Statystyka->statystyki podstawowe i tabele

1) Kalkulator prawdopodobieństwa (prawdopodobieństwo, rozkład Normalny i inne rozkłady ciągłe)

2) statystyki opisowe->zmienne->..->więcej->…->statystyki „Podstawowe” Statystyki ; wykres pudełkowy:opcje->mediana,kwartale,rozstęp->podstawowe->wykres ramka wąsy

3) tabele liczności->zmienne->…->więcej->…(dokładna liczba przedziałów, krok, rozpocznij od)->podsumowanie tabele liczebności / histogramy szereg rozdzielczy

4) statystyki opisowe->zmienne->..->więcej->PU dla odch ST / przedz. Ufn. Średniej (przedział ufności dla m i σ²)

test t dla pojedynczej próby (pojedynczych średnich)-> zmienne->…->opcje->oblicz granice ufności->....->podsumowanie, testy t (przedział ufności dla m)

5) test t dla pojedynczej próby (pojedynczych średnich)->zmienne->…->więcej->testuj średnie względem określonych wartości-> -> podsumowanie, testy t (hipoteza o wartości średniej w populacji)

6) hipoteza o wartości wariancji w populacji

7) test t dla prób niezależnych (względem zmiennej)->zmienne (grupy)->g1....;g2...->podsumowanie, testy t (w skoroszycie wyników jest H0 o równości średnich i H0 o równości wariancji [p wariancje], w raporcie widać H0 o równości średnich, a dla H0 o równości wariancji należy kliknąć na tabelkę i przesunąć suwak w prawo)

opcje->PU dla ocen (przedział ufności dla różnicy średnich)

opcje->test t z oddzielną oceną wariancji (obliczenia zgodne ze wzorami, które nie zakładają równości wariancji - dla H0 o równości wariancji [p dwustronny], dla przedziału ufności NIE działa)

8) inne testy istotności->różnica między dwoma średnimi / między dwoma wskaźnikami struktury (p-value dla Hipotez o równości ... i H1 że większa wartość z próby jest istotnie większa niż wartość statystyki w drugiej próbie)

->średnia z pomiarów 1 a średnia z populacji 2 (H0 o wartości średniej w populacji)

ANOVA 1: utworzyć tabelę poziomów czynnika i wartości; STATYSTYKA->ANOVA->JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA->ok.->ZMIENNE->…->PODSTAWOWE->WSZYSTKIE EFEKTY; testy wielokrotne: WIĘCEJ-> WIĘCEJ WYNIKÓW->POST-HOC->POKAŻ: JEDNORODNEGRUPY->TEST TUKEYA HSD;

ANOVA wieloczynnikowa:

wszystkie interakcje: STATYSTYKA->ANOVA->ANOVA DLA UKŁADÓW CZYNNIKOWYCH->OK->

wybrane interakcje: STATYSTYKA->ANOVA->KREATOR ANALIZY->OK->wskazać zmienne->DOSTOSOWANY UKŁAD MIĘDZYGRUPOWY->dodać właściwe efekty do okienka po prawej->OK

tabela ANOVA: PODSTAWOWE->WSZYSTKIE EFEKTY

wykres interakcji: PODSTAWOWE ->ŚREDNIE/WYKRESY->zaznaczyć interakcję->POKAŻ=WYKRES->OK

porównania wielokrotne: WIĘCEJ-> WIĘCEJ WYNIKÓW->POST-HOC->EFEKT=wybrać właściwy->POKAŻ= JEDNORODNE GRUPY->TEST TUKEYA HSD

Test ^ (Chi²)

Wybór zmiennych do testu Chi²
(Statystyka—>statystyki podstawowe i tabele—>tabele wielodzielcze—>zbiorcza—>określ tabele—>…—>OK—>OK)

(jeśli w oknie po prawej bądź po lewej będzie więcej niż jedna zmmienna - utworzonych będzie kilka tabel)

Podsumowanie: tabela dwudzielcza (liczności obserwowanych)
Więcej—>dokładne tabele dwudzielcze : test Chi² Pearsona i p-value

Więcej->wykresy interakcji liczności

Opcje->liczności oczekiwane : jeśli zmienne są niezależne, to spodziewamy się zaobserwować...

Opcje ->liczności resztowe : różnica między licznościami oczekiwanymi, a obserwowaną liczebnością

Opcje->procent z całości: udział procentowy każdej z kombinacji

procenty w wierszach/kolumnach - udział procentowy przy zadanej wartości jednej ze zmiennych

Opcje -> liczności oczekiwane lub liczności resztowe ->chi2 pearsona i NW: test Chi² Pearsona i p-value

Gdy dana jest tabela liczności (kontyngencji):

Statystyka->statystyki nieparametryczne->chi2 dla liczebności obserwowanych względem oczekiwanych : zgodności rozkładu z rozkładem Teo.

Korelacja prosta Pearsona

Wybór zmiennych do sprawdzenia korelacji (każda zmienna z każdą)
(Statystyka—>statystyki podstawowe i tabele—>macierze korelacji—>jedna lista zmien.)

Wybór zmiennych do sprawdzenia korelacji (grupa zmiennych z grupą zmiennych)
(Statystyka—>statystyki podstawowe i tabele—>macierze korelacji—>dwie listy zmien.)

