Innhold. Multisample inference - del 2 (Rosner, ) Data Effect of Lead Exposure (Eks. i Rosner Kap mm)

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Innhold. Multisample inference - del 2 (Rosner, ) Data Effect of Lead Exposure (Eks. i Rosner Kap mm)"

Transkript

1 Innhold Multisample inference - del (Rosner,.5 -.7) Stian Lydersen.5.: Sammenheng mellom enveis ANOVA og multippel lineær regresjon: Indiatorvariable.5. samt Vicers & Altman (BMJ Nov 00): Kovariansanalyse (ANCOVA).6: Toveis ANOVA og interasjon.7: Krusall-Wallis test Altman..5: Friedmans test Data Effect of Lead Exposure (Es. i Rosner Kap..5 mm) Les inn lead.xls fra Rosnerdata MAXFWT = MAX(fwt_l, fwt_r) Group er variabelen lead_type Mer at 99 betyr MISSING Fjern de 4 cases med id 49, 0,,. (Dette er outliers som ble identifisert i Section 8.9, Examples 8.5, 8.6) Datafilen finnes på hjemmesiden til faget KLMED Lead_type Blood-lead level in the child GROUP Normal (<40 μg/00ml) Control in both 97 and 97 Elevated ( 40 μg/00ml) in 97 Currently exposed Elevated in 97 and normal in 97 Previously exposed Rosner, Table.7 og.8 (.5 og.6 i 5th edition) Report MAXFWT Lead_type N Mean Std. Deviation Minimum Maximum 55,0 0, ,59 7, ,40 0, ,85 0, MAXFWT N = MAXFWT Between Groups Within Groups ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. 966,79 48,95 4,598,0 967, , 067,97 94 Lead_type 5 6

2 Multippel regresjon som alternativ til enveis ANOVA En ategoris variabel C med nivåer {,,, } representeres med - dummy variable (indiatorvariable): x = (0) hvis C= ( ) x = (0) hvis C= ( ) x - = (0) hvis C= ( ) Referansegruppe (her =0) velger du selv. Kan gjøres automatis i SPSS: General Linear Model -> Univariate Legg inn ategorivariablene som Fixed factor 7 Koding av indiatorvariable C x x x Regresjonsmodell: y = α + β GRP + β GRP + e Enveis ANCOVA ANOVA b Sum of Model Squares df Mean Square F Sig. Regression 966,79 48,95 4,598,0 a Residual 967, , 067,97 94 a. Predictors: (Constant), GRP, GRP b. Dependent Variable: MAXFWT Coefficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients ANOVA med justering for andre ovariater Fordeler: Unngå sjevheter pga onfundering Mer presis estimering (hypotesetesting) Model (Constant) GRP GRP B Std. Error Beta t Sig. 55,095,9 4,65,000-7,507,80 -,7 -,679,009-5,695,946 -,96 -,9,056 Esempel.6: a. Dependent Variable: MAXFWT 9 y = α + β GRP + β GRP + β age + β 4 sex + e 0 SPSS Regression -> Linear SPSS General Linear Model -> Univariate Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: MAXFWT Coefficients a Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. (Constant),958,0 0,85,000 GRP -5,78,974 -,9 -,674,009 GRP -4,97,06 -,70 -,9,09 AGE,449E-0,00,705 9,99,000 SEX -,408,55 -, -,589,6 a. Dependent Variable: MAXFWT Type III Sum Partial Eta Source of Squares df Mean Square F Sig. Squared Corrected Model 607,809 a 4 504,45 9,07,000,566 Intercept 557,87 557,87 00,475,000,57 LEAD_TYP 549,784 74,89 5,55,006,06 AGE 5050, ,89 98,80,000,5 SEX 9,6 9,6,55,6,07 Error 460,8 90 5,5 760, Corrected 067,97 94 a. R Squared =,566 (Adjusted R Squared =,546)

3 SPSS General Linear Model -> Univariate (forts.) Parameter Estimates Dependent Variable: MAXFWT 95% Confidence Interval Partial Eta Parameter B Std. Error t Sig. Lower Bound Upper Bound Squared Intercept 9,0,5 8,70,000,057 6,006,4 [LEAD_TYP=] 4,97,06,9,09,8 9,0,060 [LEAD_TYP=] -,5,548 -,8,89-5,4 4,70,000 [LEAD_TYP=] 0 a,,,,,, AGE,449E-0,00 9,99,000,959E-0,940E-0,5 SEX -,408,55 -,589,6-5,48,60,07 a. This parameter is set to zero because it is redundant. Mer: SPSS default er siste nivå (her lead_typ = ) som referanse Pococ, S. J. & al: Subgroup analysis, covariate adjustment and baseline comparison in clinical trial reporting: current practice and problems. Statistics in medicine 00; : p 97: Overall, what matters is to adjust for the appropriate covariates (that is, the strong predictors of outcome) and to mae one s statistical policy for covariate adjustment completely objective. 4 God artiel om ANCOVA: Vicers, A. J. and Altman, D. G.: Statistics Notes: Analysing controlled trials with baseline and follow up measurements BMJ, Nov 00; : - 4 Esempel på besrivelse i Methods : To adjust for baseline scores, we used analysis of covariance to compare outcome between the two groups. Sluttverdi eller endring som outcome? Inludere baseline verdi i analysen? Vicers, A J and Altman, D G: Analysing controlled trials with baseline and follow up measurements BMJ, vol, 0 nov 00, Table from Vicers and Altman Alternative analyses Not including baseline Follow up score Change score Including baseline Follow up score (ANCOVA) Change score: Not correct. Change is usually negatively correlated with baseline 7 8

