Università degli Studi di Padova. Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia - A.A
|
|
- Fabrizio Maggio
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Università degli Studi di Padova Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia - A.A Corso Integrato: Statistica e Metodologia Epidemiologica Disciplina: Statistica e Metodologia Epidemiologica Docenti: prof.ssa Anna Chiara FRIGO prof.ssa Egle PERISSINOTTO Modulo 4: Confronto di due gruppi Test t di Student per campioni dipendenti Test t di Student per campioni indipendenti La dimensione del campione Test di Wilcoxon per campioni dipendenti e indipendenti
2 VERIFICA DI IPOTESI SU DUE MEDIE (campioni dipendenti) (1) Si ha un unica popolazione osservata in due momenti diversi: si vuole verificare l ipotesi che tra i due tempi (ad es. dopo trattamento) la media della caratteristica si modifichi. H 0 : P = D ( = P - D = 0) L ipotesi alternativa sarà così specificata: H 1 : P D ( 0)
3 VERIFICA DI IPOTESI SU DUE MEDIE (campioni dipendenti) () Si estrae un campione di numerosità n, ciascuna unità è osservata al tempo 1 e al tempo e si calcolano le differenze tra le coppie di valori: Misure Differenza Unità Tempo 1 Tempo Tempo -Tempo 1 1 x 1 y 1 y 1 -x 1 = d 1 x y y -x = d n x n y n y n -x n = d n Media M 1 M M d s s 1 s s d Si calcolano media M d e deviazione standard s d delle differenze (si assume che le differenze si distribuiscano normalmente). La funzione test risulta: M t s d d n che sotto H 0 si distribuisce come una t di Student con n-1 gradi di libertà
4 ESEMPIO Verifica di ipotesi su due medie (campioni dipendenti) Si vuole verificare se il consumo medio giornaliero di calorie pre e post mestruazioni sia diverso ad un livello di significatività =0,01. H 0 : PRE POST ( = 0) H 1 : PRE POST ( 0) Da un campione di 11 donne si ricavano i seguenti dati: Consumo calorie (KJ) Differenza Unità Pre Post Post-Pre t 10 83,3 1136,0 11,43 (p 0,035) M 6509,5 5677,3-83,3 s 1159,0 141, 1136,0 Al livello di significatività dell 1% il consumo medio giornaliero di calorie non è significativamente diverso tra il periodo pre e post mestruazioni (1Kjoule=0,4Kcal). t 10; 0,005 = ±3,17 t 10; 0,05 = ±,3 IC99%=(-1917,8 ; 53,) IC95%=(-1595,5 ; -69,1)
5 VERIFICA DI IPOTESI SU DUE MEDIE (campioni indipendenti) (1) Si hanno due popolazioni X e Y dove la variabile di interesse si distribuisce con media X e Y rispettivamente ed uguale varianza. Si vuole verificare se le medie sono diverse. Il sistema di ipotesi sarà così specificato: H 0 : X = Y H 1 : X Y
6 VERIFICA DI IPOTESI SU DUE MEDIE (campioni indipendenti) () Da X e Y si estraggono i campioni (indipendenti): x 1, x,, x nx y 1, y,, y ny (si assume che nelle due popolazioni la variabile si distribuisca normalmente). Si calcolano gli informatori campionari: M x, s x e M y, s y. La funzione test risulta: t n x n y s M x M 1 n x y 1 n y dov e: s (n x 1) s n x x (n n y y 1) s y che sotto H 0 si distribuisce come una t di Student con n x +n y - gradi di libertà.
7 ESEMPIO Verifica di ipotesi su due medie (campioni indipendenti) Si vuole verificare se il consumo energetico giornaliero (MJ/giorno) delle donne magre e delle obese sia diverso ad un livello di significatività =0,05. H 0 : M O H 1 : M O Da un campione di 13 donne magre e 9 obese si ricavano i seguenti dati: Magre Obese 6,13 8,79 7,05 9,19 7,48 9,1 7,48 9,68 7,53 9,69 7,58 9,97 7,90 11,51 8,08 11,85 8,09 1,79 t 0 1,3044 dove : s 8,066 10, ,95 (p 0,001) (13 1) 1,38 (9 1) 1, Al livello di significatività del 5% il consumo energetico giornaliero è significativamente diverso tra donne magre e obese (1Mjoule=38,85 Kcal). 8,11 8,40 10,15 t 0; 0,05 = ±, ,88 Media 8,066 10,98 s 1,38 1,398 IC95%=(-3,41 ; -1,05)
8 DIMENSIONE DEL CAMPIONE (verifica di ipotesi su due medie campioni indipendenti) Si supponga di volere testare il sistema di ipotesi: H 0 : X Y ( X = Y ) H 1 : X > Y ( X Y ) Si fissi: un livello di significatività pari ad una potenza del test pari a 1 -, cioè pari a la probabilità di non rifiutare l ipotesi nulla la minima differenza tra le medie X - Y che si vuole individuare come significativa Si assume nota la deviazione standard Soluzione (indicando con q X e q Y le proporzioni di soggetti nei due gruppi): 1 1 z z 1 1 z z n X ny nx ny q X qy X Y qx qy X Y =( X - Y )/ viene definito effetto standardizzato
9 ESEMPIO Calcolo della numerosità campionaria nel caso di verifica di ipotesi su due medie (campioni indipendenti) (1) Si vogliono confrontare l efficacia di metaproterenolo e di teofillina per il trattamento dell asma. La variabile risposta è il volume di espirazione forzata in 1 secondo (FEV1) misurato un ora dopo il trattamento. Studi condotti in precedenza hanno mostrato che nelle persone asmatiche in trattamento il FEV1 medio è pari a,0 litri e la deviazione standard è 1,0 litro. Lo sperimentatore vuole evidenziare una differenza tra i due gruppi di almeno il 10% con =0,05 a due code e una potenza pari a 0,80. Ipotesi Effetto H 0 : M = T H 1 : M T M - T = 0, litri (=10%,0 litri) Effetto standardizzato ( M - T )/ = 0,/1,0 = 0, =0,05 a due code =0,0 (=1-0,80)
