statistics Homework help
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| Score: | Week 1. | Measurement and Description - chapters 1 and 2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| <1 point> | 1 | Measurement issues. Data, even numerically coded variables, can be one of 4 levels - | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| nominal, ordinal, interval, or ratio. It is important to identify which level a variable is, as | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| this impact the kind of analysis we can do with the data. For example, descriptive statistics | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| such as means can only be done on interval or ratio level data. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Please list under each label, the variables in our data set that belong in each group. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Nominal | Ordinal | Interval | Ratio | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| b. | For each variable that you did not call ratio, why did you make that decision? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| <1 point> | 2 | The first step in analyzing data sets is to find some summary descriptive statistics for key variables. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| For salary, compa, age, performance rating, and service; find the mean, standard deviation, and range for 3 groups: overall sample, Females, and Males. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| You can use either the Data Analysis Descriptive Statistics tool or the Fx =average and =stdev functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| (the range must be found using the difference between the =max and =min functions with Fx) functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Note: Place data to the right, if you use Descriptive statistics, place that to the right as well. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Salary | Compa | Age | Perf. Rat. | Service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Overall | Mean | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Standard Deviation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Range | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Female | Mean | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Standard Deviation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Range | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Male | Mean | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Standard Deviation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Range | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| <1 point> | 3 | What is the probability for a: | Probability | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| a. Randomly selected person being a male in grade E? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| b. Randomly selected male being in grade E? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Note part b is the same as given a male, what is probabilty of being in grade E? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| c. Why are the results different? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| <1 point> | 4 | For each group (overall, females, and males) find: | Overall | Female | Male | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| a. | The value that cuts off the top 1/3 salary in each group. | Hint: can use these Fx functions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| b. | The z score for each value: | Excel's standize function | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| c. | The normal curve probability of exceeding this score: | 1-normsdist function | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| d. | What is the empirical probability of being at or exceeding this salary value? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| e. | The value that cuts off the top 1/3 compa in each group. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| f. | The z score for each value: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| g. | The normal curve probability of exceeding this score: | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| h. | What is the empirical probability of being at or exceeding this compa value? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| i. | How do you interpret the relationship between the data sets? What do they mean about our equal pay for equal work question? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| <2 points> | 5. | What conclusions can you make about the issue of male and female pay equality? Are all of the results consistent? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| What is the difference between the sal and compa measures of pay? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Conclusions from looking at salary results: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Conclusions from looking at compa results: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Do both salary measures show the same results? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Can we make any conclusions about equal pay for equal work yet? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
11 years ago
A++ Answer
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