LE PROVE OGGETTIVE. DOMENICI -Manuale della valutazione scolastica Laterza Editore TIPI E STRUTTURA DEI QUESITI

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "LE PROVE OGGETTIVE. DOMENICI -Manuale della valutazione scolastica Laterza Editore TIPI E STRUTTURA DEI QUESITI"

Transcript

1 LE PROVE OGGETTIVE Rif. DOMEICI -Manuale della valutazione scolastica Laterza Editore TIPI E STRUTTURA DEI QUESITI 9 VERO/FALSO Richiedono una scelta fra due radicali e semplici risposte alternative. Questi item possono rilevare solo conoscenze molto semplici che non vanno oltre il banale riconoscimento di un evento, di una regola, di un principio. Peraltro la probabilitb di rispondere bene ma casualmente P pari al 50%!!! 9 COMPLETAMETI Si richiede di completare un brano dal quale siano stati precedentemente tolti alcuni termini (sostituiti da puntini di sospensione) che assieme ad altri di disturbo vengono proposti in calce allo stesso brano. Le parole aggiuntive devono ovviamente concordarsi grammaticalmente e sintatticamente con le proposizioni entro cui potrebbero inserirsi. Anche per questi quesiti la tipologia delle abilitb e delle conoscenze rilevabili e assai simile a quella indicata per i V/F 9 CORRISPODEZE Con essi si chiede di porre in corrispondenza biunivoca ciascuno degli elementi di una serie di dati con il corrispondente elemento di una seconda serie presentata accanto alla prima Il numero dei termini della seconda serie deve essere maggiore di quello della prima. Il numero dei dati in prima colonna non dovrebbe essere superiore a 8-10 Si possono cogliere relazioni tra gli eventi, dati, ecc.., Si possono utilizzare grafici e tabelle...

2 9 SCELTE MULTIPLE Rappresentano la forma pij flessibile di quesiti e risultano essere gli item pij importanti e impegnativi Consistono in una affermazione, in una domanda o nella presentazione di un problema, cui fa seguito una serie di risposte o soluzioni alternative tra le quali va scelta quella o quelle ritenute esatte. La domanda pub assumere di fatto la consistenza di problemi anche molto complessi e originali. Si pub rilevare una vasta gamma di elementi valutativi, dalla semplice conoscenza o comprensione dei fatti, regole, principi ai cosiddetti percorsi intellettuali superiori quali la capacitb di compiere analisi, sintesi, valutazioni. Riassumendo 9 VERO/FALSO Semplici da realizzare Obiettivi valutativi limitati 9 COMPLETAMETI Difficili da realizzare Obiettivi valutativi limitati 9 CORRISPODEZE Semplici da realizzare Obiettivi valutativi discreti 9 SCELTE MULTIPLE Semplici da realizzare Obiettivi valutativi molto ampi

3 DETERMIAZIOE DELLA LUGHEZZA E/O DURATA DI UA PROVA 9 Gli item a scelta multipla, anche se piuttosto impegnativi, devono essere strutturati in modo da richiedere per la soluzione un tempo variabile tra uno o due minuti 9 La curva dell'attenzione cade bruscamente dopo un ventina di minuti (per gli adulti) 9 Dopo due o tre riprese il livello della stessa attenzione intensiva diventa piuttosto bassa 9 E' buona norma non far durare oltre i minuti l'impegno richiesto in una specifica presentazione Al massimo item. Max due prove per mattinata intervallate di due ore

4 COME SUDDIVIDERE GLI ITEM Ip Importanza assegnata a ciascuna delle parti curriculari Tp Tempo dedicato a ciascuna parte Tc Tempo complessivo dedicato a tutte le parti curriculari prese in esame I p ' T p T c 100 Parti Tempo parziale Importanza % Se il numero totale dei quesiti fosse 40. Verrebbero cosx distribuiti: QUALE PUTEGGIO ASSEGARE AGLI ITEM 9 Attribuire un peso maggiore agli item che verificano abilitb complesse secondo una scala ordinale che rispecchi l'ordine gerarchico della loro importanza Crea delle difficoltb non indifferenti nell'analisi dei risultati 9 Attribuire un punteggio che sia inversamente proporzionale alla probabilitb di che la struttura di ciascun item offre di rispondere esattamente ma in modo casuale. 1 punto VERO/FALSO 3 punti SCELTA MULTIPLA con 4 alternative 2 punti COMPLETAMETI (!) 1 punto CORRISPODEZE (!)