10 ESEMPIO Calcolo della numerosità campionaria nel caso di verifica di ipotesi su due medie (campioni indipendenti) () Con eguale numerosità nei due gruppi: n M n T 1 q M 1 q T z z 1 1 1,96 0,8416 X Y 0,5 0,5 0, 784, Con diversa numerosità nei due gruppi (n M =n T ): n M n T 1 q M 1 q T z z 1 1 1,96 0,8416 X Y 0,67 0,33 0, 883,0 885
11 I METODI PARAMETRICI (1) Tutto quello che abbiamo detto fino a questo punto è valido fino ad un certo punto, abbiamo implicitamente assunto che le nostre misure avessero una distribuzione GAUSSIANA (o NORMALE). I dati sono distribuiti come una gaussiana se l istogramma: è unimodale è simmetrico ha una forma a campana Curve of Chance 0
12 I METODI PARAMETRICI () Se i dati non sono distribuiti come una gaussiana, TUTTO QUELLO CHE ABBIAMO DETTO NON È VALIDO! Non possiamo fare il test z, t,, non possiamo trovare l intervallo di fiducia utilizzando la distribuzione normale o la t di Student, Cosa si può fare allora in questi casi? Imbroglio e faccio come se i dati fossero normali! (lo fanno in molti!!!) Utilizzo metodi che non richiedono l ipotesi di normalità
13 I METODI NON PARAMETRICI Test per campioni dipendenti Test di Wilcoxon dei ranghi con segno Test per campioni indipendenti Test di Wilcoxon della somma dei ranghi (Mann- Whitney)
14 TEST DI WILCOXON DEI RANGHI CON SEGNO (WILCOXON SIGNED RANK TEST) (1) Si ha un unica popolazione osservata in due momenti diversi: si vuole verificare l ipotesi che tra i due tempi (ad es. dopo trattamento) la mediana della caratteristica si modifichi. H 0 : Me P = Me D L ipotesi alternativa sarà così specificata: H 1 : Me P Me D
15 TEST DI WILCOXON DEI RANGHI CON SEGNO (WILCOXON SIGNED RANK TEST) () Si estrae un campione di numerosità n, ciascuna unità è osservata al tempo 1 e al tempo, si calcolano le differenze tra le coppie di valori e a ciascuna differenza si assegna il rango senza tenere conto del segno Misure Differenza Rango della differenza senza segno Unità Tempo 1 Tempo Tempo -Tempo 1 1 x 1 y 1 y 1 -x 1 = d 1 r 1 Rango della differenza con segno + Rango della differenza con segno - x y y -x = d r n x n y n y n -x n = d n r n T + T - Le eventuali coppie con valori identici (con differenza zero) vengono eliminate (la numerosità si riduce di una unità) Se ci sono differenze uguali, si assegna il rango medio ottenuto come media aritmetica dei ranghi che si sarebbero assegnati se le differenze fossero state diverse
16 TEST DI WILCOXON DEI RANGHI CON SEGNO (WILCOXON SIGNED RANK TEST) () Si calcola la somma T + dei ranghi con differenza positiva e la somma T - dei ranghi con differenza negativa Si prende T = min( T +, T - ) Si considera la funzione test: z T T dov e: T T T n(n1) 4 è la media della sommadei ranghi T n(n1)(n1) 4 è la dev iazionestandarddella sommadei ranghi quando la dimensione n del campione è grande z T N(0; 1)
17 ESEMPIO Verifica di ipotesi su due mediane (campioni dipendenti) Si vuole verificare se il consumo giornaliero di calorie pre e post mestruazioni sia diverso ad un livello di significatività =0,01. H 0 : Me PRE Me POST H 1 : Me PRE Me POST Poiché le differenze post-pre non sono approssimativamente normali si applica un test non parametrico. Consumo calorie (KJ) Differenza Unità Pre Post Post-Pre Rango differenze senza segno Rango con segno z T ,5 1,96 (p 0,05) ,5-8, ,5-8, Al livello di significatività dell 1% il consumo medio giornaliero di calorie non è significativamente diverso tra il periodo pre e post mestruazioni T+ = 11 T- = 55
18 TEST DI WILCOXON DELLA SOMMA DEI RANGHI (MANN-WHITNEY TEST) (1) Si hanno due popolazioni X e Y dove la variabile ha la stessa distribuzione (forma). Il sistema di ipotesi sarà così specificato: H 0 : Me X = Me Y H 1 : Me X Me Y
19 TEST DI WILCOXON DELLA SOMMA DEI RANGHI (MANN-WHITNEY TEST) () Da X e Y si estraggono i campioni (indipendenti): x 1, x,, x nx y 1, y,, y ny Si calcolano i ranghi mettendo insieme le osservazioni relative ai due campioni. Se ci sono valori uguali, si assegna il rango medio ottenuto come media aritmetica dei ranghi che si sarebbero assegnati se i valori fossero stati diversi Si calcola la somma dei ranghi corrispondenti a ciascun campione originario: W X e W Y e si prende W = min(w X, W Y ) La funzione test risulta: z W W W W dov e: W n S (n S n L 1) è la media della sommadeiranghi W n S n L (ns n 1 L 1) è la dev iazionestandarddella sommadeiranghi dove n s e n L rappresentano la numerosità del campione con, rispettivamente, minore somma e maggiore somma dei ranghi.
