F19 Rapportskrivning samt Repetition

Rapportskrivning De som läser ska kunna förstå vad man gjort så att de kan bilda sig en uppfattning om huruvida de håller med om slutsatser Andra personer ska kunna göra om undersökningen

Rapportskrivning För vem skriver jag? –Tänk er att läsarna är era kurskamrater –Vi behöver inte skriva ut formler för medelvärden, medianer osv. Språk –Använd rättstavningskontroll! –Använd inte slang/utländska ord om det finns svenska motsvarigheter.

Disposition av innehållet (se KD s. 365) Inledning –Syfte och målsättning –Den fortsatta uppläggningen av rapporten Utgångspunkter för undersökningen –Nuvarande kunskapsläge –Introduktion till sakområdet –Var noga med att referera till källor då ni använder dem Precisering av frågeställningen –Konkreta frågor och hypoteser –Definition av population och ram –Definition av variabler och andra begrepp Metoder för –Datainsamlingen –Urvalet Punkterna ovan kan hämtas från undersökningsplanen – kan behöva skrivas om något

Disposition forts. Resultaten –Här ska fokus vara –Svaren på frågorna och hypoteserna –Tabeller, diagram Se till så de är numrerade och har rubriker Ska vara så ”självbeskrivande” som möjligt Men ta inte in tabeller/diagram som inte diskuteras i texten Använd inte för många klasser i korstabeller – slå ihop Använd inte för många grupper i grupperade stapeldiagram Ha inte koder som ”0” och ”1” i diagram och tabeller Ska ni skriva ut i färg? Tänk annars på färger/mönster i diagram –Analys och kommentarer –Slutsatser Övertolka ej resultat – vad kan vi generalisera till? –Se till så att uppgifterna 3-6 från ”uppgifter under databearbetningen” finns med (se instruktioner till egen undersökning)

Resultat Redovisa hur stort stickprov våra beräkningar är baserade på –Finns det bortfall på vissa frågor bör antalet som beräkningar är baserade på specificeras för de olika frågorna Redovisa vilket genomsnitt man beräknat (median, aritmetiskt medelvärde…) Är beräkningarna gjorda på alla, bara på de som reser kommunalt etc.? Ange bastal vid procentangivelser Decimaler: en decimal ofta tillräckligt En möjlig ordningsföljd: Börja med en beskrivande del där fördelningen för varje variabel beskrivs. Fortsätt sedan med att försöka få svar på frågeställningar/hypoteser. Här kan diagram/tabeller med flera variabler redovisas. Här kan också statistiska test (chi-två, regression) redovisas.

Disposition forts. Diskussion –Kvalitetsredovisning/felkällor Hur fungerade frågorna? Partiellt bortfall? Diskutera feltyperna i en undersökning –Diskutera hur detta problemområde skulle kunna besvaras i en större undersökning. –Nya forsknings- och problemområden Sammanfattning

Disposition forts. Förutom texten ska följande finnas med: –Titelsida Titel, författare, tidpunkt –Kort sammanfattning (”abstract”) –Innehållsförteckning –Förord Hur har arbetet fördelats mellan medlemmarna? –TEXTEN –Litteraturförteckning, referenser –Bilagor Frågeformulär Ev. ytterligare diagram och tabeller

Rapport Rapporten bör omfatta sidor text (dvs exklusive titelsida, bilagor etc.) En viktig del i arbetet är att avgöra vad som är viktigt och behöver mer plats respektive vad som är mindre viktigt och behöver mindre plats. –Då detta är en statistisk undersökning bör fokus vara på resultatdelen. Men bakgrund bör finnas med så att man kan förstå resultaten. Kvalitetsredovisning är också viktigt. –Man kan t.ex. välja att inte uppta en hel sida med ett cirkeldiagram/stapeldiagram över könsfördelningen. Man kan istället redovisa procent män och kvinnor i texten samt hänvisa till diagram i bilaga. –Det kan också vara onödigt att visa exakt samma information i både en tabell och ett diagram. Det kan räcka med det ena.