4 Analysis not including baseline Follow up score: Most significant if low correlation with baseline Change score: Most significant if baseline and follow up are highly correlated Effect of baseline score if not included If, by chance, worse baseline scores in treatment group: Follow up score analysis underestimates effect Change score analysis overestimates effect If average baseline in the groups are equal Unbiased effect estimate in both analyses, but low power (wide confidence intervals) 9 0 ANCOVA (Actually regression analysis) Figure from Vicers and Altman Follow up score = constant + a baseline score + b group = baseline score +.7 group.6: Toveis variansanalyse. Esempel Table.4 (. in 5th ed): Mean systolic blood pressure by dietary group and sex Dietary group Male Female SV mean n 8 88 LV mean n 6 7 Normal mean n 40 0 Toveis variansanalyse y ij = μ + α i + β j + γ ij + e ij hvor y ij er resultat for te person i i te diettgruppe og j te jønn μ er en onstant α i er effet av rad i (gruppe i) β j er effet av olonne j (jønn j) γ ij er samspill (interaction) mellom gruppe i og jønn j e ij N(0, σ ) representerer variasjon innen cellen (rad og olonne) 4 4

5 Fremgangsmåte: Test først samspillet, dvs H 0 : γ ij =0 for alle i,j. Hvis samspillet er signifiant, har både rad og olonne effet Hvis linjene er (tilnærmet) parallelle, er det ie samspill Hvis samspillet ie er signifiant brues modell uten samspill: y ij = μ + α i + β j + e ij Test H 0 : α i =0 for alle i og/eller β j = 0 for alle j (Rosner gjør bare det siste!) 5 6 Samspill betyr: Effet av rad (diett) er forsjellig i forsjellige olonner (jønn) Samspill betyr ie: Hvorvidt rad og olonne er assosiert (f.es orrellert) Toveis ANCOVA Esempel. (.9 i 5th ed): x = if diet group x = if diet group sex has only two values (groups). y = α + β x + β x + β sex + β 4 age + β 5 weight + e 7 8 Sammenlining mellom grupper: = > Normalfordelte data To-utvalgs t-test ) enveis ANOVA ) Ie normalfordelt Wilcoxon-Mann- Whitney s test Krusall-Wallis test ) Alternativt multippel lineær regresjon med indiatorvariable for gruppene. Kan også brues ved justering for ovariater (f.es alder, jønn). Table.7 (.6 in 5 th ed): Ocular anti.inflammatory effects of 4 drugs on lid closure Rabbit Indomethicin Aspirin Piroxicam BW775C no Score Score Score Score Note: There are 6x4 = 4 rabbits! 9 0 5

6 Table.8 (.7 in 5th ed). Assigment of rans Lid-closure score Frequency Range of rans Average ran Table.7 (.6 in 5 th ed): Ocular anti.inflammatory effects of 4 drugs on lid closure Rabbit no Indomethicin Aspirin Piroxicam BW775C Score Ran Score Ran Score Ran Score Ran Krusall-Wallis test: grupper, gruppe nr i har n i observasjoner og rangsum R i. N = n. i= i SPSS: Nonparametric tests -> independent samples Rans * Ri H = ni[ Ri / ni ( N + )/ ] = ( N + ) N( N + ) i= N( N + ) i= ni E( Ri / ni) under H0 Lettere å regne ut LIDSCORE DRUG Indomechitin Aspirin Piroxicam BW755C N Mean Ran 6 6,5 6 4,7 6 5,5 6 4, 4 H = H * g ( tj tj) j= N N hvor t j er antall sammenfallende observasjoner i lynge nr j er tilnærmet χ under H 0. Test Statistics a,b Chi-Square df Asymp. Sig. Exact Sig. Point Probability a. Krusal Wallis Test LIDSCORE,804,008,00,000 b. Grouping Variable: DRUG 4.7. Multiple sammenlininger (Dunn prosedyren) Regn ut z = Ri R j N( N + ) + ni n j * α Forast H 0 hvis z > z * α hvor α = ( ) Mer at dette tilsvarer Bonferroni orresjon Es. (Forts) Rans DRUG LIDSCORE Indomechitin Aspirin Piroxicam BW755C N Mean Ran 6 6,5 6 4,7 6 5,5 6 4, 4 z = 0.5, z = 0.4, z4 =.9, z = -0.7, z4 =.4, z4 =.67 * 0.05 α = = 0.004, z =.64 4(4 ) Altså: Gruppe og 4 er forsjellige Gruppe og 4 er forsjellige 5 6 6

7 Friedman s to-veis ANOVA (Altman,..5) Krever ie normalfordeling n subjeter og grupper. Én observasjon per celle (subjet og gruppe). Få eller ingen sammenfallende observasjoner. H 0 (H ) : Det er ie (er) forsjell på gruppene Table.9 Immersion suit leaage (g) during simulated helicopter underwater escape (Light et al., 987) From Altman (99) Suit type Subject A B C D Mean SD Table.0. Rans of the data in Table.9. From Altman (99) Suit type Subject A B C D (R) Mean ran Friedman s test: H = [ R n( )/] R n( ) n( + ) + = ( + ) + i i i= n i= E( Ri ) under H0 Lettere å regne ut er tilnærmet χ under H 0. (R i er rangsum i gruppe i) Esempel: H = [ ] 8 5 = p-verdi P( χ.45) = Friedman s test i SPSS: Friedman Test Et case pr subjet, en variabel pr gruppe Analyse -> Nonparametric tests -> related samples Opsjonen Exact gir p-verdien esat ( Exact Sig. ) i tillegg til jivadratfordeligens tilnærming ( Asymp. Sig ) 4 A B C D Rans Mean Ran,00,8,8,5 Test Statistics a N Chi-Square df Asymp. Sig. Exact Sig. Point Probability a. Friedman Test 8,450,006,00,

