3 Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "3 Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi"

Transcript

1 3 Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi Consideriamo in questo capitolo gli esperimenti comprendenti un solo fattore fisso, e nel loro ambito quelli in cui questo criterio di classificazione abbia due sole varianti o livelli. Considerata una variabile quantitativa, si intende verificare per le medie delle due popolazioni l'ipotesi nulla: H 0 : µ 1 = µ 2 All'interno di questa situazione, con riferimento ai due campioni estratti dalle altrettante popolazioni confrontate, possiamo distinguere i seguenti casi: 1) campioni indipendenti: si tratta di una situazione equivalente a quella dell'analisi della varianza ad un criterio di classificazione (di seguito indicata come AV-1) 2) campioni associati a coppie: la situazione è stavolta equivalente a quella dell'analisi della varianza a due criteri di classificazione (AV-2), modello misto, essendo ciascun individuo assimilabile ad una variante del fattore casuale normalmente indicato come blocco. La procedura TTEST, oggetto del presente paragrafo, è applicabile solo al primo caso; per il secondo, si adotta invece l'analisi della varianza come per un comune esperimento in blocchi randomizzati. Considerando il primo caso, il test t di Student richiede fra le condizioni per la sua applicazione l'uguaglianza delle varianze delle due popolazioni. Tale condizione diviene meno vincolante nel caso che il numero di unità sperimentali per campione sia costante. La relativa ipotesi nulla H 0 : σ 1 = σ 2 = σ è verificata attraverso il relativo test F bilaterale (F' test o variance-ratio test), che viene automaticamente eseguito nell'ambito della procedura TTEST. Nel caso di varianze disuguali con un numero di unità sperimentali disuguali, occorrerà ricorrere al test di Welch ovvero di Satterthwaite, oppure al più conservativo test di Cochran. Il primo di questi due tests è automaticamente incluso nella procedura TTEST, mentre il secondo va richiesto attraverso un'opzione. Infine, un'ulteriore possibilità nel caso in esame è rappresentata da una trasformazione dei dati che stabilizzi le varianze. Tutti i test su indicati richiedono come condizione di applicazione che ciascuna popolazione abbia una distribuzione normale. Tale condizione diviene però poco rilevante nel caso di unità sperimentali in numero costante ed è trascurabile per campioni di entità piuttosto consistente (indicativamente non inferiore alle 30 unità). Nel caso di non normalità e di un numero di unità sperimentali per campione disuguale e ridotto si dovrà ricorrere a certe trasformazioni di Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi 23

2 variabile od infine ad un test non parametrico. I test richiedono infine campioni che siano casuali ed indipendenti fra loro. Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi 24

3 3.1 Campioni indipendenti Nota sull Analisi...(2 a ed.) L'esempio si riferisce ad un confronto fra due metodi di campionamento del terreno per l'analisi del contenuto in ossido di potassio. Il primo metodo prevede il prelievo e l'analisi separata di 20 prelievi individuali. Col secondo metodo, si analizzano 10 prelievi medi ottenuti ciascuno dal raggruppamento di 25 prelievi individuali. Si vuole stabilire se i due metodi conducano in media a dei risultati equivalenti. Nel corso dell'analisi si vuole verificare l'ipotesi di normalità delle due popolazioni, essendo gli effettivi dei due campioni relativamente ridotti. PROGRAMMA SAS Il tipo di campionamento ed il contenuto in ossido di potassio sono indicati rispettivamente dalle due varianti indiv e medio della variabile prelievo e dai valori della variabile oxpotass. Attraverso l opzione NORMAL della procedura UNIVARIATE si verifica l ipotesi di normalità; ciò viene eseguito per ogni singola popolazione attraverso l istruzione BY, il cui impiego va preceduto, come abbiamo già visto, dalla PROC SORT. Infine viene eseguita la PROC TTEST, indicante in CLASS la variabile che fornisce il criterio di classificazione. Essa richiede anche, attraverso l'opzione COCHRAN, l'esecuzione dell'omologo test di uguaglianza delle medie nel caso, considerato qui a priori molto probabile, che l'ipotesi di uguaglianza delle due varianze debba essere respinta. * * 3.1 TEST T E TEST ANALOGHI - CAMPIONI INDIPENDENTI * DAGNELIE (1975) - PAG. 28 *; DATA esempio; INPUT prelievo $ oxpotass; CARDS; medio.96 medio 1.00 medio 1.04 medio 1.04 medio 1.08 medio 1.08 medio 1.08 medio 1.16 medio 1.20 medio 1.28 indiv.80 indiv.84 indiv.88 indiv.88 indiv.92 indiv.92 indiv 1.00 indiv 1.04 indiv 1.20 indiv 1.24 indiv 1.28 indiv 1.40 indiv 1.48 indiv 1.48 Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi 25