Określenie działania w przypadku braków danych
(usuwanie BD —>albo przypadkami (jeśli w wierszu, czyli zbiorze obserwacji dotyczących obiektu, jest jakiś brak, cały wiersz jest usunięty) albo parami (wartości są uwzględniane przy obliczeniu korelacji, jeśli tylko są obserwowane dla obu zmiennych))

Wykresy pokazujące charakter współzależności między każdą zmienną z jednej grupy i każdą zmienną z drugiej grupy
(Więcej—>2W rozrzutu—>wybrać zmienne—>OK—>)
(Więcej—>macierzowy—>wybrać zmienne—>OK—>)

Badanie istotności współczynnika korelacji (H0:r=0) i wyświetlenie liczby obserwacji
(opcje —>wyświetl r, poziomy p, N)

Tabela współczynników korelacji
podstawowe—>korelacje

(Więcej, wykresy —> podsumowanie: macierz korelacji —>)

Korelacja rangowa Spearmana

Wybór zmiennych do sprawdzenia korelacji
(Statystyka—>statystyki nieparametryczne—>Korelacje—>OK—>zmienne)

Wartości współczynników korelacji
([oblicz —>macierz kwadratowa] —>R Spearmana)
Wartości współczynników korelacji (grupa zmiennych z grupą zmiennych)
(oblicz —>macierz dwu list—>R Spearmana; zmiana grup zmienne —>)

Wyznaczenie istotności
(podstawowe—>poziom p dla podświetlenia=...—> R Spearmana)

Wykres zależności i dopasowanie funkcji trendu
(dwukrotne klikniecie lewym przyciskiem myszy na linię trendu)

regresja prosta

statystyka->zaawansowane modele liniowe i nieliniowe->ogólne modele regresji->regresja prosta->OK->podstawowe->zmienne->...->ok->ok->podstawowe->wszystkie efekty

->jednowymiarowe testy istotności tabela analizy regresji - istotność

->oceny parametrów wartości parametrów (estymacja współczynników modelu)

->test SS Współczynnik korelacji zmiennej przyczynowej (predyktora) i zmiennej zależnej; współczynnik determinacji modelu R²; ...; P-value całego modelu

reszty->obserwowane a przewidywane wykres zależności wartości przewidywanych za pomocą modelu Y=a+b*X (oś Y) od obserwowanych (oś X)

reszty->obserwowane a reszty

reszty->przewidywane a reszty

regresja wielomianowa

Y=a + b₁*X + b₂*X² + b₃*X³ + b₄*X⁴ + ... b_n*Xⁿ

statystyka->zaawansowane modele liniowe i nieliniowe->ogólne modele regresji->regresja wielomianowa->ok->zmienne->...->ok->efekty międzygrupowe->ustaw stopień wielomianu->OK->

opcje->krokowa postępująca / krokowa wsteczna->p1 wprowadzania=...; p2 usunięcia = ... -jeżeli dopuszczamy wielomian tylko z niektórymi potęgami

OK->podstawowe->wszystkie efekty->

jednowymiarowe testy istotności tabela analizy istotności poszczególnych współczynników, tj. a, b₁, b₂, ...

oceny parametrów estymowane wartości parametrów populacyjnych, tj. współczynników regresji wielomianowej a, b₁, b₂, ...

test SS dla pełnego modelu p-value całego modelu regresji wielomianowej

wykres zależności zmiennej zależnej od predykatora:

więcej->podsumowanie->regresja krokowa dodawanie lub usuwanie kolejnych potęgwięcej->reszty2->X=zmienna przyczynowa ->Y=obserwowana->wykres rozrzutu Y względem X->dwukrotnie kliknąć lewym przyciskiem na wykresie->wykres właściwy->dopasowanie->dodaj nowe->typ=ustalone->ok->typ dopasowania=wielomian->rząd wielomianu=...->ok właściwe tylko dla wielomianu ze wszystkimi współczynnikami b_i.

Regresja wielokrotna

Sposób 1

statystyka->regresja wieloraka->zmienne->...->OK->więcej->więcej opcji (regresja krokowa, grzbietowa)->OK->więcej->

wyraz wolny = zawarty w modelu / = równy zeru ->

reg. krokowa ->metoda = ... ; F do wprowadzenia = ... ; F do usunięcia = ... ; liczba kroków = 100; wyświetl wyniki = w każdym kroku->OK->Podstawowe->

[podsumowanie:wyniki regresji->następny->]:powtarzać aż do końcowego zbioru zmiennych przyczynowych->

jeśli zbiór zmiennych przyczynowych jest niewłaściwy, to: anuluj-> reg. krokowa ->zmienić F do wprowadzenia lub F do usunięcia->OK->[następny]->ok->

więcej->podsumowanie regresji

podstawowe->wykres normalności reszt lub wykr.prawd.->wykres normalności reszt

przewid.->przewidywane wgl. zmiennych niezależnych->wybrać zmienną której wpływ chcemy oglądać na wykresie

wykr.rozrzutu->reszty względem przewidywanych

wykr.rozrzutu->reszty względem obserwowanych

wykr.rozrzutu->obserwowane względem przewidywanych

Sposób 2

statystyka->zaawansowane modele liniowe i nieliniowe->ogólne modele regresji->regresja wieloraka—>podstawowe—>zmienne—>…—>

opcje—>krokowa potępująca / krokowa wsteczna—>

opcje—>bez wyrazu wolnego = + / - —>

OK—>podstawowe->wszystkie efekty

Podsumowanie->podsumowanie dla regresji krokowej -kolejne etapy dodawania/usuwania zmiennych

reszty—>wykresy

więcej wyników->reszty2->X= wybrana zmienna ; Y=obserwowane ->wykres rozrzutu Y względem X jak wybrana zmienna (pojedyncza) wpływa na obserwowane wartości

więcej wyników->reszty2->X= wybrana zmienna ; Y=reszty ->wykres rozrzutu Y względem X jakie są błędy modelu dla różnych wartości wybranej zmiennej

---