5 Come conteggiare le O risposte Penalizzare o non penalizzare? P E S n penalizzazione per ciascun item numero risposte esatte numero risposte sbagliate numero di alternative di risposta P'E& S (n&1) Alcune ricerche sperimentali hanno mostrato che il comunicare agli allievi che le risposte sbagliate verranno penalizzate non sortisce risultati apprezzabili rispetto a quelle situazioni nelle quali tale informazione non viene data. E' dunque preferibile non complicare le operazioni di calcolo dei punteggi attraverso la penalizzazione degli errori

6 DETERMIAZIOE DEL PUTEGGIO MAX TEORICO Tipo di item.item Peso Max parziale V/F Corrispondenze Scelte multiple Completamenti Punteggio max teorico 130 ESEMPIO 10 item V/F 7 esatte 3 errori 20 scelta multipla a 4 opzioni 15 esatte 5 errori Punteggio totale x3 = 52 Punteggio totale con penalizzazione degli errori P(V/F) = (7-3/(2-1)) 1= 4 P(Sm) = (15-5/(4-1) 3 = 40.2 Punteggio totale 44.2 vs 52 Qualunque via si segua, il punteggio assegnato subito dopo la correzione della prova viene detto punteggio grezzo GREZZO sta ad indicare che occorre compiere ulteriori elaborazioni per poter effettuare confronti tra gli esiti conseguiti in altre prove dagli stessi allievi (confronti diacronici) o da altri allievi alle stesse o ad altre prove (confronti sincronici)

7 LE SCALE DI MISURA La scala nominale Si ha con l'attribuzione di nomi a determinate qualitb che vengono assunte a criterio di riferimento Classe A (sufficienti) Classe B (insufficienti) Le operazioni consentite a livello di scala nominale sono: il calcolo della frequenza il calcolo della moda il calcolo delle percentuali test del P per verificare la significativitb statistica della differenze di frequenze riscontrate in due 2 o pij campioni La scala a intervalli La distanza tra due qualsiasi punti di questa scala P costante. L'intervallo viene così a rappresentare un indicatore quantitativo oltre che qualitativo le operazioni consentite a livello di scala a intervalli sono: tutte le operazioni consentite sulla scala nominale media aritmetica indici di dispersione correlazioni varie

8 MISURE DI POSIZIOE Media Aritmetica M' j i'1 x i ProprietB La somma algebrica degli scarti dei dati dalla loro media aritmetica P sempre uguale a zero La somma dei quadrati degli scarti dalla media P minima Pub essere senz'altro utile rapportare la media aritmetica dei punteggi con il max teorico Mediana Se si dispongono le osservazioni in ordine crescente o decrescente l'osservazione che occupa la posizione centrale dei dati osservati P la mediana. La mediana divide la distribuzione dei valori in due frazioni uguali. Con lo stesso principio possiamo dividere l'insieme dei dati in quattro parti uguali. I valori che costituiscono i punti di suddivisione della distribuzione sono chiamati primo quartile, secondo quartile, terzo quartile. La media aritmetica si considera, di solito, la miglior misura di tendenza centrale ed P certamente la pij comune. La media aritmetica però pub non essere rappresentativa se fra i dati vi sono alcuni valori 'anomali' Moda E' l'osservazione che si manifesta con maggiore frequenza. Spesso si lavora con distribuzioni bimodali o genericamente multimodali.

9 MISURE DI DISPERSIOE Range La pij semplice misura di variabilitb di una grandezza P il range ossia la differenza fra l'osservazione massima e l'osservazione minima Devianza DEV' j i'1 (x i &6x) 2 Varianza VAR'F 2 ' j i'1 (x i &6x) 2 Deviazione Standard Coefficiente di Variazione D.S.'F' j i'1 (x i &6x) 2 CV' D.S. 6x ' j i'1 (x i &6x) 2 6x

10 MISURE DI ASSOCIAZIOE Codevianza E' una misura di associazione di tipo lineare Cod' j i'1 (x i &6x)(y i &6y) Cod > 0 Cod > 0 Cod = 0 associazione positiva associazione negativa assenza di relazione LIEARE Covarianza Cov' Cod j ' i'1 (x i &6x)(y i &6y) Limiti della covarianza M non ha un limite superiore e/o inferiore M la sua grandezza dipende dalla unitb di misura delle variabili Coefficiente di correlazione lineare di BRAVAIS-PEARSO D' Cov(X,Y) Max(Cov) ' Cov(X,Y) Var(X)@Var(Y) Poiché il denominatore P il massimo del numeratore si evince che: -1# D # 1 L'interpretazione di un coefficiente di correlazione dipende fondamentalmente dalle caratteristiche

11 della ricerca e dall'estensione delle conoscenze che si hanno sulla materia dello studio. Correlazione O implica ECESSARIAMETE relazione casuale. Le variabili X e Y possono essere correlate semplicemente perché entrambe sono fortemente influenzate da Z. Correlazione stretta (+0.998) tra il numero di abbonati alla radio ( ) e numero di ritardi mentali [Yule, Kendall, 1965 ] Correlazione tra nascite annuali in G.B. e produzione annuale di ghisa (-0.98) [Snedecor, Cochran, 1967] Correlazione tra nidi di cicogne e nascite in Europa occidentale [Kerlinger, Pedhazen, 1973]

12 LA DISTRIBUZIOE ORMALE E' caratterizzata da due parametri MEDIA, DEV.STADARD A F elevate corrispondono curve piatte (dati molto dispersi) o platicurtiche A F piccole corrispondono curve strette o leptocurtiche, espressione di dati molto addensati rispetto al loro valore medio Quando F P contenuta entro il 10-15% del valore assunto dalla media, gli esiti di ciascuna prova possono considerarsi omogenei Quanto pij F si allontana da tale soglia, tanto maggiore sarb la differenza tra i risultati: la variabilitb o, se si vuole, la dispersione o l'allontanamento dalla media sarb molto accentuato LA DISTRIBUZIOE PETEARIA E' un sistema di classificazione che permette di distinguere le diverse prestazioni in 5 fasce d'ordine decrescente A, B, C, D, E. B, C, D hanno ampiezza pari a una deviazione standard A ed E rappresentano le due code

