Harjoitusvalintakoe

[niiavirtanen]

harjoitusvalintakoe_tiedostot_1.zip

Hei,

tässä liitteenä harjoitusvalintakokeen tilastomatematiikan tehtävät 1 ja 2 sekä artikkeliosuuden tehtävät. Muistakaa, että kokeessa jaetaan kaava- ja taulukkoliite, jota saa käyttää apuna. Jos siis treenaatte näiden tehtävien avulla, tulostakaa itsellenne lisäksi aikaisempien vuosien kokeiden liitteitä vastaavat taulukot ja kaavat (huom. osa kaavoista virheellisiä, pitää tunnistaa oikeat kokeessa).

Kokeiden ratkaisut sekä tilastomatematiikan kolmas tehtävä tulevat hieman myöhemmin, mutta mahdollisimman pian tähän samaan ketjuun.

Niia

[niiavirtanen]

harjoitusvalintakoe_artikkelit_vastaukset.pdf.zip

Tässä artikkeliosuuden oikeat (ja väärät) vastaukset. Kyselkää ihmeessä, jos jotkut kohdat ovat epäselviä.

-Niia

[KariLehikoinen]

Tilasto-osuudesta lyhyesti:

Tehtävä 1:
a) Verrannollisten parien t-testi ryhmille 1 ja 3.
b) Riippumattomien otosten t-testi. Arvot pitäisi saada laskemalla Mase1-Mase2. Toinen otos on ryhmät 1 ja 3, toinen ryhmät 2 ja 4.
c) Järjestyskorrelaatio, arvoina onko diagnosoitu (esim. ryhmä 1 ja 2 = 1, ja ryhmä 3 ja 4 = 2) ja Mase1. (x2 ei voi käyttää, koska frekvenssit liian pieniä. Riippumattomien t vastaisi tehtävän esittelyyn paremmin, mutta kysyin yhteyttä.)

Tehtävä 2:
a) Poisson-jakauma.
b) Perus todennäköisyyslaskentaa. (0.01*0.9)/(0.99*0.1) = 0.009/ 0.099 = n. 9%


Jos tehtävät vaikuttivat epäselviltä, ei kannata stressata. Oikean kokeen tehtävien muotoiluun on käytetty huomattavasti enemmän aikaa, ja ovat varmasti tehtävänannoltaan selkeämpiä. Erityisesti pätee 1c:hen.

[henna]

Hei Kari,

voisitko hieman tarkentaa ao. tilasto-osuuden vastauksia:

Tehtävä 1:
a) Verrannollisten parien t-testi ryhmille 1 ja 3.
> siis tehdäänkö ensin verrannollisten parien t-testi ryhmälle 1. (1. mittaus – 2. mittaus) ja ryhmälle 3. (1. mittaus – 2. mittaus) ja jos ryhmän 1 kohdalla H0 hylätään, edellä saatuja ryhmän 1 ja 3 keskiarvoja verrataan vielä keskenään esim. riippumattomien otosten t-testillä? Or what? Itse laskin tämän muistaakseni niin, että tein verrannollisten parien t-testin ryhmälle 1 (1. mittaus – 2. mittaus), jolla on diagnosoitu masennus, ja ajattelin ettei ryhmää 3 kanata sotkea tähän ollenkaan, kun heillä ei ole masennusta edes diagnosoitu.

b) Riippumattomien otosten t-testi. Arvot pitäisi saada laskemalla Mase1-Mase2. Toinen otos on ryhmät 1 ja 3, toinen ryhmät 2 ja 4.
> itse tarkastelin tässä vain ryhmän 1 ja ryhmän 2 mase2 -arvoja riippumattomien otosten t-testillä, koska ajattelin että lääke vs. placebon vaikutuksen voi todeta vain masennusdiagnoosin saaneiden joukosta... mut siis jos ensin laskee ryhmien 1 ja 3 mase1-mase2 yhteisen keskiarvon ja toisaalta ryhmien 2 ja 4 vastaavan arvon ja vertaa näitä kahta riippumattomien otosten t-testillä, niin lääke vs. placebo-vaikutuseronko tulisi tulla näkyviin, vaikka kummankin keskiarvon taustalla olevassa porukassa puolella ei edes ole masennusdiagnoosia?

Iso Kiitos, jos ehtisit vielä vastata näihin
t. Henna

[KariLehikoinen]

Tehtävä 1:
a) Verrannollisten parien t-testi ryhmille 1 ja 3.
> siis tehdäänkö ensin verrannollisten parien t-testi ryhmälle 1. (1. mittaus – 2. mittaus) ja ryhmälle 3. (1. mittaus – 2. mittaus) ja jos ryhmän 1 kohdalla H0 hylätään, edellä saatuja ryhmän 1 ja 3 keskiarvoja verrataan vielä keskenään esim. riippumattomien otosten t-testillä? Or what? Itse laskin tämän muistaakseni niin, että tein verrannollisten parien t-testin ryhmälle 1 (1. mittaus – 2. mittaus), jolla on diagnosoitu masennus, ja ajattelin ettei ryhmää 3 kanata sotkea tähän ollenkaan, kun heillä ei ole masennusta edes diagnosoitu.

