DESCRITTIVE, TEST T PER IL CONFRONTO DELLE MEDIE DI CAMPIONI INDIPENDENTI.
|
|
- Giustina Lorenzi
- 7 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 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 Materiale del corso: III ESERCITAZIONE Analisi di dati sperimentali sull'efficacia dell'applicazione di lenti intraoculari in silicone o hydrogel dopo un'operazione della cataratta: STATISTICHE DESCRITTIVE, TEST T PER IL CONFRONTO DELLE MEDIE DI CAMPIONI INDIPENDENTI. Metodi: Statistiche descrittive, test t. Programmi: EXCEL e SPSS. In seguito all operazione chirurgica per la rimozione della cataratta la migrazione di cellule epiteliali del cristallino provoca frequentemente la deposizione di un post-cataratta, che puo essere di differente entita, con conseguenze piu o meno pesanti per la vista. Per la prevenzione di questo fenomeno, durante l operazione vengono impiantate delle lenti intraoculari, che possono essere di materiali diversi. Uno studio ha comparato l efficacia di lenti in silicone con quella di lenti di hydrogel, in modo che ne il paziente ne il medico esaminatore conoscessero le caratteristiche del trattamento, su un campione di 50 pazienti. L entita del post-cataratta dopo due anni viene quantificata su una scala da 0 a 10. Una volta ottenuti i risultati e necessario analizzarli da un punto di vista statistico per cercare di descrivere i dati e capire se vi sono differenze tra i campioni, cioe capire se un materiale risulta significativamente migliore dell altro. DATI 50 pazienti anziani con cataratta, dopo operazione, di cui: 25 pazienti con lenti in hydrogel; 25 pazienti con lenti in silicone; Dopo due anni: 22 pazienti con lenti in hydrogel; 18 pazienti con lenti in silicone; 10 pazienti deceduti; per ciascun paziente viene misurata l entita del post cataratta (scala da 0 a 10).
2 1 Scaricare il file di excel con la tabella originale contenete i dati in forma grezza; PAZIENTE TRATTAMENTO GRADO POST-CATARATTA paz1 silicone 2 paz2 hydrogel 3 paz3 hydrogel 5 paz4 hydrogel 6 paz5 silicone 1 paz6 silicone 4 paz7 silicone 2 paz8 silicone 3 paz9 hydrogel 4 paz10 silicone 5 paz11 hydrogel 8 paz12 deceduto paz13 hydrogel 2 paz14 hydrogel 7 paz15 silicone 2 paz16 silicone 2 paz17 silicone 1 paz18 hydrogel 5 paz19 hydrogel 6 paz20 hydrogel 4 paz21 hydrogel 3 paz22 silicone 4 paz23 hydrogel 2 paz24 hydrogel 6 paz25 hydrogel 3 paz26 hydrogel 4 paz27 hydrogel 5 paz28 deceduto paz29 silicone 3 paz30 hydrogel 8 paz31 hydrogel 9 paz32 hydrogel 4 paz33 deceduto paz34 silicone 4 paz35 silicone 3 paz36 deceduto paz37 deceduto paz38 deceduto paz39 silicone 6 paz40 silicone 2 paz41 deceduto paz42 silicone 2 paz43 deceduto paz44 deceduto paz45 hydrogel 4 paz46 deceduto paz47 hydrogel 3 paz48 silicone 2 paz49 hydrogel 5 paz50 silicone 4
3 Utilizzando Excel: 2 Schematizzare i dati in forma utile alle analisi seguenti, divisione in due campioni.; 3 Calcolare la media campionaria dei valori post-cataratta per ciascun campione; 4 Calcolare la mediana e della moda dei valori post-cataratta per ciascun campione; 5 Calcolare la deviazione standard dei valori post-cataratta per ciascun campione ed utilizzare la media a la deviazione standard per devifinire un intervallo di confidenza al 80% 6 Display grafico dei dati con un istogramma; 7 Interpretazione descrittiva dei risultati. Quale materiale sembra migliore in base ai dati di questo studio? 8 Preparare il file per SPSS. Utilizzando SPSS: 9 Cut and paste dei dati preparati al punto 8; 10 Controllo dei calcoli precedenti attraverso l opzione statistiche descrittive ; 11 Test T per il confronto delle medie di campioni indipendenti; 12 Interpretazione dei risultati. La differenza osservata tra le medie dei due campioni e significativa? 13 CONSEGNARE UNA RELAZIONE CONTENENTE: - Riassunto dei contenuti dell esercitazione (massimo 150 parole). - Risposte ai punti in grassetto.