13 Esempio Media 40 F= 20 C (30-50) B (50-70) D (20-30) A (>70) E (<20) 9 La distribuzione pentenaria permette, abbastanza agevolmente, di effettuare dei confronti (sincronici e/o diacronici) 9 Dato che formalmente la distribuzione pentenaria postula una casualitb dei risultati secondo una curva normale, P facile comprendere se, quanto e in quale direzione, la curva che rappresenta i dati reali si discosta dalla normale teorica 9 Se i risultati reali seguissero una distribuzione rigorosamente normale, la percentuale di casi che cadrebbero probabilisticamente in ciascuna delle fasce della distribuzione pentenaria sarebbero: E 7% D 24% C 38% B 24% A 7%

14 PUTI Z Z ' X i &X F Otteniamo dei punteggi EGATIVI!!! PUTI T Si forza la media a 50 e la F a 10 T ' 50 % 10(X i &X) F T ' 50 % 10Z IDICE DI DIFFICOLTA' I d ' Punteggio medio Punteggio Massimo

15 IDICE DI DISCRIMIATIVITA' d ' E s &E i n Es numero di risposte esatti date dal terzo superiore Ei numero di risposte esatte date dal terzo inferiore n numero di soggetti inclusi in ciascuna delle due fasce Domande con d < 0.25 o con valore discriminante negativo devono essere riconsiderate Se il coefficiente di difficoltb P prossimo ai valori estremi (0,1), l'indice di discriminazione P poco attendibile

Indici di dispersione

Indici di dispersione Indici di dispersione 1 Supponiamo di disporre di un insieme di misure e di cercare un solo valore che, meglio di ciascun altro, sia in grado di catturare le caratteristiche della distribuzione nel suo

Dettagli

Il concetto di valore medio in generale

Il concetto di valore medio in generale Il concetto di valore medio in generale Nella statistica descrittiva si distinguono solitamente due tipi di medie: - le medie analitiche, che soddisfano ad una condizione di invarianza e si calcolano tenendo

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

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

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca

Corso di. Dott.ssa Donatella Cocca Corso di Statistica medica e applicata Dott.ssa Donatella Cocca 1 a Lezione Cos'è la statistica? Come in tutta la ricerca scientifica sperimentale, anche nelle scienze mediche e biologiche è indispensabile

Dettagli

Indici (Statistiche) che esprimono le caratteristiche di simmetria e

Indici (Statistiche) che esprimono le caratteristiche di simmetria e Indici di sintesi Indici (Statistiche) Gran parte della analisi statistica consiste nel condensare complessi pattern di osservazioni in un indicatore che sia capace di riassumere una specifica caratteristica

Dettagli

Griglia di correzione Fascicolo di Italiano Prova Nazionale anno scolastico 2008-2009

Griglia di correzione Fascicolo di Italiano Prova Nazionale anno scolastico 2008-2009 Griglia di correzione Fascicolo di Italiano Prova Nazionale anno scolastico 2008-2009 Il buon nome - Chiavi di risposta e classificazione degli item Item Risposta corretta Ambito di valutazione Processi

Dettagli

La categoria «ES» presenta (di solito) gli stessi comandi

La categoria «ES» presenta (di solito) gli stessi comandi Utilizzo delle calcolatrici FX 991 ES+ Parte II PARMA, 11 Marzo 2014 Prof. Francesco Bologna bolfra@gmail.com ARGOMENTI DELLA LEZIONE 1. Richiami lezione precedente 2.Calcolo delle statistiche di regressione:

Dettagli

INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DEL QUESTIONARIO I

INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DEL QUESTIONARIO I CeSe.Di. - Riorientamento nel primo anno delle superiori INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DEL QUESTIONARIO I dati Sezione 1 - AFFERMAZIONI GENERALI (10 item): affermazioni che afferiscono alle percezioni

Dettagli

Dott.ssa Caterina Gurrieri

Dott.ssa Caterina Gurrieri Dott.ssa Caterina Gurrieri Le relazioni tra caratteri Data una tabella a doppia entrata, grande importanza riveste il misurare se e in che misura le variabili in essa riportata sono in qualche modo

Dettagli

OCCUPATI SETTORE DI ATTIVITA' ECONOMICA

OCCUPATI SETTORE DI ATTIVITA' ECONOMICA ESERCIZIO 1 La tabella seguente contiene i dati relativi alla composizione degli occupati in Italia relativamente ai tre macrosettori di attività (agricoltura, industria e altre attività) negli anni 1971

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

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

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

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

Rapporto dal Questionari Insegnanti

Rapporto dal Questionari Insegnanti Rapporto dal Questionari Insegnanti SCUOLA CHIC81400N N. Docenti che hanno compilato il questionario: 60 Anno Scolastico 2014/15 Le Aree Indagate Il Questionario Insegnanti ha l obiettivo di rilevare la