8 Hvile grupper er forsjellige? Friedman s test forteller om minst to grupper er forsjellige. (I esempelet har D åpenbart lavere verdier) Par av grupper an sammenlines vha Wiloxons test for matchede par. Juster for multiple sammenlininger. Friedman s test for grupper tilsvarer tegntesten! 4 8

Multisample Inference del 2 (Rosner )

Multisample Inference del 2 (Rosner ) Multisample Inference del (Rosner.5.7) Inger Johanne Baen Enhet for anvendt linis forsning, NTNU og Avdeling for forebyggende helsearbeid, SINTEF Inference oversettes med Sluttsats inference n. a. The

Detaljer

Multisample Inference del 2 (Rosner 12.5 12.7) Øyvind Salvesen

Multisample Inference del 2 (Rosner 12.5 12.7) Øyvind Salvesen Multisample Inference del 2 (Rosner 12.5 12.7) Øyvind Salvesen Enhet for anvendt klinisk forskning, NTNU Inference oversettes med slutning inference n. a. The act or process of deriving logical conclusions

Detaljer

Referanser: Tegntesten (The sign test) Ikke-parametriske metoder. Ikke-parametriske metoder. Parametriske vs ikke-parametriske metoder

Referanser: Tegntesten (The sign test) Ikke-parametriske metoder. Ikke-parametriske metoder. Parametriske vs ikke-parametriske metoder 1 Referanser: Ie-parametrise metoder KLMED 8001 Aalen, O. O. et al: Statistise metoder i medisin og helsefag. Gyldendal aademis, 005. Rosner, B.: Fundamentals of biostatistics 7the ed. Broos/Cole, 010.

Detaljer

Generelle lineære modeller i praksis

Generelle lineære modeller i praksis Generelle lineære modeller Regresjonsmodeller med Forskjellige spesialtilfeller Uavhengige variabler Én binær variabel Analysen omtales som Toutvalgs t-test én responsvariabel: Y en eller flere uavhengige

Detaljer

Lineære modeller i praksis

Lineære modeller i praksis Lineære modeller Regresjonsmodeller med Forskjellige spesialtilfeller Uavhengige variabler Én binær variabel Analysen omtales som Toutvalgs t-test én responsvariabel: Y én eller flere uavhengige variabler:

Detaljer

Variansanalyse. Uke Variansanalyse. ANOVA=ANalysis Of Variance

Variansanalyse. Uke Variansanalyse. ANOVA=ANalysis Of Variance DOF610 - Statistiske metoder i medisinsk forskning 2 Variansanalyse Uke 43 44 Variansanalyse Sammenligne gjennomsnitt av kontinuerlige data i ulike grupper (rep. fra DO600) Post hoc tester Variansanalyse

Detaljer

Anvendt medisinsk statistikk, vår Repeterte målinger, del II

Anvendt medisinsk statistikk, vår Repeterte målinger, del II Anvendt medisinsk statistikk, vår 009 Repeterte målinger, del II Eirik Skogvoll Overlege, Klinikk for anestesi og akuttmedisin 1. amanuensis, Enhet for anvendt klinisk forskning (med bidrag fra Harald

Detaljer

Kategoriske data, del I: Kategoriske data - del 2 (Rosner, ) Kategoriske data, del II: 2x2 tabell, parede data (Mc Nemar s test)

Kategoriske data, del I: Kategoriske data - del 2 (Rosner, ) Kategoriske data, del II: 2x2 tabell, parede data (Mc Nemar s test) Kategoriske data, del I: Kategoriske data - del (Rosner, 10.3-10.7) 1 januar 009 Stian Lydersen To behandlinger og to utfall. (generelt: variable, verdier). x tabell. Uavhengige observasjoner Sammenheng

Detaljer

KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2009 Repeterte målinger

KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2009 Repeterte målinger KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2009 Repeterte målinger Arnt Erik Tjønna og Eirik Skogvoll Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikk, Det medisinske fakultet, NTNU Bakgrunn Inaktivitet

Detaljer

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Applied statistics 2 Date: Wednesday, November 25th 2015 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Teorifagb.

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Applied statistics 2 Date: Wednesday, November 25th 2015 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Teorifagb. EXAMINATION PAPER Exam in: STA-3300 Applied statistics 2 Date: Wednesday, November 25th 2015 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Teorifagb.,hus 1, plan 3 Approved aids: Calculator All printed and written The exam

Detaljer

Bakgrunn. KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2008 Repeterte målinger. Overvekt: løp for livet

Bakgrunn. KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2008 Repeterte målinger. Overvekt: løp for livet KLMED 8006 Anvendt medisinsk statistikk - Vår 2008 Repeterte målinger Arnt Erik Tjønna og Eirik Skogvoll Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikk, Det medisinske fakultet, NTNU Bakgrunn Inaktivitet

Detaljer

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2018/2020. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 18. mars 2019 kl

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2018/2020. Individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk. Mandag 18. mars 2019 kl MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2018/2020 Individuell skriftlig eksamen i STA 400- Statistikk Mandag 18. mars 2019 kl. 10.00-12.00 Eksamensoppgaven består av 5 sider inkludert forsiden Sensurfrist: 8.april 2019

Detaljer

Eksamensoppgave i ST3001

Eksamensoppgave i ST3001 Det medisinske fakultet Institutt for kreftforskning og molekylær medisin Eksamensoppgave i ST3001 fredag 25. mai 2012, kl. 9.00 13:00 Antall studiepoeng: 7.5 Tillatte hjelpemidler: Kalkulator og alle

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 forskningsmetoder kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 forskningsmetoder kvantitativ Institutt for psykologi Eksamensoppgave i PSY3100 forskningsmetoder kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Odin Hjemdal Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 15. mai 2017 Eksamenstid: 09:00-13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Klassisk ANOVA/ lineær modell

