Stat9 prezentacja danych+miary

37
CO POKAZAĆ? JAK POKAZAĆ? CO POLICZYĆ? JAK POLICZYĆ? PREZENTACJA DANYCH ANALIZA JEDNOZMIENNOWA

Transcript of Stat9 prezentacja danych+miary

Page 1: Stat9 prezentacja danych+miary

CO POKAZAĆ? JAK POKAZAĆ? CO POLICZYĆ? JAK POLICZYĆ?

PREZENTACJA DANYCHANALIZA JEDNOZMIENNOWA

Page 2: Stat9 prezentacja danych+miary

PRZYKŁAD 1

badano zakres słownictwa: samoocena badanych (skala 1-5: bardzo małe, raczej małe,

średnie, raczej duże, bardzo duże); test podawania słów – określony czas, trzeba podać jak najwięcej

słów z określonego zakresu, badano 3 różne bodźce wywołujące; zebrano też dane socjodemograficzne:

płeć (1-kobieta, 2-mężczyzna) wykształcenie (1-podstawowe, 2-gimnazjalne, 3-zawodowe, 4-

średnie, 5-wyższe) wiek (w latach) miejsce zamieszkania (1-wieś; 2-małe miasto, 3-średnie miasto, 4-

duże miasto, 5-metropolia) przebadano 100 osób

arkusz słowa

Page 3: Stat9 prezentacja danych+miary

www.logic.amu.edu.pl

PREZENTACJA DANYCH

dr Victoria Kamasa ZSL IJ

Page 4: Stat9 prezentacja danych+miary

ZADANIE 1

przygotuj dane dotyczące cech socjodemograficznych do prezentacji:

wybierz odpowiedni typ wykresu; wykonaj wykresy dla płci i wykształcenia;

Page 5: Stat9 prezentacja danych+miary

płeć

Page 6: Stat9 prezentacja danych+miary

jak to zrobić

potrzebujemy wykres przestawny (zakładka wstawianie); oznaczamy cały zakres danych (i tylko dane) i wstawiamy w nowym arkuszu; dodajemy płeć do wartości i oś; projektowanie – wybieramy odpowiedni typ wykresu; w wartości (prawy: ustawienia pola wartości) – ustawiamy licznik i % sumy końcowej; ręcznie wpisujemy legendę w tabeli i tytuł wykresu na wykresie; regulujemy liczbę miejsc po przecinku; projektowanie/dodaj element wykresu– dodajemy legendę i etykiety danych; regulujemy położenie legendy i etykiet danych; gotowy – kopiujemy do innego arkusza;

Page 7: Stat9 prezentacja danych+miary

wykształcenie

Page 8: Stat9 prezentacja danych+miary

www.logic.amu.edu.pl

WYKRES

2. Można ustawić m.in.: Tytuł (zakładka Układ) Podawanie danych w % lub liczbach bezwzględnych (po

zaznaczeniu danych na wykresie: w menu prawego przycisku Formatuj etykiety danych)

To, co i jak wyświetla się przy poszczególnych danych

3. Kolory zmieniamy poprzez zaznaczenie odpowiedniego elementu i następnie wybór w menu narzędzie główne.

Page 9: Stat9 prezentacja danych+miary

www.logic.amu.edu.pl

PORÓWNANIA

dr Victoria Kamasa ZSL IJ

Page 10: Stat9 prezentacja danych+miary

www.logic.amu.edu.pl

PORÓWNANIA

dr Victoria Kamasa ZSL IJ

bardzo rzadko

rzadko

średnio

raczej często

bardzo często

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40%

UŻYCIE WYRAZU A PŁEĆ

maskfem

Page 11: Stat9 prezentacja danych+miary

ZADANIE 2

przygotuj wykresy pokazujące interesujące relacje w badanej próbie:

między płcią a samooceną słownictwa (jaki procent kobiet/mężczyzn udzielił jakiej odpowiedzi)

