Share

Statisztika, 9. tétel, pszichológia távoktatás

Részsokaságok vizsgálatának alapjai

(kapcsolatvizsgálatok a változók típusa szerint, felsorolás és a próbák megnevezése, tan útmutató 1/11-12 old)

Berei Kati által kidolgozva

Heterogén a sokaság ha a vizsgált ismérvek szempontjából lényeges tulajdonságokkal bír, ilyenkor célszerű újabb ismérv(ek) szerint részsokaságokra bontani.

A részsokaságokra bontásnálfontos szempontok:

–    a sokaság bármely eleme besorolható legyen egy és csakis egy osztályba

–    a besorolás homogén csoportot eredményezzen.

Ha részsokaságokra bontjuk, más elemzéseket is végezhetünk – továbbvihetjük a vizsgálatot, kapcsolatokat vizsgálhatunk különböző szempontok szerint. A vizsgálat eszköze a kontignencia-tábla.

Milyen kapcsolataink lehetnek?

–          Nincs kapcsolat, ha az egyik csoportképző ismérv értéke semmilyen információt nem hordoz a másikéról

–          , ha az egyik ismérv értéke egyértelműen meghatározza a másikét, akkor függvényszerű a kapcsolat

–          Ha az egyik ismérv értékéből a másik ismérv értékeinek csak az eloszlása adódik, ha csak valamilyen valószínűséggel jellemezhetjük, akkor sztochasztikus kapcsolatról beszélhetünk.

Sztochasztikus (statisztikai) kapcsolat – valószínűségi kapcsolat:

–          van amikor az egyik ismérvcsoporthoz való tartozásból nagy valószínűséggel következtethetünk a másik ismérvcsoportra, s van amikor nagyon laza ez a kapcsolat.

–          mérőszámai 0 és 1 közötti értéket vehetnek fel:

0 a kapcsolathiányt jelzi

1 függvényszerű kapcsolatot jelent

. Ha a kapcsolati mutató plusz előjelű, akkor az egyik ismérvérték növekedésével a másik ismérvérték várhatóan szintén növekvő

mínusz előjel esetén pedig fordított: az egyik ismérvérték növekedésével a másik ismérvérték várhatóan csökkenő:

0 < K < ±1    →    0 < |K| < 1

A kapcsolat szorosságát mutató érték százzal megszorozva százalékos formában is kifejezhető.

0 < |K|< 0,35 – gyenge kapcsolat – 35%

0,4 < |K| < 0,65 – közepes kapcsolat – 35-70%

0,7 < |K| – szoros kapcsolat – 70% fölött

Az ismérvek közötti kapcsolat lehet:

  1. asszociációs kapcsolat:
  • minőségi (nominális) vagy területi ismérvek között
  • ha a csoportképző ismérvek minőségi skálával jellemezhetők: az egyik ismérv nominális (névleges), a másik nominális vagy ordinális (sorrendi)
  • használt próbák:

–         alternatív kapcsolat esetén (két-két ismérv van): Yule- mutató

–         kettőnél több ismérv-változat esetén : khi négyzet próba

–         a khi négyzet próbát valószínűségi értékké átalakítja a:

– Cramer–mutató

– Csuprov féle assziciációs együttható

  1. vegyes kapcsolat:
  • ha az egyik ismérv minőségi a másik pedig mennyiségi
  • ha a független változó (az ok) minőségi vagy területi ismérv, a függő változó (az okozat) pedig mennyiségi ismérv.
  • A mennyiségi ismérv lehetőséget ad arra, hogy felhasználjuk az adatok átlagát és a szórását a kapcsolatszorosság mérésére: belső variancia számítás, külső variancia számítása és ezek összege a teljes variancia

  1. korrelációs kapcsolat:

–        mindkét ismérv mennyiségi (intervallum vagy arányskálán mérhető)

–        A kapcsolat monoton jellegű és nem függvényszerű: egyik független változó módosulásával a másik független változó is változik

–        mérésre: a lineáris korrelációs együttható: –1< r <+1 értéket vehet fel.

  1. rangkorrelációs kapcsolat – ha mindkét változó sorrendi (ordinális) skálán mérhető, célszerű a Spearman-féle rangkorrelációs együtthatóval vizsgálni a kapcsolat szorosságát.

Share