Klassisk ANOVA/ lineær modell Anvendt medisinsk statistikk, vår 008: - Varianskomponenter - Sammensatt lineær modell med faste og tilfeldige effekter - Evt. faktoriell design Eirik Skogvoll Overlege, Klinikk for anestesi og akuttmedisin

Detaljer

Analyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april 2005. Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger

Analyse av kontinuerlige data. Intro til hypotesetesting. 21. april 2005. Seksjon for medisinsk statistikk, UIO. Tron Anders Moger Intro til hypotesetesting Analyse av kontinuerlige data 21. april 2005 Tron Anders Moger Seksjon for medisinsk statistikk, UIO 1 Repetisjon fra i går: Normalfordelingen Variasjon i målinger kan ofte beskrives

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 19.05.2015 Eksamenstid (fra-til): 09:00 13:00

Detaljer

Sammenlikninger av gjennomsnitt. SOS1120 Kvantitativ metode. Kan besvare to spørsmål: Sammenlikning av to gjennomsnitt

Sammenlikninger av gjennomsnitt. SOS1120 Kvantitativ metode. Kan besvare to spørsmål: Sammenlikning av to gjennomsnitt SOS1120 Kvantitativ metode Forelesningsnotater 10. forelesning høsten 2005 Per Arne Tufte Sammenlikninger av gjennomsnitt Sammenlikner gjennomsnittet på avhengig variabel for ulike grupper av enheter Kan

Detaljer

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll. Gjentatte observasjoner på samme individ:

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll. Gjentatte observasjoner på samme individ: Repeterte målinger Eirik Skogvoll 1.amanuensis dr.med. Enhet for anvendt klinisk forskning (AKF) Det medisinske fakultet, februar 2008 1 Repeterte målinger Mer eller mindre synonymt med... Repeated measurements

Detaljer

Fra krysstabell til regresjon

Fra krysstabell til regresjon Fra krysstabell til regresjon La oss si at vi er interessert i å undersøke i hvilken grad arbeidstid er avhengig av utdanning. Vi har ca. 3200 observasjoner (dvs. arbeidstakere som er spurt). For hver

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 91838665 Eksamensdato: Eksamenstid (fra-til): Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

PSYC 3101 KVANTITATIV METODE II Eksamen høst 2008

PSYC 3101 KVANTITATIV METODE II Eksamen høst 2008 Eksamen 7. november kl. 0900 200 Sensur: 8.2. kl. 4 Alle oppgavene skal besvares. PSYC 30 KVANTITATIV METODE II Eksamen høst 2008 OPPGAVE Vurdering av personlige egenskaper Et selskap som driver en nettside

Detaljer

Std. Error. ANOVA b. Sum of Squares df Square F Sig. 54048,151 2 27024,075 327,600,000 263063,943 3189 82,491 317112,094 3191.

Std. Error. ANOVA b. Sum of Squares df Square F Sig. 54048,151 2 27024,075 327,600,000 263063,943 3189 82,491 317112,094 3191. Samspill i regresjon Variables Entered/Removed b Variables Variables Entered Removed Method Kjønn,, Enter hjemmebo ende a a. All requested variables entered. Summary Std. Error Adjusted R of the R R Square

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Christian Klöckner Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 8. desember 2016 Eksamenstid: 09:00 13:00 Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Statistiske metoder og dataanalyse 1. Eksamensdag: Tirsdag 11. desember 2012. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet

Detaljer

Forelesning 7 STK3100

Forelesning 7 STK3100 ( % - -! " stimering: MK = ML Forelesning 7 STK3100 1 oktober 2007 S O Samuelsen Plan for forelesning: 1 Generelt om lineære modeller 2 Variansanalyse - Kategoriske kovariater 3 Koding av kategoriske kovariater

Detaljer

Forelesning 8 STK3100/4100

Forelesning 8 STK3100/4100 Forelesning STK300/400 Plan for forelesning: 0. oktober 0 Geir Storvik. Lineære blandede modeller. Eksempler - data og modeller 3. lme 4. Indusert korrelasjonsstruktur. Marginale modeller. Estimering -

Detaljer

EKSAMEN I PSY3100 FORSKNINGSMETODE KVANTITATIV HØSTEN 2012

EKSAMEN I PSY3100 FORSKNINGSMETODE KVANTITATIV HØSTEN 2012 NTNU Fakultet for samfunnsvitenskap og teknologiledelse Psykologisk institutt EKSAMEN I PSY3100 FORSKNINGSMETODE KVANTITATIV HØSTEN 2012 DATO: 12.12.12 Studiepoeng: 7,5 Sidetall bokmål 4 Tillatte hjelpemidler:

Detaljer

FINAL EXAM. Exam in: STA-3300 Applied Statistics 2 Date: Wednesday 28. November Time: 09:00 13:00 Place: Åsgårdvegen 9. All printed and written

FINAL EXAM. Exam in: STA-3300 Applied Statistics 2 Date: Wednesday 28. November Time: 09:00 13:00 Place: Åsgårdvegen 9. All printed and written FAKULTET FOR NATURVITENSKAP OG TEKNOLOGI FINAL EXAM Exam in: STA-3300 Applied Statistics 2 Date: Wednesday 28. November 2012. Time: 09:00 13:00 Place: Åsgårdvegen 9 Approved aids: Calculator All printed

Detaljer

Forskningsprosjektet. Repeterte målinger på én time. Eksempel 1. Eksempel 2. Eksempel

