Skip to content

peterdalle/undervisning

Repository files navigation

Undervisning

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.

Simpsons paradox

GIF-animation av standardavvikelse.

Standardavvikelse

Visualiserar Anscombes kvartett för data som har samma medelvärde, standardavvikelse och korrelation, men ändå ser olika ut.

Anscombes kvartett

En uppgradering av Anscombes kvartett som visar ännu mer extrema visualiseringar, men som ändå har samma medelvärden med mera.

Anscombes kvartett

Visualiserar felmarginalen vid olika urvalsstorlekar vid en viss proportion (exempelvis 50 %) för ett slumpmässigt urval.

Felmarginal

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.

Väntevärde

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).

Simulation Pearson r och p-värden

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.

P-värde vid olika effektstorlekar

P-värde vid olika sampelstorlekar

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).

Power vid olika sampelstorlekar

Mer

Viktiga koncept inom statistiken

Förslag på hur dessa kan visualiseras tas tacksamt emot! @peterdalle

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages