pszichológiai változók
DESCRIPTION
Pszichológiai változók. Mióta házasok Mióta járnak együtt Férj életkora Feleség életkora Korkülönbség Gyerekeik száma IQ(férj) - IQ(feleség). Példák változókra (megfigyelési egység = egy házaspár). Egyértelműen definiált értékkészlet Minden esetnél egyértelműen eldönthető érték. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
1
Pszichológiai változók
T yp e na m e he reT y p e t i t le h e re
T yp e na m e he reT y p e t i t le h e re
T yp e na m e he reT y p e t i t le h e re
T yp e na m e he reT y p e t i t le h e re
2
Példák változókra (megfigyelési egység = egy házaspár)
Mióta házasok Mióta járnak együtt Férj életkora Feleség életkora Korkülönbség Gyerekeik száma IQ(férj) - IQ(feleség)
3
Kritérium
Egyértelműen definiált értékkészlet
Minden esetnél egyértelműen
eldönthető érték
4
Más példák (megfigyelési egység = egy személy)
Nem Életkor MAWI-IQ Diagnózis Iskolázottsági szint Végzett osztályok száma
5
Problémás megfogalmazású kérdések
o Tapasztalt-e olyat, hogy amikor oroszul beszél, a mondanivalójának egy része magyarul jut eszébe?
1) Igen 2) Nem 3) Ritkáno Szokott-e valaki (tanáraidon kívül) javítani a
magyar beszédeden?
1) Igen 2) Nem 3) Ki?o Milyen nyelven beszél a barátaival? Inkább
magyarul vagy inkább szlovákul?
6
o Milyen tantárgyakat tanítanak németül az osztályában?1) ........ 2) ........ 3) ........ 4) .........
o Szokott-e fordítani?1) Igen 2) Nem 3) Néha 4) Mindkét nyelvre
5) Csak az egyikre 6) Melyikre?
o Sorolja fel, kikkel lakik együtt!
1) Nagyszülőkkel 2) Testvéreivel 3) Más rokonokkal
Problémás megfogalmazású kérdések
7
Diszkrét és folytonos változók
Diszkrét: nem, iskolázottsági szint, végzett osztályok száma, 3-5-7 fokú skálaváltozók, diagnózis stb.
Folytonos: életkor, testmagasság, testsúly, reakcióidő, testhőmérséklet stb.
IQ = ?
8
Fő pszichometriai skálák Nominális skála (értelmes: x = y vagy x y )
– Pl. nem, diagnózis, vércsoport, személyiségtípus stb.
Ordinális skála (értelmes: x < y, x > y)– Pl. iskolázottsági szint, rangfokozat,
Intervallum-skála (értelmes: x y, y x)– Pl. testhőmérséklet, MAWI-IQ
Arányskála (értelmes: x/y, y/x)– Pl. testsúly, testmagasság, reakcióidő
9
A változó eloszlása
Ez minden, mit egy változóról tudni lehet, illetve kell.
10NEM
NEM
nõférfi
Perc
ent
60
50
40
30
20
10
0
11ISK
ISK
181716151413121110987
Perc
ent
40
30
20
10
0
12ISKKOD
ISKKOD
16-2012-157-11
Perc
ent
50
40
30
20
10
0
13
Az iskolai végzettség eloszlása
Alsófokú végzettség
Középfokú végzettség
Felsőfokú végzettség
45% 35% 20%
14
Az iskolai végzettség, mint diszkrét változó eloszlása
Alsófokúvégzettség
(x1)
Középfokú végzettség
(x2)
Felsőfokú végzettség
(x3)
45%(p1 = 0,45)
35%(p2 = 0,35)
20%(p3 = 0,20)
15
Véletlen/valószínűségi változók
Mitől és hogyan véletlen a változó? Értékek előfordulási valószínűsége
16
Diszkrét változók eloszlása:általános eset
x1 x2 x3 … xk
p1 p2 p3 … pk
17
Egy ötfokú X diszkrét változó eloszlása
xi 1 2 3 4 5
pi 0,15 0,45 0,25 0,10 0,05
18
Hogy tetszik?
19EPIL3
EPIL3
4.003.002.001.00.00
Perc
ent
60
50
40
30
20
10
0
20KOR
KOR
5349464442403836343230282624222018
Perc
ent
8
6
4
2
0
21
Folytonos változók eloszlása: a sűrűségfüggvény
T(a,b) = P(a < X < b)
T(a,b)
a b X
0 5 10 15 20 25
22
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
89 99 109 119 129 139 149 159
Vérnyomás Hgmm-ben
Szá
zalé
k 17-24
45-58
23
Néhány kérdés a vérnyomással kapcsolatban
Kik a magas vérnyomásúak? Kik az alacsony vérnyomásúak? Melyik érték alatt van az eloszlás 15%-a? Hol helyezkedik el a populáció középső 50%-
a? Definíció:
– C15 centilis, K1, K3 kvartilis, Q0,33 kvantilis
24
Az eloszlásfüggvény
sűrűségfüggvény F(X) = P(X < x)
25
A kvantilisfüggvény Legyen X tetszőleges változó. Legyen p tetszőleges arány 0 és 1 között (pl.
1/3, 0,90, 50% stb.). Melyik x értékre lesz igaz az, hogy
P(X < x) = p? Q(p) az az x, amelyre ez teljesül: Q(p) = x.