4 indiv 1.48 indiv 1.52 indiv 1.56 indiv 1.88 indiv 1.92 indiv 2.20 ; PROC SORT; BY prelievo; PROC UNIVARIATE NORMAL; VAR oxpotass; BY prelievo; TITLE '3.1 Test t e test analoghi - campioni indipendenti'; TITLE2 'verifica della condizione di normalità delle popolazioni'; PROC TTEST COCHRAN; CLASS prelievo; VAR oxpotass; TITLE2 'esecuzione dei test'; RUN; OUTPUT SAS L'output della PROC UNIVARIATE riporta una mole notevole di informazioni, che commenteremo solo in parte. Il test di normalità di Shapiro-Wilks (➌) indica, attraverso la sua statistica W, che per entrambe le popolazioni l'ipotesi di normalità non può essere respinta. In altri termini l'esistenza desunta dal campione, secondo i parametri di Fisher, di una asimmetria (➊) verso sinistra in entrambe le popolazioni (τ 1 > 0) e di valori di curtosi (➋) che renderebbero la prima popolazione (τ 2 < 0) e la seconda (τ 2 > 0) rispettivamente meno e più appiattita rispetto alla curva della distribuzione normale non permette di escludere, per una probabilità di errore accettabile, che ciascuna popolazione sia normale. La PROC TTEST indica, attraverso l'elevato valore del test F (➐), che l'ipotesi di uguaglianza delle due varianze va respinta. Essendo disuguale il numero di unità sperimentali a disposizione per campione, solo i primi due dei tre test di uguaglianza delle medie riportati nell'output sono quindi adeguati, cioè quello di Satterthwaite (nel quale ciò che è indicato come T equivale al valore u osservato del test di Welch) (➍) e quello di Cochran (➎). I due test adottabili indicano che i due tipi di prelievo del terreno conducono a misure del contenuto in ossido di potassio significativamente diverse. Non avremmo ottenuto lo stesso risultato se, senza tenere conto della diversità delle varianze, avessimo semplicemente considerato il test di Student (➏). 3.1 Test t e test analoghi - campioni indipendenti verifica della condizione di normalità delle popolazioni PRELIEVO=indiv Variable=OXPOTASS UNIVARIATE PROCEDURE Moments N 20 Sum Wgts 20 Mean Sum Std Dev Variance ➊ Skewness Kurtosis ➋ USS CSS Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi 26

5 CV Std Mean T:Mean= Prob> T Sgn Rank 105 Prob> S Num ^= 0 20 W:Normal Prob<W ➌ Quantiles(Def=5) 100% Max % % Q % % Med % % Q % % Min 0.8 5% % 0.8 Range 1.4 Q3-Q Mode 1.48 Extremes Lowest Obs Highest Obs 0.8( 1) 1.52( 16) 0.84( 2) 1.56( 17) 0.88( 4) 1.88( 18) 0.88( 3) 1.92( 19) 0.92( 6) 2.2( 20) PRELIEVO=medio Variable=OXPOTASS UNIVARIATE PROCEDURE Moments N 10 Sum Wgts 10 Mean Sum Std Dev Variance ➊ Skewness Kurtosis ➋ USS CSS CV Std Mean T:Mean= Prob> T Sgn Rank 27.5 Prob> S Num ^= 0 10 W:Normal Prob<W ➌ Quantiles(Def=5) 100% Max % % Q % % Med % % Q % % Min % % 0.96 Range 0.32 Q3-Q Mode 1.08 Extremes Lowest Obs Highest Obs 0.96( 1) 1.08( 6) 1( 2) 1.08( 7) 1.04( 4) 1.16( 8) 1.04( 3) 1.2( 9) 1.08( 7) 1.28( 10) Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi 27

6 Variable: OXPOTASS TTEST PROCEDURE PRELIEVO N Mean Std Dev Std Error indiv medio Variances T Method DF Prob> T Unequal Satterthwaite ➍ Cochran ➎ Equal ➏ For H0: Variances are equal, F' = DF = (19,9) Prob>F' = ➐ Confronto fra due popolazioni attraverso il test t e test analoghi 28

9 Confronto fra due o più popolazioni attraverso test non parametrici

9 Confronto fra due o più popolazioni attraverso test non parametrici 9 Confronto fra due o più popolazioni attraverso test non parametrici I test non parametrici prescindono per la loro validità dalle condizioni di normalità ed omogeneità delle varianze delle popolazioni

Dettagli

Relazioni tra variabili

Relazioni tra variabili Università degli Studi di Padova Facoltà di Medicina e Chirurgia Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia - A.A. 009-10 Scuole di specializzazione in: Medicina Legale, Medicina del Lavoro, Igiene e Medicina

Dettagli

Test non parametrici. Test non parametrici. Test non parametrici. Test non parametrici

Test non parametrici. Test non parametrici. Test non parametrici. Test non parametrici Test non parametrici Test non parametrici Il test T di Student per uno o per due campioni, il test F di Fisher per l'analisi della varianza, la correlazione, la regressione, insieme ad altri test di statistica

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Analisi dei dati quantitativi :

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Analisi dei dati quantitativi : Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica Medica Analisi dei dati quantitativi : Confronto tra due medie Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in

Dettagli

VERIFICA DELLE IPOTESI

VERIFICA DELLE IPOTESI VERIFICA DELLE IPOTESI Nella verifica delle ipotesi è necessario fissare alcune fasi prima di iniziare ad analizzare i dati. a) Si deve stabilire quale deve essere l'ipotesi nulla (H0) e quale l'ipotesi