20 ESEMPIO Verifica di ipotesi su due mediane (campioni indipendenti) Si vuole verificare se il consumo energetico giornaliero (MJ/giorno) delle donne magre e delle obese sia diverso ad un livello di significatività =0,05. H 0 : Me M Me O H 1 : Me M Me O Da un campione di 13 donne magre e 9 obese si ricavano i seguenti dati: Magre Obese MJ/giorno Rango MJ/giorno Rango 6,13 1 8,79 1 7,05 9,19 13 z W ,5 14,975 3,11(p 0,001) 7,48 3,5 9,1 14 7,48 3,5 9, ,53 5 9, ,58 6 9, , ,51 0 Al livello di significatività del 5% il consumo energetico giornaliero è significativamente diverso tra donne magre e obese. 8, ,85 1 8,09 9 1,79 8, , , ,88 19 W M 103 W O 150
21 ESERCIZI 1. Si è condotto un esperimento per confrontare l incremento di peso indotto da due differenti diete su soggetti debilitati. Per lo studio sono stati scelti 7 pazienti di un reparto di lungodegenza. L incremento di peso ottenuto, espresso in kg, per le due differenti diete è il seguente: soggetto dieta A 4,6 4,8 3, 4,7 4,3 3,7 4,1 dieta B 4,1 4,0 3,5 4,1 4,5 3, 3,8 Si verifichi l ipotesi che la variazione di peso è differente a seconda della dieta (=0,05) (si consideri la variabile variazione di peso normalmente distribuita). Si è misurata l inibizione della crescita batterica prodotta da diverse dosi di un antibiotico A. Per una certa dose si sono avuti i seguenti risultati (in mm): 19,1 18,9 18,9 18,4 19, 18,7 19,0 18,0 L inibizione prodotta da un antibiotico standard, a parità di dose, è 18,75 mm. L antibiotico A è diverso dallo standard al livello di significatività =0,05?
22 3. Per sperimentare un nuovo metodo per l insegnamento delle lingue, sono state considerate 10 coppie di gemelli monozigoti assegnati a caso a due gruppi diversi di insegnamento. Agli individui di un gruppo è stato insegnato l inglese con il metodo tradizionale, mentre ai soggetti dell altro gruppo è stato insegnato l inglese con il metodo sperimentale. Alla fine del corso, una commissione, senza sapere il gruppo di appartenenza, giudica il grado di apprendimento. I punteggi ottenuti sono riportati nella seguente tabella: Gruppo 1: 7 6 6, Gruppo : ,5 9,5 6,5 9 Si vuole stabilire se vi è differenza tra i risultati ottenuti dai due metodi di insegnamento (=0,01)
23
24
Analisi della varianza
Università degli Studi di Padova Facoltà di Medicina e Chirurgia Facoltà di Medicina e Chirurgia - A.A. 2009-10 Scuole di specializzazione Lezioni comuni Disciplina: Statistica Docente: dott.ssa Egle PERISSINOTTO
DettagliEsercizi di statistica
Esercizi di statistica Test a scelta multipla (la risposta corretta è la prima) [1] Il seguente campione è stato estratto da una popolazione distribuita normalmente: -.4, 5.5,, -.5, 1.1, 7.4, -1.8, -..
DettagliDispensa di Statistica
Dispensa di Statistica 1 parziale 2012/2013 Diagrammi... 2 Indici di posizione... 4 Media... 4 Moda... 5 Mediana... 5 Indici di dispersione... 7 Varianza... 7 Scarto Quadratico Medio (SQM)... 7 La disuguaglianza
DettagliTEST NON PARAMETRICO DI MANN-WHITNEY
TEST NON PARAMETRICO DI MANN-WHITNEY Questo test viene può essere utilizzato come test di confronto tra due campioni in maniera analoga ai test ipotesi parametrici di confronto medie (test Z se la varianza
DettagliNOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI
NOTE DALLE LEZIONI DI STATISTICA MEDICA ED ESERCIZI I METODI PER IL CONFRONTO DI MEDIE (Campioni non indipendenti) Prof.ssa G. Serio, Prof. P. Trerotoli, Cattedra di Statistica Medica, Università di Bari
DettagliPSICOMETRIA. Corso di laurea triennale (classe 34) VERIFICA DELL IPOTESI CON DUE CAMPIONI
PSICOMETRIA Corso di laurea triennale (classe 34) VERIFICA DELL IPOTESI CON DUE CAMPIONI CAMPIONI INDIPENDENTI Campioni estratti casualmente dalla popolazione con caratteristiche omogenee Assegnazione
DettagliDESCRITTIVE, TEST T PER IL CONFRONTO DELLE MEDIE DI CAMPIONI INDIPENDENTI.
