METODOLOGIJA - IZPIT

Spremenljivke:

V1= Poročeni (1=da, 2=ne)V2= Spol (1=ženski, 2=moški)V3= Št.ur prisotnosti na vajah (2smestna.)V4= Št.pravilno rešenih nalog na testu fizike (3mestna.)V5= Prisotnost na vajah (1=da, 2=ne)V6= Učni uspehV7= Naročnina na naravoslovno revijo (1=da, 2=ne)V8= Št. pravilno rešenih nalog na testu biologije (2 mestna.)V9= Motivacija za izobraževanje (1= nizka, 2=srednja, 3=visoka)V10= Delovne ure (2mestna.)V11= Ocena iz kemijeV12= Samopodoba (1=nizka, …4=visoka)V13= Kaj berejoV14= Št.srečanj s prijateljiV15= Št. prebranih strokovnih knjig v mesecu (2mestna)V16= Naročene revijeV17= Št. pravilno rešenih nalog na testu kemije (2mestna)

1

1. NALOGAAli so tisti, ki so bili pogosteje prisotni na vajah tudi pravilno rešili več nalog na testu fizike?

ANALYZE CORRELATE BIVARIATE

Correlations

št. ur. prisotnosti na

vajah

št. pravilno rešenih nalog na testu fizike

št. ur. prisotnosti na vajah Pearson Correlation 1 ,807(**)

Sig. (2-tailed) ,000

N 148 148št. pravilno rešenih nalog na testu fizike

Pearson Correlation ,807(**) 1Sig. (2-tailed) ,000N 148 148

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Korelacija Rxy = 0,807, kar pomeni da je povezanost med prisotnostjo na vajah in številom

pravilno rešenih nalog pri fiziki močna in pozitivna. Torej so tisti, ki so bili pogosteje prisotni

na vajah, pravilno rešili več nalog pri fiziki.

2. NALOGA

2

Ali se anketiranci, ki so naročeni na naravoslovno revijo, statistično pomembneje razlikujejo pri učnem uspehu od tistih, ki je nimajo? V tabeli % izračunaj po kategoriji neodvisne spremenljivke! Če je potrebno, podatke uredi tako, da lahko izpelješ preizkus. Zapis in int.!

ANALYZE DESCRIPTIVE STATISTIC CROSSTABS

ROW neodvisna spremenljivkaCOLUMN odvisna spremenljivka

Kliknemo na Statistics… Označimo chi-square. Nato kliknemo Continue.

Spet se nahajamo v oknu Crosstabs. Izberemo gumb cells..

3

naročnina na naravoslovno revijo * učni uspeh Crosstabulation

učni uspeh

Total1 2 3 4naročnina na naravoslovno revijo

da Count 35 21 6 1 63

Expected Count 27,0 26,1 9,0 ,9 63,0

% within naročnina na naravoslovno revijo 55,6% 33,3% 9,5% 1,6% 100,0%

ne Count 28 40 15 1 84

Expected Count 36,0 34,9 12,0 1,1 84,0

% within naročnina na naravoslovno revijo 33,3% 47,6% 17,9% 1,2% 100,0%

Total Count 63 61 21 2 147Expected Count 63,0 61,0 21,0 2,0 147,0% within naročnina na naravoslovno revijo 42,9% 41,5% 14,3% 1,4% 100,0%

Chi-Square Tests

Value dfAsymp. Sig.

(2-sided)Pearson Chi-Square 7,710(a) 3 ,052Likelihood Ratio 7,772 3 ,051Linear-by-Linear Association

5,665 1 ,017

N of Valid Cases147

a 2 cells (25,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,86.

Pogoji za hi kvadrat niso zadoščeni zato združiš kategorije

TRANSFORM RECORD INTO SAME VARIABLES

4

Označimo: - Observed (stvarne, empirične

frekvence)- expected (pričakovane,

teoretične frekvence)- Row (izračun % v vrsticah)

v mreži preimenuj nove spremenljivke 1 – manj uspešni, 2 – bolj uspešni

ponovi ANALYZE DESCRIPTIVE STATISTIC CROSSTABS

Case Processing Summary

Cases

Valid Missing Total

N Percent N Percent N Percent

naročnina na naravoslovno

revijo * učni uspeh147 99,3% 1 ,7% 148 100,0%

5

naročnina na naravoslovno revijo * učni uspeh Crosstabulation

učni uspeh

manj uspešni bolj uspešni Total

naročnina na naravoslovno

revijo

da Count 56 7 63

Expected Count 53,1 9,9 63,0

% within naročnina na

naravoslovno revijo88,9% 11,1% 100,0%

ne Count 68 16 84




Total Count 124 23 147




Chi-Square Tests

Value dfAsymp. Sig.

(2-sided)Exact Sig. (2-sided)

Exact Sig. (1-sided)

Pearson Chi-Square 1,718(b) 1 ,190Continuity Correction(a)

1,169 1 ,280

Likelihood Ratio 1,770 1 ,183Fisher's Exact Test ,252 ,139Linear-by-Linear Association 1,706 1 ,191

N of Valid Cases 147

a Computed only for a 2x2 tableb 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 9,86.