Dettagli

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 12-Il t-test per campioni appaiati vers. 1.2 (7 novembre 2014) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca

Dettagli

Statistica. Lezione 6

Statistica. Lezione 6 Università degli Studi del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Infermieristica Corso integrato in Scienze della Prevenzione e dei Servizi sanitari Statistica Lezione 6 a.a 011-01 Dott.ssa Daniela Ferrante

Dettagli

L Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance)

L Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance) L Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance) 1 CONCETTI GENERALI Finora abbiamo descritto test di ipotesi finalizzati alla verifica di ipotesi sulla differenza tra parametri di due popolazioni

Dettagli

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 5-Indici di variabilità (vers. 1.0c, 20 ottobre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca

Dettagli

Corso di Psicometria Progredito

Corso di Psicometria Progredito Corso di Psicometria Progredito 4.2 I principali test statistici per la verifica di ipotesi: Il test F Gianmarco Altoè Dipartimento di Pedagogia, Psicologia e Filosofia Università di Cagliari, Anno Accademico

Dettagli

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 14: Analisi della varianza (ANOVA)

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 14: Analisi della varianza (ANOVA) Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 4: Analisi della varianza (ANOVA) Analisi della varianza Analisi della varianza (ANOVA) ANOVA ad

Dettagli

1. Distribuzioni campionarie

1. Distribuzioni campionarie Università degli Studi di Basilicata Facoltà di Economia Corso di Laurea in Economia Aziendale - a.a. 2012/2013 lezioni di statistica del 3 e 6 giugno 2013 - di Massimo Cristallo - 1. Distribuzioni campionarie

Dettagli

Strumenti informatici 13.1

Strumenti informatici 13.1 1 Strumenti informatici 1.1 I test post-hoc nel caso del confronto fra tre o più proporzioni dipendenti e la realizzazione del test Q di Cochran in SPSS Nel caso dei test post-hoc per il test Q di Cochran,

Dettagli

Il coefficiente di correlazione di Spearman per ranghi

Il coefficiente di correlazione di Spearman per ranghi Il coefficiente di correlazione di Spearman per ranghi Questo indice di correlazione non parametrico viene indicato con r s o Spearman rho e permette di valutare la forza del rapporto tra due variabili

Dettagli

Facoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico 2010-2011

Facoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico 2010-2011 Facoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico 010-011 Corso di Psicometria - Modulo B Dott. Marco Vicentini marco.vicentini@unipd.it Rev. 10/01/011 La distribuzione F di Fisher - Snedecor

Dettagli

Il confronto fra proporzioni

Il confronto fra proporzioni L. Boni Il rapporto Un rapporto (ratio), attribuendo un ampio significato al termine, è il risultato della divisione di una certa quantità a per un altra quantità b Il rapporto Spesso, in maniera più specifica,

Dettagli

1a) Calcolare gli estremi dell intervallo di confidenza per µ al 90% in corrispondenza del campione osservato.

1a) Calcolare gli estremi dell intervallo di confidenza per µ al 90% in corrispondenza del campione osservato. Esercizio 1 Sia X 1,..., X un campione casuale estratto da una variabile aleatoria normale con media pari a µ e varianza pari a 1. Supponiamo che la media campionaria sia x = 2. 1a) Calcolare gli estremi

Dettagli

E naturale chiedersi alcune cose sulla media campionaria x n

E naturale chiedersi alcune cose sulla media campionaria x n Supponiamo che un fabbricante stia introducendo un nuovo tipo di batteria per un automobile elettrica. La durata osservata x i delle i-esima batteria è la realizzazione (valore assunto) di una variabile

Dettagli

Inferenza statistica. Statistica medica 1

Inferenza statistica. Statistica medica 1 Inferenza statistica L inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sulla popolazione sulla base di alcune informazioni ricavate da un campione estratto da quella

Dettagli

Corso di Psicometria Progredito

Corso di Psicometria Progredito Corso di Psicometria Progredito 3.1 Introduzione all inferenza statistica Prima Parte Gianmarco Altoè Dipartimento di Pedagogia, Psicologia e Filosofia Università di Cagliari, Anno Accademico 2013-2014

Dettagli

Stima per intervalli Nei metodi di stima puntuale è sempre presente un ^ errore θ θ dovuto al fatto che la stima di θ in genere non coincide con il parametro θ. Sorge quindi l esigenza di determinare una

Dettagli

Potenza dello studio e dimensione campionaria. Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1

Potenza dello studio e dimensione campionaria. Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1 Potenza dello studio e dimensione campionaria Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1 Introduzione Nella pianificazione di uno studio clinico randomizzato è fondamentale determinare in modo

Dettagli

Statistica inferenziale

Statistica inferenziale Statistica inferenziale Popolazione e campione Molto spesso siamo interessati a trarre delle conclusioni su persone che hanno determinate caratteristiche (pazienti, atleti, bambini, gestanti, ) Osserveremo