Corso di Laurea Specialistica in Biologia Sanitaria, Universita' di Padova C.I. di Metodi statistici per la Biologia, Informatica e Laboratorio di Informatica (Mod. B) Docente: Dr. Stefania Bortoluzzi
DettagliEsercizi di Probabilità e Statistica
Esercizi di Probabilità e Statistica Samuel Rota Bulò 6 giugno 26 Statistica Esercizio Sia {X n } n una famiglia di v.a. di media µ e varianza σ 2. Verificare che X = n n X i σ 2 = n (X i µ) 2 S 2 = n
Dettagliˆp(1 ˆp) n 1 +n 2 totale di successi considerando i due gruppi come fossero uno solo e si costruisce z come segue ˆp 1 ˆp 2. n 1
. Verifica di ipotesi: parte seconda.. Verifica di ipotesi per due campioni. Quando abbiamo due insiemi di dati possiamo chiederci, a seconda della loro natura, se i campioni sono simili oppure no. Ci
DettagliStatistica Inferenziale
Statistica Inferenziale a) L Intervallo di Confidenza b) La distribuzione t di Student c) La differenza delle medie d) L intervallo di confidenza della differenza Prof Paolo Chiodini Dalla Popolazione
DettagliESAME. 9 Gennaio 2017 COMPITO B
ESAME 9 Gennaio 2017 COMPITO B Cognome Nome Numero di matricola 1) Approssimare tutti i calcoli alla quarta cifra decimale. 2) Ai fini della valutazione si terrà conto solo ed esclusivamente di quanto
DettagliConfronto tra due popolazioni Lezione 6
Last updated May 9, 06 Confronto tra due popolazioni Lezione 6 G. Bacaro Statistica CdL in Scienze e Tecnologie per l'ambiente e la Natura I anno, II semestre Concetti visti nell ultima lezione Le media
DettagliIl confronto fra medie
L. Boni Obiettivo Verificare l'ipotesi che regimi alimentari differenti non producano mediamente lo stesso effetto sulla gittata cardiaca Ipotesi nulla IPOTESI NULLA La dieta non dovrebbe modificare in
DettagliN.B. Per la risoluzione dei seguenti esercizi, si fa riferimento alle Tabelle riportate alla fine del documento.
N.B. Per la risoluzione dei seguenti esercizi, si fa riferimento alle abelle riportate alla fine del documento. Esercizio 1 La concentrazione media di sostanze inquinanti osservata nelle acque di un fiume
DettagliLezione 16. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 16. A. Iodice. Ipotesi statistiche
Statistica Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () Statistica 1 / 23 Outline 1 2 3 4 5 6 () Statistica 2 / 23 La verifica delle ipotesi Definizione Un ipotesi statistica
DettagliEsercizi riassuntivi di Inferenza
Esercizi riassuntivi di Inferenza Esercizio 1 Un economista vuole stimare il reddito medio degli abitanti di una cittadina mediante un intervallo al livello di confidenza del 95%. La distribuzione del
DettagliStatistica nelle applicazioni sanitarie
Dipartimento di Fisica Scuola di Specializzazione in Fisica Medica A.A. 2012/2013 Statistica nelle applicazioni sanitarie Maria Roberta Monge: Roberta.Monge@ge.infn.it Test parametrici e non parametrici
DettagliApprossimazione normale alla distribuzione binomiale
Approssimazione normale alla distribuzione binomiale P b (X r) costoso P b (X r) P(X r) per N grande Teorema: Se la variabile casuale X ha una distribuzione binomiale con parametri N e p, allora, per N
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 4
CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 4 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Stimatore media campionaria Il tempo in minuti necessario a un certo impiegato dell anagrafe
DettagliProbabilità classica. Distribuzioni e leggi di probabilità. Probabilità frequentista. Probabilità soggettiva
Probabilità classica Distribuzioni e leggi di probabilità La probabilità di un evento casuale è il rapporto tra il numero dei casi favorevoli ed il numero dei casi possibili, purchè siano tutti equiprobabili.
DettagliTipi di variabili. Indici di tendenza centrale e di dispersione
Tipi di variabili. Indici di tendenza centrale e di dispersione L. Boni Variabile casuale In teoria della probabilità, una variabile casuale (o variabile aleatoria o variabile stocastica o random variable)
DettagliCasa dello Studente. Casa dello Studente
Esercitazione - 14 aprile 2016 ESERCIZIO 1 Di seguito si riporta il giudizio (punteggio da 0 a 5) espresso da un gruppo di studenti rispetto alle diverse residenze studentesche di un Ateneo: a) Si calcolino
DettagliBLAND-ALTMAN PLOT. + X 2i 2 la differenza ( d ) tra le due misure per ognuno degli n campioni; d i. X i. = X 1i. X 2i
BLAND-ALTMAN PLOT Il metodo di J. M. Bland e D. G. Altman è finalizzato alla verifica se due tecniche di misura sono comparabili. Resta da comprendere cosa si intenda con il termine metodi comparabili
DettagliINFERENZA STATISTICA I (CANALE B)
INFERENZA STATISTICA I (CANALE B) FORMULE E TAVOLE PER L ESAME a.a. 2003/04 Indice A. Formule 2 B. Quantili di una distribuzione normale standard 4 C. Quantili di una distribuzione t di Student 5 D. Quantili
