Tecniche statistiche di analisi del cambiamento
|
|
- Mattia Raimondo Maggi
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Tecniche statistiche di analisi del cambiamento 07-Anova con covariata (vers. 1.2, 20 marzo 2017) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
2 Introduzione Quando esiste una variabile che potrebbe essere associata ad una che ci interessa studiare, possiamo usare questa variabile come covariata Lo scopo è quello di eliminare o controllare l effetto della covariata sulla dipendente Sappiamo che in un campione ci possono essere differenze inter-individuali Se una variabile può influenzare i risultati della nostra dipendente, in particolare quando confrontiamo gruppi diversi, sarebbe bene parzializzare la sua influenza Allo stesso tempo, la relazione fra due variabili potrebbe confondere i risultati che vogliamo studiare G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
3 Introduzione: esempio 1 Gli studi pre-post con variabili indipendenti sono l esempio tipico All inizio dell anno scolastico viene misurata una determinata abilità in una serie di classi In metà delle classi, viene poi effettuato un intervento (training, esercitazioni, riflessioni... ) Alla fine dell anno scolastico tutte le classi (con e senza intervento) vengono nuovamente misurate Questo esempio prevede una misura ripetuta (pre-post) e una misura indipendente (intervento si-no) L intervento migliora l abilità? Ma i bambini già più abili migliorano comunque anche senza l intervento? Potrebbe essere considerato un disegno misto G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
4 Introduzione: esempio 2 un altro esempio potrebbe implicare una variabile che può variare indipendentemente dal nostro intervento All inizio dell anno scolastico viene misurata la velocità di lettura in alcune classi In queste classi, viene poi effettuato settimanalmente un esercizio di lettura Durante l anno si raccolgono informazioni dai genitori e dai bambini, sul numero di libri letti a casa Alla fine dell anno scolastico in queste classi viene nuovamente misurata la velocità di lettura questo esempio prevede una misura ripetuta (inizio-fine) e una variabile indipendente (numero libri letti) leggere a casa molti libri migliora la velocità di lettura indipendentemente dall intervento? G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
5 Ipotesi Per poter usare (o pensare di usare) una covariata bisogna ipotizzare che esista una variabile quantitativa (la covariata) che correli con la nostra variabile quantitativa (l indipendente) Madri che hanno un dizionario più ampio possono favorire un linguaggio del figlio più definito... Giocare ai video-giochi a casa può migliorare l abilità visuo-spaziale... l Analisi della Covarianza (Ancova) può tenere sotto controllo le differenze inter-individuali aggiustando i punteggi sulla variabile di studio in base ai punteggi della covariata G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
6 Perché la covariata Per ridurre la varianza dell errore: ANOVA e t-test ci permettono di suddividere la varianza in una parte spiegata e una non spiegata (quindi genericamente errore ); una covariata può spiegare una parte di questo errore Eliminazione dei confondenti: In ogni esperimento, ci possono essere variabili misurate che confondono i risultati (cioè variabili che variano in modo sistematico con la manipolazione sperimentale). Se ci sono variabili conosciute perché influenzano la variabile dipendente, L ANCOVA è ideale per rimuovere l influenza di queste variabili. G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
7 Assunti statistici Gli stessi dell anova, ma in più 1 indipendenza fra covariata e variabile indipendente: cioè 2 l Anova fra INDipendente e COVariata deve essere non significativa. In caso contrario i risultati si confondono 3 omogeneità della pendenza nei vari gruppi G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
8 Esempio generico: assunto 1 vero gruppo dipendente covariata Calcoliamo l anova a 1 fattore sulla covariata (CV) 2 Calcoliamo l anova a 1 fattore sulla variabile dipendente (VD) 3 Calcoliamo l anova a 1 fattore su una versione della dipendente (VD) corretta in base alla covariata (CV), cioè il co-prodotto VD CV Facciamo queste analisi per capire cosa succede G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
9 Esempio in SPSS: 1-covariata La covariata NON è significativamente diversa per i 3 gruppi Non è violata l indipendenza fra IND e COV Inoltre spiega l 11% della varianza G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