26
Középértékek:változó nagyságának jellemzése
egyetlen adattal Eloszlás közepe: C50 = K2 = Medián
Eloszlás centruma: Populációátlag = változó várható értéke
Legtipikusabb érték: Módusz
27
Középértékekés pszichometriai skálák
Átlag
Medián
Módusz
Kvantitatív
Ordinális
Nominális
28
Mi van a mintában?(92 férfi sportoló szisztolés vérnyomása edzés után)
127 137 129 126 139 118 136 129 135 125 145 132 140 137 120 144
126 147 132 127 138 124 131 138 153 180 141 136 122 121 147 110
153 149 152 143 133 134 142 128 137 133 141 139 153 153 131 135
131 155 144 126 137 110 156 116 131 135 147 114 122 110 137 148
137 126 138 118 141 144 155 141 124 155 123 112 137 137 152 136
135 120 139 124 114 149 136 149 137 133 158 147
29
Gyakorisági eloszlás Osztályok, osztályhatárok,
osztályközepek Gyakoriság, relatív gyakoriság,
százalékos relatív gyakoriság Oszlopdiagram, hisztogram, gyakorisági
poligon Kumulatív gyakoriságok Kvartilisek, centilisek, kvantilisek
30
MintajellemzőkMINTA: X = (x1, x2, x3, ..., xn)
Mintaátlag: x = (xi)/n = (x1+x2+x3+...+xn)/n
Pl.: X = (2, 8, 5, 4, 7), n = 5, xi = 2+8+5+4+7 = 26 x = 26/5 = 5,2Mintamedián: Adatok növekvő sorában a középső vagy a középső kettő átlaga
Pl.: 2 < 4 < 5 < 7 < 8, M = 5
31
50
55
60
65
70
75
80
20 30 40 50 60 70
FérfiakNõk
Férfiak és nők testsúlyátlagai különböző életkori szinteken
év
32
Mikor nagyobb az átlaga mediánnál?
2 4 65 8
x = ? M = ?
33
Miben különbözikaz alábbi két minta?
2 4 6 8
4
5
5 6
34
Az eloszlás kiterjedtsége
Hol helyezkednek el az adatok?
– Terjedelem: T = Xmax - Xmin
Hol helyezkedik el az adatok középső 50%-a?
– Interkvartilis tartomány: IT = (K1, K3)
– Interkvartilis félterjedelem: IF = (K3-K1)/2
35
Mennyire tömörülnekaz adatok a centrum köré?
Centrum: X Centrumtól való eltérés: |X- vagy (X-
Centrumtól való átlagos abszolút eltérés:• d(X) = E(|X- )
Centrumtól való átlagos négyzetes eltérés:• Variancia: Var(X) = E[(X- ] • Szórás: = D(X) (Var(X) =
36
Egy példa
X = IQ,
– X = 105: 5 25– X = 80: 20 400– X = 110: 10 100
d(IQ) = E(|IQ-100|) Var(IQ) = E[(IQ-100)2]
|X- (X-
37
Mi van a mintában?
Átlagos abszolút eltérés: AE = (xi -x|)/n
Négyzetes összeg: Q = xi -x)2
Variancia: Var = Q/(n - 1)
Mintaszórás: s = Q/(n-1)
Szabadságfok: f = n - 1
38
Egy konkrét példa X = (5, 8, 2) x = (5+8+2)/3 = 15/3 = 5 AE = (|5-5| + |8-5| + |2-5|)/3 = (0+3+3)/3 =
6/3 = 2 Q = 02 + 32 + 32 = 0 + 9 + 9 = 18 Var = Q/f = 18/2 = 9 s = 9 = 3
39
Relatív szórás = Variációs együttható
Populációban: VE =
Mintában: VE = s/x
Feltétel: X arányskálájú
Pl.: Ha s = 3, x = 5, akkor VE = 3/5 = 0,6 = 60%
40
0
2
4
6
8
10
12
14
25%
K3K1
50%
25%
41
Ferdeség és csúcsosság
42
Ferdeség és csúcsosság
43
Ferdeség és csúcsosság
44
Ferdeség és csúcsosság
45
Ferdeség és csúcsosság
46
Ferdeség és csúcsosság
47
Diszkrét eloszlásokferdesége
éscsúcsossága
00.10.20.30.40.50.60.70.8
1 2 3 4 5
Ferdeség = -2.34, Csúcsosság = 4.64
rela
tív
gy
ak
ori
sá
g0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
1 2 3 4 5
Ferdeség = -1.25, Csúcsosság = 0.37
rela
tív
gy
ak
ori
sá
g
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
1 2 3 4 5
Ferdeség = -0.67, Csúcsosság = -0.53
rela
tív
gy
ak
ori
sá
g
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
1 2 3 4 5
Ferdeség = 0, Csúcsosság = 0.13
rela
tív
gy
ak
ori
sá
g
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
1 2 3 4 5
Ferdeség = 1.65, Csúcsosság = 4.17
rela
tív
gy
ak
ori
sá
g
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
1 2 3 4 5
Ferdeség = 0.75, Csúcsosság = 0.06
rela
tív
gy
ak
ori
sá
g
48
Lineáris transzformációk Lehetséges X-értékek: -3 és +3 között
– X-átlag: x = 0,8– X-szórás: sx = 1,5
Minden adathoz hozzáadunk 4-et: z = x+4
Mi lesz a Z-adatok átlaga és szórása?– z = ?– sz = ?
49
Egy példa X = Jún. 20-i hőmérséklet New Mexico-ban,
Fahrenheit fokban– X-átlag: E(X) = 86 oF– X-szórás: D(X) = 12,6 oF
Milyen értékeket kapunk Celsius fokban (Y)? – 0 oC = 32 oF– 100 oC = 212 oF– X = 32 + 1,8Y, Y = (X-32)/1,8
50
Egy fordított példa
Y = Jún. 20-i hőmérséklet Budapesten, Celsius fokban
– Y-átlag: E(Y) = 25oC
– Y-szórás: D(Y) = 5oC
Milyen értékeket kapunk Fahrenheit fokban kifejezve (X)?