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corso di laurea in medicina e chirurgia. Corso di Statistica Medica. La distribuzione t - student
Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in medicina e chirurgia Corso di Statistica Medica La distribuzione t - student 1 Abbiamo visto nelle lezioni precedenti come il calcolo del valore Z,
DettagliStatistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /2e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill
Statistica - metodologie per le scienze economiche e sociali /e S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill Es.. Soluzione degli esercizi del capitolo 4 4. Il sistema d ipotesi è: μ 7, H : μ 7, Essendo 0 : t,
DettagliIndicatori di Posizione e di Variabilità. Corso di Laurea Specialistica in SCIENZE DELLE PROFESSIONI SANITARIE DELLA RIABILITAZIONE Statistica Medica
Indicatori di Posizione e di Variabilità Corso di Laurea Specialistica in SCIENZE DELLE PROFESSIONI SANITARIE DELLA RIABILITAZIONE Statistica Medica Indici Sintetici Consentono il passaggio da una pluralità
DettagliTest d ipotesi: confronto fra medie
Test d ipotesi: confronto fra medie Prof. Giuseppe Verlato Sezione di Epidemiologia e Statistica Medica, Università di Verona CONFRONTO FRA MEDIE 1) confronto fra una media campionaria e una media di popolazione
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corsi di laurea di area tecnica. Corso di Statistica Medica. Analisi dei dati quantitativi :
Università del Piemonte Orientale Corsi di laurea di area tecnica Corso di Statistica Medica Analisi dei dati quantitativi : Confronto tra due medie Corsi di laurea triennale di area tecnica - Corso di
DettagliLEZIONI DI STATISTICA MEDICA
LEZIONI DI STATISTICA MEDICA Lezione n.11 - Principi dell inferenza statistica - Campionamento - Distribuzione campionaria di una media e di una proporzione - Intervallo di confidenza di una media e di
DettagliDistribuzioni e inferenza statistica
Distribuzioni e inferenza statistica Distribuzioni di probabilità L analisi statistica spesso studia i fenomeni collettivi confrontandoli con modelli teorici di riferimento. Tra di essi, vedremo: la distribuzione
DettagliR 2 1 j /n j] 3(n+1)
L ANALISI DELLA VARIANZA A RANGHI AD UNA VIA DI KRUSKAL-WALLIS Quando le assunzioni per l analisi della varianza parametrica non sono soddisfatte si può ricorrere ad una alternativa non parametrica per
Dettagli4) Data una media (m=170) ed una deviazione standard (DS=15); quale dei valori sotto riportati rientra nell intervallo m±ds?
Associazione Onlus Lesina (FG) 27 ottobre 2006 Cognome e Nome Test con punteggio 1 1) Calcolare la media dei seguenti valori: 1, 4, 5, 7, 3 2) Qual è la percentuale di popolazione compresa dalla media±ds?
DettagliMetodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 7. Confronto tra Due Gruppi Esercitazione
Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 7. Confronto tra Due Gruppi Esercitazione Alessandra Mattei Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DiSIA) Università degli Studi di Firenze
DettagliLa verifica delle ipotesi
La verifica delle ipotesi Se abbiamo un idea di quale possa essere il valore di un parametro incognito possiamo sottoporlo ad una verifica, che sulla base di un risultato campionario, ci permetta di decidere
DettagliCorso di Psicometria Progredito
Corso di Psicometria Progredito 4.1 I principali test statistici per la verifica di ipotesi: Il test t Gianmarco Altoè Dipartimento di Pedagogia, Psicologia e Filosofia Università di Cagliari, Anno Accademico
DettagliCorso integrato di informatica, statistica e analisi dei dati sperimentali Esercitazione VII
Corso integrato di informatica, statistica e analisi dei dati sperimentali Esercitazione VII Un breve richiamo sul test t-student Siano A exp (a 1, a 2.a n ) e B exp (b 1, b 2.b m ) due set di dati i cui
DettagliLezione VII: t-test. Prof. Enzo Ballone
Lezione VII: t-test Cattedra di Biostatistica Dipartimento di Scienze Biomediche, Università degli Studi G. d Annunzio di Chieti Pescara Prof. Enzo Ballone Un terzo problema: si considerino 2 campioni
DettagliGrafici e tabelle permettono di fare valutazioni qualitative, non quantitative. E necessario poter sintetizzare i dati attraverso due importanti
Grafici e tabelle permettono di fare valutazioni qualitative, non quantitative. E necessario poter sintetizzare i dati attraverso due importanti indici : Indici di posizione Indici di variazione Indici
DettagliEsercizi di Probabilità e Statistica
Esercizi di Probabilità e Statistica parte 1 Massimo Guerriero Ettore Benedetti Indice Esercizi Presentazione dei dati Misure di sintesi numerica Probabilità Distribuzioni teoriche di probabilità Distribuzione
DettagliQuanti soggetti devono essere selezionati?