Forskningsprosjektet. Repeterte målinger på én time. Eksempel 1. Eksempel 2. Eksempel Forskningsprosjektet Repeterte målinger på én time Kathrine Frey Frøslie Statistiker Nasjonal kompetansetjeneste for kvinnehelse, OUS Rikshospitalet. Eksempel 1 Eksempel 2 Eksperimentelt design RCT med

Detaljer

- All printed and written. The exam contains 16 pages included this cover page

- All printed and written. The exam contains 16 pages included this cover page EXAMINATION PAPER Exam in: STA-3300 Date: Wednesday 26. November 204 Time: Kl 09:00 3:00 Place: Åsgårdsv. 9 Approved aids: - Calculator - All printed and written The exam contains 6 pages included this

Detaljer

Frequencies. Frequencies

Frequencies. Frequencies * Et eksempel på hvordan du kan bygge opp en regresjonsmodell i SPSS. * Jeg bruker data fra Levekårsundersøkelsen 995. * I regresjonsmodellen min vil jeg analysere hvordan antall leste bøker per år blir

Detaljer

Frequencies. Frequencies

Frequencies. Frequencies * Et eksempel på hvordan du kan bygge opp en regresjonsmodell i SPSS. * Jeg bruker data fra Levekårsundersøkelsen 995. * I regresjonsmodellen min vil jeg analysere hvordan antall leste bøker per år blir

Detaljer

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: Wednesday 27. November 2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Åsgårdsv. 9. - All printed and written

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: Wednesday 27. November 2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: Åsgårdsv. 9. - All printed and written EXAMINATION PAPER Exam in: STA-3300 Date: Wednesday 27. November 203 Time: Kl 09:00 3:00 Place: Åsgårdsv. 9 Approved aids: - Calculator - All printed and written The exam contains 20 pages included this

Detaljer

Er det enklere å anslå timelønna hvis vi vet utdanningslengden? Forelesning 14 Regresjonsanalyse

Er det enklere å anslå timelønna hvis vi vet utdanningslengden? Forelesning 14 Regresjonsanalyse Forelesning 4 Regresjonsanalyse To typer bivariat analyse: Bivariat tabellanalyse: Har enhetenes verdi på den uavhengige variabelen en tendens til å gå sammen med bestemte verdier på den avhengige variabelen?

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Odin Hjemdal Tlf.: Psykologisk institutt 73 59 19 60 Eksamensdato: 23.5.2013 Eksamenstid (fra-til):

Detaljer

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio)

Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Datamatrisen: observasjoner, variabler og verdier. Variablers målenivå: Nominal Ordinal Intervall Forholdstall (ratio) Beskrive fordelinger (sentraltendens, variasjon og form): Observasjon y i Sentraltendens

Detaljer

SOS3003 Eksamensoppgåver

SOS3003 Eksamensoppgåver SOS3003 Eksamensoppgåver Gjennomgang våren 2004 Erling Berge Gjennomgang av Oppgåve 1 gitt hausten 2003 Haust 2003 Oppgåve 1 Den avhengige variabelen i regresjonsanalysen er en skala (indeks) for tillit

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 σ2

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 σ2 MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: Oppgave 11.27 (11.6:13) Modell: Y i = α + βx i + ε i der ε 1,..., ε n u.i.f. N(0, σ 2 ). Skal finne konfidensintervall

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317. Statistikk og kvantitative forskningsmetoder. Psykologisk institutt

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317. Statistikk og kvantitative forskningsmetoder. Psykologisk institutt 1 Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Faglig kontakt under eksamen: Christian Klöckner Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 29.05.2015 Eksamenstid

Detaljer

Multippel lineær regresjon

Multippel lineær regresjon Regresjon Multippel lineær regresjon Inger Johanne Bakken Enhet for anvendt klinisk forskning, NTNU Og Avdeling for forebyggende helsearbeid, SINTEF Tilpasse en funksjon til ett sett observasjoner Minst

Detaljer

Forelesning 13 Regresjonsanalyse

Forelesning 13 Regresjonsanalyse Forelesning 3 Regresjonsanalyse To typer bivariat analyse: Bivariat tabellanalyse: Har enhetenes verdi på den uavhengige variabelen en tendens til å gå sammen med bestemte verdier på den avhengige variabelen?

Detaljer

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. MAI 2004 (6 timer)

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. MAI 2004 (6 timer) EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 5. MAI 2004 (6 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller fredag 28. mai kl. 14.00,

Detaljer

Forelesning 13 Analyser av gjennomsnittsverdier. Er inntektsfordelingen for kvinner og menn i EU-undersøkelsen lik?

Forelesning 13 Analyser av gjennomsnittsverdier. Er inntektsfordelingen for kvinner og menn i EU-undersøkelsen lik? 2 verdier Forelesning 13 Analyser av gjennomsnittsverdier Valg av type statistisk generalisering i bivariat analyse er avhengig av hvilke variabler vi har Avhengig variabel kategorivariabel kontinuerlig

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: August 2016 Eksamenstid (fra til): Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 91838665 Eksamensdato: Eksamenstid (fra-til): Hjelpemiddelkode/Tillatte

Detaljer

Kræsjkurs i STAT101. Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen:

Kræsjkurs i STAT101. Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen: Kræsjkurs i STAT101 Noen anbefalinger Regn mange(5-10) oppgavesett til eksamen: Legg vekt på å forstå hva formlene brukes til, det vil si når, og hvordan? Lær sammenhengen mellom fordelingene og tema i

Detaljer

Endring over tid. Endringsskårer eller Ancova? Data brukt i eksemplene finner dere som anova-4-1.sav, anova-4-2.sav og likelonn.sav.