4 VADEMECUM: Media (media aritmetica, average): la media campionaria permette di stimare la vera media della popolazione. La media campionaria di un set di osservazioni e data da: Moda (mode): il valore osservato con maggiore frequenza in un campione. Mediana (median): la mediana di una distribuzione con probabilita D(x) e il valore di x per cui D(x)=1/2. Per una distribuzione simmetrica e il valore al centro della distribuzione. Deviazione standard: e una misura che indica quanto i valori si discostino dal valore medio. La deviazione standard di un campione si ottiene come radice quadrata della sommatoria degli scarti elevati al quadrato, divisa per N. La deviazione standard si rivela molto utile per quantificare l'intervallo entro il quale si distribuiscono le varie misure. In particolare se la distribuzione e normale, il 68% delle misure dovrebbe trovarsi all'interno dell'intervallo centrato sulla media e di estremi + e -. Si può inoltre assumere la deviazione standard come errore da associare al valore medio della misura. In questo modo siamo sicuri al 68% di aver individuato l'intervallo entro il quale il valore vero della grandezza dovrebbe cadere. La probabilità che la variabile aleatoria cada all'interno di una deviazione standard è di circa il 68%; la probabilità che cada all'interno di due deviazioni standard è 95.4%. Per 3 la probabilità è già del 99.7%, mentre per 4 deviazioni standard si ha una probabilità (99.9%). P
5 Test T per campioni indipendenti Il test T per campioni indipendenti consente di confrontare le medie relative a due gruppi di casi. Nel test, i soggetti dovrebbero essere assegnati in modo casuale a due gruppi. Statistiche fornite da SPSS. Per ogni variabile: dimensione campione, media, deviazione standard ed errore standard della media. Per le differenze fra le medie: media, errore standard e intervallo di confidenza (è possibile specificare il livello di confidenza). Test: test di Levene di uguaglianza delle varianze e test t di uguaglianza delle medie per la varianza comune e la varianza. Test di Levene di uguaglianza delle varianze F Sig. t df Test t di uguaglianza delle medie Sig. (2- code) Differenza fra medie Differenza errore standard Intervallo di confidenza per la differenza al 95% Superior Inferiore e Assumi varianze uguali 4,248,057 5,377 15,001 4,5139, , ,30306 Non assumere varianze uguali 5,620 10,938,001 4,5139, , ,28281 SPSS calcola due test per il confronto della media tra due gruppi, uno nell assunzione che le varianze dei due gruppi siamo uguali, l altro nell assunzione che siano diverse. Il test di Levene valuta l omogeneita delle varianze dei due gruppi. Se ad esempio il livello di significativita e 0.057, con fissato a 0.05 (5%), la differenza non e significativa cioe le varianze sono omogenee (consideriamo allora la riga corrispondente ad assumi varianze uguali ). Le colonne successive mostrano il valore del t di Student, il numero di gradi di liberta del confronto (numero di casi meno 2) e la probabilita di ottenere un valore assoluto di t superiore o uguale a quello osservato, se la differenza tra i campioni fosse completamente casuale. Se ad esempio la significativita del test e fissata a 0.05 ed la probabilita calcolata e 0.001, si puo tranquillamente concludere che la differenza tra le due medie riflette una differenza reale tra le due popolazioni.