Quanti soggetti devono essere selezionati? Determinare una appropriata numerosità campionaria già in fase di disegno dello studio molto importante è molto Studi basati su campioni troppo piccoli non hanno
DettagliStatistica. Lezione 4
Università degli Studi del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Infermieristica Corso integrato in Scienze della Prevenzione e dei Servizi sanitari Statistica Lezione 4 a.a 2011-2012 Dott.ssa Daniela
DettagliEsercitazione 8 maggio 2014
Esercitazione 8 maggio 2014 Esercizio 2 dal tema d esame del 13.01.2014 (parte II). L età media di n gruppo di 10 studenti che hanno appena conseguito la laurea triennale è di 22 anni. a) Costruire un
DettagliPremessa: la dipendenza in media
Premessa: la dipendenza in media Supponiamo di avere K diversi livelli di un fattore che potrebbero influire su una determinata variabile. Per esempio supponiamo di domandarci se la diversificazione (intesa
DettagliDistribuzione normale
Distribuzione normale istogramma delle frequenze di un insieme di misure relative a una grandezza che varia con continuità popolazione molto numerosa, costituita da una quantità praticamente illimitata
DettagliIl processo inferenziale consente di generalizzare, con un certo grado di sicurezza, i risultati ottenuti osservando uno o più campioni
La statistica inferenziale Il processo inferenziale consente di generalizzare, con un certo grado di sicurezza, i risultati ottenuti osservando uno o più campioni E necessario però anche aggiungere con
DettagliINFERENZA STATISTICA I (CANALE B)
INFERENZA STATISTICA I (CANALE B) FORMULE E TAVOLE a.a. 2005/06 Indice A. Formule 2 B. Quantili di una distribuzione normale standard 4 C. Quantili di una distribuzione t di Student 5 D. Quantili di una
DettagliStatistica. Esercitazione 14. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice. Verifica di ipotesi
Esercitazione 14 Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () 1 / 14 Ex.1: Verifica Ipotesi sulla media (varianza nota) Le funi prodotte da un certo macchinario hanno una
DettagliCapitolo 8. Intervalli di confidenza. Statistica. Levine, Krehbiel, Berenson. Casa editrice: Pearson. Insegnamento: Statistica
Levine, Krehbiel, Berenson Statistica Casa editrice: Pearson Capitolo 8 Intervalli di confidenza Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Economia Dipartimento di Economia e Management, Università
DettagliCorso di Statistica Esercitazione 1.8
Corso di Statistica Esercitazione.8 Test su medie e proporzioni Prof.ssa T. Laureti a.a. 202-203 Esercizio Un produttore vuole monitorare i valori dei livelli di impurità contenute nella merce che gli
DettagliEsercitazione 8 del corso di Statistica 2
Esercitazione 8 del corso di Statistica Prof. Domenico Vistocco Dott.ssa Paola Costantini 6 Giugno 8 Decisione vera falsa è respinta Errore di I tipo Decisione corretta non è respinta Probabilità α Decisione
DettagliIl test (o i test) del Chi-quadrato ( 2 )
Il test (o i test) del Chi-quadrato ( ) I dati: numerosità di osservazioni che cadono all interno di determinate categorie Prima di tutto, è un test per confrontare proporzioni Esempio: confronto tra numero
DettagliCHEMIOMETRIA. CONFRONTO CON VALORE ATTESO (test d ipotesi) CONFRONTO DI VALORI MISURATI (test d ipotesi) CONFRONTO DI RIPRODUCIBILITA (test d ipotesi)
CHEMIOMETRIA Applicazione di metodi matematici e statistici per estrarre (massima) informazione chimica (affidabile) da dati chimici INCERTEZZA DI MISURA (intervallo di confidenza/fiducia) CONFRONTO CON
DettagliLezione 17. Statistica. Alfonso Iodice D Enza Università degli studi di Cassino. Lezione 17. A. Iodice
con Statistica Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () Statistica 1 / 29 Outline con 1 2 3 con 4 5 campioni appaiati 6 Indipendenza tra variabili () Statistica 2 /
Dettaglii dati escludono vi sia una relazione tra variabile indipendente e variabile dipendente (rispettivamente
TEST DI AUTOVALUTAZIONE - SETTIMANA 6 I diritti d autore sono riservati. Ogni sfruttamento commerciale non autorizzato sarà perseguito. Metodi statistici per la biologia Parte A. La retta di regressione.2
DettagliSTATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE
1 STATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE La presentazione dei dati per molte ricerche mediche fa comunemente riferimento a frequenze, assolute o percentuali. Osservazioni cliniche conducono
DettagliCapitolo 6. La distribuzione normale
Levine, Krehbiel, Berenson Statistica II ed. 2006 Apogeo Capitolo 6 La distribuzione normale Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale Facoltà di Ingegneria, Università
DettagliX Lezione Analisi della varianza Esempi e esercizi CPS - Corso di studi in Informatica II parte: Statistica
Corso di Calcolo delle Probabilità e Statistica II Parte - STATISTICA X Lezione Analisi della varianza Esempi e esercizi 1 Argomenti della X Lezione Tests per il confronto di più medie: ANOVA Utilità e
DettagliLA DISTRIBUZIONE NORMALE. La distribuzione Gaussiana. Dott.ssa Marta Di Nicola
LA DISTRIBUZIONE NORMALE http://www.biostatistica.unich.itit «È lo stesso delle cose molto piccole e molto grandi. Credi forse che sia tanto facile trovare un uomo o un cane o un altro essere qualunque
DettagliTest delle Ipotesi Parte I
Test delle Ipotesi Parte I Test delle Ipotesi sulla media Introduzione Definizioni basilari Teoria per il caso di varianza nota Rischi nel test delle ipotesi Teoria per il caso di varianza non nota Test
DettagliCORSO DI LAUREA IN INFERMIERISTICA. LEZIONI DI STATISTICA Parte II Elaborazione dei dati Variabilità
CORSO DI LAUREA IN INFERMIERISTICA LEZIONI DI STATISTICA Parte II Elaborazione dei dati Variabilità Lezioni di Statistica VARIABILITA Si definisce variabilità la proprietà di alcuni fenomeni di assumere
DettagliFondamenti di statistica per il miglioramento genetico delle piante. Antonio Di Matteo Università Federico II
Fondamenti di statistica per il miglioramento genetico delle piante Antonio Di Matteo Università Federico II Modulo 2 Variabili continue e Metodi parametrici Distribuzione Un insieme di misure è detto
DettagliIL CONFRONTO TRA LE VARIANZE DI DUE POPOLAZIONI
IL CONFRONTO TRA LE VARIANZE DI DUE POPOLAZIONI Perchè confrontare le varianze stimate in due campioni? Torniamo all'esempio dei frinosomi Per poter applicare il test t avevamo detto che le varianze, e
DettagliDistribuzione Normale
Distribuzione Normale istogramma delle frequenze di un insieme di misure di una grandezza che può variare con continuità popolazione molto numerosa, costituita da una quantità praticamente illimitata di
DettagliUniversità di Cassino Corso di Laurea in Scienze Motorie Biostatistica Anno accademico 2011/2012
Università di Cassino Corso di Laurea in Scienze Motorie Biostatistica Anno accademico 2011/2012 Bruno Federico b.federico@unicas.it Cattedra di Igiene - Università degli Studi di Cassino Indici di sintesi
DettagliAnalisi della varianza
Analisi della varianza Prof. Giuseppe Verlato Sezione di Epidemiologia e Statistica Medica, Università di Verona ANALISI DELLA VARIANZA - 1 Abbiamo k gruppi, con un numero variabile di unità statistiche.