między płcią a średnią liczbą słów podanych w badaniu

Page 12: Stat9 prezentacja danych+miary

ZADANIE 2

przygotuj wykresy pokazujące interesujące relacje w badanej próbie:

między płcią a samooceną słownictwa (jaki procent kobiet/mężczyzn udzielił jakiej odpowiedzi)

między płcią a średnią liczbą słów podanych w badaniu

Page 13: Stat9 prezentacja danych+miary

płeć a samoocena

Page 14: Stat9 prezentacja danych+miary

jak to zrobić

płeć – wiersze; poziom słownictwa – kolumny i wartości; wartości/ustawienia pola wartości – licznik i pokazywanie jako % z wiersza; regulujemy liczbę miejsc po przecinku;

Możliwe kombinacje: wg rodzaju odpowiedzi, a nie wg płci (OX) % z kolumny albo z całej sumy, a nie z wiersza

Page 15: Stat9 prezentacja danych+miary

ZADANIE 2

przygotuj wykresy pokazujące interesujące relacje w badanej próbie:

między płcią a samooceną słownictwa (jaki procent kobiet/mężczyzn udzielił jakiej odpowiedzi)

między płcią a średnią liczbą słów podanych w badaniu

Page 16: Stat9 prezentacja danych+miary

płeć a średnia liczba słów

Page 17: Stat9 prezentacja danych+miary

jak to zrobić

płeć – legenda; poziom słownictwa –wartości; wartości/ustawienia pola wartości – średnia i pokazywanie jako bez obliczeń; regulujemy liczbę miejsc po przecinku;

Page 18: Stat9 prezentacja danych+miary

www.logic.amu.edu.pl

PODSTAWOWE MIARY

STATYSTYKI OPISOWEJ

dr Victoria Kamasa ZSL IJ

Page 19: Stat9 prezentacja danych+miary

MIARY TENDENCJI CENTRALNEJ

Page 20: Stat9 prezentacja danych+miary

po co?

1. Który test wypadł najlepiej?

2. Który test najbardziej odbiega od średniej?

3. Który test wypada najbliżej średniej?

Page 21: Stat9 prezentacja danych+miary

miara tendencji centralnej

„Pojedyncza, sumaryczna liczba, która opisuje centralne położenie całkowitego

rozkładu obserwacji”(King, Minium 2009)

ŚREDNIA

MEDIANA

MODA

Page 22: Stat9 prezentacja danych+miary

średnia

Dobrze znany wzór:

innymi słowy: dodaj wszystkie wyniki i podziel je przez liczbę wyników;

w przypadku zmiennych pogrupowanych w przedziały klasowe: bierzemy pod uwagę środek każdego przedziału;

EXCEL:=ŚREDNIA(ZAKRE

S)

Page 23: Stat9 prezentacja danych+miary

1. Który test wypadł najlepiej?

2. Który test najbardziej odbiega od średniej?

3. Który test wypada najbliżej średniej?

17

16

16

16,2

Page 24: Stat9 prezentacja danych+miary

właściwości średniej

wrażliwa na lokalizację każdego pomiaru w rozkładzie; wrażliwa na wartości skrajne; odporna na losową zmienność próby; interpretacja:

średnio; przeciętnie;

podstawa dla większości dalszych obliczeń statystycznych;

(King, Minium 2009)

Page 25: Stat9 prezentacja danych+miary

mediana

MEDIANA [Mdn]wartość, która dzieli rozkład na połowy;

wartość poniżej i powyżej której znajduje się dokładnie połowa wyników

32 3 4 6 7 7 8 9

MEDIANA

Page 26: Stat9 prezentacja danych+miary

mediana

Sposób obliczania (zbiór danych LUB dane dyskretne):

