Manipulacija podatcima SPSS - efos.unios.hr · Mijoč, Josipa (2017.) Posljednja izmjena: 26.9.2017. Ekonomski fakultet u Osijeku, Kolegij: Statistička analiza poslovnih podataka

Mijoč, Josipa (2017.) Posljednja izmjena: 26.9.2017.

Ekonomski fakultet u Osijeku,Kolegij: Statistička analiza poslovnih podatakaOn-line nastavni materijali 1

Manipulacija podatcima SPSS

Četvrti tjedan – SPSS

Statističke metode u istraživačkom radu



Ishodi današnjeg predavanja:

• Teorijski upoznati korelacijsku analizu

• Postaviti i testirati hipoteze korelacijskom analizom

• Razlikovati primjenjivost neparametrijskih i parametrijskih statističkih procedura

• Testirati hipoteze neparametrijskihm

statističkim testovima

RASPRAVAStatistička značajnost?!

Kada ju tumačiti? Kako kreirati hipoteze? Što učiniti kada vidimo p =

0,0001



Kako prijavljivati p-vrijednost u znanstvenim radovima

• p = 0,0001

• p = 0,005

• p = 0,04

• p = 0,024

• p = 0,08

Točna vrijednost

p < 0,001

p > 0,05

A statističar viče za njima: "Trebamo višepodataka, uzorak je malen!", uzme upaljač izapali zavjesu.



Neparametrijska statistika

Usporedba metodologije

• Podatci zapisani brojevima

– Parametrijska statistika

• Podatci zapisani kategorijama

– Neparametrijska statistika

• Normalno distrubuirani podatci


• Narušena pretpostavka normalnosti distribucije

– Izračunavanje medijana, percentila, ranga, frekvencija, i sl.



Usporedba metodologije

• Intervalna i omjerna ljestvica (scale)


• Nominalna i ordinalna ljestvica

– Neparametrijska statistika

Kada koristiti neparametrijskustatistiku?

• Možemo li na scale varijabli računati rangove?

– Zamijeniti je kategorijama?

– Primjena – neparametrijska statistika

• Opravdano?

• Precizniji postupak zamjenjujemo aproksimacijama(npr. rangovi)

• Snaga neparametrijskih testova manja negokod parametrijskih testova



Neparametrijska statistika

• U najvećem broju slučajeva u računskimpostupcima koristi se izračun rangova

• Primjer.

– Usporedba Pearsonovog i Spearmanovogkoeficijenta korelacije

Primjer

• Odredite status varijabla

Nezavisna Zavisna



Izraz za izračunavanje koeficijenta korelacije:

r – Pearsonov koeficijent korelacije



Izračun Pearsonovog koeficijenta korelacije

T: Pearsonov koeficijent korelacije sugerira snažnu, pozitivnu povezanost varjabla vrijeme provedeno u

učenju za kolokvij i broj bodova ostvarenih na kolokvijuStudenti koji su više vremena proveli u pripremama za kolokvij ostvarili su veći broj bodova na kolovkiju.



Izračunavanje Spearmanovog koeficijenta korelacije ranga

• izraz za izračunavanje:

• za izračunavanje korelacije ranga potrebno je kreirati parove vrijednosti varijable ranga:

r(x), r(y)

Primjer Spearmanov koeficijent korelacije ranga

STATISTIKA



T: Spearmanov koeficijent korelacije ranga

(rs = 0,21) upućuje na slabu korelaciju varijable broj stanovnika i izvoza promatranog grada.

Drugim riječima, nisu povezane visina izvoza u pojedinom gradu i veličina samog grada.

