data kan presenteras i ett stapeldiagram.

11 11

12 12 PosNeg Man40%60%100% Kvinna35%65%100%

13 13 Attityd summar sig till 100% inom kön

14 14 Kvantitativa variabler Dessa variabler mäts med siffror Presenteras t ex med Stolpdiagram Histogram Punktdiagram (Dotplot) Lådagram (Boxplot)

15 15 Ex: 20 lägenheter har dragits slumpmässigt eller på måfå och antal rum har räknats Data: Ordnad datamängd: Frekvenstabell: x f x=antal rum f=frekvens

16 16 Stolpdiagram

17 17 Histogram

18 18 Punktdiagram

19 19 Lådagram

20 20 Lägesmått Typvärde Median Medelvärde Ex: Variabel x=antal rum i en på måfå vald lägenhet Sorterat datamaterial: Typvärde är det vanligaste värdet = 4 Median är det mittersta värdet = ? Antalet obs är här 20 (jämt) så ta medelvärde på de två mittersta värdena Medianen =3

21 21 Medelvärde= Medelvärde betecknas

22 22 Vägt medelvärde Ett medelvärde kan skrivas på flera olika sätt.

23 23 Standardvägning Ex: Dödlighet bland präster och järnvägsmän prästerJärnväg s-män Ålder år Antal personer Antal döda Dödlighe t promille Antal personer Antal döda Dödlighet promille ,2 3,1 7,5 22,3 76, ,1 4,9 10,8 25,4 93,6 Totalt , ,8

24 24 Vi ser att allmänna dödstalet för präster är 20,6 och för järnvägsmän 12,8 Ej jämförbara siffror. För att få jämförbara siffror så ska vi standardväga. Bilda nya vikter så att antalet personer i åldersgrupperna blir jämt fördelat år: år: år: Obs!!! Summan av alla vikter är alltid år: 65- år:

25 25 Nu beräknar vi nya allmänna dödstal. Använd de nya vikterna för båda grupperna. Summa(vikt*dödsrisk). Präster: Järnvägsmän: Nu ser vi att det faktiskt är farligare att vara järnvägsman

26 26 Spridningsmått Variationvidd Kvartiler Kvartilavstånd Standardavvikelse Ex: Variabel x=antal rum i en på måfå vald lägenhet Sorterat datamaterial: Variationsvidd(bredd) = största- minsta värdet = 6-1= 5 rum Varaitionsområde = 1 till 6 rum Kvartiler:

27 De tre kvartilerna delar upp datamaterialet i fyra lika stora delar. I vissa fall får man ta medelvärdet mellan ett par obs. Kvartilavstånd = Standardavvikelse är en genomsnittlig variation mellan observationer och medelvärdet i datamaterialet. Betecknas s


Ladda ner ppt "1 Vad ingår kursen? i korta drag Beskrivande statistik Sannolikheter Slumpvariabler Sannolikhetsfördelning Väntevärde, Varians Korrelation Normalfördelning."

Liknande presentationer


Google-annonser