10 Esempio covariata dipendente: 2-dipendente La dipendente è significativamente diversa per i 3 gruppi, ma siamo vicino al 5% Il modello spiega il 55% della varianza G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
11 Esempio covariata dipendente: correlazione Dipendente e covariata sono molto correlate G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
12 Esempio covariata dipendente: 3-dipendente e covariata La covariata da sola è molto significativa (.000 vs.298) L indipendente è significativa, più di prima (.004 vs.039) Il modello completo spiega più di prima (97%) quasi tutta la varianza Per interpretare i dati ci servono le medie prima e dopo l applicazione della covariata G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
13 Esempio covariata dipendente: assunto 1 falso gruppo dipendente covariata Calcoliamo l anova a 1 fattore sulla covariata (CV) 2 Calcoliamo l anova a 1 fattore sulla variabile dipendente (VD) 3 Calcoliamo l anova a 1 fattore su una versione della dipendente (VD) corretta in base alla covariata (CV), cioè il co-prodotto VD CV Facciamo queste analisi per capire cosa succede G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
14 Esempio covariata dipendente: covariata La covariata è significativamente diversa per i 3 gruppi È una violazione dell indipendenza fra IND e COV Questo ci creerà problemi nell interpretazione dei risultati ma questo è un piccolissimo campione Inoltre spiega l 88% della varianza G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
15 Esempio covariata dipendente: dipendente La dipendente è significativamente diversa per i 3 gruppi, ma siamo vicino al 5% Ma spiega il 52% della varianza G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
16 Esempio covariata dipendente: correlazione Dipendente e covariata sono molto correlate G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
17 Esempio covariata dipendente: dipendente e covariata La covariata da sola è molto significativa (un po meno di prima:.004 vs.001) L indipendente è significativa, più di prima (.022 vs..047) Il modello completo spiega più di prima (91%) quasi tutta la varianza Per interpretare i dati ci servono le medie prima e dopo l applicazione della covariata G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
18 Esempio in SPSS Introducendo la covariata il Post-hoc si disabilita poi scegliamo Opzioni G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
19 Esempio in SPSS Introducendo la covariata il Post-hoc si disabilita poi scegliamo Opzioni G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
20 Esempio in SPSS: Opzioni Mettiamo gruppo in visualizza medie Scegliamo Confronta effetti principali e dal menù sotto scegliamo un metodo di confronto (alias post-hoc); qui ho scelto LSD Nel pannello Visualizza Seleziono Statistiche descrittive e Stime parametri G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
21 Esempio in SPSS: medie Le medie prima e dopo (senza covariata e con la covariata) cambiano Il gruppo 1 ha la media più bassa prima e il 3 la più alta Con il contributo della covariata, il gruppo 3 ha la media più piccola e il gruppo 1 ha avuto un aumento notevole G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
22 Esempio in SPSS: Opzioni In questo caso è un confronto multiplo Il gruppo 1 è statisticamente diverso dal 2, ma non dal 3 Il 3 è statisticamente diverso dal 2 ma non dal 3 I gruppi 1 e 3 si assomigliano e non si distinguono fra loro G. Rossi (Dip. Psicologia) Tsac / 22
Tecniche statistiche di analisi del cambiamento
Tecniche statistiche di analisi del cambiamento 07-Anova con covariata (vers. 1.0, 3 dicembre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca 2015-16
DettagliANALISI MULTIVARIATA
ANALISI MULTIVARIATA Marcella Montico Servizio di epidemiologia e biostatistica... ancora sulla relazione tra due variabili: la regressione lineare semplice VD: quantitativa VI: quantitativa Misura la
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
DettagliEconometria. lezione 13. validità interna ed esterna. Econometria. lezione 13. AA 2014-2015 Paolo Brunori
AA 2014-2015 Paolo Brunori popolazione studiata e popolazione di interesse - popolazione studiata: popolazione da cui è stato estratto il campione - popolazione di interesse: popolazione per la quale ci
DettagliIndice. Prefazione all edizione italiana. Gli Autori e i Curatori dell edizione italiana PARTE PRIMA ASPETTI GENERALI