Lämna in rapporten senast: 17 mars:grupp A-C, H 18 mars:grupp D-G Lämna i svarta brevlådan plan 7 i B-huset Hissarna stänger 16.40

Redovisning S5/S6 Alla grupper redovisar under någon av dessa tillfällen Tillfälle bestäms S4 Presentation ca 10 minuter per grupp samt några minuter för frågor Gör egna overhead/presentationsmaterial

Repetition av säsonganalys Variationsorsaker –Trend –Konjunktur –Säsong –Slump

Säsonganalys Vi antar att utöver den slumpmässiga variationen kring trenden finns också en säsongberoende variation K&W s 196

Additiv modell Säsongvariationerna för en viss säsong är desamma i absoluta tal för varje år och oberoende av trendens storlek där i=år och k=säsong

Exempel additiv modell

Multiplikativ modell Säsongvariationerna för en given säsong avviker med samma procentsats från trenden varje år. De absoluta avvikelserna beror på trendens storlek

Exempel multiplikativ modell K&W s 196

Vad vill vi göra? Vi vill skatta trenden –Ett trendvärde som inte är påverkat av säsongvariation Vi vill skatta säsongkomponenter –Hur stor del av omsättningen (exempelvis) beror på den säsongmässiga variationen 1.Vi säsongrensar först tidsserien för att få trendvärden oberoende av säsong. Vi skattar därmed också säsongkomponenter. 2.Vi skattar trenden (linjär/exponentiell trend modell) på de säsongrensade värdena

Skattning av säsongkomponenter Vi kan få flera skattningar av varje säsongkomponent – vi skattar ett medelvärde för varje säsong – S k Additiv modell: Villkor: Multiplikativ modell: Villkor: –Där K är antal säsonger (ex 4 vid kvartalsdata/400 om vi skriver procenttal)

Vi börjar med att beräkna glidande medelvärden (K&W s 196) PeriodObs. värde3-punktsummaMedelvärde 1997:I7,9 II12,935,411,800 III14,636,412, :I8,938,012,667 II14,539,813,267 III16,440,913, :I10,042,714,233 II16,344,614,867 III18,345,615, :I11,047,715,900 II18,449,816,600 III20,451,017, :I12,253,117,700 II20,555,018,333 III22,3 (7,9+12,9+14,6) (12,9+14,6+8,9) 35,4/3

Vi uppskattar nu säsongkomponenter. Om vi har en multiplikativ modell gör vi på följande sätt För varje säsong (tertial, kvartal etc.) beräknar vi kvoten mellan det faktiska värdet och trendvärdet Tertial ÅrIIIIII ,3120, ,3109,3120, ,3109,6120, ,2110,8120, ,9111,8 Medelvärde69,675110,16120,25 Säsongindex69,7110,1120,2 Medelvärdena summerar ej till vi justerar genom att multiplicera varje medelvärde med kvoten

Tolkning av säsongkomponenter Under första tertialet ligger omsättningen på grund av att det är lågsäsong drygt 30 procent under det beräknade trendvärdet Under tredje tertialet ligger omsättningen på grund av att det är högsäsong drygt 20% procent över det beräknade trendvärdet Säsongindex69,7110,1120,2

Säsongrensning Vi har nu skattningar av säsongkomponenter. Vi kan nu säsongrensa våra faktiska/observerade värden. –Hur skulle våra faktiska värden se ut om vi inte hade säsongvariation? Multiplikativ modell: Dividera varje faktiskt värde med säsongkomponenten (i decimalform)

Säsongrensning forts. PeriodObs. värdeSäsongkomponentSäsongrensat värde 1997:I7,969,711,3343 II12,9110,111,7166 III14,6120,212, :I8,969,712,7690 II14,5110,113,1698 III16,4120,213, :I10,069,714,3472 II16,3110,114,8047 III18,3120,215, :I11,069,715,7819 II18,4110,116,7121 III20,4120,216, :I12,269,717,5036 II20,5110,118,6194 III22,3120,218,5524 7,9/0,697