X je 1.718 (g=1; α =0,190)Vrednost hi kvadrat ni statistično pomembna. Hipotezo neodvisnosti obdržimo,saj je tveganje 19%. O povezanosti med učnim uspehom in naročenostjo na naravoslovno revijo ne moremo trditi ničesar.

3. NALOGA

6

Sestavi spremenljivko kot vsoto pravilno rešenih nalog na testu kemije in biologije.

TRANSFORM COMPUTE VARIABLE

Target Variable: zapišemo ime nove spremenljivke. Pazi, da pišeš brez presledkov!!! Lahko dodaš piko.

4. NALOGAPo vsoti pravilno rešenih nalog na testu kemije in biologije naredi 3 skupine ( v vsaki pribl. enak razpon rezultatov) ter frekvenčno tabelo za to spremenljivko.

najprej pogledamo frekvenčno tabelo: ANALYZE -> DESCRIPTIVE STATISTIC -> DESCRIPTIVES -> Options

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum MeanVSOTA.KEMBIO 148 25,00 60,00 35,6081Valid N (listwise) 148

razdelimo razrede: MAX – MIN +1 60 – 25 +1 = 3636 : 3 SKUPINE = 12 razredi: 25 – 36 najslabši 37 – 48 srednji 49 – 60 najboljšiTRANSFORM RECORD INTO SAME VARIABLES

7

poimenuj nove spremenljivke v mreži

frekvenčna tabela: ANALYZE -> CESCRIPTIVE STATISTICS -> FREQUENCIES

8

vsota testov

Frequency Percent Valid PercentCumulative

PercentValid najslabši 85 57,4 57,4 57,4

srednji 50 33,8 33,8 91,2

najbolši 13 8,8 8,8 100,0

Total 148 100,0 100,0

5. NALOGAAli tudi v OM pri moških, ki niso poročeni, prevladuje srednja samopodoba?

DATA SELECT CASES

9

ANALYZE NONPARAMETRIC TEST CHI SQAURE

samopodoba

Observed N Expected N Residualnizka 10 11,8 -1,8srednja 23 11,8 11,3visoka 11 11,8 -,8zelo visoka 3 11,8 -8,8Total 47

Test Statistics

samopodobaChi-Square(a)

17,596

df 3Asymp. Sig. ,001

a 0 cells (,0%) have expected frequencies less than 5. The minimum expected cell frequency is 11,8.

10

DATA SELECT CASES RESET OK

6. NALOGAA: Naredi spremenljivko kot vsoto 2 dvomestnih spremenljivk i jo razdeli v 4 številno enake skupine.B: Sestavi frekvenčno tabelo za to spremenljivko

TRANSFORM COMPUTE VARIABLE

najprej pogledamo frekvenčno tabelo: ANALYZE -> DESCRIPTIVE STATISTIC -> DESCRIPTIVES -> Options

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum MeanVSOTA.V3.V8 148 16,00 41,00 29,5405Valid N (listwise) 148

11

razdelimo razrede: MAX – MIN +1 41 – 16 +1 = 2626 : 4 SKUPINE = 6,…

razredi: 16 – 21 najslabši 22 – 27 srednji 28 – 34 boljši 35 – 41 najboljši

TRANSFORM RECORD INTO SAME VARIABLES

poimenuj nove spremenljivke

12

frekvenčna tabela: ANALYZE -> CESCRIPTIVE STATISTICS -> FREQUENCIES

vsota dvomestnih

Frequency Percent Valid PercentCumulative

PercentValid najslabši 11 7,4 7,4 7,4

srednji 54 36,5 36,5 43,9

boljši 43 29,1 29,1 73,0

4,00 40 27,0 27,0 100,0

Total 148 100,0 100,0

7. NALOGAAli je v OM učni uspeh odvisen od ocene pri kemiji pri tistih, ki so naročeni na naravoslovno revijo in pri tistih, ki niso? INT.

DATA SPLIT FILE

ANALYZE DESCRIPTIVE STATISTIC CROSSTABS

13

ocena iz kemije * učni uspeh Crosstabulation

Chi-Square Tests

naročnina na naravoslovno revijo Value df

Asymp. Sig. (2-sided)

. Pearson Chi-Square .(a)

N of Valid Cases 1da Pearson Chi-Square 13,487(b) 9 ,142

Likelihood Ratio 15,132 9 ,087Linear-by-Linear Association

2,701 1 ,100

N of Valid Cases 63ne Pearson Chi-Square 11,770(c) 12 ,464

Likelihood Ratio 13,395 12 ,341Linear-by-Linear Association ,320 1 ,572

N of Valid Cases 84a No statistics are computed because ocena iz kemije and učni uspeh are constants.b 10 cells (62,5%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,02.c 12 cells (60,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is ,04.