Indice Prefazione all edizione italiana Gli Autori e i Curatori dell edizione italiana XI XII PARTE PRIMA ASPETTI GENERALI Capitolo 1. Introduzione 1 1.1 La psicologia scientifica 1 1.2 I contesti della
DettagliSCOPO DELL ANALISI DI CORRELAZIONE
CORRELAZIONE 1 SCOPO DELL ANALISI DI CORRELAZIONE STUDIARE LA RELAZIONE TRA DUE VARIABILI X E Y 2 diagrammi di dispersione un diagramma di dispersione (o grafico di dispersione) èuna rappresentazione grafica
DettagliCorso di Psicometria Progredito
Corso di Psicometria Progredito 5. La correlazione lineare Gianmarco Altoè Dipartimento di Pedagogia, Psicologia e Filosofia Università di Cagliari, Anno Accademico 2013-2014 Sommario 1 Tipi di relazione
Dettaglilezione 7 AA Paolo Brunori
AA 2016-2017 Paolo Brunori dove siamo arrivati? - se siamo interessati a studiare l andamento congiunto di due fenomeni economici - possiamo provare a misurare i due fenomeni e poi usare la lineare semplice
DettagliMETODOLOGIA DELLA RICERCA PSICOLOGICA
METODOLOGIA DELLA RICERCA PSICOLOGICA Corso di laurea in Scienze della formazione nelle organizzazioni a.a. 2013/14 METODI DESCRITTIVI, DISEGNI LONGITUDINALI, STUDIO DI CASI SINGOLI Strategie alternative
DettagliRisultati: Comportamento Statico e Dinamico Del Sistema Muscolo
Capitolo 3 Risultati: Comportamento Statico e Dinamico Del Sistema Muscolo 47 3.1 Introduzione Il modello è stato validato cercando di replicare una serie di risultati sperimentali riguardanti : i) le
DettagliDistribuzioni campionarie. Antonello Maruotti
Distribuzioni campionarie Antonello Maruotti Outline 1 Introduzione 2 Concetti base Si riprendano le considerazioni fatte nella parte di statistica descrittiva. Si vuole studiare una popolazione con riferimento
DettagliImportanza delle incertezze nelle misure fisiche
Importanza delle incertezze nelle misure fisiche La parola errore non significa equivoco o sbaglio Essa assume il significato di incertezza da associare alla misura Nessuna grandezza fisica può essere
DettagliConcetti principale della lezione precedente
Corso di Statistica medica e applicata 9 a Lezione Dott.ssa Donatella Cocca Concetti principale della lezione precedente I concetti principali che sono stati presentati sono: Variabili su scala nominale
DettagliGENETICA QUANTITATIVA
GENETICA QUANTITATIVA Caratteri quantitativi e qualitativi I caratteri discontinui o qualitativi esibiscono un numero ridotto di fenotipi e mostrano una relazione genotipo-fenotipo semplice I caratteri
DettagliAnalisi della varianza
1. 2. univariata ad un solo fattore tra i soggetti (between subjects) 3. univariata: disegni fattoriali 4. univariata entro i soggetti (within subjects) 5. : disegni fattoriali «misti» L analisi della
Dettagli7 Disegni sperimentali ad un solo fattore. Giulio Vidotto Raffaele Cioffi
7 Disegni sperimentali ad un solo fattore Giulio Vidotto Raffaele Cioffi Indice: 7.1 Veri esperimenti 7.2 Fattori livelli condizioni e trattamenti 7.3 Alcuni disegni sperimentali da evitare 7.4 Elementi
DettagliFondamenti VBA. Che cos è VBA
Fondamenti VBA Che cos è VBA VBA, Visual Basic for Application è un linguaggio di programmazione, inserito nelle applicazioni Office di Microsoft (Ms Word, Ms Excel, Ms PowerPoint, Visio). VBA è una implementazione
DettagliCorrelazione. Daniela Valenti, Treccani Scuola 1
Correlazione 1 I dati di un indagine per riflettere Cominciamo con i dati di un indagine svolta in una quinta classe di scuola superiore. Dopo l Esame di Stato 12 studenti si sono iscritti a corsi di laurea
DettagliEsercitazioni di statistica
Esercitazioni di statistica Misure di associazione: Indipendenza assoluta e in media Stefania Spina Universitá di Napoli Federico II stefania.spina@unina.it 22 ottobre 2014 Stefania Spina Esercitazioni
DettagliLETTI PER VOI: L uso delle tecniche di matching nella valutazione di efficacia di un farmaco. Cinzia Di Novi. Università Ca Foscari di Venezia,
LETTI PER VOI: L uso delle tecniche di matching nella valutazione di efficacia di un farmaco Cinzia Di Novi Università Ca Foscari di Venezia, Dipartimento di Economia Il matching statistico è sempre più
DettagliUniversità del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica
Università del Piemonte Orientale Specializzazioni di area sanitaria Statistica Medica Regressione Lineare e Correlazione Argomenti della lezione Determinismo e variabilità Correlazione Regressione Lineare
DettagliDESCRIZIONE CREAZIONE APP Si suddivide in 4 fasi di lavoro: 1. PIANIFICAZIONE; 2. PROGETTAZIONE; 3. SVILUPPO; 4. DISTRIBUZIONE.
