Презентация Взаимосвязи между двумя переменными онлайн

Содержание слайда: Взаимосвязи между двумя переменными

Содержание слайда: Типы переменных и гипотезы Независимые переменные – Х1 и Х2 Независимая переменная – Х Зависимая переменная – У Гипотеза – научно-обоснованное предположение о направлении (и силе) отношения между Х1 и Х2 или Х и У

Содержание слайда: Ассоциация и причина Одна переменная причина другой – необходимое и достаточное условие: если есть А, всегда происходит B если нет А, никогда не происходит B Две переменные связаны между собой, часто происходят вместе или изменяются: в одном направлении – когда А увеличивается, увеличивается B в противоположных направлениях – когда А увеличивается, B – уменьшается

Содержание слайда: Ассоциации и скрытые признаки размер обуви и скорость чтения; продажи мороженного и количество изнасилований; % обнаженных частей тела и количество купающихся рост и количество больничных; сексуальная активность и склонность к депрессии успеваемость ребёнка связана с образованием родителей, образование родителей связано с их доходом, а доход родителей связан с их образованием… потребление электроники и продолжительность жизни

Содержание слайда: Причинно-следственная связь: характеристики Сила ассоциации (позволяет ли величина риска исключить другие факторы) Устойчивость (воспроизводимость результатов разными исследователями, в разных условиях) Специфичность (влияние связано с конкретным эффектом, а не широким спектром следствий) Необратимость (нет связи в обратном направлении) Временной порядок (причина раньше следствия) Правдоподобность (есть ли надёжные научные механизмы, объясняющие ассоциацию) Экспериментальные данные (показывает ли физическое вмешательство результаты согласованные с наблюдаемой ассоциацией) Аналогия (есть ли похожие результаты отношений между причиной и следствием, на которых мы можем построить аналогию)

Содержание слайда: Номинальная + номинальная столбчатые диаграммы таблицы сопряженности, анализ условных распределений меры ассоциации: лямбда, гамма, фи экстраполяция: хи-квадрат

Содержание слайда: Номинальная + интервальная бокс-плоты равнение средних значений мера ассоциации: эта экстраполяция: t test

Содержание слайда: Интервальная + интервальная точечная диаграмма мера ассоциации: корреляция регрессия

Содержание слайда: Анализ условных распределений

Содержание слайда: Анализ условных распределений

Содержание слайда: Статистическая значимость взаимосвязи Значимость показывает вероятность (p-value) того, что наблюдаемое распределение случайно Если (p) > 0,05 – мы говорим о том, что наблюдаемая между переменными взаимосвязь является результатом случайности, флуктуации значений, стечения обстоятельств и т.п. Мы не можем утверждать, что она существует и в генеральной совокупности. Если Sig. (p) < 0,05, то мы на 95% уверенны, что обнаруженная связь неслучайна, т.е. существует в генеральной совокупности (при условии правильно сделанной выборки)

Содержание слайда: Интерпретация (p) статистической значимости p < 0.01 – p меньше, чем 1 из 100: если в генеральной совокупности между X и У нет взаимосвязи, то обнаруженная нами связь по чистой случайности появилась бы в 1 выборке из каждых 100 p = 0.10 – p равно 10 из 100: наблюдаемая нами связь между Х и У случилась бы в десяти выборках из 100 даже если в генеральной совокупности связь между Х и У = 0 p > 0.05 – p больше, чем 5 из 100: если в генеральной совокупности нет связи между Х и У, то наблюдаемые нами результаты появились бы более, чем в 5 выборках из 100 по чистой случайности

Содержание слайда: Меры парной ассоциации Сила - насколько сильно связаны два рассматриваемых признака? И направление – прямо или обратно-пропорционально связаны признаки? 0 – нет связи, признаки независимы +1 – идеальная прямо пропорциональная связь или –1 – идеальная обратно пропорциональная связь PRE меры показывают насколько знание Х улучшает наши прогнозы (предсказания) значений У Интерпретация значений PRE коэффициентов: ниже 0,1 – слабая связь от 0,1 до 0,2 – умеренная связь от 0,2 до 0,3 – умеренно сильная связь 0,3 и выше – сильная связь

Содержание слайда: Фи [Cramer’s phi] Номинальная-номинальная; Cramer's phi = 0.37 – корреляция, симметричная φ2 (phi*phi = 0.137) – PRE (коэффициент детерминации)

Содержание слайда: пример

Содержание слайда:  – лямбда Номинальная-номинальная; Значение лямбды показывает, насколько нам удалось бы уменьшить ошибочность нашего предсказания, когда мы опирались бы на одну переменную, чтобы предсказать другую. Просто *100 и говорим в %;