Dettagli

iovanella@disp.uniroma2.it http://www.disp.uniroma2.it/users/iovanella Verifica di ipotesi

iovanella@disp.uniroma2.it http://www.disp.uniroma2.it/users/iovanella Verifica di ipotesi iovanella@disp.uniroma2.it http://www.disp.uniroma2.it/users/iovanella Verifica di ipotesi Idea di base Supponiamo di avere un idea del valore (incognito) di una media di un campione, magari attraverso

Dettagli

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 10-Il test t per un campione e la stima intervallare (vers. 1.1, 25 ottobre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia,

Dettagli

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI 1. L azienda Wood produce legno compensato per costruzioni

Dettagli

SOLUZIONI ESERCITAZIONE NR. 6 Variabili casuali binomiale e normale

SOLUZIONI ESERCITAZIONE NR. 6 Variabili casuali binomiale e normale SOLUZIONI ESERCITAZIONE NR. 6 Variabili casuali binomiale e normale ESERCIZIO nr. 1 I Presidi delle scuole medie superiori di una certa cittá italiana hanno indetto tra gli studenti dell ultimo anno una

Dettagli

LEZIONE n. 5 (a cura di Antonio Di Marco)

LEZIONE n. 5 (a cura di Antonio Di Marco) LEZIONE n. 5 (a cura di Antonio Di Marco) IL P-VALUE (α) Data un ipotesi nulla (H 0 ), questa la si può accettare o rifiutare in base al valore del p- value. In genere il suo valore è un numero molto piccolo,

Dettagli

Statistica descrittiva

Statistica descrittiva Statistica descrittiva La statistica descrittiva mette a disposizione il calcolo di indicatori sintetici che individuano, con un singolo valore, proprieta` statistiche di un campione/popolazione rispetto

Dettagli

La distribuzione Normale. La distribuzione Normale

La distribuzione Normale. La distribuzione Normale La Distribuzione Normale o Gaussiana è la distribuzione più importante ed utilizzata in tutta la statistica La curva delle frequenze della distribuzione Normale ha una forma caratteristica, simile ad una

Dettagli

STATISTICA MATEMATICA 1 A.A. 2006/07 LABORATORIO DI SAS A. MICHELETTI

STATISTICA MATEMATICA 1 A.A. 2006/07 LABORATORIO DI SAS A. MICHELETTI STATISTICA MATEMATICA 1 A.A. 2006/07 LABORATORIO DI SAS A. MICHELETTI LEZIONE 2: STATISTICA DESCRITTIVA Istogrammi e torte LAVORO1.SAS data lavoro1; filename dati 'c:\user\sas\laur92fs.txt'; infile dati;

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Intervalli di confidenza

Università del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Intervalli di confidenza Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica Medica Intervalli di confidenza Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica

Dettagli

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 7

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 7 CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 7 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Test delle ipotesi per la media (varianza nota), p-value del test Il manager di un fast-food

Dettagli

Misure della dispersione o della variabilità

Misure della dispersione o della variabilità QUARTA UNITA Misure della dispersione o della variabilità Abbiamo visto che un punteggio di per sé non ha alcun significato e lo acquista solo quando è posto a confronto con altri punteggi o con una statistica.

Dettagli

Metodi Matematici e Informatici per la Biologia----31 Maggio 2010

Metodi Matematici e Informatici per la Biologia----31 Maggio 2010 Metodi Matematici e Informatici per la Biologia----31 Maggio 2010 COMPITO 4 (3 CREDITI) Nome: Cognome: Matricola: ISTRUZIONI Gli esercizi che seguono sono di tre tipi: Domande Vero/Falso: cerchiate V o

Dettagli

Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica. 18 dicembre 2008

Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica. 18 dicembre 2008 Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica 18 dicembre 008 Esame sull intero programma: esercizi da A a D Esame sulla seconda parte del programma: esercizi

Dettagli

Soluzioni degli Esercizi del Parziale del 30/06/201 (Ippoliti-Fontanella-Valentini)

Soluzioni degli Esercizi del Parziale del 30/06/201 (Ippoliti-Fontanella-Valentini) Soluzioni degli Esercizi del Parziale del 30/06/201 (Ippoliti-Fontanella-Valentini) Esercizio 1 In uno studio sugli affitti mensili, condotto su un campione casuale di 14 monolocali nella città nella città

Dettagli

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Metodi statistici per le ricerche di mercato Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Mingo A.A. 2014-2015 Facoltà di Scienze Politiche, Sociologia, Comunicazione Corso di laurea Magistrale in «Organizzazione e marketing per

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 17/06/2015 NOME: COGNOME: MATRICOLA: Esercizio 1 Un sistema

Dettagli

Laboratorio di Pedagogia Sperimentale. Indice

Laboratorio di Pedagogia Sperimentale. Indice INSEGNAMENTO DI LABORATORIO DI PEDAGOGIA SPERIMENTALE LEZIONE III INTRODUZIONE ALLA RICERCA SPERIMENTALE (PARTE III) PROF. VINCENZO BONAZZA Indice 1 L ipotesi -----------------------------------------------------------

Dettagli

ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2

ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2 ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2 Quando si hanno scale nominali o ordinali, non è possibile calcolare il t, poiché non abbiamo medie, ma solo frequenze. In questi casi, per verificare se un evento