DESCRIZIONE CREAZIONE APP Si suddivide in 4 fasi di lavoro: 1. PIANIFICAZIONE; 2. PROGETTAZIONE; 3. SVILUPPO; 4. DISTRIBUZIONE. PIANIFICAZIONE La pianificazione è la prima fase. Questa è la più delicata
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
DettagliMEMORIA DI LAVORO E DIFFICOLTA DI LETTURA: UN CONFRONTO TRA DISLESSICI PURI E DISLESSICI CON DIFFICOLTA ARITMETICHE
MEMORIA DI LAVORO E DIFFICOLTA DI LETTURA: UN CONFRONTO TRA DISLESSICI PURI E DISLESSICI CON DIFFICOLTA ARITMETICHE E. Virgili, C. Tonzar Istituto di Psicologia, Università di Urbino INTRODUZIONE Diverse
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 14-Introduzione all analisi della potenza statistica (vers. 1.2a, 11 dicembre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia,
DettagliINTRODUZIONE. STRESSORS durata del tragitto, interferenza. ¼ dei pendolari si dichiara «stressato»
ANALISI DEL PENDOLARISMO E DI ALCUNE VARIABILI INDIVIDUALI STRESS-LAVORO CORRELATE IN UNA CASISTICA DI DIPENDENTI DELL AZIENDA OSPEDALIERA CARLO POMA DI MANTOVA Donatella Placidi^, Silvia Zoni, Marialuisa
DettagliStatistica descrittiva: misure di associazione
Statistica descrittiva: misure di associazione L analisi di regressione permette di esplorare le relazioni tra due insiemi di valori (p.e. i valori di due attributi di un campione) alla ricerca di associazioni.
DettagliIntelligenza. Germano Rossi ISSR 2011/12
Intelligenza Germano Rossi ISSR 2011/12 Intelligenza Il concetto di intelligenza è stato ed è uno dei più controversi della storia della In realtà è anche difficile definire l intelligenza perché dipende
DettagliCapitolo 2 Le misure delle grandezze fisiche
Capitolo 2 Le misure delle grandezze fisiche Gli strumenti di misura Gli errori di misura Il risultato di una misura Errore relativo ed errore percentuale Propagazione degli errori Rappresentazione di
DettagliSTATISTICHE DESCRITTIVE Parte II
STATISTICHE DESCRITTIVE Parte II INDICI DI DISPERSIONE Introduzione agli Indici di Dispersione Gamma Differenza Interquartilica Varianza Deviazione Standard Coefficiente di Variazione introduzione Una
DettagliASPETTI STATISTICI. Master Universitario di II Livello Ricerca e Sviluppo Pre-Clinico e Clinico del Farmaco Modulo 4 Sviluppo Clinico dei Farmaci
Master Universitario di II Livello Ricerca e Sviluppo Pre-Clinico e Clinico del Farmaco Modulo 4 Sviluppo Clinico dei Farmaci ASPETTI STATISTICI Docente: Prof. Antonio MARZO e-mail: antoniop.marzo@libero.it
DettagliScenari di emissione SRES (Special Report on Emission Scenarios) e proiezioni globali
Scenari di emissione SRES (Special Report on Emission Scenarios) e proiezioni globali Informazioni e grafici tratte dal IV rapporto IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change): Climate Change 2007:
DettagliDisegni sperimentali
Disegni sperimentali Argomenti della lezione Disegni sperimentali Disegni quasi sperimentali Disegni pre sperimentali Veri esperimenti Lo sperimentatore ha un controllo completo sull intero protocollo
DettagliCercare il minimo di una funzione: Particle swam optimization
di una funzione: Particle swam optimization Author: Luca Albergante 1 Dipartimento di Matematica, Università degli Studi di Milano 28 Marzo 2011 L. Albergante (Univ. of Milan) PSO 28 Marzo 2011 1 / 14
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI G.D ANNUNZIO CHIETI- PESCARA FACOLTÀ DI PSICOLOGIA ATTRAZIONE SESSUALE MEN'S ATTRACTION TO WOMEN'S BODIES CHANGES SEASONALLY
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI G.D ANNUNZIO CHIETI- PESCARA FACOLTÀ DI PSICOLOGIA ATTRAZIONE SESSUALE MEN'S ATTRACTION TO WOMEN'S BODIES CHANGES SEASONALLY BOGUSŁAW PAWLOWSKI PIOTR SOROKOWSKI INTRODUZIONE 1 Le
DettagliStatistica descrittiva e statistica inferenziale
Statistica descrittiva e statistica inferenziale 1 ALCUNI CONCETTI POPOLAZIONE E CAMPIONE Popolazione: insieme finito o infinito di unità statistiche classificate secondo uno o più caratteri Campione:
DettagliPercorsi lavorativi, vulnerabilità economica ed instabilità familiare: quali relazioni?
INSTABILITÀ FAMILIARE: ASPETTI CAUSALI E CONSEGUENZE DEMOGRAFICHE, ECONOMICHE E SOCIALI Messina 10-11 Novembre 2006 Percorsi lavorativi, vulnerabilità economica ed instabilità familiare: quali relazioni?
