GoConqr has a new look! Let us know what you think.

Sign up free

Flashcards

Tilastomatikka

Sanni Parviainen English 60 cards

Cards in this deck (60)

  1. 1Missä ja milloin tilastotiede sai alkunsa?Keski-Euroopassa 1500-luvulla
  2. 2Tutkimuksen vaiheet1. suunnittelu, 2. aineiston hankinta, 3. esittäminen ja tiivistäminen, 4. matemaattisten mallien soveltaminen, 5. johtopäätösten tekeminen
  3. 3Luokitteluasteikko eli laatueroasteikkoArvojen laadullinen erottelu ilmoittaen havainnon ryhmä. Arvoilla ei ole järjestystä. Lukumäärien ja prosenttiosuuksien laskeminen ovat ainoat sallitut toimenpiteet.
  4. 4Järjestysasteikko eli ordinaaliasteikkoLaadulliset muuttujat. Muuttujan arvoluokat voidaan panna järjestykseen. Ei voida sanoa, kuinka paljon parempi toinen arvo on.
  5. 5Välimatka-asteikko eli intervalliasteikkoMäärälliset muuttujat. Järjestyksen lisäksi muuttujan arvojen erotus voidaan laskea.
  6. 6Suhdeasteikko eli suhdelukuasteikkoMäärälliset muuttujat. Välimatkojen lisäksi voidaan laskea arvojen suhteet. Absoluuttinen nollakohta.
  7. 7TavoiteperusjoukkoMuodostuu kaikista tilastoyksiköistä, joista ollaan kiinnostuneita
  8. 8KehikkoperusjoukkoMuodostuu tilastoyksiköistä, joita voidaan tutkia
  9. 9Yksinkertainen satunnaisotantaJokaisella perusjoukon yksiköllä on sama mahdollisuus tulla poimituksi otokseen
  10. 10Systemaattinen otantaYksiköiden oltava jonossa. Jonosta poimitaan otokseen tulevat yksiköt tasavälisesti. Poimintaväli: k=N/n. Ei saa käyttää silloin, kun jonossa esiintyy jaksollisuutta
  11. 11Ositettu otantaPerusjoukko jaetaan tunnetun ominaisuuden mukaan ositteisiin. Jokaisesta ositteesta tulee mukaan yksiköitä YSO:n tai SO:n avulla
  12. 12Suhteellinen kiintiöintiKustakin ositteesta valitaan alkioita otokseen samassa suhteessa kuin niitä on perusjoukossa (%)
  13. 13Optimaalinen kiintiöintiOsitteen koon lisäksi otetaan huomioon yksiköiden hajonta. Heterogeenisestä ositteesta otetaan alkioita suhteessa enemmän kuin homogeenisestä ositteesta. Otantakustannusten huomiointi
  14. 14RyväsotantaPerusjoukon alkioista muodostetaan ryppäitä jonkin ominaisuuden mukaan. Otokseen mukaan tulevat ryppäät valitaan arpomalla. Valituista ryppäistä tutkitaan kaikki yksiköt tai valitaan nekin satunnaisesti
  15. 15Otoskoon ehdoton minimi100 tilastoyksikköä. Jos tutkimuksessa on alaryhmiä, ryhmän koon oltava vähintään 30. Ristiintaulukointi: kuhunkin ryhmään tultava vähintään 5 havaintoa. Valtakunnalliset mielipidetutkimukset: 1000
  16. 16NäyteTutkimusyksiköiden valinnassa käytetään harkintaa. Perusjoukosta valitaan alkioita tavoilla, jotka eivät täytä otannan ehtoja
  17. 17Aineiston muuttaminen havainnollisemmaksi (tiivistäminen)1) Tarkastellaan muuttujia yksitellen. 2) Luokittelu. 3) Taulukointi. 4) Graafinen esitys
  18. 18Yksiulotteinen AKA suora jakaumaSilloin kun tarkastellaan vain yhtä muuttujaa
