Ãllatökológiai kutatások2 - NYME Természettudományi Kar - Nyugat ...
Ãllatökológiai kutatások2 - NYME Természettudományi Kar - Nyugat ...
Ãllatökológiai kutatások2 - NYME Természettudományi Kar - Nyugat ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Minta<br />
száma<br />
- a mért paraméter változási görbéje alapján:<br />
Testtömeg<br />
(g)<br />
Kumulatív<br />
átlagos<br />
testtömeg<br />
1 10,9 10,9<br />
2 6,7 8,8<br />
3 4,9 7,5<br />
4 14,7 9,3<br />
5 12,3 9,9<br />
6 3,9 8,9<br />
7 11,7 9,3<br />
8 7,7 9,1<br />
9 7,3 8,9<br />
10 10,9 9,1<br />
1.5.5. Adatok összerendezése és számítógépre vitele<br />
• ne az eredeti adathordozókkal dolgozzunk (másolatok)<br />
• adatok számítógépre vitele, tárolása (+ biztonsági másolatok)<br />
1.6. Értékelés<br />
Kumulatív átlagos testtömeg (g)<br />
12<br />
11<br />
10<br />
9<br />
8<br />
7<br />
6<br />
• statisztikai módszerek:<br />
o az adatok kvantitatív leírására és összegzésére<br />
o következtetések levonására<br />
o adatokban levő különbségek és tendenciák objektív értékelésére<br />
• kétféle megközelítés:<br />
- exploratív elemzés:<br />
- adatok „felderítése”, ábrázolása<br />
- leíró statisztikák számítása: átlag, medián, szórás, variancia, konfidencia<br />
intervallum stb.<br />
- konfirmatív („megerősítő”) elemzés:<br />
- predikciók, különbségek, tendenciák vizsgálata<br />
• statisztikai tesztek általános működése: mindig a nullhipotézist (H 0 -t) teszteljük, pl.: két minta<br />
átlagának összehasonlítása<br />
x 1. H 0 : x = y<br />
y<br />
H A : x > y<br />
2. adatok → teszt-statisztika → p (valószínűség)<br />
3. p: szignifikancia-szint, H 0 támogatottsága,<br />
a döntéshozatal alapja, kritikus értéke: 0,05<br />
ha p > 0.05 → H 0 -t elfogadjuk<br />
ha p < 0.05 → H 0 -t elvetjük<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10<br />
Minta száma