DettagliWINDOWS95. 1. Avviare Windows95. Avviare Windows95 non è un problema: parte. automaticamente all accensione del computer. 2. Barra delle applicazioni
WINDOWS95 1. Avviare Windows95 Avviare Windows95 non è un problema: parte automaticamente all accensione del computer. 2. Barra delle applicazioni 1 La barra delle applicazioni permette di richiamare le
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
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
DettagliTema d esame del 15/02/12
Tema d esame del 15/0/1 Volendo aprire un nuovo locale, una catena di ristoranti chiede ad un consulente di valutare la posizione geografica ideale all interno di un centro abitato. A questo scopo, avvalendosi
DettagliIncertezza di Misura: Concetti di Base
Incertezza di Misura: Concetti di Base Roberto Ottoboni Dipartimento di Elettrotecnica Politecnico di Milano 1 Il concetto di misura Nella sua accezione più comune si è sempre inteso come misura di una
DettagliCAMPIONAMENTO fondamentale analisi campionamento omogenei stessa composizione variazione l abilità persona variabilità metodo analitico realtà
CAMPIONAMENTO Un momento fondamentale di una analisi è rappresentato dal campionamento, generalmente si pensa che i campioni da analizzare siano omogenei e che abbiano in ogni punto la stessa composizione,
DettagliDistribuzioni di probabilità
Distribuzioni di probabilità Distribuzioni di probabilità L analisi statistica spesso studia i fenomeni collettivi confrontandoli con modelli teorici di riferimento. Tra di essi, vedremo: la distribuzione
DettagliE = P(A) N. Teoria della probabilità. E = = 160 (numero atteso di soggetti con l influenza) E = = 390
Teoria della probabilità Definita la probabilità di un evento o di una qualsiasi combinazione di eventi, è immediato definire il numero di eventi attesi in una serie di prove ripetute in modo casuale.
DettagliTeorema del limite centrale TCL
Teorema del limite centrale TCL Questo importante teorema della statistica inferenziale si applica a qualsiasi variabile aleatoria che sia combinazione lineare di N variabili aleatorie le cui funzioni
DettagliReport Invalsi 2014 SCUOLA PRIMARIA
MINISTERO DELL ISTRUZIONE, DELL UNIVERSITÀ E DELLA RICERCA UFFICIO SCOLASTICO REGIONALE PER LA TOSCANA ISTITUTO COMPRENSIVO SCARPERIA SAN PIERO A SIEVE SCUOLA DELL'INFANZIA - PRIMARIA E SECONDARIA DI 1^
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,
DettagliRELAZIONE COMMISSIONE VALUTAZIONE INVALSI anno scolastico
RELAZIONE COMMISSIONE VALUTAZIONE INVALSI anno scolastico 2013-2014 Analisi dei risultati CLASSI SECONDE PROVA PRELIMINARE DI LETTURA VRIC887003 Scuola Primaria - Classi seconde, profilo di accesso Referente
DettagliIstituzione scolastica
Le scuole della didattica innovativa d eccellenza Predisposto appositamente per Istituzione scolastica Indice Progetto per un team di scuole di eccellenza...2 Il percorso di affiancamento: come funziona...2
DettagliRESTITUZIONE DATI INVALSI SCUOLA PRIMARIA
ISTITUTO COMPRENSIVO ALDA COSTA FERRARA RESTITUZIONE DATI INVALSI 2014 SCUOLA PRIMARIA ISTITUTO COMPRENSIVO ALDA COSTA La restituzione dei risultati delle prove Invalsi ci fornisce specifici elementi di
DettagliMetodologie informatiche per la chimica
Metodologie informatiche per la chimica Dr. Sergio Brutti Metodologie di analisi dei dati Strumenti di misura Uno strumento di misura e un dispositivo destinato a essere utilizzato per eseguire una misura,
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
DettagliP.N.S.D. Liceo F. De Andrè
P.N.S.D Liceo F. De Andrè P N iano azionale S D cuola igitale L idea forte del Piano: la tecnologia al servizio degli apprendimenti per rispondere all esigenza di costruire una nuova visione della formazione
DettagliAnalisi della Varianza - III
Analisi della Varianza - III Analisi Multivariata della Varianza (MANOVA, Multivariate Analysis of Variance) M Q Cristina Zogmaister Milano-Bicocca 1 Lez: XXXII Analisi Multivariata della Varianza (MANOVA)
