Spørsmål fra tidligere statistikkeksamener Flashcards
Vil standardfeilen til utvalget reduseres eller økes ettersom utvalgets størrelse øker? Forklar svaret ditt.
Standardfeilen vil minke når vi øker utvalgsstørrelsen. Grunnen er at man med et større utvalg vil bli mindre usikker på om estimeringen av populasjonsparameteret ved bruk av teststatistikken.
I tillegg så kan man tenke rent matematisk på dette.
Formelen for standardfeilen er SD/kvadratroten av n, og på bakgrunn av dette så vil standardfeilen minke når vi øker utvalgsstørrelsen. For når man øker utvalgsstørrelsen som står i nevner, så vil verdien som står i telleren bli mindre enn om verdien i nevneren er mindre.
Er følgende utsagn sant eller usant?
**“Studier med samme p-verdi gir samme bevis mot nullhypotesen.” **
Forklar svaret ditt.
Påstanden er feil. Grunnen til det er at p-verdier ikke kan brukes som evidens for eller imot en hypotese. I tillegg så vil studier med samme p-verdi ha ulike effektstørrelser, konfidensintervsaller, osv. Dermed vil p-veriden i ulike studier ikke kunne sammenlignes direkte.
Hva er statistisk styrke og hvorfor er den viktig i statistikk?
Statistisk styrke refererer til sannsynligheten for at en test vil oppdage en faktisk effekt hvis den eksisterer i populasjonen. Dette gir kun mening hvis H0 er feil, og H1 er riktig. Så med andre ord så er det sannsynligheten for å IKKE gjøre en type 2 feil.
Å ha tilstrekkelig med statistisk styrke er viktig i forskning og statistisk analyse. Hvis statistisk styrke er lav, betyr det at du har en høy risiko for å gå glipp av viktige effekter eller forskjeller, selv om de eksisterer i populasjonen, og dette bremser vitenskapens fremgang.
Hva er de viktigste statistiske parameterne som bestemmer statistisk styrke? Hva representerer disse parameterne?
Utvalgsstørrelse: Jo større utvalg man har, jo større statistisk styrke. Dette henger sammen med at det er lettere å oppdage selv små effekter i større utvalg.
Effektstørrelse: Større effektstørrelse gir høyere statisk styrke. Dette handler om at større effekter er lettere å oppdage.
Alfanivået – feilrate for type I-feil: Jo mindre alfanivået er, jo mindre styrke vil studien ha. Dette er fordi at når vi minker alfanivået, gjør vi det vanskeligere å forkaste nullhypotesen, øker vi sannsynligheten for type II-feil.
Betanivået – feilrate for type II-feil: Betanivået henger tett sammen med statistisk styrke. Jo høyere betanivå, jo lavere statisstisk styrke. Dette kan vi forstå ved å se på formelen for statistisk styrke som er 1-Beta.
Hva er hensikten med en analyse av den statistiske styrken, og hva kan være problemet med svake studier?
Før datainnsamlingen starter, hjelper en analyse av statistisk styrke med å bestemme minste utvalgsstørrelse som er nødvendig for å finne effekten, gitt en forhåndsdefinert effektstørrelse, α og β.
Hvis vi utfører studier der man har lav statistisk styrke, så vil man:
1.Med nesten like stor sannsynlig finne en effekt i motsatt retning.
2.Øke sjansen for å finne en nulleffekt
3.Effektstørrelsen vil sannsynligvis være overvurdert (rapportert effektstørrelse kan være mye større enn den
virkelig er).
Skriv H0 og H1 for dette spørsmålet, både i tekst og matematisk: (korrelasjon).
Du vil teste om personer som jevnlig går på turer rapporterer lavere nivåer av daglig stress.
H0:”Regelmessig turgåing har enten ingen sammenheng med daglig stress, eller så er denne korrelasjonen positiv.”
H0: r = 0 eller r > 0
H1: Jevnlig turgåing er negativt korrelert med daglig stress.
H1: r < 0
Skriv H0 og H1 for dette spørsmålet, både i tekst og matematisk: (t-test).
Du vil teste om personer som jevnlig går på turer rapporterer lavere nivåer av daglig stress.
H0 :Mennesker som går på turer jevnlig, har enten samme mengde eller mer daglig stress enn mennesker som går på turer mindre regelmessig.
H0: μ1 = μ2 or μ1 > μ2
Her er μ1 gjennomsnittet for jevnlig turgåere, og μ2 for ikke jevnlige turgåere.
H1: Mennesker som går på tur jevnlig rapporterer mindre daglig stress.
H1: μ1 < μ2
Hva er plagiat?
Plagiat er handlingen der man presenterer andres arbeid som sitt eget. Dette inkluderer blant annet tekster, bilder, data og ideer. Plagiat er uetisk og anses som fusk og tyveri av andres arbeid.
Hvorfor skal plagiat unngås?
Det er flere grunner til at plagiat skal unngås. Som en konsekvens av å ha plagiert kan man i universitetssammenheng bli utvist eller utestengt, så det kan ha store konsekvenser for en student. Man kan bli vurdert for å ha plagiert uavhengig om man har gjort det med vilje eller ikke. For det andre så bryter plagiat med prinsippet om akademisk integritet. I tillegg så vil det å løse en oppgave ved å plagiere hindre den som gjør arbeidet i å faktisk lære og oppnå en forståelse av stoffet.
Hvordan unngår man å plagiere?
Man kan unngå å plagiere ve då vise til kilder man har brukt på rett måte. Det gjøres blant annet ved å presentere kildene tydelig i teksten og i kildelisten. Informasjon man har fått fra andre personer fra for eksempel samtale, forelesning eller mail skal refereres til som personlig kommunikasjon. Når man siterer en kilde ordrett så skal dette sitatet stå mellom anførselstegn slik at det blir tydelig at det ikke er omskrevet, men skrevet av direkte. Ved å kildehenvise korrekt så kommer det tydelig fram for andre hvor man har hentet informasjon fra, og du viser også hva som ikke er et resultat av eget arbeid.
Hva er noen eksempler på plagiat?
Et eksempel på plagiering kan være å levere enn oppgave som en annen person har skrevet for deg. Da vil andre tro at dette er ditt eget arbeid, noe som ikke er tilfelle. Et annet typisk eksempel på plagiat er å gjengi en annen persons tekst eller ide i din egen tekst uten å oppgi kilde. Det vil også telle som plagiering om du ikke viser at du har brukt et direkte sitat fra en annen tekst. Å parafrasere uten å henvise til kilde regnes som plagiat. Også det å levere ditt eget arbeid fra tidligere helt eller delvis, uten å kildehenvise er plagiat, dette kan kalles for selvplagiat.
Hva tester en Levene test?
En Levenes test tester om variansene til to grupper er omtrent like. Ideelt sett vil du ha et ikke signifikant resultat for denne testen - det betyr at variansen er relativt like og oppfyller antakelsen om homogenitet. Den er ikke signifikant når p er større en 0,05.