Dettagli

Statistica descrittiva: prime informazioni dai dati sperimentali

Statistica descrittiva: prime informazioni dai dati sperimentali SECONDO APPUNTAMENTO CON LA SPERIMENTAZIONE IN AGRICOLTURA Statistica descrittiva: prime informazioni dai dati sperimentali La statistica descrittiva rappresenta la base di partenza per le applicazioni

Dettagli

LA CORRELAZIONE LINEARE

LA CORRELAZIONE LINEARE LA CORRELAZIONE LINEARE La correlazione indica la tendenza che hanno due variabili (X e Y) a variare insieme, ovvero, a covariare. Ad esempio, si può supporre che vi sia una relazione tra l insoddisfazione

Dettagli

ESERCIZI DI STATISTICA DESCRITTIVA

ESERCIZI DI STATISTICA DESCRITTIVA ESERCIZI DI STATISTICA DESCRITTIVA ES1 Data la seguente serie di dati su Sesso e Altezza di 8 pazienti, riempire opportunamente due tabelle per rappresentare le distribuzioni di frequenze dei due caratteri,

Dettagli

Lezione 6: Forma di distribuzione Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata. Prof. Massimo Aria

Lezione 6: Forma di distribuzione Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata. Prof. Massimo Aria Lezione 6: Forma di distribuzione Corso di Statistica Facoltà di Economia Università della Basilicata Prof. Massimo Aria aria@unina.it Standardizzazione di una variabile Standardizzare una variabile statistica

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

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

ESAMI DI QUALIFICA PROFESSIONALE

ESAMI DI QUALIFICA PROFESSIONALE ESAMI DI QUALIFICA PROFESSIONALE La procedura per lo svolgimento degli esami di qualifica professionale, per le classi terze inizia nel primo Consiglio di classe successivo agli scrutini di febbraio, con

Dettagli

LA STATISTICA NEI TEST INVALSI

LA STATISTICA NEI TEST INVALSI LA STATISTICA NEI TEST INVALSI 1 Prova Nazionale 2011 Osserva il grafico seguente che rappresenta la distribuzione percentuale di famiglie per numero di componenti, in base al censimento 2001. Qual è la

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

RELAZIONE TRA VARIABILI QUANTITATIVE. Lezione 7 a. Accade spesso nella ricerca in campo biomedico, così come in altri campi della

RELAZIONE TRA VARIABILI QUANTITATIVE. Lezione 7 a. Accade spesso nella ricerca in campo biomedico, così come in altri campi della RELAZIONE TRA VARIABILI QUANTITATIVE Lezione 7 a Accade spesso nella ricerca in campo biomedico, così come in altri campi della scienza, di voler studiare come il variare di una o più variabili (variabili

Dettagli

Psicometria (8 CFU) Corso di Laurea triennale STANDARDIZZAZIONE

Psicometria (8 CFU) Corso di Laurea triennale STANDARDIZZAZIONE Psicometria (8 CFU) Corso di Laurea triennale Un punteggio all interno di una distribuzione è in realtà privo di significato se preso da solo. Sapere che un soggetto ha ottenuto un punteggio x=52 in una

Dettagli

ESERCIZIO N 4. Fatturato Supermercati [0;500) 340 [500;1000) 368 [1000;5000) 480 [5000;10000) 37 [10000;20000) 15 taglia = 1240

ESERCIZIO N 4. Fatturato Supermercati [0;500) 340 [500;1000) 368 [1000;5000) 480 [5000;10000) 37 [10000;20000) 15 taglia = 1240 ESERCIZIO N 4 Fatturato Supermercati [0;500) 340 [500;1000) 368 [1000;5000) 480 [5000;10000) 37 [10000;20000) 15 taglia = 1240 PUNTO a CALCOLO MODA E QUARTILI La moda rappresenta quell'elemento del campione

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

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

2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale

2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale BIOSTATISTICA 2. Un carattere misurato in un campione: elementi di statistica descrittiva e inferenziale Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk

Dettagli

I punteggi zeta e la distribuzione normale

I punteggi zeta e la distribuzione normale QUINTA UNITA I punteggi zeta e la distribuzione normale I punteggi ottenuti attraverso una misurazione risultano di difficile interpretazione se presi in stessi. Affinché acquistino significato è necessario

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

DATI NORMATIVI PER LA SOMMINISTRAZIONE DELLE PROVE PAC-SI A BAMBINI DI INIZIO SCUOLA PRIMARIA 1

DATI NORMATIVI PER LA SOMMINISTRAZIONE DELLE PROVE PAC-SI A BAMBINI DI INIZIO SCUOLA PRIMARIA 1 DATI NORMATIVI PER LA SOMMINISTRAZIONE DELLE PROVE PAC-SI A BAMBINI DI INIZIO SCUOLA PRIMARIA 1 Marta Desimoni**, Daniela Pelagaggi**, Simona Fanini**, Loredana Romano**,Teresa Gloria Scalisi* * Dipartimento