Endring over tid. Endringsskårer eller Ancova? Data brukt i eksemplene finner dere som anova-4-1.sav, anova-4-2.sav og likelonn.sav. Endring over tid. Endringsskårer eller Ancova? Data brukt i eksemplene finner dere som anova-4-1.sav, anova-4-2.sav og likelonn.sav. Analyse av endringsskårer (change scores). Vi så forrige gang på analyser

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i: UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet STK1000 Innføring i anvendt statistikk Eksamensdag: Mandag 3. desember 2018. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet er på

Detaljer

Logistisk regresjon 1

Logistisk regresjon 1 Logistisk regresjon Hovedideen: Binær logistisk regresjon håndterer avhengige, dikotome variable Et hovedmål er å predikere sannsynligheter for å ha verdien på avhengig variabel for bestemte (sosiale)

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ Faglig kontakt under eksamen: Mehmet Mehmetoglu Tlf.: 91838665 Eksamensdato: 7. desember 2015 Eksamenstid (fra-til): 9.00-13.00

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Faglig kontakt under eksamen: Martin Rasmussen Tlf.: 73 59 19 60 Eksamensdato: 12.12.13 Eksamenstid

Detaljer

Fordelinger, mer om sentralmål og variasjonsmål. Tron Anders Moger

Fordelinger, mer om sentralmål og variasjonsmål. Tron Anders Moger Fordelinger, mer om sentralmål og variasjonsmål Tron Anders Moger 20. april 2005 1 Forrige gang: Så på et eksempel med data over medisinerstudenter Lærte hvordan man skulle få oversikt over dataene ved

Detaljer

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll

Repeterte målinger. Repeterte målinger. Eirik Skogvoll Repeterte målinger Eirik Skogvoll Førsteamanuensis dr.med. Enhet for anvendt klinisk forskning (AKF) Det medisinske fakultet, februar 2009 1 Repeterte målinger Mer eller mindre synonymt med... Repeated

Detaljer

SOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE

SOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE 1 SOS 301 og SOS31/ SOS311 MULTIVARIAT ANALYSE Eksamensdag: 8 desember 1997 Eksamensstad: Dragvoll, paviljong C, rom 201 Tid til eksamen: 6 timar Vekt: 5 for SOS301 og 4 for SOS31/ SOS311 Talet på sider

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka:

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. 1) Oppgaver fra boka: MOT30 Statistiske metoder, høsten 2006 Løsninger til regneøving nr. 8 (s. ) Oppgaver fra boka: Oppgave.5 (.3:5) ) Først om tolking av datautskriften. Sammendrag gir følgende informasjon: Multippel R =R,

Detaljer

Andrew Gendreau, Olga Rosenbaum, Anthony Taylor, Kenneth Wong, Karl Dusen

Andrew Gendreau, Olga Rosenbaum, Anthony Taylor, Kenneth Wong, Karl Dusen Andrew Gendreau, Olga Rosenbaum, Anthony Taylor, Kenneth Wong, Karl Dusen The Process Goal Definition Data Collection Data Preprocessing EDA Choice of Variables Choice of Method(s) Performance Evaluation

Detaljer

Notasjoner, gjennomsnitt og kvadratsummer. Enveis ANOVA, modell. Flere enn to grupper. Enveis variansanalyse (One-way ANOVA, fixed effects model)

Notasjoner, gjennomsnitt og kvadratsummer. Enveis ANOVA, modell. Flere enn to grupper. Enveis variansanalyse (One-way ANOVA, fixed effects model) Enves varansanalyse (One-way ANOVA, fxed effects model Reaptulerng av t-testen for uavhengge utvalg fra to grupper, G og G : Observasjoner fra G : Y N(, σ j, j=,,...,n Observasjoner fra G : Y N(, σ, j=,,...,n

Detaljer

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: 25.02.2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: B154, Administrasjonsbygget.

EXAMINATION PAPER. Exam in: STA-3300 Date: 25.02.2013 Time: Kl 09:00 13:00 Place: B154, Administrasjonsbygget. FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY EXAMINATION PAPER Exam in: STA-3300 Date: 25.02.203 Time: Kl 09:00 3:00 Place: B54, Administrasjonsbygget. Approved aids: - Calculator - All printed and written The exam

Detaljer

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo

Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo MINIMANUAL FOR SPSS Til bruk i metodeundervisningen ved Høyskolen i Oslo Denne minimanualen viser hvordan analyser i metodeundervisningen på masternivå (master i sosialt arbeid, master i familiebehandling

Detaljer

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder

Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Psykologisk institutt Eksamensoppgave i PSY2017/PSYPRO4317 Statistikk og kvantitative forskningsmetoder Faglig kontakt under eksamen: Eva Langvik Tlf.: Psykologisk institutt 73591960 Eksamensdato: 21.5.2013

Detaljer

Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen

Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen Simulering med Applet fra boken, av z og t basert på en rekke utvalg av en gitt størrelse n fra N(μ,σ). Illustrerer hvordan estimering av variansen gir testobservatoren t mer spredning enn testobservatoren

Detaljer

Kp. 14 Flerfaktoreksperiment. Kp. 14: Flerfaktor-eksperiment; oversikt

Kp. 14 Flerfaktoreksperiment. Kp. 14: Flerfaktor-eksperiment; oversikt uten med Kp 14 Flerfaktor-eksperiment Bjørn H Auestad Kp 14: To-faktor eksperiment 1 / 20 Kp 14: Flerfaktor-eksperiment; oversikt uten med 141 Introduction 142 Interaction in the Two-Factor Experiment

Detaljer

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK

EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 12 Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist Tlf. 975 89 418 EKSAMEN I FAG TMA4260 INDUSTRIELL STATISTIKK Onsdag

Detaljer

Forelesning 3 STK3100

Forelesning 3 STK3100 Eks. Fødselsvekt mot svangerskapslengde og kjønn Forelesning 3 STK3100 8. september 2008 S. O. Samuelsen Plan for forelesning: 1. Generelt om lineære modeller 2. Variansanalyse - Kategoriske kovariater

Detaljer

Hvorfor har forskjellen. i t-testen på nå blitt redusert til ?

