Diverse skript jag använder till undervisning och utbildning i statistisk, surveyundersökningar, slumpmässigt urval, sannolikhetsteori, centrala gränsvärdessatsen, power-beräkningar, med mera.
Använd dessa som du vill, till exempel i undervisningen, eftersom licensen är väldigt generös. Men ange gärna källa.
Notera att Monte Carlo-simuleringar håller på att flyttas över till https://github.com/peterdalle/sim.
Just nu finns här R-skript för att visualisera:
- Simpsons paradox (animation)
- Standardavvikelse (animation)
- Anscombes kvartett
- Datasaurus (animation), storebror till Anscombes kvartetts
- Simulering av tärningens väntevärde
- Simulering av Pearsons r och p-värden
- Felmarginal vid olika urvalsstorlekar (för exempelvis surveyundersökningar)
- Simulering av p-värde vid olika effektstorlekar och sampelstorlekar
- Simulering av power vid olika sampelstorlekar
GIF-animation av Simpsons paradox.
GIF-animation av standardavvikelse.
Visualiserar Anscombes kvartett för data som har samma medelvärde, standardavvikelse och korrelation, men ändå ser olika ut.
En uppgradering av Anscombes kvartett som visar ännu mer extrema visualiseringar, men som ändå har samma medelvärden med mera.
Visualiserar felmarginalen vid olika urvalsstorlekar vid en viss proportion (exempelvis 50 %) för ett slumpmässigt urval.
Se också blogginlägget Hur stor blir felmarginalen vid en viss urvalsstorlek? för mer information.
Simulering av 500 tärningskast för att nå tärningens väntevärde. En illustration av de stora talens lag.
Simulering av Pearson r och motsvarande p-värden hos slumpmässig data med ökande sampelstorlek. Ger en liten insikt i vad man kan förvänta för korrelation när datan är helt slumpmässig (och när man bör tolka signifikanta p med försiktighet).
Simulering av p-värden vid olika effektstorlekar (Cohens d) samt vid olika sampelstorlekar. Användbart för att se hur sampelstorleken liksom effektstorleken påverkar p-värdet (och andelen p < 0.05), vilket är ett sätt att visa vilken power man kan förvänta sig.
Simulering av power vid olika sampelstorlekar, medelvärden och varians. Användbart när man ska planera experiment eller dylikt. Ska göra om medelvärdesskillnader till effektstorlekar någon gång i framtiden för att efterlikna Cohen (1988).
- Statistiska tester i R såsom korrelation, regression, variansanalys m.m.
- Datamängder på nätet att ladda ned.
- https://en.wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem
- https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_large_numbers
- https://en.wikipedia.org/wiki/Expected_value
- https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_toward_the_mean
- https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_averages
- https://sv.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo-metod
- https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_power
- https://en.wikipedia.org/wiki/Infinite_monkey_theorem
Förslag på hur dessa kan visualiseras tas tacksamt emot! @peterdalle