LEZIONI 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
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
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
DettagliMisure Meccaniche e Termiche. punti massa. Valore atteso: Varianza:
Fenomeni aleatori Misure Meccaniche e Termiche Sezione di Misure e Tecniche Sperimentali I fenomeni aleatori (o casuali) sono fenomeni empirici il cui risultato non è prevedibile a priori, caratterizzati
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
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
DettagliUlteriori Conoscenze di Informatica e Statistica
ndici di forma Ulteriori Conoscenze di nformatica e Statistica Descrivono le asimmetrie della distribuzione Carlo Meneghini Dip. di fisica via della Vasca Navale 84, st. 83 ( piano) tel.: 06 55 17 72 17
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
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
DettagliStatistica descrittiva II
Probabilità e Statistica Esercitazioni a.a. 009/010 C.d.L.: Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica Statistica descrittiva II Ines Campa Probabilità e Statistica - Esercitazioni
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
INDICATORI DI TENDENZA CENTRALE INDICATORI DI TENDENZA CENTRALE Consentono di sintetizzare un insieme di misure tramite un unico valore rappresentativo è indice che riassume o descrive i dati e dipende
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,
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
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
DettagliLaboratorio di Didattica di elaborazione dati 5 STIMA PUNTUALE DEI PARAMETRI. x i. SE = n.
5 STIMA PUNTUALE DEI PARAMETRI [Adattato dal libro Excel per la statistica di Enzo Belluco] Sia θ un parametro incognito della distribuzione di un carattere in una determinata popolazione. Il problema
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.
DettagliELABORAZIONE ED ANALISI STATISTICA DEI DATI
Università degli studi di Padova Dipartimento Territorio e Sistemi Agro-Forestali Corso di laurea in Tecnologie Forestali ed Ambientali ELABORAZIONE ED ANALISI STATISTICA DEI DATI Sergio Rossi Esercitazioni
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,
DettagliDistribuzione Gaussiana - Facciamo un riassunto -
Distribuzione Gaussiana - Facciamo un riassunto - Nell ipotesi che i dati si distribuiscano seguendo una curva Gaussiana è possibile dare un carattere predittivo alla deviazione standard La prossima misura
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
DettagliStatistica Un Esempio
Statistica Un Esempio Un indagine sul peso, su un campione di n = 100 studenti, ha prodotto il seguente risultato. I pesi p sono espressi in Kg e sono stati raggruppati in cinque classi di peso. classe
DettagliINFORMATICA APPLICATA AI PROCESSI BIOTECNOLOGICI
INFORMATICA APPLICATA AI PROCESSI BIOTECNOLOGICI Fabio Scotti Universita' degli studi Dipartimento di tecnologie dell'informazione e Dipartimento di biotecnologie Analisi dei dati METODOLOGIA (cosa fare)
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
DettagliElementi di Statistica
Università degli Studi di Palermo Dipartimento di Ingegneria Informatica Informatica ed Elementi di Statistica 3 c.f.u. Anno Accademico 2010/2011 Docente: ing. Salvatore Sorce Elementi di Statistica Statistica
DettagliProgrammazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva
Fondamenti di Informatica Ester Zumpano Programmazione con Foglio di Calcolo Cenni di Statistica Descrittiva Lezione 5 Statistica descrittiva La statistica descrittiva mette a disposizione il calcolo di
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
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
DettagliIstituzioni di Statistica e Statistica Economica
Istituzioni di Statistica e Statistica Economica Università degli Studi di Perugia Facoltà di Economia, Assisi, a.a. 2013/14 Esercitazione n. 1 A. I dati riportati nella seguente tabella si riferiscono
DettagliAnalisi degli Errori di Misura. 08/04/2009 G.Sirri