Dettagli

Analisi bivariata. Dott. Cazzaniga Paolo. Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it

Analisi bivariata. Dott. Cazzaniga Paolo. Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it Dip. di Scienze Umane e Sociali paolo.cazzaniga@unibg.it Introduzione : analisi delle relazioni tra due caratteristiche osservate sulle stesse unità statistiche studio del comportamento di due caratteri

Dettagli

FACOLTÀ DI INGEGNERIA ESAME DI ANALISI MATEMATICA A A.A. 2008/2009 - Ing. Biomedica, Elettrica, Elettronica, Informatica - L Z

FACOLTÀ DI INGEGNERIA ESAME DI ANALISI MATEMATICA A A.A. 2008/2009 - Ing. Biomedica, Elettrica, Elettronica, Informatica - L Z FACOLTÀ DI INGEGNERIA ESAME DI ANALISI MATEMATICA A A.A. 2008/2009 - Ing. Biomedica, Elettrica, Elettronica, Informatica - L Z L esame è costituito da una prova scritta (o, in alternativa, da due prove

Dettagli

Slide Cerbara parte1 5. Le distribuzioni teoriche

Slide Cerbara parte1 5. Le distribuzioni teoriche Slide Cerbara parte1 5 Le distribuzioni teoriche I fenomeni biologici, demografici, sociali ed economici, che sono il principale oggetto della statistica, non sono retti da leggi matematiche. Però dalle

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

Un gioco con tre dadi

Un gioco con tre dadi Un gioco con tre dadi Livello scolare: biennio Abilità interessate Costruire lo spazio degli eventi in casi semplici e determinarne la cardinalità. Valutare la probabilità in diversi contesti problematici.

Dettagli

Indice. 1 La statistica, i dati e altri concetti fondamentali ---------------------------------------------------- 3

Indice. 1 La statistica, i dati e altri concetti fondamentali ---------------------------------------------------- 3 LEZIONE ELEMENTI DI STATISTICA DESCRITTIVA PROF. CRISTIAN SIMONI Indice 1 La statistica, i dati e altri concetti fondamentali ---------------------------------------------------- 3 1.1. Popolazione --------------------------------------------------------------------------------------------

Dettagli

1. L analisi statistica

1. L analisi statistica 1. L analisi statistica Di cosa parleremo La statistica è una scienza, strumentale ad altre, concernente la determinazione dei metodi scientifici da seguire per raccogliere, elaborare e valutare i dati

Dettagli

LA STATISTICA si interessa del rilevamento, dell elaborazione e dello studio dei dati; studia ciò che accade o come è fatto un gruppo numeroso di

LA STATISTICA si interessa del rilevamento, dell elaborazione e dello studio dei dati; studia ciò che accade o come è fatto un gruppo numeroso di STATISTICA LA STATISTICA si interessa del rilevamento, dell elaborazione e dello studio dei dati; studia ciò che accade o come è fatto un gruppo numeroso di oggetti; cerca, attraverso l uso della matematica

Dettagli

I ESERCITAZIONE. Gruppo I 100 individui. Trattamento I Nuovo Farmaco. Osservazione degli effetti sul raffreddore. Assegnazione casuale

I ESERCITAZIONE. Gruppo I 100 individui. Trattamento I Nuovo Farmaco. Osservazione degli effetti sul raffreddore. Assegnazione casuale I ESERCITAZIONE ESERCIZIO 1 Si vuole testare un nuovo farmaco contro il raffreddore. Allo studio partecipano 200 soggetti sani della stessa età e dello stesso sesso e con caratteristiche simili. i) Che

Dettagli

IL RISCHIO D IMPRESA ED IL RISCHIO FINANZIARIO. LA RELAZIONE RISCHIO-RENDIMENTO ED IL COSTO DEL CAPITALE.

IL RISCHIO D IMPRESA ED IL RISCHIO FINANZIARIO. LA RELAZIONE RISCHIO-RENDIMENTO ED IL COSTO DEL CAPITALE. IL RISCHIO D IMPRESA ED IL RISCHIO FINANZIARIO. LA RELAZIONE RISCHIO-RENDIMENTO ED IL COSTO DEL CAPITALE. Lezione 5 Castellanza, 17 Ottobre 2007 2 Summary Il costo del capitale La relazione rischio/rendimento

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

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

Si comincia a costruire un test partendo dallo studio della caratteristica da misurare.