Hi-kvadrat test



Hi-kvadrat distribucija

• Teorijska kontinuirana distribucija jednoznačno određena samo jednim parametrom – stupnjevima slobode (df)

• Očekivana vrijednost hi-kvadrat distribucije:𝜇 = 𝑑𝑓

• Standardna devijacija hi-kvadrat distribucije:

𝜎 = 2𝑑𝑓

• Oblici hi-kvadrat distribucije za određeni broj stupnjeva slobode:



Što su stupnjevi slobode

• (engl. degrees of freedom)

– predstavljaju broj neovisnih opažanja u jednomuzorku

– sve one vrijednosti koje slobodno variraju od uzorka do uzorka, a način njihova određivanjaovisi o statističkom testu (t-test, F-test, hi-kvadrat test…)

• Drugim riječima, to su one vrijednosti koje je mogućeslobodno izabrati u uzorak



Najčešći hi-kvadrat testovi

• Testiranje oblika distribucije

– Jedna varijabla

• Npr. Distribucija je određenog izgleda

–Dvije varijable (kontigencijske tablice)

• Npr. Ovisnost dva obilježja, tj. varijable

Ograničenja

• Broj podataka u svakom polju trebao bi biti dovoljno velik, a očekivane frekvencije ne bi trebale biti premale– Uporaba hi-kvadrat testa dopušta se ukoliko je:

• očekivana vrijednost za svaku kategoriju (modalitet obilježja) jednaka 5 ili veća.

– Pri tome je potrebno voditi računa o sljedećim uvjetima:• za broj stupnjeva slobode df =1, niti jedna očekivana frekvencija

ne smije biti manja od 5

• za veći broj stupnjeva slobode, hi-kvadrat se ne smije uporabiti ako je više od 20% polja očekivanih frekvencija manje od 5



Prednost

– jednostavno izračunavanje i provedba

– mogućnost primjene na velik broj istraživačkih problema



Hipoteza

• H0… distribucija studenata prema studijskim smjerovima je jednaka

• H1... distribucija studenata prema studijskim smjerovima nije jednaka

• Mogu li na ovo pitanje odgovoriti samo deskriptivnom analizom odgovora?

Hi-kvadrat test

• Jedna varijabla

– Testira se razlika između očekivanih frekvencijasvake pojedine kategorije ishoda varijable premateorijskim vrijednostima





Hipoteza

H0… Ispitanikovo obiteljsko poduzetničko

okruženje nije ovisno o rodu ispitanika

H1... Ispitanikovo obiteljsko poduzetničko

okruženje u ovisnosti je s rodom ispitanika

Varijable

Jesu li Vaši roditelji ikada osnovali poduzeće (da, ne)

Rod (muški, ženski)







TUMAČENJE:Na razini značajnosti od 5% ne odbacujemo nul hipotezu kako ispitanikovo obiteljsko poduzetničko okruženje nije ovisno o rodu ispitanika (χ2 = 3,705, df = 1, p = 0,054). Drugim riječima, ne postoji dovoljno dokaza za odbacivanje nul hipoteze te je moguće tvrditi kako izloženost ispitanika obiteljskom poduzetništvu nije u ovisnosti o rodu ispitanika.



Hipoteza

H0… Vjerojatnost odabira karijere samozaposlene

osobe nije ovisna o izloženosti obiteljskom

poduzetničkom okruženju

H1... Vjerojatnost odabira karijere samozaposlene

osobe ovisna je o izloženosti obiteljskom

poduzetničkom okruženjuJesu li Vaši roditelji ikada osnovali poduzeće (da, ne)

Vjerojatnost odabira karijere samozaposlene osobe nije ovisna o izloženosti

obiteljskom poduzetničkom okruženju (v2)







TUMAČENJE:





Neparametrijski testKruskal-Wallis

Kruskal-Wallis test

• Test analize varijance

– Umjesto numeričke varijable i računanja parametara

• Izračun rangova– Prošireni test zbroja rangova



Narušena pretpostavka o homogenosti varijance provođenjem ANOVA procedure





Documents

Manipulacija podatcima SPSS - efos.unios.hr · Mijoč, Josipa (2017.) Posljednja izmjena: 26.9.2017. Ekonomski fakultet u Osijeku, Kolegij: Statistička analiza poslovnih podataka