Analisi degli Errori di Misura 08/04/2009 G.Sirri 1 Misure di grandezze fisiche La misura di una grandezza fisica è descrivibile tramite tre elementi: valore più probabile; incertezza (o errore ) ossia
DettagliStatistica - metodologie per le scienze economiche e sociali S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill
- metodologie per le scienze economiche e sociali S. Borra, A. Di Ciaccio - McGraw Hill Es. Soluzione degli esercizi del capitolo 8 home - indice In base agli arrotondamenti effettuati nei calcoli, si
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 13-Il t-test per campioni indipendenti vers. 1.1 (12 novembre 2014) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di
Dettagli3.1 Classificazione dei fenomeni statistici Questionari e scale di modalità Classificazione delle scale di modalità 17
C L Autore Ringraziamenti dell Editore Elenco dei simboli e delle abbreviazioni in ordine di apparizione XI XI XIII 1 Introduzione 1 FAQ e qualcos altro, da leggere prima 1.1 Questo è un libro di Statistica
Dettaglinormopeso <=25 sovrappeso 25-29.9 obesità I 30-34.9 obesità II 35-39.9 obesità III >=40
E stato condotto uno studio relativo all effetto di una dieta sul BMI Body mass index in relazione al grado di obesità in un campione di adulti maschi avente le seguenti classi normopeso
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
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
DettagliEsercitazione 4 Distribuzioni campionarie e introduzione ai metodi Monte Carlo
Esercitazione 4 Distribuzioni campionarie e introduzione ai metodi Monte Carlo 1. Gli studi di simulazione possono permetterci di apprezzare alcune delle proprietà di distribuzioni campionarie ricavate
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
DettagliSommario. Capitolo 1 I dati e la statistica 1. Capitolo 2 Statistica descrittiva: tabelle e rappresentazioni grafiche 25
Sommario Presentazione dell edizione italiana Prefazione xv xiii Capitolo 1 I dati e la statistica 1 Statistica in pratica: BusinessWeek 1 1.1 Le applicazioni in ambito aziendale ed economico 3 Contabilità
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 Disciplina scien tifica che fornisce strumenti per l interpretazione delle informazioni contenute in insiemi di dati relativi a
STATISTICA Disciplina scien tifica che fornisce strumenti per l interpretazione delle informazioni contenute in insiemi di dati relativi a VARIABILI CASUALI VARIABILE Qualunque fenomeno espri mibile numericamente
DettagliNote sulla probabilità
Note sulla probabilità Maurizio Loreti Dipartimento di Fisica Università degli Studi di Padova Anno Accademico 2002 03 1 La distribuzione del χ 2 0.6 0.5 N=1 N=2 N=3 N=5 N=10 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 5 10 15
DettagliOgni misura è composta di almeno tre dati: un numero, un'unità di misura, un'incertezza.
Ogni misura è composta di almeno tre dati: un numero, un'unità di misura, un'incertezza. Misure ripetute forniscono dati numerici distribuiti attorno ad un valore centrale indicabile con un indice (indice
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:
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
DettagliPresentazione dell edizione italiana Prefazione xix Ringraziamenti xxii Glossario dei simboli xxiii
Sommario Presentazione dell edizione italiana Prefazione xix Ringraziamenti xxii Glossario dei simboli xxiii xv Parte I Statistica descrittiva 1 Capitolo 1 Introduzione 3 Perché studiare statistica? 4
DettagliIl Corso di Fisica per Scienze Biologiche
Il Corso di Fisica per Scienze Biologiche Ø Prof. Attilio Santocchia Ø Ufficio presso il Dipartimento di Fisica (Quinto Piano) Tel. 75-585 278 Ø E-mail: attilio.santocchia@pg.infn.it Ø Web: http://www.fisica.unipg.it/~attilio.santocchia/
DettagliCapitolo 11 Test chi-quadro
Levine, Krehbiel, Berenson Statistica II ed. 2006 Apogeo Capitolo 11 Test chi-quadro Insegnamento: Statistica Corsi di Laurea Triennale in Economia Facoltà di Economia, Università di Ferrara Docenti: Dott.