Tässä oli ideana siis pitää ryhmiä 1 ja 3 yhtenä otoksena, ja laskea siitä t-testi. Vaikka tässä koehenkilöt voi ominaisuuksien mukaan jakaa neljään ryhmään, niin koska halutaan testata tietyn ominaisuuden mukaan (eli ne jotka saivat oikeaa lääkettä), niin silloin oletetaan otos sen mukaan.

Tätä on ihan hyvä pohtia, koska tämmöinen tilanne voi tulla myös varsinaisessa kokeessa. Oikeassa tutkimuksessa toki otetaan huomioon (tai pitäisi ottaa) kaikki tekijät ja on tärkeää pohtia minkälainen testi on järkevä, mutta valintakokeessa kannattaa ohjeita noudattaa vähän orjallisemmin.

b) Riippumattomien otosten t-testi. Arvot pitäisi saada laskemalla Mase1-Mase2. Toinen otos on ryhmät 1 ja 3, toinen ryhmät 2 ja 4.
> itse tarkastelin tässä vain ryhmän 1 ja ryhmän 2 mase2 -arvoja riippumattomien otosten t-testillä, koska ajattelin että lääke vs. placebon vaikutuksen voi todeta vain masennusdiagnoosin saaneiden joukosta... mut siis jos ensin laskee ryhmien 1 ja 3 mase1-mase2 yhteisen keskiarvon ja toisaalta ryhmien 2 ja 4 vastaavan arvon ja vertaa näitä kahta riippumattomien otosten t-testillä, niin lääke vs. placebo-vaikutuseronko tulisi tulla näkyviin, vaikka kummankin keskiarvon taustalla olevassa porukassa puolella ei edes ole masennusdiagnoosia?

Vastaus aika sama kuin yllä. Pelkästään mase2-arvoista ei saa tapahtunutta muutosta esille.

[Venjuska]

Hei, tämä menee ehkä pilkunviilaukseksi, mutta kysyisin seuraavaa:

"1.c) Järjestyskorrelaatio, arvoina onko diagnosoitu (esim. ryhmä 1 ja 2 = 1, ja ryhmä 3 ja 4 = 2) ja Mase1. "

Tällöinhän diagnoosin "arvo" olisi luokitteluasteikolla, koska niille ei voida ajatella olevan yksiselitteistä järjestystä; voiko Spearmanin korr.kertoimen laskea siitä huolimatta?

Entäpä tilanteessa, jossa mitattavat muuttujat olisi mitattu eri asteikoilla, esim. toinen järjestys- ja toinen välimatka-asteikolla? Tulisiko jälkimmäinen "järjestää" ja laskea sen jälkeen molemmat järjestysasteikollisina? (Muistaakseni erään vanhan kokeen mallivastauksessa oli tehty näin)

Kiitos jos joku jaksaa vaivautua

[KariLehikoinen]

Hei, tämä menee ehkä pilkunviilaukseksi, mutta kysyisin seuraavaa:

"1.c) Järjestyskorrelaatio, arvoina onko diagnosoitu (esim. ryhmä 1 ja 2 = 1, ja ryhmä 3 ja 4 = 2) ja Mase1. "

Tällöinhän diagnoosin "arvo" olisi luokitteluasteikolla, koska niille ei voida ajatella olevan yksiselitteistä järjestystä; voiko Spearmanin korr.kertoimen laskea siitä huolimatta?

Joo, toi on vaan huono tehtävä, en oikein loppuun asti ajatellut. Eli ei periaatteessa voi.

Entäpä tilanteessa, jossa mitattavat muuttujat olisi mitattu eri asteikoilla, esim. toinen järjestys- ja toinen välimatka-asteikolla? Tulisiko jälkimmäinen "järjestää" ja laskea sen jälkeen molemmat järjestysasteikollisina? (Muistaakseni erään vanhan kokeen mallivastauksessa oli tehty näin)

Joo, kunhan on vähintään järjestysasteikko, voi. Sitten vaan toimitaan ihan kuin molemmat olisi järjestysasteikko. Kirjassa on ihan hyvä esimerkki laskemisesta.

[Venjuska]

Selvä, kiitoksia vastauksesta! Kertoisitko vielä, mistä tuo esimerkki löytyy (esim. sivunro)?

[KariLehikoinen]

s. 240-241.

wikipediassa kanssa ihan kiva: http://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%2 ... oefficient