DettagliQuesto calcolo richiede che si conoscano media e deviazione standard della popolazione.
Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologie Corso di Statistica Medica La distribuzione t - student 1 Abbiamo visto nelle lezioni precedenti come il calcolo del valore Z, riferito
DettagliIntervalli di confidenza
Probabilità e Statistica Esercitazioni a.a. 2006/2007 C.d.L.: Ingegneria per l Ambiente ed il Territorio, Ingegneria Civile, Ingegneria Gestionale, Ingegneria dell Informazione C.d.L.S.: Ingegneria Civile
DettagliSOLUZIONE. a) Calcoliamo il valore medio delle 10 misure effettuate (media campionaria):
ESERCIZIO SU TEST STATISTICO (Z, T e χ ) Da una ditta di assemblaggio di PC ci viene chiesto di controllare la potenza media dissipata da un nuovo processore, che causa a volte problemi di sovraccarico
DettagliContenuti: Capitolo 14 del libro di testo
Test d Ipotesi / TIPICI PROBLEMI DI VERIFICA DI IPOTESI SONO Test per la media Test per una proporzione Test per la varianza Test per due campioni indipendenti Test di indipendenza Contenuti Capitolo 4
Dettaglidistribuzione normale
distribuzione normale Si tratta della più importante distribuzione di variabili continue, in quanto: 1. si può assumere come comportamento di molti fenomeni casuali, tra cui gli errori accidentali; 2.
DettagliSTATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE
STATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE La presentazione dei dati per molte ricerche mediche fa comunemente riferimento a frequenze, assolute o percentuali. Osservazioni cliniche conducono sovente
Dettaglitabelle grafici misure di
Statistica Descrittiva descrivere e riassumere un insieme di dati in maniera ordinata tabelle grafici misure di posizione dispersione associazione Misure di posizione Forniscono indicazioni sull ordine
DettagliTest per una media - varianza nota
Situazione Test per una media - varianza nota Popolazione N(µ,σ 2 ); varianza σ 2 nota. µ 0 numero reale fissato. Test di livello α per µ Statistica: Z n = X n µ 0 σ/ n. H 0 H 1 Rifiutiamo H 0 se p-value
DettagliProva scritta di STATISTICA. CDL Biotecnologie. (Programma di Massimo Cristallo - A)
Prova scritta di STATISTICA CDL Biotecnologie (Programma di Massimo Cristallo - A) 1. Un associazione di consumatori, allo scopo di esaminare la qualità di tre diverse marche di batterie per automobili,
DettagliInferenza statistica II parte
Inferenza statistica II parte Marcella Montico Servizio di epidemiologia e biostatistica Test statistici II parte Variabili quantitative Caso 1 Variabile Dipendente = quantitativa Variabile Indipendente
DettagliCapitolo 6 La distribuzione normale
Levine, Krehbiel, Berenson Statistica Casa editrice: Pearson Capitolo 6 La distribuzione normale Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Economia Dipartimento di Economia e Management, Università
DettagliSCHEDA DIDATTICA N 7
FACOLTA DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA CIVILE CORSO DI IDROLOGIA PROF. PASQUALE VERSACE SCHEDA DIDATTICA N 7 LA DISTRIBUZIONE NORMALE A.A. 01-13 La distribuzione NORMALE Uno dei più importanti
DettagliIl campionamento e l inferenza. Il campionamento e l inferenza
Il campionamento e l inferenza Popolazione Campione Dai dati osservati mediante scelta campionaria si giunge ad affermazioni che riguardano la popolazione da cui essi sono stati prescelti Il campionamento
DettagliProprietà della varianza
Proprietà della varianza Proprietà della varianza Proprietà della varianza Proprietà della varianza Intermezzo: ma perché dovremmo darci la pena di studiare come calcolare la varianza nel caso di somme,
DettagliDISTRIBUZIONI DI CAMPIONAMENTO
DISTRIBUZIONI DI CAMPIONAMENTO 12 DISTRIBUZIONE DI CAMPIONAMENTO DELLA MEDIA Situazione reale Della popolazione di tutti i laureati in odontoiatria negli ultimi 10 anni, in tutte le Università d Italia,
DettagliLEZIONI IN LABORATORIO Corso di MARKETING L. Baldi Università degli Studi di Milano. Strumenti statistici in Excell
LEZIONI IN LABORATORIO Corso di MARKETING L. Baldi Università degli Studi di Milano Strumenti statistici in Excell Pacchetto Analisi di dati Strumenti di analisi: Analisi varianza: ad un fattore Analisi
DettagliDISTRIBUZIONE NORMALE (1)
DISTRIBUZIONE NORMALE (1) Nella popolazione generale molte variabili presentano una distribuzione a forma di campana, bene caratterizzata da un punto di vista matematico, chiamata distribuzione normale
DettagliCaratterizzazione dei consumi energetici (parte 3)
ESERCITAZIONE 4 Caratterizzazione dei consumi energetici (parte 3) 4.1 CuSum: elementi di analisi statistica Il diagramma delle somme cumulate dei residui in funzione del tempo (CuSum) può essere in generale