DettagliEsercitazioni di Statistica
Esercitazioni di Statistica Indici di posizione e di variabilità Prof. Livia De Giovanni lstatistica@dis.uniroma1.it Esercizio 1 Data la seguente distribuzione unitaria del carattere X: X : 4 2 4 2 6 4
DettagliStatistica Inferenziale
Statistica Inferenziale Prof. Raffaella Folgieri Email: folgieri@mtcube.com aa 2009/2010 Esercizio 1 (stima puntuale) In un processo di controllo di qualità, siamo interessati al numero mensile di guasti
DettagliCampo di Variazione Costituisce la misura di
Statistica2 22/09/2015 I Parametri di dispersione Campo di Variazione Costituisce la misura di PESO ALLA NASCITA DEI BOVINI matricola PESO SESSO 7 38,00 F 8 38,00 F 1 40,00 F 2 40,00 F 5 40,00 F 10 42,00
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
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PERUGIA
SIGI, Statistica II, esercitazione n. 3 1 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PERUGIA FACOLTÀ DI ECONOMIA CORSO DI LAUREA S.I.G.I. STATISTICA II Esercitazione n. 3 Esercizio 1 Una v.c. X si dice v.c. esponenziale
DettagliStrumenti informatici Realizzare un test z, un test t e un test F per campioni indipendenti con Excel e SPSS
Strumenti informatici 5.2 - Realizzare un test z, un test t e un test F per campioni indipendenti con Excel e SPSS Sia Excel che SPSS consentono di realizzare in modo abbastanza rapido il test sulle medie
DettagliEsercitazione: La distribuzione NORMALE
Esercitazione: La distribuzione NORMALE Uno dei più importanti esempi di distribuzione di probabilità continua è dato dalla distribuzione Normale (curva normale o distribuzione Gaussiana); è una delle
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
DettagliVedi: Probabilità e cenni di statistica
Vedi: http://www.df.unipi.it/~andreozz/labcia.html Probabilità e cenni di statistica Funzione di distribuzione discreta Istogrammi e normalizzazione Distribuzioni continue Nel caso continuo la probabilità
DettagliModulo di Statistica e Tecnologia (Dott. Giorgio Poletti
Laurea in Scienze dell Educazione Insegnamento di Pedagogia Sperimentale (Prof. Paolo Frignani) Modulo di Statistica e Tecnologia (Dott. Giorgio Poletti giorgio.poletti@unife.it) MEDIA aritmetica semplice
DettagliStatistica descrittiva
Statistica descrittiva Caso di 1 variabile: i dati si presentano in una tabella: Nome soggetto Alabama Dato 11.6.. Per riassumere i dati si costruisce una distribuzione delle frequenze. 1 Si determina
DettagliTeoria e tecniche dei test. Concetti di base
Teoria e tecniche dei test Lezione 2 2013/14 ALCUNE NOZIONI STATITICHE DI BASE Concetti di base Campione e popolazione (1) La popolazione è l insieme di individui o oggetti che si vogliono studiare. Questi
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
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
DettagliIntervallo di fiducia del coefficiente angolare e dell intercetta L intervallo di fiducia del coefficiente angolare (b 1 ) è dato da:
Analisi chimica strumentale Intervallo di fiducia del coefficiente angolare e dell intercetta L intervallo di fiducia del coefficiente angolare (b 1 ) è dato da: (31.4) dove s y è la varianza dei valori
DettagliStatistica. Lezione 8
Università degli Studi del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Infermieristica Corso integrato in Scienze della Prevenzione e dei Servizi sanitari Statistica Lezione 8 a.a 2011-2012 Dott.ssa Daniela
Dettagli3) In una distribuzione di frequenza si può ottenere più di una moda Vero Falso
CLM C Verifica in itinere statistica medica 13-01-2014 1) Indicate a quale categoria (Qualitativa, qualitativa ordinabile, quantitativa discreta, quantitativa continua) appartengono le seguenti variabili:
Dettaglile scale di misura scala nominale scala ordinale DIAGNOSTICA PSICOLOGICA lezione si basano su tre elementi:
DIAGNOSTICA PSICOLOGICA lezione! Paola Magnano paola.magnano@unikore.it si basano su tre elementi: le scale di misura sistema empirico: un insieme di entità non numeriche (es. insieme di persone; 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
Dettaglistandardizzazione dei punteggi di un test
DIAGNOSTICA PSICOLOGICA lezione! Paola Magnano paola.magnano@unikore.it standardizzazione dei punteggi di un test serve a dare significato ai punteggi che una persona ottiene ad un test, confrontando la
DettagliUna statistica è una quantità numerica il cui valore è determinato dai dati.