Dettagli

Appendice I. Principali procedure ed istruzioni per la gestione di files, l'analisi statistica di tipo descrittivo e la correlazione semplice

Appendice I. Principali procedure ed istruzioni per la gestione di files, l'analisi statistica di tipo descrittivo e la correlazione semplice . Principali procedure ed istruzioni per la gestione di files, l'analisi statistica di tipo descrittivo e la correlazione semplice Ordinamento di osservazioni: PROC SORT PROC SORT DATA=fa il sort è numerico

Dettagli

Capitolo 12 La regressione lineare semplice

Capitolo 12 La regressione lineare semplice Levine, Krehbiel, Berenson Statistica II ed. 2006 Apogeo Capitolo 12 La regressione lineare semplice Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Economia Facoltà di Economia, Università di Ferrara

Dettagli

Prova di autovalutazione Prof. Roberta Siciliano

Prova di autovalutazione Prof. Roberta Siciliano Prova di autovalutazione Prof. Roberta Siciliano Esercizio 1 Nella seguente tabella è riportata la distribuzione di frequenza dei prezzi per camera di alcuni agriturismi, situati nella regione Basilicata.

Dettagli

3) ANALISI DEI RESIDUI

3) ANALISI DEI RESIDUI 3) ANALISI DEI RESIDUI Dopo l analisi di regressione si eseguono alcuni test sui residui per avere una ulteriore conferma della validità del modello e delle assunzioni (distribuzione normale degli errori,

Dettagli

La distribuzione Gaussiana

La distribuzione Gaussiana Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Biotecnologie Corso di Statistica Medica La distribuzione Normale (o di Gauss) Corso di laurea in biotecnologie - Corso di Statistica Medica La distribuzione

Dettagli

L analisi dei rischi: l aspetto statistico Ing. Pier Giorgio DELLA ROLE Six Sigma Master Black Belt

L analisi dei rischi: l aspetto statistico Ing. Pier Giorgio DELLA ROLE Six Sigma Master Black Belt L analisi dei rischi: l aspetto statistico Ing. Pier Giorgio DELL ROLE Six Sigma Master lack elt Dicembre, 009 Introduzione Nell esecuzione dei progetti Six Sigma è di fondamentale importanza sapere se

Dettagli

CHIUSURE di MAGAZZINO di FINE ANNO

CHIUSURE di MAGAZZINO di FINE ANNO CHIUSURE di MAGAZZINO di FINE ANNO Operazioni da svolgere per il riporto delle giacenze di fine esercizio Il documento che segue ha lo scopo di illustrare le operazioni che devono essere eseguite per:

Dettagli

1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:

1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario: Esempi di domande risposta multipla (Modulo II) 1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario: 1) ha un numero di elementi pari a 5; 2) ha un numero di elementi

Dettagli

Relazioni statistiche: regressione e correlazione

Relazioni statistiche: regressione e correlazione Relazioni statistiche: regressione e correlazione È detto studio della connessione lo studio si occupa della ricerca di relazioni fra due variabili statistiche o fra una mutabile e una variabile statistica

Dettagli

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1

Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 29-Analisi della potenza statistica vers. 1.0 (12 dicembre 2014) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca

Dettagli

Statistiche campionarie

Statistiche campionarie Statistiche campionarie Sul campione si possono calcolare le statistiche campionarie (come media campionaria, mediana campionaria, varianza campionaria,.) Le statistiche campionarie sono stimatori delle

Dettagli

Tecniche di analisi multivariata

Tecniche di analisi multivariata Tecniche di analisi multivariata Metodi che fanno riferimento ad un modello distributivo assunto per le osservazioni e alla base degli sviluppi inferenziali - tecniche collegate allo studio della dipendenza

Dettagli

Analisi della varianza (anova) a due vie

Analisi della varianza (anova) a due vie Analisi della varianza (anova) a due vie Andrea Onofri 27 marzo 2014 Indice 1 Il concetto di interazione 1 2 Tipi di interazione 2 3 Descrizione del caso studio 3 4 Analisi dei dati 4 Sommario Scopo di

Dettagli

3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati

3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati BIOSTATISTICA 3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk MARTA BLANGIARDO

Dettagli

PROGRAMMA SVOLTO NELLA SESSIONE N.

PROGRAMMA SVOLTO NELLA SESSIONE N. Università C. Cattaneo Liuc, Corso di Statistica, Sessione n. 1, 2014 Laboratorio Excel Sessione n. 1 Venerdì 031014 Gruppo PZ Lunedì 061014 Gruppo AD Martedì 071014 Gruppo EO PROGRAMMA SVOLTO NELLA SESSIONE

Dettagli

Grafici delle distribuzioni di frequenza

Grafici delle distribuzioni di frequenza Grafici delle distribuzioni di frequenza L osservazione del grafico può far notare irregolarità o comportamenti anomali non direttamente osservabili sui dati; ad esempio errori di misurazione 1) Diagramma

