Vieno kintamojo analizė Santuokų rodiklis


Statistikos rodiklio pavadinimas lietuviškai. Statistikos rodiklio pavadinimas angliškai. Centrinės tendencijos matai. Santykinis standartinis nuokrypis. Α % Vinzorizuota sigma. Rodiklis, apskaičiuojamas naudojant svertinės imties medianų kvadratų sumas. Komuliacinis santykinis dažnis. Segmentai. Segmento pavadinimas. Savivaldybių skaičius. Friedmano Diakonis taisyklė. Stiebo ir lapo diagrama. Įtraukti normalias ribas. Normaliojo skirstinio tikimybių diagrama. Nulinė hipotezė - Null hypothesis. Alternatyvi hipotezė - Alternative hypothesis. Apskaičiuota t statistika. Testas, požymio testas, pažymėto rango testas, chi kvadartu testas. „ Boxcar “ funkcija. X ašies rezoliucija. Simetrijos diagrama, brėžinys. Vidurkio pasitikėjimo intervalas. Standartinio nuokrypio pasitikėjimo intervalas. Pažymėto rango testas.


Vieno kintamojo analizė yra viena iš pirminių ir pagrindinių procedūrų analizuojant vieno stulpelio duomenis. Ji parodo bendrą statistiką, atlieka hipotetinius tyrimus ir pateikia daugybę įvairių grafinių išdėstymų. Grafikai apima duomenų sklaidos diagramas, histogramas, stačiakampes diagramas, kvantilių, įprastų tikimybių, tankio ir simetrijos pavidalus.

Atliekant vieno kintamojo analizę, imamas tik vienas duomenų stulpelis, kur stebėjimų skaičius yra didesnis nei 2 (n = 2 ir daugiau).

Duomenys (Data): duomenų stulpelis, apimantis duomenis (skaitines reikšmės), kurie bus apibendrinami (pvz. santuokų rodikliai).

Analizės santraukoje yra pateikimas bendras stebėjimų skaičius duomenų stulpelyje. Taip pat pateikiamos didžiausios ir mažiausios variacinės eilutės reikšmės. Mūsų atveju, mažiausia reikšmė lygi 5,5, o didžiausia – 10,0.

Horizontalioje ašyje yra pateiktos duomenų reikšmės (5; 6; 7; 8; 9; 10). Vertikalios ašies atžvilgiu taškai yra išmėtyti atsitiktine tvarka. Tai padaryta siekiant išvengti identiškų (tos pačios reikšmės) taškų persidengimo. Atsitiktinių taškų išmėtymas reguliuojamas „Jittering“ funkcijos mygtuku analizės įrankių juostoje:

Mažinant vertikalųjį išmėtymą (vertical jitter) mažėja atsitiktinio taškų išmėtymo tankis sklaidos diagramoje.

Iš šios sklaidos diagramos matome, jog intervale [6 – 8] taškų yra daugiausiai ir jie pasiskirstę gana tolygiai. Intervale [8 - 9] taškų kiekis ženkliai sumažėjęs. Intervalui [5 - 6] tenka vos pora taškų, intervale [9 - 10] taip pat matome tik porą taškų.

Aprašomosios statistikos lange pateikiamos apskaičiuotos skirtingos, dažniausiai analizėje naudojamos, duomenų imties stebėjimų statistikos. Mūsų atveju n (stebėjimų skaičius) yra lygus 57.

Sklaidos matai (measure of dispersion) – statistika, atvaizduojanti duomenų sklaidą, pasiskirstymą.

Formos matai (measure of shape) – statistika, atvaizduojanti duomenų formą, priklausančią nuo atitinkamo duomenų pasiskirstymo.

Stebėjimų skaičius (Count) – imties dydis n, skaičius stulpelyje užpildytų (ne tuščių) langelių.

Mediana (Median) (centrinės tendencijos matas) – vidurinė surūšiuotos sekos reikšmė (duomenys yra surūšiuojami mažėjimo tvarka - nuo didžiausio iki mažiausio, arba didėjimo tvarka – nuo mažiausio iki didžiausio). Jeigu imties skaičius (n) yra nelyginis, tai imties mediana yra lygi , kur x atitinka i-ąją mažiausią stebėjimų reikšmę. Jei n lyginis, imties mediana yra lygi dviejų vidurinių reikšmių vidurkiui. Žemiau pateikiama formulė:

Ši statistika dažniausiai naudojama, kai turimi duomenys yra neneigiami (teigiamai nukrypę), nes tokiu atveju jie bus arčiau didžiausios pasiskirstymo reikšmės nei aritmetinis vidurkis. Pastaba: ši statistika naudojama tik tokiai duomenų imčiai, kurios reikšmės didesnės už 0. Programa skaičiuoja statistiką, skaičiuodama natūraliųjų reikšmių logaritmų vidurkį ir paimdama gautam rezultatui atvirkštinį logaritmą.

  • Microsoft Word 1192 KB
  • 2017 m.
  • Lietuvių
  • 40 puslapių (5503 žodžiai)
  • Universitetas
  • Ieva
  • Vieno kintamojo analizė Santuokų rodiklis
    10 - 3 balsai (-ų)
Vieno kintamojo analizė Santuokų rodiklis. (2017 m. Vasario 16 d.). https://www.mokslobaze.lt/vieno-kintamojo-analize-santuoku-rodiklis.html Peržiūrėta 2020 m. Sausio 23 d. 03:54
×