1. Szeregujemy obserwacje od najmniejszej do największej (lub odwrotnie)

2. Numerujemy uszeregowane obserwacje od 1 do N3. Wybieramy medianę:

1. Przy nieparzystej liczba obserwacji: wartość znajdująca się na miejscu (N+1)/2

2. Przy parzystej liczbie obserwacji: średnia z wartości znajdujących się na miejscach N/2 i N/2+1

EXCEL:=MEDIANA(ZAKRES)

Page 27: Stat9 prezentacja danych+miary

MEDIANA

=16

= 17

= 16

Page 28: Stat9 prezentacja danych+miary

mediana

Dla danych w przedziałach klasowych:)

LL – dokładna dolna granica przedziału; i – szerokość przedziału;n – wielkość próby; cum f poniżej – liczba wyników leżących poniżej LL; f – liczba wyników znajdujących się w przedziale zawierającym medianę;

wiek częstośćskumulo

wane

21-30 25 25

31-40 25 50

41-50 16 66

51-60 17 83

61-70 16 99

suma 99

Page 29: Stat9 prezentacja danych+miary

mediana - właściwości

wrażliwa na kolejność wyników, a nie na ich oddalenie między sobą; mało czuła na występowanie wartości ekstremalnych; dobrze opisuje rozkłady silnie skośne (lepiej niż średnia); interpretacja:

połowa badanych ma mniej/więcej od Mdn;

Page 30: Stat9 prezentacja danych+miary

moda

MODA [Mo] (wartość modalna, dominanta)

wynik, który występuje z największą częstotliwością

3

3 3 4

4

7 7

7 7

MODA

Page 31: Stat9 prezentacja danych+miary

moda – zbiory danych I dane dyskretne

1. Przygotowujemy tabelę częstości (=> tabela przestawna)

2. Wybieramy wartość występującą najczęściej

EXCEL:1. Zaznaczamy kilka

komórek.2. Wpisujemy funkcję:3. =WYST.NAJCZĘŚCI

EJ.TABL(ZAKRES)4. Ctrl+Shift+Enter

5. Odczytujemy wszystkie wartości modalne w danym

zakresie

Page 32: Stat9 prezentacja danych+miary

moda – przedziały klasowe

wiek częstośćskumulo

wane

21-30 25 25

31-40 25 50

41-50 16 66

51-60 17 83

61-70 16 99

suma 99

Page 33: Stat9 prezentacja danych+miary

moda - właściwości

łatwa do odnalezienia; mało stabilna w różnych próbach

pobieranych z tej samej populacji; dla jednej próby może występować

więcej niż jedna moda; interpretacja:

najczęściej NIE: większość, NIE: przeważnie;

Page 34: Stat9 prezentacja danych+miary

poziomy zmiennych a miary

ZMIENNA ILORAZOWAZMIENNA

PRZEDZIAŁOWA

ZMIENNA PORZĄDKOWA

ZMIENNA NOMINALNA

ŚREDNIA

MEDIANA

MODA

ŚREDNIA

MEDIANA

MODA

ŚREDNIA

MEDIANA

MODA

ŚREDNIA

MEDIANA

MODA

Page 35: Stat9 prezentacja danych+miary

ku przestrodze

„Przeprowadzenie wyrafinowanych analiz przeznaczonych dla jednej skali pomiarowej

(…) w przypadku danych, które odpowiadają skali mniej

ustrukturalizowanej (…), daje w konsekwencji nonsens. Ów nonsens może zostać zinterpretowany, ale mimo to nadal

pozostaje nonsensem” (Stine, 1989 za: King, Minium 2008)

Page 36: Stat9 prezentacja danych+miary

www.logic.amu.edu.pl

Zmienna w kolumnie A – płeć:

1 – kobieta2 - mężczyzna

Page 37: Stat9 prezentacja danych+miary

www.logic.amu.edu.pl

37

ZADANIE DOMOWE

TERMIN: następny tydzień

opis próby; dopracowanie projektów;

kalkulatory;

dr Victoria Kamasa