Dettagli

Esercizio 1. Verifica di ipotesi sulla media (varianza nota), p-value del test

Esercizio 1. Verifica di ipotesi sulla media (varianza nota), p-value del test STATISTICA (2) ESERCITAZIONE 6 05.03.2014 Dott.ssa Antonella Costanzo Esercizio 1. Verifica di ipotesi sulla media (varianza nota), p-value del test Il preside della scuola elementare XYZ sospetta che

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corso di dottorato in medicina molecolare. a.a. 2002 2003. Corso di Statistica Medica. Inferenza sulle medie

Università del Piemonte Orientale. Corso di dottorato in medicina molecolare. a.a. 2002 2003. Corso di Statistica Medica. Inferenza sulle medie Università del Piemonte Orientale Corso di dottorato in medicina molecolare aa 2002 2003 Corso di Statistica Medica Inferenza sulle medie Statistica U Test z Test t campioni indipendenti con uguale varianza

Dettagli

Piacenza, 10 marzo 2014 La preparazione della tesi di Laurea Magistrale

Piacenza, 10 marzo 2014 La preparazione della tesi di Laurea Magistrale Piacenza, 0 marzo 204 La preparazione della tesi di Laurea Magistrale ma questa statistica a che cosa serve? non vedo l ora di cominciare a lavorare per la tesi. e dimenticarmi la statistica!! il mio relatore

Dettagli

Esercizi di Programmazione del progetto

Esercizi di Programmazione del progetto Esercizi di Programmazione del progetto 1. Un progetto è costituito da tre attività tra loro non legate da vincoli di precedenza. Rappresentarlo con un reticolo americano ed europeo. L attività a dura

Dettagli

La significatività PROVE DI SIGNIFICATIVITA PROVE DI SIGNIFICATIVITA PROVE DI SIGNIFICATIVITA

La significatività PROVE DI SIGNIFICATIVITA PROVE DI SIGNIFICATIVITA PROVE DI SIGNIFICATIVITA PROVE DI SIGNIFICATIVITA Tutti i test statistici di significatività assumono inizialmente la cosiddetta ipotesi zero (o ipotesi nulla) Quando si effettua il confronto fra due o più gruppi di dati, l'ipotesi

Dettagli

CAPITOLO 8 LA VERIFICA D IPOTESI. I FONDAMENTI

CAPITOLO 8 LA VERIFICA D IPOTESI. I FONDAMENTI VERO FALSO CAPITOLO 8 LA VERIFICA D IPOTESI. I FONDAMENTI 1. V F Un ipotesi statistica è un assunzione sulle caratteristiche di una o più variabili in una o più popolazioni 2. V F L ipotesi nulla unita

Dettagli

Titolo della lezione. Analisi dell associazione tra due caratteri: indipendenza e dipendenza

Titolo della lezione. Analisi dell associazione tra due caratteri: indipendenza e dipendenza Titolo della lezione Analisi dell associazione tra due caratteri: indipendenza e dipendenza Introduzione Analisi univariata, bivariata, multivariata Analizzare le relazioni tra i caratteri, per cercare

Dettagli

Esercizio 1. Proprietà desiderabili degli stimatori (piccoli campioni)

Esercizio 1. Proprietà desiderabili degli stimatori (piccoli campioni) STATISTICA (2) ESERCITAZIONE 4 18.02.2013 Dott.ssa Antonella Costanzo Esercizio 1. Proprietà desiderabili degli stimatori (piccoli campioni) Sia X una popolazione distribuita secondo la legge Bernoulliana

Dettagli

SPC e distribuzione normale con Access

SPC e distribuzione normale con Access SPC e distribuzione normale con Access In questo articolo esamineremo una applicazione Access per il calcolo e la rappresentazione grafica della distribuzione normale, collegata con tabelle di Clienti,

Dettagli

LEZIONE 3. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010

LEZIONE 3. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010 LEZIONE 3 "Educare significa aiutare l'animo dell'uomo ad entrare nella totalità della realtà. Non si può però educare se non rivolgendosi alla libertà, la quale definisce il singolo, l'io. Quando uno

Dettagli

Istituzioni di Statistica e Statistica Economica

Istituzioni di Statistica e Statistica Economica Istituzioni di Statistica e Statistica Economica Università degli Studi di Perugia Facoltà di Economia, Assisi, a.a. 2013/14 Esercitazione n. 4 A. Si supponga che la durata in giorni delle lampadine prodotte

Dettagli

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6

CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6 CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Stima puntuale per la proporzione Da un lotto di arance se ne estraggono 400, e di queste 180

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Nome N. Matricola Ancona, 14 luglio 2015 1. Tre macchine producono gli stessi pezzi

Dettagli

4. Confronto tra medie di tre o più campioni indipendenti

4. Confronto tra medie di tre o più campioni indipendenti BIOSTATISTICA 4. Confronto tra medie di tre o più campioni indipendenti Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk MARTA BLANGIARDO

Dettagli

Automazione Industriale (scheduling+mms) scheduling+mms. adacher@dia.uniroma3.it

Automazione Industriale (scheduling+mms) scheduling+mms. adacher@dia.uniroma3.it Automazione Industriale (scheduling+mms) scheduling+mms adacher@dia.uniroma3.it Introduzione Sistemi e Modelli Lo studio e l analisi di sistemi tramite una rappresentazione astratta o una sua formalizzazione