DettagliRELAZIONE RESTITUZIONE DATI INVALSI 2014/2015- PROVA NAZIONALE
RELAZIONE RESTITUZIONE DATI INVALSI 2014/2015- PROVA NAZIONALE L istituto Nazionale per la Valutazione del sistema di Istruzione (INVALSI), SU DIRETTIVA DEL Ministro dell istruzione, ha predisposto la
DettagliL AUTOVALUTAZIONE CHE CONVIENE: A TUTTI
L AUTOVALUTAZIONE CHE CONVIENE: A TUTTI Damiano Previtali Ecco perché abbiamo bisogno di autovalutazione Premessa Input output Input Processi output Contesto Input Processi Outcome Autovalutazione VS Valutazione
DettagliThe Effect of Immigration on the School Performance of Natives: Cross Country Evidence using PISA Test Scores
The Effect of Immigration on the School Performance of Natives: Cross Country Evidence using PISA Test Scores Giorgio Brunello e Lorenzo Rocco Aspetti economici e sociali dell immigrazione in Italia e
DettagliModulo informatica di base 1 Linea 2
Modulo informatica di 1 Linea 2 Mattia Dip. di Informatica e Comunicazione Università degli Studi di Milano, Italia mattia.monga@unimi.it a.a. 2010/11 1 c 2010 M.. Creative Commons Attribuzione-Condividi
DettagliCONFRONTI MULTIPLI TEST HSD DI TUKEY
CONFRONTI MULTIPLI TEST HSD DI TUKEY Nel caso in cui i risultati dell analisi della varianza ad una via sono significativi, ovvero se il R.V. è risultato avere un F maggiore dell F critico, e quindi le
DettagliScorciatoie del Web. Krishna Tateneni Yves Arrouye Traduzione: Luciano Montanaro Manutenzione della traduzione: Federico Zenith
Krishna Tateneni Yves Arrouye Traduzione: Luciano Montanaro Manutenzione della traduzione: Federico Zenith 2 Indice 1 Scorciatoie del Web 4 1.1 Introduzione......................................... 4 1.2
DettagliANOVA: ANALISI DELLA VARIANZA Prof. Antonio Lanzotti
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI NAPOLI FEDERICO II DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA AEROSPAZIALE D.I.A.S. STATISTICA PER L INNOVAZIONE a.a. 007/008 ANOVA: ANALISI DELLA VARIANZA Prof. Antonio Lanzotti A cura di: Ing.
Dettagli12) Metodo dei minimi quadrati e linea di tendenza
12) Metodo dei minimi quadrati e linea di tendenza 43 Si supponga di avere una tabella di dati {y exp i} i=1,,n in funzione di altri dati {x i } i=1,,n che siano il risultato di una qualche misura sperimentale.
DettagliIl nuovo look di Google Apps. Gmail
Il nuovo look di Google Apps Gmail Benvenuti nel nuovo look di Google Apps Perché questo cambiamento: Per fare in modo che tutte le applicazioni Google abbiano lo stesso aspetto e siano chiare, semplici
DettagliEsercizi sulle percentuali
Esercizi sulle percentuali Esercizio 1 Si dispone di 12 kg di soluzione concentrata al 25%. Calcolare la quantità di solvente e di soluto necessari per ottenere tale soluzione. Dire che 12 kg di soluzione
DettagliLEZIONE N. 11 ( a cura di MADDALENA BEI)
LEZIONE N. 11 ( a cura di MADDALENA BEI) F- test Assumiamo l ipotesi nulla H 0 :β 1,...,Β k =0 E diverso dal verificare che H 0 :B J =0 In realtà F - test è più generale H 0 :Aβ=0 H 1 :Aβ 0 A è una matrice
DettagliCalcolo di una Regressione lineare semplice con Excel
Calcolo di una Regressione lineare semplice con Excel Inserire i dati In un tabellone vuoto di Excel, inserire i dati di X e di Y. Ad esempio i dati della Tabella 0.1 dovrebbero essere inseriti in Excel
DettagliINTEGRAZIONE al MANSIONARIO
INTEGRAZIONE al MANSIONARIO 1 Nella Nuova piattaforma sono disponibili diverse applicazioni, il cui grado d accesso è determinato dalle scelte effettuate in fase di assegnazione Deleghe. Le applicazioni
DettagliDETERMINAZIONE DEI DIAMETRI E CONTROLLO FRA LABORATORI
Gruppo Interregionale Fibre Coordinamento Tecnico Interregionale della Prevenzione nei Luoghi di Lavoro C.T.I.P.L.L. CLASSIFICAZIONE DI MMVFs DETERMINAZIONE DEI DIAMETRI E CONTROLLO FRA LABORATORI Studio
Dettaglila struttura di una teoria
DIAGNOSTICA PSICOLOGICA lezione! Paola Magnano paola.magnano@unikore.it la struttura di una teoria la struttura di una teoria modello di Bagozzi (1994) I livello./.. un esempio Linguaggio: della matematica