Si comincia a costruire un test partendo dallo studio della caratteristica da misurare. VALIDITA A PRIORI Si comincia a costruire un test partendo dallo studio della caratteristica da misurare. Indicatori della caratteristica da misurare vanno valutati in rapporto all attinenza della caratteristica

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

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

STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA

STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA Capitolo zero: STATISTICA DESCRITTIVA UNIVARIATA La STATISTICA è la scienza che si occupa di fenomeni collettivi che richiedono lo studio di un grande numero di dati. Il termine STATISTICA deriva dalla

Dettagli

LABORATORIO EXCEL XLSTAT 2008 SCHEDE 2 e 3 VARIABILI QUANTITATIVE

LABORATORIO EXCEL XLSTAT 2008 SCHEDE 2 e 3 VARIABILI QUANTITATIVE Matematica e statistica: dai dati ai modelli alle scelte www.dima.unige/pls_statistica Responsabili scientifici M.P. Rogantin e E. Sasso (Dipartimento di Matematica Università di Genova) LABORATORIO EXCEL

Dettagli

Guida alla somministrazione delle prove e alla valutazione dei punteggi

Guida alla somministrazione delle prove e alla valutazione dei punteggi Guida alla somministrazione delle prove e alla valutazione dei punteggi Il test di valutazione delle abilità di calcolo e di soluzione di problemi aritmetici (AC-MT nuova edizione) è composto da tre diverse

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

RELAZIONE PROVE INVALSI 2013 Introduzione

RELAZIONE PROVE INVALSI 2013 Introduzione RELAZIONE PROVE INVALSI 2013 Introduzione L Istituto Nazionale per La Valutazione del Sistema di Istruzione (INValSI), su direttiva del Ministero dell Istruzione, ha predisposto un sistema di rilevazione

Dettagli

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi donatella.siepi@unipg.it tel: 075 5853525

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi donatella.siepi@unipg.it tel: 075 5853525 UNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA Prof.ssa Donatella Siepi donatella.siepi@unipg.it tel: 075 5853525 2 LEZIONE Statistica descrittiva STATISTICA DESCRITTIVA Rilevazione dei dati Rappresentazione

Dettagli

2 + (σ2 - ρσ 1 ) 2 > 0 [da -1 ρ 1] b = (σ 2. 2 - ρσ1 σ 2 ) = (σ 1

2 + (σ2 - ρσ 1 ) 2 > 0 [da -1 ρ 1] b = (σ 2. 2 - ρσ1 σ 2 ) = (σ 1 1 PORTAFOGLIO Portafoglio Markowitz (2 titoli) (rischiosi) due titoli rendimento/varianza ( μ 1, σ 1 ), ( μ 2, σ 2 ) Si suppone μ 1 > μ 2, σ 1 > σ 2 portafoglio con pesi w 1, w 2 w 1 = w, w 2 = 1- w 1

Dettagli

Matematica generale CTF

Matematica generale CTF Successioni numeriche 19 agosto 2015 Definizione di successione Monotonìa e limitatezza Forme indeterminate Successioni infinitesime Comportamento asintotico Criterio del rapporto per le successioni Definizione

Dettagli

Analisi dei residui. Test Esatto di Fisher. Differenza fra proporzioni

Analisi dei residui. Test Esatto di Fisher. Differenza fra proporzioni Statistica Economica Materiale didattico a cura del docente Analisi dei residui Test Esatto di Fisher Differenza fra proporzioni 1 Analisi dei residui Il test statistico ed il suo p-valore riassumono la

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

Disegni di Ricerca e Analisi dei Dati in Psicologia Clinica. Indici di Affidabilità

Disegni di Ricerca e Analisi dei Dati in Psicologia Clinica. Indici di Affidabilità Disegni di Ricerca e Analisi dei Dati in Psicologia Clinica Indici di Affidabilità L Attendibilità È il livello in cui una misura è libera da errore di misura È la proporzione di variabilità della misurazione

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

LOGISTICA APPUNTI DI STATISTICA

LOGISTICA APPUNTI DI STATISTICA Cos'é la Statistica LOGISTICA APPUNTI DI STATISTICA La statistica è la disciplina che applica metodi scientifici alla raccolta di dati e informazioni per una loro classificazione, elaborazione e rappresentazione

Dettagli

L orizzonte temporale nei prospetti semplificati dei fondi aperti. Nota di studio. Ufficio Studi

L orizzonte temporale nei prospetti semplificati dei fondi aperti. Nota di studio. Ufficio Studi L orizzonte temporale nei prospetti semplificati dei fondi aperti Nota di studio Ufficio Studi Gennaio 2012 1 1] Premessa Nel corso del 2010 uno degli obiettivi del Gruppo di Lavoro Rischio e Classificazione

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

T DI STUDENT Quando si vogliono confrontare solo due medie, si può utilizzare il test t di Student La formula per calcolare il t è la seguente:

T DI STUDENT Quando si vogliono confrontare solo due medie, si può utilizzare il test t di Student La formula per calcolare il t è la seguente: T DI STUDENT Quando si vogliono confrontare solo due medie, si può utilizzare il test t di Student La formula per calcolare il t è la seguente: t = X i X j s 2 i (n i 1) + s 2 j (n j 1) n i + n j - 2 1

Dettagli

ESERCIZI SVOLTI PER LA PROVA DI STATISTICA

ESERCIZI SVOLTI PER LA PROVA DI STATISTICA ESERCIZI SVOLTI PER LA PROVA DI STATISTICA Stefania Naddeo (anno accademico 4/5) INDICE PARTE PRIMA: STATISTICA DESCRITTIVA. DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA E FUNZIONE DI RIPARTIZIONE. VALORI CARATTERISTICI