DettagliProf. Anna Paola Ercolani (Università di Roma) Lez Indicatori di dispersione
Consentono di descrivere la variabilità all interno della distribuzione di requenza tramite un unico valore che ne sintetizza le caratteristiche CAMPO DI VARIAZIONE DIFFERENZA INTERQUARTILE SCOSTAMENTO
DettagliINDICATORI DI TENDENZA CENTRALE
Psicometria (8 CFU) Corso di laurea triennale INDICATORI DI TENDENZA CENTRALE Torna alla pri ma pagina INDICATORI DI TENDENZA CENTRALE Consentono di sintetizzare un insieme di misure tramite un unico valore
DettagliEsame di Statistica (10 o 12 CFU) CLEF 11 febbraio 2016
Esame di Statistica 0 o CFU) CLEF febbraio 06 Esercizio Si considerino i seguenti dati, relativi a 00 clienti di una banca a cui è stato concesso un prestito, classificati per età e per esito dell operazione
DettagliStatistica inferenziale. La statistica inferenziale consente di verificare le ipotesi sulla popolazione a partire dai dati osservati sul campione.
Statistica inferenziale La statistica inferenziale consente di verificare le ipotesi sulla popolazione a partire dai dati osservati sul campione. Verifica delle ipotesi sulla medie Quando si conduce una
DettagliIpotesi statistiche (caso uno-dimensionale) Ipotesi poste sulla (distribuzione di) popolazione per raggiungere una decisione sulla popolazione stessa
Ipotesi statistiche (caso uno-dimensionale) Ipotesi poste sulla (distribuzione di) popolazione per raggiungere una decisione sulla popolazione stessa L ipotesi che si vuole testare: H 0 (ipotesi nulla)
DettagliEsame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi
1 Università di Venezia Esame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi 25 Maggio 2015 Cognome e Nome..................................... N. Matricola.......... Valutazione Il punteggio massimo teorico di
DettagliSTATISTICA AZIENDALE Modulo Controllo di Qualità
STATISTICA AZIENDALE Modulo Controllo di Qualità A.A. 009/10 - Sottoperiodo PROA DEL 14 MAGGIO 010 Cognome:.. Nome: Matricola:.. AERTENZE: Negli esercizi in cui sono richiesti calcoli riportare tutte la
DettagliStatistica di base per l analisi socio-economica
Laurea Magistrale in Management e comunicazione d impresa Statistica di base per l analisi socio-economica Giovanni Di Bartolomeo gdibartolomeo@unite.it Definizioni di base Una popolazione è l insieme
DettagliTeoria e tecniche dei test
Teoria e tecniche dei test Lezione 9 LA STANDARDIZZAZIONE DEI TEST. IL PROCESSO DI TARATURA: IL CAMPIONAMENTO. Costruire delle norme di riferimento per un test comporta delle ipotesi di fondo che è necessario
DettagliStatistica. POPOLAZIONE: serie di dati, che rappresenta linsieme che si vuole indagare (reali, sperimentali, matematici)
Statistica La statistica può essere vista come la scienza che organizza ed analizza dati numerici per fini descrittivi o per permettere di prendere delle decisioni e fare previsioni. Statistica descrittiva:
DettagliINDICATORI DI TENDENZA CENTRALE
INDICATORI DI TENDENZA CENTRALE INDICATORI DI TENDENZA CENTRALE Consentono di sintetizzare un insieme di misure tramite un unico valore rappresentativo indice che riassume o descrive i dati e dipende dalla
Dettagli1/55. Statistica descrittiva
1/55 Statistica descrittiva Organizzare e rappresentare i dati I dati vanno raccolti, analizzati ed elaborati con le tecniche appropriate (organizzazione dei dati). I dati vanno poi interpretati e valutati
DettagliUNIVERSITA DEGLI STUDI DI PERUGIA STATISTICA MEDICA. Prof.ssa Donatella Siepi tel:
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
DettagliUNIVERSITA DEGLI STUDI DI BRESCIA-FACOLTA DI MEDICINA E CHIRURGIA CORSO DI LAUREA IN INFERMIERISTICA SEDE DI DESENZANO dg STATISTICA MEDICA.
Lezione 4 DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA 1 DISTRIBUZIONE DI PROBABILITA Una variabile i cui differenti valori seguono una distribuzione di probabilità si chiama variabile aleatoria. Es:il numero di figli maschi
DettagliLa statistica. Elaborazione e rappresentazione dei dati Gli indicatori statistici. Prof. Giuseppe Carucci
La statistica Elaborazione e rappresentazione dei dati Gli indicatori statistici Introduzione La statistica raccoglie ed analizza gruppi di dati (su cose o persone) per trarne conclusioni e fare previsioni
DettagliTest d Ipotesi Introduzione
Test d Ipotesi Introduzione Uno degli scopi più importanti di un analisi statistica è quello di utilizzare i dati provenienti da un campione per fare inferenza sulla popolazione da cui è stato estratto
Dettagli