Zad 1
e) h0: m=177
H1: m>177
1.Statystyka->stat. Podst. I tab. -> test dla pojedynczej. proby -> zmienne(wzrost) ->
select casus(określone przez v1='M') -> test średni (177) -> podsumowanie
t=3,61
Obszar krytyczny (sprawdzam czy lewostronny czy prawo stronny).
Obszar jest prawostronny bo jest na plusie.
Df = 61 stopnie swobody
t(1-&, n-1) - kwantyl
t(0,95, 61)
2. Stat.->kalk. Prawd. -> rozkłady->studenta -> p(rzad kwantyla) ->
Df=61,
P=0,95(kwanty)
Oblicz => t=1,67
Obszar krytyczny k=<1,67; +inf)
T nalezy do k -> brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
Średni wzrost w populacji * jest istotnie większy od 1,67m
Zad 4
Stat. -> test t dla prób niezależnych (wzg. grup) -> select cases -> v10='inny'-> musi być włączone wszystkie -> zmienne(wiek, system) -> podsumowanie
Linux = 8, Windows = 57 Różnica liczności jest duża.
-> opcje -> test z niezależną estymacją wariancji
H0: mL=mN (zawsze równe)
H1: mL<MW (z podpunktu b)
Test Cobrana -Coxa
T= -2,11
Df: 8,9976 (po prawej) stopnie swobody)
t (&, t(1-&)
t(0,05, 9)
kalkulator prawd. -> rozkład -> student -> p=0,05 df=9 t=-1,83313
k=(-inf, -1,83)
t należy do k -> odrzucenie hipotezy zerowej na korzyść alternatywnej
LABORATORIUM 5
Zad1. Dla jakiego parametru?
Odsetek = WSKAŹNIK STRUKTURY
Średnia = m
Wariancja = sigma
Wskaźnik struktury = p
H0 Dom Rodzinny H0: pD=p1 (zawsze równość)
H1 POza domem pD>pp
1. Stat->Stat. Podst. I Tab. -> inne testy (nad prawd) -> wracam do głównego okna z uczniami->
wykresy bloku danych -> histogram kolumny bloku -> prawy mysz -> etykiety punktów ->
zaznacz wyświetl etykiety punktów -> zaznacz: liczność i procenty -> ok.
Md/nD = 59% np.=39
mP/np. = 41%
np. = 27
2. wracam do inne testy -> trzecie okno na dole -> wpisuje wartość: -> jednostronny
0,Md/nD = 59% np.=39
mP/np. = 41%
np. = 27
p= 0,08
& = 0,05
&<p -> brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
Zad2
Sprawdź zgodność z rozkładem normalnym.
3 grupy
1. Stat opisowe -> normalność -> odłącz case -> zm. Śr_ocen -> grupami -> zm. Grup -> m. zam. -> odrzuć wykonaj również analizę bez grupowania -> histogramy -> normalność -> test Shapiro-Wilka -> histogramy
H0 -> normalny (zgodność)
H1 -> alternatywna (nieprawda)
P=0,48721
&=0,05< p -> brak podstaw..
b)
test Arletta
H0 = sigma ^2B = sigma^2D= sigma^2A (wariancje są takie same)
H1 - nie wszystkie równe
X^2
statystyka -> ANOVA -> jednoczynnikowa ANOVA -> ok. -> zmienne (m.zam. wiek nie pamiętam) -> więcej wyników -> założenia -> Arletta
p=0,414
&<p
ANOVA -> podsumowanie -> średnie / wykresy ->
Przedziały ufności powinny się pokrywać.
Analiza -> średnie wykresy -> tabele
Nie da się odrzucić hipotezy zerowej.
Prawdziwa średnia w populacji * mieści się w przedziale 3,322 -3,801
d)
H0: mS = Md = Ma
H1: nie wszystkie równe
W tym samym oknie:
P=0,25
F = 1,43 &<p , więc nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o równości średnich w trzech grupach
e) analiza -> post-hoc -> test Nir-Fischera ->
Nie ma podstaw do odrzucenia, brak różnic.
f) Anova -> jednorodne grupy -> test Fischera ->
*wskazują grupy jednorodne
Zad4
Jeżeli zmienne są mierzalne założenia spełnione to test parametryczny.
Jeżeli zmienne są mierzalne założenia niespełnione testy nieparametryczne.
statystyki -> stat. Nieparametryczne -> liczba godzin spędzonych przy komputerze jest mierzalna
2.stat. Stat. Podst. -> tabele wielodzielne -> odznacz select cases
TEST NIEZALEŻNOŚCI x~
H0:
H1:
liczba godzin spędzonych przy komputerze nie zależy od miejsca zamieszkania
3.określ tabele -> L_godz -> m. zam. -> ok ->ok.->
opcje -> podświetl liczności > 4 -> zaznacz Fi, procenty z całości -> więcej ->
dokładne tabele dwudzielcze
p=0,09
x^2 = 26,26
analiza -> anuluj -> określ tabele -> l_kody m_zamieszkania
x^2 = 6,23
p=0,18
średnia 30
krótko 35
długo 1
zad 3 na podstawie zad2
wiek
&<p
&<p
P=0,03