DettagliIntroduzione alle macchine a stati (non definitivo)
Introduzione alle macchine a stati (non definitivo) - Introduzione Il modo migliore per affrontare un problema di automazione industriale (anche non particolarmente complesso) consiste nel dividerlo in
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
DettagliInformatica di Base 1 Linea 1
Informatica di Base 1 Linea 1 Jianyi Lin Dipp. di Matematica e Scienze dell Informazione Università degli Studi di Milano, Italia jianyi.lin@unimi.it a.a. 2011/12 1 c 2011 J.Lin, M. Monga. Creative Commons
DettagliPowerDIP Software gestione presenze del personale aziendale. - Guida all inserimento e gestione dei turni di lavoro -
PowerDIP Software gestione presenze del personale aziendale - Guida all inserimento e gestione dei turni di lavoro - Informazioni preliminari. E necessario innanzitutto scaricare e installare l ultima
DettagliEsercitazioni di statistica
Esercitazioni di statistica Intervalli di confidenza Stefania Spina Universitá di Napoli Federico II stefania.spina@unina.it 10 Dicembre 2014 Stefania Spina Esercitazioni di statistica 1/43 Stefania Spina
DettagliPROBABILITÀ SCHEDA N. 5 SOMMA E DIFFERENZA DI DUE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE
PROBABILITÀ SCHEDA N. 5 SOMMA E DIFFERENZA DI DUE VARIABILI ALEATORIE DISCRETE 1. Distribuzione congiunta Ci sono situazioni in cui un esperimento casuale non si può modellare con una sola variabile casuale,
DettagliINDICE. Vista Libretto Livello Digitale 2. Importazione di dati da strumento 3. Inserisci File Vari 5. Compensazione Quote 5.
Prodotto da INDICE Vista Libretto Livello Digitale 2 Importazione di dati da strumento 3 Inserisci File Vari 5 Compensazione Quote 5 Uscite 6 File Esporta Livellazioni (.CSV) 6 Corso Livello Digitale Pag.
DettagliCorso di Sistemi Informativi Geografici. Presentazione del corso Maria Luisa Damiani A.A. 2013-14
Corso di Sistemi Informativi Geografici Presentazione del corso Maria Luisa Damiani A.A. 2013-14 Sommario Contenuti Modalita' d'esame Sito e calendario Obiettivi e contenuto del corso Introduzione ai modelli
DettagliPSICOMETRIA. Esercitazione n.1. C.d.L. Comunicazione e Psicologia a.a. 2012/13
PSICOMETRIA Esercitazione n.1 C.d.L. Comunicazione e Psicologia a.a. 2012/13 ESERCITAZIONE 1: INDICE 1. Informazioni di carattere generale sulle esercitazioni 2. Il foglio di calcolo (Excel) 3. Avviare
DettagliEsercitazioni di Metodologia
Esercitazioni di Metodologia Dott.ssa Gabriella Agrusti Università degli Studi Roma Tre Riprendiamo il discorso Centili Rango centile Punti z.. Punti T Repetita iuvant Il centile è il valore al di sotto
DettagliNormalizzazione. Definizione
Normalizzazione Definizione Le forme normali 2 Una forma normale è una proprietà di una base di dati relazionale che ne garantisce la qualità, cioè l'assenza di determinati difetti Quando una relazione
DettagliREGRESSIONE E CORRELAZIONE
REGRESSIONE E CORRELAZIONE Nella Statistica, per studio della connessione si intende la ricerca di eventuali relazioni, di dipendenza ed interdipendenza, intercorrenti tra due variabili statistiche 1.
DettagliMetodologia Sperimentale Agronomica / Metodi Statistici per la Ricerca Ambientale
DIPARTIMENTO DI SCIENZE AGRARIE E AMBIENTALI PRODUZIONE, TERRITORIO, AGROENERGIA Marco Acutis marco.acutis@unimi.it www.acutis.it CdS Scienze della Produzione e Protezione delle Piante (g59) CdS Biotecnologie
DettagliSTATISTICA DESCRITTIVA. Elementi di statistica medica GLI INDICI INDICI DI DISPERSIONE STATISTICA DESCRITTIVA
STATISTICA DESCRITTIVA Elementi di statistica medica STATISTICA DESCRITTIVA È quella branca della statistica che ha il fine di descrivere un fenomeno. Deve quindi sintetizzare tramite pochi valori(indici
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 s. 9. Soluzione degli esercizi del capitolo 9 In base agli arrotondamenti effettuati nei calcoli si
DettagliSoluzione degli esercizi di riepilogo sul controllo statistico di qualità e sull ANOVA.