Hvorfor har forskjellen. i t-testen på nå blitt redusert til ? Forelesning 16 Tolkning av regresjonsmodeller Eksamensoppgave i SVSOS17 18. mai 21 1 Oppgave 1a Tabell 1 viser et SPSS-utskrift av en t-test for to uavhengige utvalg, og er basert på data fra en spørreundersøkelse

Detaljer

NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Geografisk institutt

NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Geografisk institutt NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET Geografisk institutt BOKMÅL EKSAMEN I GEOG1004 Geografi i praksis- tall kart og bilder Eksamensdato: 20.05.2011 Sidetall bokmål: 2 Eksamenstid: 4 timer Sidetall

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Statistiske metoder og dataanalyse 1. Eksamensdag: Mandag 1. desember 2014. Tid for eksamen: 14.30 18.30. Oppgavesettet

Detaljer

Checking Assumptions

Checking Assumptions Merlise Clyde Duke University November 16, 2016 Linear Model Linear Model: Y = µ + ɛ Assumptions: µ C(X) µ = Xβ ɛ N(0 n, σ 2 I n ) Focus on Wrong mean for a case or cases Wrong distribution for ɛ Cases

Detaljer

Variansanalyse og lineær regresjon notat til STK2120

Variansanalyse og lineær regresjon notat til STK2120 Variansanalyse og lineær regresjon notat til STK2120 Ørulf Borgan februar 2013 Formålet med dette notatet er å beskrive sammenhengen mellom variansanalyse med faste effekter og multippel lineær regresjon

Detaljer

Lineær regresjon: introduksjon

Lineær regresjon: introduksjon Lineær regresjon: introduksjon Funksjon y f (x) Mengden mat (i gram) man lager til middag = Lineær funksjon (oppskrift) Scatter-plott 1 (oppskrift) y x 1 Page 1 of 15 Lineær funksjon (reell situasjon)

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller

Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4267 Lineære statistiske modeller Faglig kontakt under eksamen: Mette Langaas Tlf: 988 47 649 Eksamensdato: 4. juni 2016 Eksamenstid (fra til): 09.00

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK 1000 Innføring i anvendt statistikk. Eksamensdag: Torsdag 1. juni 2006. Tid for eksamen: 09.00 12.00. Oppgavesettet er på

Detaljer

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgåve i TMA4255 Anvendt statistikk Fagleg kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: August 2016 Eksamenstid (frå til): Hjelpemiddelkode/Tillatne

Detaljer

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I SVSOS 316 REGRESJONSANALYSE Faglig kontakt under eksamen: Kristen Ringdal Tlf.:

Detaljer

Fra boka: 10.32, 10.33, 10.34, 10.35, 10.3 og (alle er basert på samme datasett).

Fra boka: 10.32, 10.33, 10.34, 10.35, 10.3 og (alle er basert på samme datasett). Fra boka: 10.32, 10.33, 10.34, 10.35, 10.3 og 10.37 (alle er basert på samme datasett). ############ OPPGAVE 10.32 # Vannkvalitet. n=49 målinger i ulike områder. # Forutsetter at datasettene til boka (i

Detaljer

EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 11 Faglig kontakt under eksamen: Mette Langaas (988 47 649) BOKMÅL EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Fredag 7.

Detaljer

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal

Emnenavn: Eksamenstid: Faglærer: Bjørnar Karlsen Kivedal EKSAMEN Emnekode: SFB12016 Dato: 18.12.2018 Hjelpemidler: Godkjent kalkulator Emnenavn: Metodekurs II: Samfunnsvitenskapelig metode og anvendt statistikk Eksamenstid: 09.00-13.00 Faglærer: Bjørnar Karlsen

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 1. n + (x 0 x) 1 2 ) = 1 γ

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: n + (x 0 x) 2 1. n + (x 0 x) 1 2 ) = 1 γ MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Løsninger til regneøving nr. 7 (s. 1) Oppgaver fra boka: Oppgave 11.25 (11.27, 11.6:13) Modell: Y i = α + βx i + ε i der ε 1,..., ε n u.i.f. N(0, σ 2 ). Skal nne

Detaljer

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2016

PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2016 Psykologisk institutt PSY2012 Forskningsmetodologi III: Statistisk analyse, design og måling Eksamen vår 2016 Skriftlig skoleeksamen fredag 24. mai, 14:30 (4 timer). Kalkulator uten grafisk display og

Detaljer

EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK

EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 11 Faglig kontakt under eksamen: Mette Langaas (988 47 649) BOKMÅL EKSAMEN I TMA4255 ANVENDT STATISTIKK Mandag 6.

Detaljer

Repeated Measures Anova.

Repeated Measures Anova. Repeated Measures Anova. Vi bruker oppgave-5 som eksempel. I en evalueringsstudie av en terapeutisk intervensjon valgte man et pre-post med kontrollgruppe design. Alle personer ble undersøkt tre ganger

Detaljer

Checking Assumptions

Checking Assumptions Checking Assumptions Merlise Clyde STA721 Linear Models Duke University November 20, 2017 Linear Model Linear Model: Y = µ + ɛ Assumptions: µ C(X) µ = Xβ ɛ N(0 n, σ 2 I n ) Focus on Wrong mean for a case

Detaljer

Analysis of ordinal data via heteroscedastic threshold models

Analysis of ordinal data via heteroscedastic threshold models Analysis of ordinal data via heteroscedastic threshold models JL Foulley/Applibugs 1 Example Koch s 1990 data on a clinical trial for respiratory illness Treatment (A) vs Placebo (P) 111 patients (54 in

