Statistikk Flashcards
1
Q
Deskriptiv statistikk
A
- Statistikk som oppsummerer dataene våre
- Identifiserer sentrale tendenser i tallmaterialet
- Forteller hvordan tallmaterialet er fordelt rundt gjennomsnittet
- Kan f.eks. fortelle hvor mange deltakere som er menn og kvinner
2
Q
Sentraltendens
A
- Et statistisk mål som identifiserer en enkeltskåre som defineres som sentrum for fordeling
- Identifiserer verdien som er mest typisk eller representativt for gruppen
- Kan måles gjennom gjennomsnitt, median og modus
3
Q
Spredning
A
- Hvis vi ikke vet noe om spredningen, kan de ulike målene for sentraltendens være misledende
- Spredningen avhenger av hvor mye eller hvor lite verdiene i et sett varierer i forhold til sentraltendensen
- Variasjonsbredde, kvartilavvik og standardavvik
4
Q
Hva er relasjonen mellom ulike målenivå og sentraltendens?
A
- Intervaller og ratioskalaer kan bruke alle tre målene på sentraltendens (gjennomsnitt mest gunstig)
- Ordinal variabler kan ikke bruke gjennomsnitt, men median og modus (median mest gunstig)
- Nominelle variabler kan kun bruke modus
5
Q
Variasjonsbredde
A
- Avstanden mellom den høyeste og laveste verdien i et tallsett
6
Q
Kvartilavvik
A
- Avstanden mellom de to verdiene som markerer endepunktene for øverste og laveste fjerdedelen
7
Q
Standardavvik
A
- Representerer gjennomsnittlig avstand fra gjennomsnittsverdien for en gitt variabel
- Gitt ved kvadratroten av variansen til et tallsett
8
Q
Normalfordeling
A
- En statistisk sannsynlighetsfordeling som er vanligvis brukt for å beskrive naturlige fenomener
- Karakterisert ved sin klokkeformede kurve, som er symmetrisk rundt gjennomsnittsverdien og er asymptotisk
Definert av to parametere- Gjennomsnittet og standardavviket
- Median, modus og gjennomsnitt har den samme verdien
- De fleste variabler er ikke perfekt normalfordelte
- Vi må dermed bruke ikke-parametrisk statistikk (gjelder for kategoriske variabler)
9
Q
Utvalgsfordeling
A
- Hvis vi tar tilfeldige utvalg fra en større gruppe av mennesker, så vil vi få ulike resultater hver gang
- Dette skjer fordi hvert utvalg er litt annerledes enn det andre
- Utvalgsfordeling viser hvordan disse ulike resultatene kan variere fra hverandre
- Hvis vi tar mange utvalg fra samme større gruppe, vil utvalgsfordelingen se ut som en kurve som viser hvordan gjennomsnittet av resultatene for hvert utvalg varierer
Hvis gruppen vi tar utvalgene fra er stor nok og tilfeldig valgt, vil denne kurven tilnærme seg en smal normalfordeling
10
Q
Standardfeil
A
- Standardavviket i en utvalgsfordeling
- Kan brukes for å beregne t-verdien i t-tester
11
Q
Parametriske tester
A
- Benyttes når vi har en normalfordeling
- Inkluderer t-test og ANOVA
- Gunstig for intervaller og ratioskalaer hvor skårene er normalfordelte og variansene til variablene er like
12
Q
Ikke-parametriske tester
A
- Kun data på det kategoriske eller nominelle nivået kan brukes her
13
Q
Signifikansnivå
A
- Grensen på hvor mye tilfeldigheter vi tillater
- Gitt ved p-verdi
- Forteller oss sannsynligheten for å få en forskjell, gitt at det ikke er en forskjell
14
Q
p-verdi
A
- Sannsynligheten for å få resultatet vårt, gitt rene tilfeldigheter
- Grenser på .05 og .01
15
Q
Z-skåre
A
- Angir hvor mange standardavvik en verdi ligger fra snittet i en normalfordeling
- I en Z-fordeling er snittet alltid 0 og standardavviket 1
- Ved en Z-skåre på +/- 1 vet vi at ca- 68% av fordelingen faller under dette
- En Z-skåre på -1.96 til +1.96 tilsvarer 95% av fordelingen mens -2.58 til +2.58 tilsvarer 99% av fordelingen
- Signifikansnivå på 5% og 1%
