Enhalet og tohalet hypotesetest

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
1 Sannsynlighetsregning Gjenfinningssystemer og verktøy II Jon Anjer.
Advertisements

Forholdet mellom variabler: Kausalitet og korrelasjon
Statistikk på 50 5 minutter
Sammenheng mellom flere variabler – Bivariat Analyse
 Bodil og Fin Ask Bearbeiding av innsamlet informasjon Bodil Ask Delvis basert på Patel & Davidson: Forskningsmetodikkens grunnlag.
Hva trenger jeg av data, og hvordan skal jeg innhente disse?
ART: Dokumentasjon av behandlingseffekt
Grunnleggende spørsmål om naturfag
STATISTISK GENERALISERING
Meta-analyse Frode Svartdal UiTø April 2014 © Frode Svartdal.
Dagens tema: vitenskapsskoler introduksjon til forskningsmetoder.
Å overleve oppgaveskriving: Litteraturgjennomgang
Om metodekurset Pensum: Bordens & Abbott, 6. utgave (5. utgave OK)
Induktivisme – det klassiske vitenskapssynet
Kvantitativ forskning
BI 3010H05 Populasjonsgenetikk Halliburton Kap 1-3
Kvalitativ metode i markedsforskning
Analyse og tolkning av datamaterialet
Kap 13 Sammenligning av to grupper
Fasit 1) a)P(T>1)=P(T≠1)=1-P(T=1) = 1-1/6 = 5/6 ≈ 83.3%. Evt. P(T>1)=p(T=2)+P(T=3)+P(T=4)+P(T=5)+ P(T=6)=5/6. P(T=2 | T≠1) = P(T=2 og T≠1)/P(T≠1) = (1/6)/(5/6)
Oppgaver 1)Vi anser hvert av de seks utfallene på en terning for å være like sannsynlig og at to ulike terningkast er uavhengige. a)Hva er sannsynligheten.
Statistikk på 20 2 timer PSY-1002
Bærekraftig utvikling - forskerspiren
Fire problemer Operasjonaliseringsproblemet (måling/begrepsvaliditet)
Diskrete stokastiske variable
Eksperimentell metode - I
Eksperimentelle design Ikke-eksperimentelle design
La oss begynne med begynnelsen (igjen)
Brukerundersøkelse gjennomført for Bergen kommune Foresattes tilfredshet med kommunens barnehager © TNS Gallup – Politikk & samfunn Avdelingsleder.
Induktivisme – det klassiske vitenskapssynet FYS2150LAP Februar 2006.
Hovedideen Anta at en hypotese er riktig (H 0 ) Det er bare to muligheter, enten er H 0 riktig, ellers er den ”omvendte” hypotesen (H 1 ) riktig Gå ut.
Testing, måling og forskningsdesign.
Presentasjon av data: deskriptiv statistikk
Positivisme SGO 4001 Bjørnar Sæther.
Hypotesetesting, og kontinuerlige stokastiske variable
Hovedoppgaveforberedende seminar
Mål for sentraltendens:
Testing, måling og forskningsdesign.  Hvor får vi vår informasjon om personligheten fra?  Hvordan evaluerer vi kvaliteten på disse målene?  Hvordan.
Siste forelesning er i morgen!
Regresjon Petter Mostad
Forelesning 5 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
Forelesning 6 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
Kræsjkurs Del Ii Hypotesetesting
M1 årskurs HVE 7. september 2009
Stian Grønning Master i samfunnsøkonomi Daglig leder i Recogni.
Validitet og reliabilitet: Fra teori –> via operasjonalisering –> til empiri Et teoretisk utsagn er en framstilling av sammenhengen mellom abstrakte begrep.
Forskningsmetode og statistikk: Bruk av forskningsmetode betyr å gjennomføre systematiske undersøkelser for å belyse problemstillinger. Sentrale elementer.
Utvalg og datainnsamling Typer av data: Data innhentet for å belyse en spesiell problemstilling (egne data)‏ Data frambrakt uavhengig av problemstillingen.
Statistikk Forkurs Hva er statistikk? undersøke registrere lage oversikt→ Presentasjon av informasjon formidle Arbeidet med statistikk kan vi dele.
Utvalg og datainnsamling For å gjennomføre en test av hypoteser i kvantitativ metode trenger vi et utvalg deltakere for å gjennomføre datainnsamling –
MAT0100V Sannsynlighetsregning og kombinatorikk
Forskningsdesign: eksperiment
Figur Standard normalfordeling z og tre t-fordelinger Figur 21.1 Standard normalfordeling z og tre t-fordelinger. Legg merke til at t-fordelingene.
Hypotesetesting: Prinsipper
Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø H-2006
MET 2211 Statistikk og dataanalyse
Forskningsmetoder Validitet Frode Svartdal Universitetet i Tromsø
Repetisjon, del I Metode
Måling, målefeil Forskningsmetoder Frode Svartdal UiTø V-2010
SIV : Repetisjon Kapittel /12/2018 Fred Wenstøp.
SIV : Ett gjennomsnitt Kapittel /12/2018 Fred Wenstøp.
SIV : Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen
Kapittel 15: Valg av metode Kapittel 16: Stokastiske variabler
Håvard Hansen Doktorgradsstipendiat Institutt for markedsføring
Kapittel 11 Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen
SIV : Metodevalg Stokastiske variabler
SIV : Regresjon Kapittel 13 17/01/2019 Fred Wenstøp.
SIV : t-testen for to stikkprøver
Oppsummering fra forrige gang
I dag Konfidensintervall og hypotesetesting – ukjent standardavvik (kap. 7.1) t-fordelingen.
Utskrift av presentasjonen:

Enhalet og tohalet hypotesetest En enhalet hypotesetest er retningsbestemt H1 : Barn som ammes fram til 2 år har høyere IQ enn andre En tohalet hypotesetest er ikke retningsbestemt H1 : Barn som ammes fram til 2 år har forskjellig IQ enn andre (dette betyr at de kan har lavere IQ eller høyere IQ enn populasjonen)

En-halet og to-halet test 1.65 1.96 -1.96

Hypotesetesting II Eksempel: Vi sammenligner et utvalg menn (N = 36) med et utvalg kvinner (n = 36) på en test for sosial intelligens. Vi får følgende Nullhypotese (H0): Det er ingen forskjell mellom menn og kvinner I populasjonen (forskjellen skyldes utvalgsfeil) Forskningshypotese (H1): Det er en forskjell i sosial IQ mellom menn og kvinner i populasjonen Hvor sannsynlig er det at forskjellen på 5 poeng skyldes en tilfeldighet? Her har vi ikke noe estimat på standardavvik i populasjonen, benytter derfor de to utvalgenes standardavvik når vi beregner standardfeil

Parametriske hypotesetester Eksemplene vi har gjennomgått nå er såkalt parametrisk statistikk. Dette forutsetter at: Utvalget(ene) er tilfeldig trukket fra populasjonen Utvalgsfordelingen er normalfordelt rundt populasjonsgjennomsnittet Et tilleggskriterium (kan dog korrigeres for): Hvis to eller flere utvalg sammenlignes, skal spredingen innen utvalgene være like

Eksempler på parametriske tester Z-test er et utvalgs gjennomsnittsverdi forskjellig fra populasjonsgjennomsnittet? Følgende tester benyttes når vi ikke kjenner populasjonens gjennomsnitt og/eller standardavvik t-test Er det forskjell i gjennomsnittsverdi mellom to utvalg? ANOVA (analysis og varians) Forskjell i gj.snittsverdi mellom tre eller flere utvalg? To-veis ANOVA

Ikke-parametriske tester Benyttes ofte når vi har variabler som er målt på nominal eller ordinalnivå Eller når forutsetningene for en parametrisk test ikke er oppfylt Benytter ellers samme logikk som tidligere, dvs. tar hensyn til utvalgsfeil/tilfeldighetenes spill og vurderer resultatene opp i mot dette

Eksempel på ikke-parametrisk test Er det lettere for en person med lys hudfarge å bli frikjent enn en med mørk hudfarge for en voldsforbrytelse? Begge variablene (hudfarge og frikjent/dømt) er variabler som vi ikke kan regne gjennomsnitt på Frikjent Dømt Lys hudfarge 7 3 Mørk hudfarge 2 8 I dette tilfellet benyttes en kji-kvadrat test (2) for å avgjøre om forskjellen er tilfeldig eller ikke

Signifikansnivå og praktisk betydning Et signifikant resultat er ikke nødvendigvis av stor praktisk betydning Dette er først og fremst fordi signifikanstesting er sterkt påvirket av utvalgets/utvalgenes størrelse Store utvalg = lettere å få signifikant resultat (forkaste H0) Et alternativ er å inkludere mål på effekt isteden, f eks hvor stor andel kvinner har høyere sosial IQ enn menn Eller hvor mange standardavvik skårer kvinner over menn

Hypotetisk-deduktive metode Kombinasjon av induksjon (observasjon) og deduksjon (logisk tenkning) Begge påvirker hverandre Hypoteser skal være testbare gjennom observasjon, teori modifiseres på grunnlag av disse

Bekreftelse og avkreftelse av teorier og hypoteser Karl Popper og falsifikasjonisme: Bekreftelse er aldri absolutt, kan aldri være 100 % sikker på at en teori eller hypotese er sann Men kan med sikkerhet avkrefte teorier og hypoteser (falsifisering) Vitenskapelig metode sterkt påvirket av dette, krav hypoteser avledet fra teorien må kunne være testbare (falsifiserbare) Godt eksempel: statistisk hypotesetesting NB! Fungere ikke i praksis helt på denne måten Dessuten kan hypoteser forkastes på feil grunnlag

Trinn i forskningsprosessen Eksperimentelt eller ikke-eksperimentelt design? Hvem, hvordan trekke utvalg, forskningsetikk Reliabilitet og validitet, evt. utforming av spørreskjema Deskriptiv- og slutningsstatistikk

Fire hovedproblemer Operasjonaliseringsproblemet (reliabilitet og måling/begrepsvaliditet) Årsaksproblemet (indre validitet) Generaliseringsproblemet (ytre validitet) Tilfeldighetsproblemet (statistisk validitet)

Litt info om eksamen 25.mai 3 timer Velg 4 av 5 oppgaver Ikke tillatt å ta med kalkulator Eventuelle regneoppgaver blir svært enkle Det finnes gamle eksamensoppgaver på hjemmesiden til PSY 1010