Detaljer

Datahandling and presentation. Themes. Respekt og redelighet Masterseminar, Frode Volden

Datahandling and presentation. Themes. Respekt og redelighet Masterseminar, Frode Volden 7.04.008 Datahandling and presentation Masterseminar, 8.04.08 Frode Volden Themes Ethics Data loss and security Software Data presentation and analyses Respekt og redelighet Forskeren har et ansvar for

Detaljer

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap

NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE SOS 00 ANVENDT STATISTISK DATAANALYSE I SAMFUNNSVITENSKAP Faglig kontakt under eksamen:

Detaljer

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 23. NOVEMBER 2004 (6 timer)

EKSAMEN I SOS1120 KVANTITATIV METODE 23. NOVEMBER 2004 (6 timer) EKSAMEN I SOS20 KVANTITATIV METODE 23. NOVEMBER 2004 (6 timer) Bruk av ikke-programmerbar kalkulator er tillatt under eksamen. Utover det er ingen hjelpemidler tillatt. Sensur faller tirsdag 4. desember

Detaljer

Statistisk analyse av data fra planlagte forsøk

Statistisk analyse av data fra planlagte forsøk Statistisk analyse av data fra planlagte forsøk 19. mars 2019 9.00 10.30 Skypemøte 2 i NLR s kurs i forsøksarbeid 2019 Torfinn Torp Temaer Noen sentrale begreper, framgangsmåte etc., via et eksempel. Noen

Detaljer

Generalization of age-structured models in theory and practice

Generalization of age-structured models in theory and practice Generalization of age-structured models in theory and practice Stein Ivar Steinshamn, stein.steinshamn@snf.no 25.10.11 www.snf.no Outline How age-structured models can be generalized. What this generalization

Detaljer

Inference for Distributions

Inference for Distributions Inference for Distributions IPS Chapter 7 7.1: Inference for the Mean of a Population 7.2: Comparing Two Means 7.3: Optional Topics in Comparing Distributions 2012 W.H. Freeman and Company 7.1 Inferens

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: STK1110 Statistiske metoder og dataanalyse 1 Eksamensdag: Mandag 30. november 2015. Tid for eksamen: 14.30 18.00. Oppgavesettet

Detaljer

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk

Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Institutt for matematiske fag Eksamensoppgave i TMA4255 Anvendt statistikk Faglig kontakt under eksamen: Anna Marie Holand Tlf: 951 38 038 Eksamensdato: 3. juni 2016 Eksamenstid (fra til): 09:00-13:00

Detaljer

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2013/2015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 2013/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk

MASTER I IDRETTSVITENSKAP 2013/2015 MASTER I IDRETTSFYSIOTERAPI 2013/2015. Utsatt individuell skriftlig eksamen. STA 400- Statistikk MSTR I IRTTSVITNSKP 013/015 MSTR I IRTTSFYSIOTRPI 013/015 Utsatt individuell skriftlig eksamen i ST 400- Statistikk Mandag 5. august 014 kl. 10.00-1.00 Hjelpemidler: kalkulator ksamensoppgaven består av

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVE I IDRSA1004 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode og analyse

EKSAMENSOPPGAVE I IDRSA1004 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode og analyse NTNU, TRONDHEIM Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Institutt for sosiologi og statsvitenskap EKSAMENSOPPGAVE I IDRSA1004 Samfunnsvitenskapelig forskningsmetode og analyse Faglig kontakt under

Detaljer

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011

MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 MOT310 Statistiske metoder 1, høsten 2011 Bjørn H. Auestad Institutt for matematikk og naturvitenskap Universitetet i Stavanger 30. oktober, 2011 Bjørn H. Auestad Kp. 13: Én-faktor eksperiment 1 / 15 -tabell

Detaljer

Lineær regresjon. Respons y Outcome Endepunkt Avhengig variabel Output-variabel Endogen variabel

Lineær regresjon. Respons y Outcome Endepunkt Avhengig variabel Output-variabel Endogen variabel Lineær regresjon Regresjonsanalyse: Analyse av smh mellom to eller flere variabler; der den ene er definert som respons og en eller flere andre er definert som forklaringsvariabler. Respons y Outcome Endepunkt

Detaljer

EKSAMENSOPPGAVE. B154 «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark (4 sider) med egne notater. Godkjent kalkulator.

EKSAMENSOPPGAVE. B154 «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og Tjelmeland. To A4-ark (4 sider) med egne notater. Godkjent kalkulator. Fakultet for naturvitenskap og teknologi EKSAMENSOPPGAVE Eksamen i: STA-2004 Dato: 29.september 2016 Klokkeslett: 09 13 Sted: Tillatte hjelpemidler: B154 «Tabeller og formler i statistikk» av Kvaløy og

Detaljer

Surgical Outcome of Drug-Resistant Epilepsy in Prasat Neurological Institute

Surgical Outcome of Drug-Resistant Epilepsy in Prasat Neurological Institute Surgical Outcome of Drug-Resistant Epilepsy in Prasat Neurological Institute Chakrit Suttisaewan, MD, Teeradej Srikitvilaikul, MD, Kanjana Unnwongse, MD Epilepsy Center, Prasat Neurological Institute Background

Detaljer

STATISTISK ANALYSE I SPSS. Anne Schad Bergsaker 26. februar 2019

STATISTISK ANALYSE I SPSS. Anne Schad Bergsaker 26. februar 2019 STATISTISK ANALYSE I SPSS Anne Schad Bergsaker 26. februar 2019 FØR VI BEGYNNER... LÆRINGSMÅL 1. Kjenne til de vanligste testene som kan brukes i statistisk analyse 2. Vite forskjell på parametriserte

Detaljer