DATA SPLIT FILE RESET OK

14

8. NALOGAAli se moški in ženske statistično pomembneje razlikujejo glede povprečnega števila srečanj s prijatelji? Int!

ANALYZE COMPARE MEANS INDEPENDENT SAMPLES T TEST

Group Statistics

spol N Mean Std. DeviationStd. Error

Meanšt. srečanj s prijatelji ženska 70 2,31 1,186 ,142

moški 78 1,82 1,066 ,121

15

F = 3,002 (α =0,085)

Na podlagi Levenovega predpreizkusa hipotezo o homogenosti varianc obdržimo, ter opravimo običajni t preizkus. T=2,667 (g=146; α =0,009)Vrednost t preizkusa je statistično pomembna na ravni α=0,009. Ničelno hipotezo o razliki populacijskih aritmetičnih sredin zavrnemo z 0,9% tveganjem. Sprejmemo nasprotno hipotezo. Dokazali smo, da se moški in ženske statistično pomembno razlikujejo glede povprečnega števila srečanj s prijatelji.

16

9. NALOGAObdelava številka 1 samo za tiste, ki o srednje motivirani! Zapiši rezultat!

DATA SELECT CASES

17

ANALYZE CORRELATE BIVARIATE

Correlations

št. ur. prisotnosti na

vajah

št. pravilno rešenih nalog na testu fizike

št. ur. prisotnosti na vajah Pearson Correlation 1 ,818(**)

Sig. (2-tailed) ,000

N 92 92št. pravilno rešenih nalog na testu fizike

Pearson Correlation ,818(**) 1Sig. (2-tailed) ,000N 92 92

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

DATA SELECT CASES RESET OK

Rxy=0,818, kar pomeni, da je korelacija močna in pozitivna. To pomeni, da bolj kot so učenci

na vajah prisotni več imajo pravilno rešenih nalog pri fiziki.

10. NALOGA

18

Ali se poročeni in neporočeni v povprečju različno srečujejo s prijatelji? Preveri ničelno hipotezo in rezultate interpretiraj!

ANALYZE COMPARE MEANS INDEPENDENT SAMPLES T TEST

Group Statistics

poročeni N Mean Std. DeviationStd. Error

Meanšt. srečanj s prijatelji da 52 1,67 ,985 ,137

ne 96 2,26 1,181 ,121

F=6,029 (α =0,015)Gledamo 2.vrstico ker smo F preizkus zavrnili

T=3,225 (g=121,758;α=0,002)

19

Vrednost t preizkusa je stat. pomembna na ravni α =0,002. Ničelno hipotezo o razliki populacijskih aritmetičnih sredin zavrnemo z 0,2% tveganjem. Sprejmemo nasprotno hipotezo. Dokazali smo, da se poročeni in neporočeni v povprečju različno srečujejo s prijatelji.

11. NALOGASo med različno motiviranimi za izobraževanje statistično pomembne razlike pri povprečnem številu prebranih strokovnih knjig?

ANALYZE COMPARE MEANS ONE WAY ANOVA

20

Test of Homogeneity of Variances

št. prebranih strokovnih knjig v mesecu

Levene Statistic df1 df2 Sig.

,917 2 145 ,402

F1= 0,917 (g1=2, g2=145, ά=0,402) kar pomeni da je tveganje 40,2%, kar je več kot 5% in

zato hipotezo o homogenosti varianc obdržimo.

ANOVA

št. prebranih strokovnih knjig v mesecu

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.Between Groups 165,013 2 82,507 3,753 ,026Within Groups 3187,798 145 21,985Total 3352,811 147

Post Hoc Tests

F= 2,6 ; ά = 0,026 kar pomeni, da je tveganje 2,6 %, kar je manjše kot 5 % ter ker smo hipotezo o homogenosti varianc obdržali uporabimo TUKEYVrednost F je statistično pomembna na ravni ά = 0,026. Sprejmemo alternativno hipotezo, ki pravi da razlike v OM so. Razlike so pri nizka – srednja motivacija

21

12. NALOGAAli je pri moških povprečno število prebranih strokovnih knjig drugačno kot pri ženskah? Pri odg. navedi izračunane vrednosti.

DATA SPLIT FILE

ANALIZE DESCREPTIVE STATISCICS DESCRIPTIVES

22

DATA SPLIT FILE RESET OK

23

13. NALOGAAli se v OM anketiranci z različno samopodobo razlikujejo glede povprečnega števila srečanj s prijatelji? Rez. In interpretacija!

ANALYZE COMPARE MEANS ONE WAY ANOVA

24

Test of Homogeneity of Variances

št. srečanj s prijatelji

Levene Statistic df1 df2 Sig.

,076 3 144 ,973

ANOVA

št. srečanj s prijatelji

Sum of

Squares df Mean Square F Sig.Between Groups 3,420 3 1,140 ,863 ,462Within Groups 190,148 144 1,320Total 193,568 147

Post Hoc Tests

F1 = 0,076 g1=3 g2=144 ά =0,973 tveganje je 97,3 %, kar je več kot 5 % Hipotezo o homogenosti varianc obdržimo.

F=0,863, ά=0,462 Vrednost F ni statistično pomembna. Hipotezo obdržimo. Nismo dokazali, da bi se anketiranci različno srečevali s prijatelji na podlagi njihove samozavesti.

25

Documents

METODOLOGIJA - IZPIT