1 Flashcards
Ako između dvije varijable ne postoji korelacija, onda je standardna pogreška prognoze jednaka:
Standardnoj devijaciji kriterija
Ako nas u uzorku od 50 ispitanika zanima razlika u njihovim rezultatima na skali zadovoljstva životom, postignutim u pre-testu i u post-testu, računat ćemo:
t-test za zavisne uzorke
Ako dva prediktora nisu u međusobnoj korelaciji, a dio varijance kriterija koji nije objašnjen prediktorima iznosi 59%, onda važi da je:
ry1 = 0.4 i ry2 = 0.5 (Neobjasnjenog je 41% kad kvadriramo 4 i 5 dobijemo 41)
Ako želimo testirati statističku značajnost razlike između aritmetičkih sredina tri nezavisna uzorka i utvrdimo da je u dva od tri uzorka skewness 3 puta veći od svoje standardne pogreške, koristit ćemo:
Kruskal-Wallis test
Ako između inteligencije i školskog uspjeha postoji korelacija r = 0.5, onda se može tvrditi:
a) da je 25% varijance školskog uspjeha objašnjeno inteligencijom
b) da je 25% varijance inteligencije objašnjeno školskim uspjehom
Pearsonov koeficijent korelacije koristit će se kada je:
C=M
Kod zavisne analize varijance, ukupni varijabilitet se razlaže na varijabilitet
d) između ispitanika, između tretmana i rezidual
Razlika između dobivenog rezultata Y i prognoziranog rezultata Y’ naziva se:
Rezidual
U faktorijalnom nacrtu 2x3, dfAxB iznosi:
2
Ako je kod tri i više zavisnih uzoraka statistički značajno veći dio varijabiliteta rezultata objašnjen manipulacijom nezavisne varijable nego greškom, između aritmetičkih sredina uzoraka:
postoji statistički značajna razlika i na nivou populacije i na nivou uzoraka
- Ako je ry1 = 0.5, ry2 = 0.4, a r12 = 0, veći β-ponder ima:
Prvi prediktir
Povećanjem koeficijenta korelacije između dvije varijable, interval pouzdanosti se:
Smanjuje
- U preduvjete za korištenje analize varijance ne spada:
Linearan odnos izmedju varijabli
Ako je ry (1.2) = 0.3 i ry (2.1) = 0.3, a proporcija varijance kriterija koji nije objašnjena sa oba prediktora iznosi 75%, onda važi da je:
b) ry1 = 0.4 i ry2 = 0.4
Nacrt sa dvije nezavisne varijable, u kojem obje nezavisne varijable imaju po tri nivoa je:
3x3
- Ako su dvije varijable u linearnom odnosu i korištena racio skala mjerenja, a podaci u kriteriju nisu normalno distribuirani, za utvrđivanje povezanosti koristit će se:
Spearmanov ρ koeficijent korelacije
- ∑( Y-Y’ )2 naziva se:
Suma kvadrata reziduala
Prilikom računanja t-testa, povećanjem standardne pogreške razlike između aritmetičkih sredina:
smanjuje se vjerovatnoća da proglasimo da se dvije aritmetičke sredine razlikuju, a zapravo među njima ne postoji razlika
- Ako je kovarijanca negativna, nagib pravca regresije:
Je negativan
- Ako je dfwg = 12 u faktorijalnom nacrtu 2x2, ukupan broj ispitanika u istraživanju iznosi:
16
Korelacija između jednog prediktora i kriterija kada se drugi prediktor isključi iz prvog prediktora, ali ne iz kriterija naziva se:
Semiparcijalna korelacija
Kako bi ispitali statističku značajnost razlike između frekvencija muškaraca i žena koji posjeduju određenu karakteristiku, koristit ćemo:
Hi kvadrat
Ako testiranjem značajnosti razlike između aritmetičkih sredina utvrdimo da je p > 0.05:
Odbacujemo alternativnu hipotezu
- Ako prediktori nisu u međusobnim korelacijama, a ry1 = 0.5 i ry2 = 0.3, onda dio varijance kriterija koji je objašnjen sa oba prediktora iznosi:
34
- U faktorijalnom nacrtu 3x4, broj nezavisnih uzoraka iznosi:
12
Ako je nagib pravca pozitivan i sve tačke u skater-dijagramu se nalaze na pravcu regresije, onda su korespondentne z-vrijednosti u X i Y varijabli:
Brojcano jednake i istog predznaka
- Ako kod računanja t-testa za male nezavisne uzorke utvrdimo da je Levenov F-test statistički značajan:
c) među varijancama postoji statistički značajna razlika
Oblik F distribucije
Je pozitivno asimetrican
Ako je odstupanje aritmetičkih sredina tri nezavisna uzorka od ukupne aritmetičke sredine statistički značajno veće od odstupanja rezultata unutar uzoraka od aritmetičkih sredina uzoraka kojima pripadaju, onda je:
MSbg > MSwg
U regresijskoj jednačini, a predstavlja:
prognozirani rezultat u kriteriju ako je vrijednost u prediktoru 0
- Šta od navedenog nije prednost neparametrijskih testova:
c) pogodnost za velike grupe podataka
- U istraživanju sa dvije nezavisne varijable, u kojoj jedna nezavisna varijabla ima tri nivoa, a druga nezavisna varijabla dva nivoa, broj F-omjera koji se trebaju izračunati iznosi:
3
Ako je rxy = -1, onda:
c) linearnom porastu vrijednosti u jednoj varijabli odgovara linearan pad vrijednosti u drugoj varijabli, i to tako da jednoj vrijednosti u x odgovara samo jedna korespondentna vrijednost u y
Ako je (na uzorcima sa N = 200) razlika između dvije aritmetičke sredine 1,96 puta veća od standardne pogreške razlike, onda je: *****
p < 0.05 i p > 0.01
U preduvjete za korištenje Pearsonovog koeficijenta korelacije ne spada:
d) homogenost varijanci
- Stupanj zajedničkog variranja dvije varijable naziva se:
Kovarijacija
Za testiranje značajnosti razlika između tri i više aritmetičkih sredina, upotrebom većeg broja t-testova se:
povećava vjerovatnoća pogreške tipa I
Pravac regresije Y na X i pravac regresije X na Y sjeku se u tački:
MxMy
Ako kod jednostavne analize varijance, suma kvadrata između grupa iznosi 0, onda:
c) između aritmetičkih sredina uzoraka ne postoji statistički značajna razlika
- Ako se prilikom računanja korelacije iz skupine podataka eliminiše ekstremni rezultat:
povećat će se nagib pravca regresije
Ako je u nacrtu sa tri nezavisna uzorka i jednom nezavisnom varijablom dfwg = 27, u istraživanju učestvuje ukupno:
30 ispitanika
Na osnovu određene vrijednosti u prediktoru može se predvidjeti samo jedna određena vrijednost u kriteriju, ako je korelacija:
Pozitivna i potpuna
- Ako je kovarijanca pozitivna, koeficijent korelacije:
Je pozitivan
- Aritmetička sredina distribucije razlika između aritmetičkih sredina svih uzoraka koji se mogu izvući iz jedne populacije, jednaka je:
0