  19. 19Frekvenssien laskeminen muuttujilleVoidaan laskea jo luokitteluasteikon muuttujille. Jos muuttuja on vähintään järjestysasteikollinen, voidaan laskea myös kumulatiiviset eli summafrekvenssit
  20. 20Kaksiulotteinen jakaumaRistiintaulukoinnissa voidaan tarkastella samanaikaisesti kahden muuttujan arvoja. Tarvitaan erityisesti silloin, kun halutaan tutkia riippuvuutta. Jatkuvan muuttujan arvot luokitellaan ennen ristiintaulukointia
  21. 21Hyvän taulukkoesityksen tunnuspiirteetOmavaraisuus, esitystarkkuus, taulukon muoto, esitysjärjestys
  22. 22Graafisen esityksen tarkoitukset1) Välittää tietoa visuaalisesti, 2) helpottaa vertailua, 3) antaa tietoa tiivistetysti, 4) herättää mielenkiinto, 5) antaa sekä yleiskuva että yksityiskohtaista tietoa, 6) osallistua analyysin tulosten esittämiseen
  23. 23Kaikille kaavioille yhteiset ominaisuudetKaavioalueelta selviää kaikki tarpeellinen tieto. Välttämättömät elementit. Otsikko: aineisto, muuttujat, mittausajankohta ja mittayksikkö. Käytetyn tilan ja tietomäärän tulee olla järkevässä suhteessa
  24. 24Palkki- ja pylväskaavioiden yhteiset ominaisuudetMääriä kuvaavan akselin asteikon on lähdettävä nollasta. Palkin välin pituus korkeintaan 50% palkin leveydestä. Ryhmitellyt/liitetyt kaaviot. Ositetut/pinotut kaaviot
  25. 25PalkkikaaviotKäytetään silloin, kun toinen muuttuja on luokitteluasteikollinen. Laadullinen ominaisuus tulee pystyakselille. Määrät ja niiden muutosten kuvaaminen
  26. 26PylväskaaviotKäytetään, kun molemmilla akseleilla on jatkuva-arvoinen ominaisuus eli molemmat muuttujat mittaavat määrää. Toinen muuttuja voi olla laadullinen, jos sen arvoilla on keskinäinen järjestys
  27. 27HistogrammiKäytetään, kun kuvataan jatkuvan muuttujan frekvenssijakaumaa. Luokitellut muuttujan arvot
  28. 28Ympyrä- eli piirakkakaavioYmpyrä on jaettu sektoreihin. Käytetään kuvattaessa suhteellisia osuuksia. Sektoreiden aloituskohta klo 15 (eteneminen vastapäivään). Vaihtoehtona kaaviolle on palkkikaavio
  29. 29Viivakaavio eli murtoviivaesitysSopii yhden tai useamman havaintosarjan kehityksen arviointiin ja vertailuun. Pystypylväskaavio on vaihtoehtoinen esitys
  30. 30AluekaaviotTutkitaan esim. saman muuttujan arvoja eri ryhmissä tai eri muuttujien arvoja vastaavina ajankohtina. Jos havaintoarvojen summa muodostaa kokonaisuuden, murtoviivat piirretään päällekkäin. Ositetut pylväät vaihtoehtona
  31. 31Hajontakaavio eli pistekaavioKutakin havaintoyksikköä vastaa piste, joka määräytyy kahden mitatun ominaisuuden mukaan. Molempien muuttujien tulee olla välimatka-asteikollisia. Muuttujien välinen riippuvuus
  32. 32Teemakartat eli alueluokituskartatKarttapohjainen kaavioesitys, joissa esitettävä tieto liittyy paikkaan. Havainnollistaa muuttujan vaihtelua alueellisesti. Vaikutelmaan vaikuttavat luokkarajat, alueiden koko ja symbolit