Soluzione degli esercizi di riepilogo sul controllo statistico di qualità e sull ANOVA.. Si tratta di un ANOVA a due fattori senza repliche. Gli effetti sono fissi sia sulle righe che sulle colonne. Effettuiamo
DettagliCampionamento La statistica media campionaria e la sua distribuzione
Campionamento La statistica media campionaria e la sua distribuzione 1 Definisco il problema da studiare: es. tempo di percorrenza tra abitazione e università Carattere: tempo ossia v.s. continua Popolazione:
DettagliTorino 20 marzo 2013 Corso di Metrologia applicata alla Meteorologia
Taratura di sensori meteorologici e stazioni automatiche Analisi delle incertezze Taratura Costruire la curva di taratura di uno strumento significa dare riferibilità metrologica alle misure prese da tale
DettagliIl calcolatore. Architettura di un calcolatore (Hardware)
Il calcolatore Prima parlare della programmazione, e' bene fare una brevissima introduzione su come sono strutturati i calcolatori elettronici. I calcolatori elettronici sono stati progettati e costruiti
DettagliBit, Byte, Word e Codifica Dati
Bit, Byte, Word e Codifica Dati Come vengono immagazzinati i dati nella memoria? Le informazioni salvate e non all'interno della memoria del calcolatore vengono gestite come un insieme di numeri in sistema
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5
CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 5 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Misura dell associazione tra due caratteri Uno store manager è interessato a studiare la relazione
DettagliUniversità degli Studi G. d Annunzio EPG PSICOMETRIA II. Fascia A-H Anno Accademico 2015/2016. Dott. Fedele Cataldi
Università degli Studi G. d Annunzio EPG PSICOMETRIA II Fascia A-H Anno Accademico 2015/2016 Dott. Fedele Cataldi I VERI ESPERIMENTI:DISEGNI SPERIMENTALI AD UN SOLO FATTORE COME CONDURRE UN ESPERIMENTO
DettagliEsame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi
1 Università di Venezia Esame di Statistica A-Di Prof. M. Romanazzi 22 Gennaio 2016 Cognome e Nome..................................... N. Matricola.......... Valutazione Il punteggio massimo teorico di
DettagliLA REVISIONE LEGALE DEI CONTI La Pianificazione Ottobre 2013
LA REVISIONE LEGALE DEI CONTI La Pianificazione Ottobre 2013 Università degli Studi di Bari Facoltà di Economia Esame di Revisione Aziendale CPA Anno Accademico 2013-2014 La Pianificazione del Lavoro di
Dettaglidocente: Germana Scepi
INSEGNAMENTO DI :PIANO DEGLI ESPERIMENTI CORSO DI LAUREA: CLAS docente: Germana Scei Eserimenti in Scienza e Industria I metodi serimentali sono amiamente utilizzati sia nella ricerca scientifica che nel
DettagliDOCENTE F. S. MAIESE CARMELA
RISULTATI DELLE PROVE INVALSI SCUOLA PRIMARIA a.s. 2014/2015 DOCENTE F. S. MAIESE CARMELA CONFRONTO DEI PUNTEGGI MEDI DELLA NOSTRA SCUOLA CON LA MEDIA REGIONALE E LA MEDIA NAZIONALE RISULTATI PERCENTUALI
DettagliANALISI DEI DATI PER IL MARKETING 2014
ANALISI DEI DATI PER IL MARKETING 2014 Marco Riani mriani@unipr.it http://www.riani.it ANALISI DELLE CORRISPONDENZE (cap. VII) Problema della riduzione delle dimensioni L ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI
DettagliANALISI AFFIDABILITÀ SCALE
RICERCA CONGIUNTA NEL SETTORE DELLA MISURA DELLA SODDISFAZIONE DEGLI UTENTI DEI SITI E DEI SERVIZI ON LINE DELLE AMMINISTRAZIONI E PER LA PREDISPOSIZIONE DI UNO STRUMENTO DI RILEVAZIONE DELLA CUSTOMER
DettagliQuantificare la variabilità dei processi ecologici
Scopo ecologia Quantificare la variabilità dei processi ecologici Comprensione dei meccanismi fondamentale per identificare gli effetti del disturbo antropico e per prevenire alterazioni su scala globale
DettagliORIENTAMENTO:ABILITA VISUO-SPAZIALI NEI PILOTI MILITARI. Magg.CSA rn Paola VERDE MD PhD CSV Reparto Medicina Aeronautica e Spaziale
ORIENTAMENTO:ABILITA VISUO-SPAZIALI NEI PILOTI MILITARI Magg.CSA rn Paola VERDE MD PhD CSV Reparto Medicina Aeronautica e Spaziale ROMA Casa dell Aviatore 23 marzo 2015 FERUNT UT... M favoriti in compiti
Dettagli