Dettagli

2 Confronto fra due o più distribuzioni di frequenza

2 Confronto fra due o più distribuzioni di frequenza 2 Confronto fra due o più distribuzioni di frequenza I problemi statistici considerati in questo capitolo possono riguardare l'analisi di variabili di risposta sia qualitative, sia quantitative discrete

Dettagli

STATISTICA IX lezione

STATISTICA IX lezione Anno Accademico 013-014 STATISTICA IX lezione 1 Il problema della verifica di un ipotesi statistica In termini generali, si studia la distribuzione T(X) di un opportuna grandezza X legata ai parametri

Dettagli

Metodologia per l analisi dei dati sperimentali L analisi di studi con variabili di risposta multiple: Regressione multipla

Metodologia per l analisi dei dati sperimentali L analisi di studi con variabili di risposta multiple: Regressione multipla Il metodo della regressione può essere esteso dal caso in cui si considera la variabilità della risposta della y in relazione ad una sola variabile indipendente X ad una situazione più generale in cui

Dettagli

INTRODUZIONE AL DESIGN OF EXPERIMENTS (Parte 1)

INTRODUZIONE AL DESIGN OF EXPERIMENTS (Parte 1) INTRODUZIONE AL DESIGN OF EXPERIMENTS (Parte 1) 151 Introduzione Un esperimento è una prova o una serie di prove. Gli esperimenti sono largamente utilizzati nel campo dell ingegneria. Tra le varie applicazioni;

Dettagli

Analisi Statistica per le Imprese (6 CFU) - a.a. 2010-2011 Prof. L. Neri RICHIAMI DI STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA

Analisi Statistica per le Imprese (6 CFU) - a.a. 2010-2011 Prof. L. Neri RICHIAMI DI STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA Analisi Statistica per le Imprese (6 CFU) - a.a. 2010-2011 Prof. L. Neri RICHIAMI DI STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA 1 Distribuzione di frequenza Punto vendita e numero di addetti PUNTO VENDITA 1 2 3

Dettagli

Esercitazione n.1 (v.c. Binomiale, Poisson, Normale)

Esercitazione n.1 (v.c. Binomiale, Poisson, Normale) Esercizio 1. Un azienda produce palline da tennis che hanno probabilità 0,02 di essere difettose, indipendentemente l una dall altra. La confezione di vendita contiene 8 palline prese a caso dalla produzione

Dettagli

La logica statistica della verifica (test) delle ipotesi

La logica statistica della verifica (test) delle ipotesi La logica statistica della verifica (test) delle ipotesi Come posso confrontare diverse ipotesi? Nella statistica inferenziale classica vengono sempre confrontate due ipotesi: l ipotesi nulla e l ipotesi

Dettagli

ANALISI DI CORRELAZIONE

ANALISI DI CORRELAZIONE ANALISI DI CORRELAZIONE Esempio: Dati raccolti da n = 129 studenti di Pavia (A.A. 21/2) Altezza (cm) Peso (Kg) Voto Algebra e Geometria Voto Fisica I Valutare la correlazione delle seguenti coppie: Peso

Dettagli

Parte 4. Progettazione di una simulazione

Parte 4. Progettazione di una simulazione Parte 4 Progettazione di una simulazione Fasi di uno studio di simulazione l approccio a cascata Problema Analisi e validazione Progettazione e test Sistema Modello concettuale Programma di simulazione

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di area tecnica. Corso di Statistica Medica

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di area tecnica. Corso di Statistica Medica Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale di area tecnica Corso di Statistica Medica Campionamento e distribuzione campionaria della media Corsi di laurea triennale di area tecnica -

Dettagli

Analisi di dati di frequenza

Analisi di dati di frequenza Analisi di dati di frequenza Fase di raccolta dei dati Fase di memorizzazione dei dati in un foglio elettronico 0 1 1 1 Frequenze attese uguali Si assuma che dalle risposte al questionario sullo stato

Dettagli

Capitolo 25: Lo scambio nel mercato delle assicurazioni

Capitolo 25: Lo scambio nel mercato delle assicurazioni Capitolo 25: Lo scambio nel mercato delle assicurazioni 25.1: Introduzione In questo capitolo la teoria economica discussa nei capitoli 23 e 24 viene applicata all analisi dello scambio del rischio nel

Dettagli

Strumenti e metodi per la redazione della carta del pericolo da fenomeni torrentizi

Strumenti e metodi per la redazione della carta del pericolo da fenomeni torrentizi Versione 2.0 Strumenti e metodi per la redazione della carta del pericolo da fenomeni torrentizi Corso anno 2011 E. MANUALE UTILIZZO HAZARD MAPPER Il programma Hazard Mapper è stato realizzato per redarre,

Dettagli

LE ASSUNZIONI DELL'ANOVA

LE ASSUNZIONI DELL'ANOVA LE ASSUNZIONI DELL'ANOVA Sono le assunzioni del test t, ma estese a tutti i gruppi: o La variabile deve avere una distribuzione normale in tutte le popolazioni corrispondenti ai gruppi campionati o Le