  33. 33SijaintiluvutKuvaavat havaintoarvojen sijaintia eli havaintoarvojen suuruusluokkaa. Keskiarvo, Mediaani, moodi sekä fraktiilit
  34. 34HajontaluvutKuvaavat arvojen vaihtelua eli poikkeavuutta toisistaan. Vaihteluväli, kvartiiliväli, keskihajonta, varianssi, variaatiokerroin, standardoitu muuttuja
  35. 35KeskiarvoLasketaan määrällisille eli välimatka- tai suhdeasteikon muuttujille. Herkkä poikkeaville havaintoarvoille
  36. 36MediaaniArvo, jota pienempiä tai yhtä suuria on 50% havainnoista. Lasketaan vähintään järjestysasteikollisille muuttujille. Poikkeavat havainnot eivät vaikuta mediaaniin
  37. 37Prosenttipisteet eli fraktiilitp %:n prosenttipiste on arvo, jota pienempiä tai yhtä suuria on p % havainnoista. Tasakymmeniä nimitetään desiileiksi. Muuttujan pitää olla vähintään järjestysasteikollinen
  38. 38Moodi eli tyyppiarvoArvo, joka esiintyy useimmin. Voidaan laskea jo laadullisille muuttujille. Aineisto on bimodaalinen, jos kahdella muuttujan arvolla on sama suurin frekvenssi (moodeja on kaksi). Jatkuvaluonteinen muuttuja täytyy luokitella
  39. 39VaihteluväliUlottuu aineiston pienimmästä arvosta suurimpaan arvoon. Ilmoitetaan sulkuja käyttäen. Ilmoitetaan järjestysasteikon muuttujilla. Vaihteluvälin pituuden laskeminen edellyttää välimatka-asteikon muuttujaa
  40. 40KvartiiliväliUlottuu alakvartiilista yläkvartiiliin. Ilmoitetaan sulkuja käyttäen järjestysasteikollisille muuttujille. Ei ole yhtä herkkä poikkeaville arvoille kuin vaihteluväli. Kvartiiliväliin kuuluu 50% havaintoarvoista
  41. 41Kvartiilipoikkeama, QPuolet kvartiilivälin pituudesta eli Q=(Q3-Q1) : 2. Laskeminen edellyttää välimatka-asteikon muuttujaa
  42. 42Keskihajonta eli standardipoikkeamaTunnusluku, joka huomioi kaikki aineiston havaintoarvot. Lasketaan määrällisille muuttujille. Mittaa havaintojen ryhmittymistä keskiarvonsa ympärille. Keskihajonnan arvo ei muutu, jos kaikkiin havaintoihin lisätään tai niistä vähennetään sama luku
  43. 43Varianssi, s2Keskihajonnan neliö. Ei ole yhtä havainnollinen kuin keskihajonta, koska sen yksikkö on muuttujan arvojen yksiköiden neliö
  44. 44Variaatiokerroin, VKäytetään vertailtaessa havaintoja tilanteessa, jossa muuttujan arvot ovat eri suuruusluokkaa tai niiden mittayksiköt ovat erilaiset. Suhteuttaa keskihajonnan havaintoarvojen keskiarvoon. Laskeminen edellyttää suhdeasteikon muuttujaa
  45. 45Standardoitu muuttujaKäytetään, kun halutaan vertailla saman tilastoyksikön eri havaintoarvoja. Havaintoarvot suhteutetaan muihin vastaaviin havaintoarvoihin. Standardoitujen muuttujan arvojen keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1
  46. 46VinousTunnusluku, joka kertoo, miten tasaisesti tai epätasaisesti havainnot ovat jakaantuneet keskiarvon eri puolille. Etumerkki kertoo vinouden suunnan ja itseisarvo sen suuruuden. Positiivinen arvo= keskiarvoa pienempiä havaintoja on enemmän kuin keskiarvoa suurempia
  47. 47HuipukkuusVertaa jakauman terävyyttä normaalijakaumaan, jonka huipukkuus on 0. Sitä suurempi positiivinen arvo, mitä terävähuippuisempi jakauman kuvaaja on
  48. 48Keskiarvon luottamusväliKertoo, miten luotettavia otoksesta lasketut tunnusluvut ovat kuvaamaan perusjoukon vastaavia arvoja. Usein käytetään 95%:n luottamusväliä
  49. 49KeskivirheOtoksesta lasketun tunnusluvun keskihajonta. Kuvaa tunnusluvun luotettavuutta, mitä pienempi keskivirhe sitä luotettavampi tunnusluku
  50. 50Boxplot-kaavioIlmentää sekä mediaania että hajontaa. Ilmoitetaan alakvartiili, mediaani ja yläkvartiili. Kuvaa väliä, johon 50% havaintoarvoista sijoittuu. Voidaan tehdä johtopäätöksiä vinouden suhteen
  51. 51KorrelaatioKaksi muuttujaa korreloivat keskenään aineistossa, jos toisen muuttujan arvojen tuntemisesta on apua toisen muuttujan arvojen ennustamisessa
  52. 52Riippuvuuden luonne1) syy-seuraussuhde, 2) ulkopuolinen tekijä aiheuttaa riippuvuuden, 3) muuttujilla keskinäistä vaikutusta toisiinsa
  53. 53Ristiintaulukointi ja kontingenssikerroin, CMuuttujista toinen on luokitteluasteikollinen. C<0,2=riippuvuutta ei esiinny. C>0,3=riippuvuutta esiintyy
  54. 54Spearmanin järjestyskorrelaatiokerroinJärjestysasteikollisille muuttuijlle. Kertoimen arvo on 1, jos muuttujien arvojen järjestys on täysin sama. Täysin päinvastainen järjestys antaa kertoimen arvoksi -1. Satunnaisessa järjestyksessä kertoimen arvo on 0
  55. 55Hajontakaavio ja Pearsonin korrelaatiokerroinMolemmat muuttujat vähintään välimatka-asteikollisia. Korrelaatiokerroin ilmoittaa riippuvuuden suunnan ja suuruuden. Sama nouseva suora: r=+1. Sama laskeva suora: r=-1. Täysi riippumattomuus: r=0
  56. 56SelitysasteKorrelaatiokertoimen neliö. Ilmoittaa, kuinka suuri osa selitettävän muuttujan vaihtelusta voidaan selittää selittävän muuttujan avulla
  57. 57RegressioJos määrällisten muuttujien välillä vallitsee riippuvuussuhde, voidaan muodostaa malli, joka kuvaa suhdetta. Mallin avulla voidaan ennustaa toisen muuttujan arvoja, kun toisen muuttujan arvot tunnetaan
  58. 58Lineaarinen regressiomalliy= a+bx. Kuvaaja koordinaatistossa on suora. Regressio- tai trendisuora. X on selittävä muuttuja ja y selitettävä muuttuja. Kertoimet a ja b määritetään pienimmän neliösumman menetelmällä. B ilmoittaa, kuinka paljon ja mihin suuntaan y:n arvo muuttuu, kun x:n arvo muuttuu yhden yksikön
  59. 59Usean selittävän muuttujan regressiomalliy= a+b1x1+b2x2. Selittävien muuttujien tulisi olla keskenään riippumattomia. Useampi selittävä muuttuja antaa korkeamman selitysasteen
  60. 60Dummy-muuttujaLuokittelu- tai järjestysasteikollinen muuttuja regressiomallissa. Voi saada vain kaksi eri arvoa, jotka on koodattu nollaksi ja ykköseksi

Information

Description
Harjoitusta pääsykokeeseen
Created by
Sanni Parviainen · Apr 2016
Updated
Jan 14, 2017
Views
35
Rating

Feedback

What is it about?

What do you think of the new look?

How do you like it?