Dettagli

matematica probabilmente

matematica probabilmente IS science centre immaginario scientifico Laboratorio dell'immaginario Scientifico - Trieste tel. 040224424 - fax 040224439 - e-mail: lis@lis.trieste.it - www.immaginarioscientifico.it indice Altezze e

Dettagli

Come descrivere un fenomeno in ambito sanitario fondamenti di statistica descrittiva. Brugnaro Luca

Come descrivere un fenomeno in ambito sanitario fondamenti di statistica descrittiva. Brugnaro Luca Come descrivere un fenomeno in ambito sanitario fondamenti di statistica descrittiva Brugnaro Luca Progetto formativo complessivo Obiettivo: incrementare le competenze degli operatori sanitari nelle metodiche

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

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

STATISTICA DESCRITTIVA. Le misure di tendenza centrale

STATISTICA DESCRITTIVA. Le misure di tendenza centrale STATISTICA DESCRITTIVA Le misure di tendenza centrale 1 OBIETTIVO Individuare un indice che rappresenti significativamente un insieme di dati statistici. 2 Esempio Nella tabella seguente sono riportati

Dettagli

CLASSIFICAZIONE DEI CARATTERI

CLASSIFICAZIONE DEI CARATTERI CLASSIFICAZIONE DEI CARATTERI Come abbiamo visto, su ogni unità statistica si rilevano una o più informazioni di interesse (caratteri). Il modo in cui un carattere si manifesta in un unità statistica è

Dettagli

Codifiche a lunghezza variabile

Codifiche a lunghezza variabile Sistemi Multimediali Codifiche a lunghezza variabile Marco Gribaudo marcog@di.unito.it, gribaudo@elet.polimi.it Assegnazione del codice Come visto in precedenza, per poter memorizzare o trasmettere un

Dettagli

Statistica descrittiva

Statistica descrittiva Corso di Laurea in Ingegneria per l Ambiente ed il Territorio Corso di Costruzioni Idrauliche A.A. 2004-05 www.dica.unict.it/users/costruzioni Statistica descrittiva Ing. Antonino Cancelliere Dipartimento

Dettagli

Punteggi. Punteggi grezzi, norme e percentili

Punteggi. Punteggi grezzi, norme e percentili Punteggi Punteggi grezzi, norme e percentili Punteggio grezzo Si tratta del conteggio delle risposte individuali attraverso una serie di item secondo una regola di codifica Esempio 1. 10 domande di Cultura

Dettagli

REGOLE PER L ESAME (agg.te settembre 2015)

REGOLE PER L ESAME (agg.te settembre 2015) Informatica e Programmazione (9 CFU) Ingegneria Meccanica e dei Materiali REGOLE PER L ESAME (agg.te settembre 2015) Modalità d esame (note generali) Per superare l esame, lo studente deve sostenere due

Dettagli

REGOLAMENTO DI VALUTAZIONE DEL PERSONALE DIPENDENTE

REGOLAMENTO DI VALUTAZIONE DEL PERSONALE DIPENDENTE REGOLAMENTO DI VALUTAZIONE DEL PERSONALE DIPENDENTE Approvato con Determinazione del Direttore Generale n. 244 del 20/07/2010 L importanza di un sistema operativo di valutazione comune e riconoscibile

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

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

Elementi di Statistica

Elementi di Statistica Elementi di Statistica Contenuti Contenuti di Statistica nel corso di Data Base Elementi di statistica descrittiva: media, moda, mediana, indici di dispersione Introduzione alle variabili casuali e alle

Dettagli

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

Università del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di Area Tecnica. Corso di Statistica e Biometria. Statistica descrittiva Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale di Area Tecnica Corso di Statistica e Biometria Statistica descrittiva 1 Statistica Funzioni Descrittiva Induttiva (inferenziale) Statistica

Dettagli

11. Analisi statistica degli eventi idrologici estremi

11. Analisi statistica degli eventi idrologici estremi . Analisi statistica degli eventi idrologici estremi I processi idrologici evolvono, nello spazio e nel tempo, secondo modalità che sono in parte predicibili (deterministiche) ed in parte casuali (stocastiche

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

Abbiamo costruito il grafico delle sst in funzione del tempo (dal 1880 al 1995).

Abbiamo costruito il grafico delle sst in funzione del tempo (dal 1880 al 1995). ANALISI DI UNA SERIE TEMPORALE Analisi statistica elementare Abbiamo costruito il grafico delle sst in funzione del tempo (dal 1880 al 1995). Si puo' osservare una media di circa 26 C e una deviazione

Dettagli

COMUNE DI RAVENNA GUIDA ALLA VALUTAZIONE DELLE POSIZIONI (FAMIGLIE, FATTORI, LIVELLI)

COMUNE DI RAVENNA GUIDA ALLA VALUTAZIONE DELLE POSIZIONI (FAMIGLIE, FATTORI, LIVELLI) COMUNE DI RAVENNA Il sistema di valutazione delle posizioni del personale dirigente GUIDA ALLA VALUTAZIONE DELLE POSIZIONI (FAMIGLIE, FATTORI, LIVELLI) Ravenna, Settembre 2004 SCHEMA DI SINTESI PER LA