Dettagli

Corso di Psicometria Progredito

Corso di Psicometria Progredito Corso di Psicometria Progredito Soluzioni della simulazione del 17/05/2011 Gianmarco Altoè Dipartimento di Psicologia Università di Cagliari, Anno Accademico 2010-2011 Leggere BENE le avvertenze prima

Dettagli

Capitolo 2 - Teoria della manutenzione: classificazione ABC e analisi di Pareto

Capitolo 2 - Teoria della manutenzione: classificazione ABC e analisi di Pareto Capitolo 2 - Teoria della manutenzione: classificazione ABC e analisi di Pareto Il presente capitolo continua nell esposizione di alcune basi teoriche della manutenzione. In particolare si tratteranno

Dettagli

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 17/2/215 NOME: COGNOME: MATRICOLA: Esercizio 1 Un sistema di

Dettagli

Statistica inferenziale, Varese, 18 novembre 2009 Prima parte - Modalità C

Statistica inferenziale, Varese, 18 novembre 2009 Prima parte - Modalità C Statistica inferenziale, Varese, 18 novembre 2009 Prima parte - Modalità C Cognome Nome: Part time: Numero di matricola: Diurno: ISTRUZIONI: Il punteggio relativo alla prima parte dell esame viene calcolato

Dettagli

Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B. Evento prodotto: Evento in cui si verifica sia A che B ; p(a&b) = p(a) x p(b/a)

Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B. Evento prodotto: Evento in cui si verifica sia A che B ; p(a&b) = p(a) x p(b/a) Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B Eventi indipendenti: un evento non influenza l altro Eventi disgiunti: il verificarsi di un evento esclude l altro Evento prodotto:

Dettagli

Capitolo 2. Operazione di limite

Capitolo 2. Operazione di limite Capitolo 2 Operazione di ite In questo capitolo vogliamo occuparci dell operazione di ite, strumento indispensabile per scoprire molte proprietà delle funzioni. D ora in avanti riguarderemo i domini A

Dettagli

Un po di statistica. Christian Ferrari. Laboratorio di Matematica

Un po di statistica. Christian Ferrari. Laboratorio di Matematica Un po di statistica Christian Ferrari Laboratorio di Matematica 1 Introduzione La statistica è una parte della matematica applicata che si occupa della raccolta, dell analisi e dell interpretazione di

Dettagli

Esercitazione #5 di Statistica. Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione)

Esercitazione #5 di Statistica. Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione) Esercitazione #5 di Statistica Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione) Dicembre 00 1 Esercizi 1.1 Test su media (con varianza nota) Esercizio n. 1 Il calore (in calorie per grammo) emesso

Dettagli

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale. Corso di Statistica e Biometria. Introduzione e Statistica descrittiva

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale. Corso di Statistica e Biometria. Introduzione e Statistica descrittiva Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale Corso di Statistica e Biometria Introduzione e Statistica descrittiva Corsi di Laurea Triennale Corso di Statistica e Biometria: Introduzione

Dettagli

SISTEMI DI NUMERAZIONE E CODICI

SISTEMI DI NUMERAZIONE E CODICI SISTEMI DI NUMERAZIONE E CODICI Il Sistema di Numerazione Decimale Il sistema decimale o sistema di numerazione a base dieci usa dieci cifre, dette cifre decimali, da O a 9. Il sistema decimale è un sistema

Dettagli

ANALISI DELLA VARIANZA A PIU CRITERI DI CLASSIFICAZIONE

ANALISI DELLA VARIANZA A PIU CRITERI DI CLASSIFICAZIONE ANALISI DELLA VARIANZA A PIU CRITERI DI CLASSIFICAZIONE CON REPLICHE INTRODUZIONE Lo studio di un fenomeno non si deve limitareit alla valutazione dei singoli fattori in studio ma molto spesso è importante

Dettagli

IL COLLAUDO DI ACCETTAZIONE

IL COLLAUDO DI ACCETTAZIONE IL COLLAUDO DI ACCETTAZIONE Il collaudo di accettazione 1 Popolazione Campione Dati MISURA Processo Lotto Campione DATI CAMPIONAMENTO INTERVENTO MISURA Lotto Campione DATI CAMPIONAMENTO INTERVENTO Il collaudo

Dettagli

Matrice Excel Calcolo rata con DURATA DEL FINANZIAMENTO determinata dall'utente

Matrice Excel Calcolo rata con DURATA DEL FINANZIAMENTO determinata dall'utente Matrice Excel Calcolo rata con DURATA DEL FINANZIAMENTO determinata dall'utente L'acquisto di un immobile comporta un impegno finanziario notevole e non sempre è possibile disporre della somma di denaro

Dettagli

Temi di Esame a.a. 2012-2013. Statistica - CLEF

Temi di Esame a.a. 2012-2013. Statistica - CLEF Temi di Esame a.a. 2012-2013 Statistica - CLEF I Prova Parziale di Statistica (CLEF) 11 aprile 2013 Esercizio 1 Un computer è collegato a due stampanti, A e B. La stampante A è difettosa ed il 25% dei

Dettagli