Säsongrensade värden

Vi kan nu anpassa en trendmodell med MK-metoden I detta fall verkar en linjär modell vara bäst. Vi kan koda t så att andra tertialet 1999=0. The regression equation is Omsättning = 14,9 + 0,540 t Predictor Coef SE Coef T P Constant 14,8865 0, ,52 0,000 t 0, , ,67 0,000 S = 0, R-Sq = 99,4% R-Sq(adj) = 99,4%

Prognoser Omsättning = 14,9 + 0,54 t Säsongkomponenter: 69,7 110,1 120,2 Säg att vi vill göra en prognos för andra tertialet 2002 t=9 Prognos för trendvärde: Omsättning = 14,9 + 0,54x9 = 19,76 Prognos för observerat värde: Omsättning = (14,9 + 0,54x9) x 1,101= 19,76 x 1,101 = 21,76 Om vi istället hade uppskattat en exponentiell modell hade prognosformen sett ut: Omsättning ik = (a + b t ) x S k

Exempel: Antal sjukdagar (i tusental), se ”Något om säsongrensning…” PeriodObs. värde4-punktsumma8-punktsummamedelvärde 1988:IV :I II ,625 III ,125 IV , :I ,5 II ,5 III IV , :I ,5 II ,625 III52 IV65

Vi antar nu att vi har en additiv modell. Vi vill skatta säsongkomponenterna. Kvartal ÅrIIIIIIIV ,625-12,1258, ,5-9,5-1011, ,5-10,625 Medelvärde11,0-9,25-11,062510,25 Säsongindex10,77-9,48-11,2910, ,625=-7,625 Under kvartal 1 ligger antal sjukanmälningar över trenden med i genomsnitt st Under kvartal 2 under trenden med i genomsnitt 9480 st

Säsongrensning additiv modell I multiplikativ modell tog vi kvoten av observerat värde och säsongkomponent. I additiv modell tar vi observerat värde minus säsongkomponent för att få säsongrensat värde.

Säsongrensade värden PeriodObs. värdeSäsongkomponentSäsongrensat värde 1988:IV10310,0292, :I8610,7775,23 II71-9,4880,48 III64-11,2975,29 IV8410,0273, :I8510,7774,23 II65-9,4874,48 III64-11,2975,29 IV8410,0273, :I8110,7770,23 II55-9,4864,48 III52-11,2963,29 IV6510,0254, ,02

Prognoser Precis som vid multiplikativ modell kan vi nu anpassa en linjär eller en exponentiell modell på de säsongrensade värdena Linjär trend: –Antal sjukdagar ik =a+bt+S k Exponentiell trend: –Antal sjukdagar ik =axb t +S k

Vikter för glidande medelvärden Kvartalsdata: –5-leds Halvårsdata: –3-leds Tertialdata: –3-leds Veckodata: –7-leds

Tentan SDAIII: KD kap 8, K&W kap 5-7, Extra stencil om säsongrensning Tentamen SDA III –tillfälle 1:Ons 26/3 kl i Värtasalen och Laduvikssalen Omtentamen SDA III –Ons 16/4 kl i Brunnsvikssalen

Kursens innehåll Undersökningsmetodik –Planering av en undersökning –Olika datainsamlingsmetoder –Frågeformulär –Olika feltyper –Olika urvalsmetoder –Databearbetning

Innehåll forts. Beskrivande statistik –Diagram och tabeller –Läges- och spridningsmått –Standardiseringsmetoder –Samband mellan olika variabler Regression Korrelation

Innehåll forts. Grundläggande sannolikhetslära och slutledningsregler –Slumpvariabler och parametrar –Punktskattningar –Intervallskattningar (konfidensintervall) –Hypotesprövningar Officiell statistik –Befolkningsstatistik (demografi) –Index

Innehåll forts. Tidsserier, säsongrensning, trender Skyddet för statistikuppgifter –Etik –Lagregler

Tack för de här veckorna! Lycka till med undersökningen och tentan!