Dettagli

RAPPRESENTAZIONE DEI DATI

RAPPRESENTAZIONE DEI DATI Rappresentazione dei Dati RAPPRESENTAZIONE DEI DATI Quando si dispone di un alto numero di misure della stessa grandezza fisica è opportuno organizzarle in modo da rendere evidente Quandoil si loro dispone

Dettagli

Analisi e diagramma di Pareto

Analisi e diagramma di Pareto Analisi e diagramma di Pareto L'analisi di Pareto è una metodologia statistica utilizzata per individuare i problemi più rilevanti nella situazione in esame e quindi le priorità di intervento. L'obiettivo

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

INDICI DI TENDENZA CENTRALE

INDICI DI TENDENZA CENTRALE INDICI DI TENDENZA CENTRALE NA Al fine di semplificare la lettura e l interpretazione di un fenomeno oggetto di un indagine statistica, i dati possono essere: organizzati in una insieme di dati statistici

Dettagli

( x) ( x) 0. Equazioni irrazionali

( x) ( x) 0. Equazioni irrazionali Equazioni irrazionali Definizione: si definisce equazione irrazionale un equazione in cui compaiono uno o più radicali contenenti l incognita. Esempio 7 Ricordiamo quanto visto sulle condizioni di esistenza

Dettagli

RELAZIONE SUL TEST GENERALE D ACCESSO AL CORSO DI LAUREA IN LINGUE E CULTURE STRANIERE

RELAZIONE SUL TEST GENERALE D ACCESSO AL CORSO DI LAUREA IN LINGUE E CULTURE STRANIERE Isabella Innamorati RELAZIONE SUL TEST GENERALE D ACCESSO AL CORSO DI LAUREA IN LINGUE E CULTURE STRANIERE IL TEST DI ACCESSO AL CORSO DI LAUREA IN DISCIPLINE DELLE ARTI DELLA MUSICA E DELLO SPETTACOLO

Dettagli

Il simbolo. è è = = = In simboli: Sia un numero naturale diverso da zero, il radicale. Il radicale. esiste. esiste 0 Il radicale

Il simbolo. è è = = = In simboli: Sia un numero naturale diverso da zero, il radicale. Il radicale. esiste. esiste 0 Il radicale Radicali 1. Radice n-esima Terminologia Il simbolo è detto radicale. Il numero è detto radicando. Il numero è detto indice del radicale. Il numero è detto coefficiente del radicale. Definizione Sia un

Dettagli

~ Copyright Ripetizionando - All rights reserved ~ http://ripetizionando.wordpress.com STUDIO DI FUNZIONE

~ Copyright Ripetizionando - All rights reserved ~ http://ripetizionando.wordpress.com STUDIO DI FUNZIONE STUDIO DI FUNZIONE Passaggi fondamentali Per effettuare uno studio di funzione completo, che non lascia quindi margine a una quasi sicuramente errata inventiva, sono necessari i seguenti 7 passaggi: 1.

Dettagli

IL TEST DI ACCESSO AI CORSI DI STUDIO TRIENNALI DI PSICOLOGIA

IL TEST DI ACCESSO AI CORSI DI STUDIO TRIENNALI DI PSICOLOGIA AI CORSI DI STUDIO TRIENNALI DI PSICOLOGIA Claudio Barbaranelli Sapienza Università di Roma, Dipartimento di Psicologia 1 OUTLINE - Le prove del test - Il bando: localizzazione e contenuti - La difficoltà

Dettagli

Metodi Matematici ed Informatici per la Biologia Esame Finale, I appello 1 Giugno 2007

Metodi Matematici ed Informatici per la Biologia Esame Finale, I appello 1 Giugno 2007 Metodi Matematici ed Informatici per la Biologia Esame Finale, I appello 1 Giugno 2007 Nome: Alberto Cognome: De Sole Matricola: 01234567890 Codice 9784507811 Esercizio Risposta Voto 1 a b c d e 1 2 V

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

LE CARTE DI CONTROLLO (4)

LE CARTE DI CONTROLLO (4) LE CARTE DI CONTROLLO (4) Tipo di carta di controllo Frazione difettosa Carta p Numero di difettosi Carta np Dimensione campione Variabile, solitamente >= 50 costante, solitamente >= 50 Linea centrale

Dettagli

Lezione 1. Concetti Fondamentali

Lezione 1. Concetti Fondamentali Lezione 1 Concetti Fondamentali 1 Sonetto di Trilussa Sai ched è la statistica? E E na cosa che serve pe fa un conto in generale de la gente che nasce, che sta male, che more, che va in carcere e che sposa.

Dettagli

La raccolta dei dati

La raccolta dei dati La raccolta dei dati 1. Osservazione 2. Intervista 3. Questionario 4. Tecniche implicite La raccolta dei dati La raccolta dei dati è un aspetto fondamentale nella ricerca, ossia rilevare le variabili che

Dettagli

Facciamo qualche precisazione

Facciamo qualche precisazione Abbiamo introdotto alcuni indici statistici (di posizione, di variabilità e di forma) ottenibili da Excel con la funzione Riepilogo Statistiche Facciamo qualche precisazione Al fine della partecipazione

Dettagli