Del 4 Flashcards
Gi to intuitive beskrivelser av hva frihetsgrader (df) er. MES_4_1
- Frihetsgrader (df) kan beskrives som antall verdier i en statistisk analyse som er frie til å variere.
- En annen måte å se på df på er å anse dem som antall informasjonsbiter vi har til å estimere en populasjonsverdi.
Hva skjer med de kritiske verdiene i en utvalgsfordeling når frihetsgradene øker? MES_4_1
Når frihetsgradene øker (df) blir de kritiske verdiene mindre.
Hva skjer med t-fordelinga når frihetsgradene går mot uendelig? MES_4_1
Når frihetsgradene (df) går mot uendelig nærmer t-fordelingen seg en Z-fordeling.
Beskriv kort hva nullhypotese signifikanstesting er. Gi gjerne et eksempel. MES_4_2
Nullhypotese signifikanstesting (NHST) handler om å formulere to motstridende hypoteser og ved hjelp av sluttningsstatestikk ønsker vi å forkaste en av dem.
Den ene hypotesen kaller vi nullhypotesen (H0) og det er denne vi ønsker å forkaste eller «nullifisere». Den andre kaller vi alternativhypotesen eller forskningshypotesen (H1) og det er den vi ønsker å beholde.
Eksempel?
Hva betyr p-verdien i en nullhypotese signifikanstest? MES_4_3
p-verdien i en NHST viser til hvor stor sannsynelighet det er for en observasjon gitt H0.
altså; den viser hvor sannsynlig det er at de observerte dataene kunne oppstå rent tilfeldig, uten at det egentlig er noen effekt eller forskjell til stede.
-Lav p-verdi: <0.05 Det er lite sannsynlig at resultatene dine skyldes tilfeldigheter og du kan avvise nullhypotesen.
-Høy p-verdi: >0.05 Det er ganske sannsynlig at resultatene dine kunne oppstå tilfeldig. Derfor beholder du nullhypotesen og sier at du ikke har nok bevis for å si at det er en effekt eller forskjell.
Nevn noen styrker og svakheter ved nullhypotese signifikanstesting MES_4_4
Styrker ved en NHST
-Kvalitetssjekk
-Et minimumskriterium for å tro på et resultat.
Svakheter ved en NHST
-Svarer ikke på det vi ønsker å vite
-Feil bruk av predikatslogikk
Hvilke supplerende tiltak kan brukes for å avbøte ulempene med nullhypotese signifikanstesting? MES_4_4
Det kan brukes en rekke tiltak for å avbøte ulempene med NHST
- Utvikle bedre teorier
- Bruke konfidensintervaller
- Replikasjoner
- Bruke bayesiansk statestikk
Hva er et konfidensintervall? MES_4_5
Et konfidensintervall er et intervall vi kan ha en viss tillit til. I sluttningsstatestikken knyttes denne tilliten til en sannsynlighetsbasert prosedyre.
Vi ønsker å si noe om en (ukjent) populasjon på bakgrunn av data innsamlet fra et (kjent) utvalg.
Hva betyr det å ha et konfidensnivå på 95 %? MES_4_5
Prosedyren er slik at når vi bruker data fra vårt utvalg til å regne ut et konfidensnivå på 95 prosent, vil 95 % av de utvalgene vi i prinsippet kan trekke, inneholde populasjonens sanne parameter (for eksempel et gjennomsnitt).
Med et konfidensnivå på 95 prosent kan vi med 95 % sikkerhet anta at populasjonens sanne verdi befinner seg innenfor konfidensintervallet.
Gitt relevante opplysninger, regn ut et konfidensintervall MES_4_6
Regne ut konfidensintervall:
- Dette intervallet defineres av et punktestimat (PE) og en feilmargin (på begge sider av PE)
- Vi finner feilmarginen ved å gange standardfeilen (SE) med en kritisk verdi (KV).
- Vi finner konfidensintervallet ved å både legge til og trekke feilmarginen fra punktestimatet.
- Som en heuristisk regel kan vi sette kritisk verdi til 2.
Formel:
CI= PE +/- (KV*SE)
CI= konfidensintervall
PE= Punktestimat
KV= Kritisk verdi (= 2)
SE= Standardfeil
*må regnes både for positiv og negativ.
Gitt relevante opplysninger, rapportere et konfidensintervall iht. APA standarden MES_4_7
|CI|% CI [LL, UL]
- CI= Konfidensintervall
- CI%= Konfidensintervall nivå (eks. 95%)
- LL= Laveste nivå (-)
- UL= Høyeste nivå (+)
Eks:
- 95% CI [5.32, 8.62]
- Oppgi konfidensintervallet uten mellomrom til prosenttegn
- Mellomrom mellom CI og klammeparanteser og mellom LL og UL
- Komma mellom LL og UL og bruk 2 desimaler
- Bruk klammeparanteser