STATISTICHE CAMPIONARIE Quando i dati sono molti e illeggibili nella forma grezza, si rende necessario introdurre quantità numeriche che possano essere usate per sintetizzarli. Queste misure riassuntive
DettagliStatistica. Matematica con Elementi di Statistica a.a. 2015/16
Statistica La statistica è la scienza che organizza e analizza dati numerici per fini descrittivi o per permettere di prendere delle decisioni e fare previsioni. Statistica descrittiva: dalla mole di dati
Dettaglip = p q OR = p q Misura l esistenza di una malattia. E legato alla incidenza in quanto - Prevalenza = Incidenza x tempo medio di durata della malattia
- Prevalenza (prevalence) è una misura della proporzione di persone ammalate in un certo periodo. Può essere misurata in modo puntiforme (point prevalence) oppure su un periodo (period prevalence). - Prevalenza
DettagliDistribuzioni campionarie
1 Inferenza Statistica Descrittiva Distribuzioni campionarie Statistica Inferenziale: affronta problemi di decisione in condizioni di incertezza basandosi sia su informazioni a priori sia sui dati campionari
DettagliStatistica Esercitazione. alessandro polli facoltà di scienze politiche, sociologia, comunicazione
Statistica Esercitazione alessandro polli facoltà di scienze politiche, sociologia, comunicazione Obiettivo Esercizio 1. Questo e alcuni degli esercizi che proporremo nei prossimi giorni si basano sul
DettagliQuestionario 1. Sono assegnati i seguenti dati
Questionario 1. Sono assegnati i seguenti dati 30 30 10 30 50 30 60 60 30 20 20 20 30 20 30 30 20 10 10 40 20 30 10 10 10 30 40 30 20 20 40 40 40 dire se i dati illustrati sono unità statistiche valori
Dettagli1/4 Capitolo 4 Statistica - Metodologie per le scienze economiche e sociali 2/ed Copyright 2008 The McGraw-Hill Companies srl
1/4 Capitolo 4 La variabilità di una distribuzione Intervalli di variabilità Box-plot Indici basati sullo scostamento dalla media Confronti di variabilità Standardizzazione Statistica - Metodologie per
DettagliCarta di credito standard. Carta di credito business. Esercitazione 12 maggio 2016
Esercitazione 12 maggio 2016 ESERCIZIO 1 Si supponga che in un sondaggio di opinione su un campione di clienti, che utilizzano una carta di credito di tipo standard (Std) o di tipo business (Bsn), si siano
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
DettagliLa statistica descrittiva per le variabili quantitative
La statistica descrittiva per le variabili quantitative E la sintesi dei dati Gli indici di posizione/tendenza centrale OBIETTIVO Individuare un indice che rappresenti significativamente un insieme di
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
DettagliLezione 4 a - Misure di dispersione o di variabilità
Lezione 4 a - Misure di dispersione o di variabilità Abbiamo visto che la media è una misura della localizzazione centrale della distribuzione (il centro di gravità). Popolazioni con la stessa media possono
DettagliUDA MATEMATICA. Progettazione per unità di apprendimento. Percorso di istruzione di primo livello primo periodo didattica PROF:...
UDA MATEMATICA Progettazione per unità di apprendimento Percorso di istruzione di primo livello primo periodo didattica PROF:... B1 5MAT 01 Numeri e calcoli (ore in presenza: 18; ore a distanza: 0 ) COMPETENZA/E
Dettagliesercitazione1 12/10/2015
esercitazione1 12/10/2015 VARIABILE CLASSIFICAZIONE TIPOLOGIA Peso vivo del cavallo Ora della deposizione dell uovo Colore mantello Presenza corna Latte prodotto N. uova prodotte Presenza speroni alle
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
Dettaglilezione n. 6 (a cura di Gaia Montanucci) Verosimiglianza: L = = =. Parte dipendente da β 0 e β 1
lezione n. 6 (a cura di Gaia Montanucci) METODO MASSIMA VEROSIMIGLIANZA PER STIMARE β 0 E β 1 Distribuzione sui termini di errore ε i ε i ~ N (0, σ 2 ) ne consegue : ogni y i ha ancora distribuzione normale,
DettagliStatistica4-29/09/2015
Statistica4-29/09/2015 Raccogliere i dati con il maggior numero di cifre significative ed arrotondare eventualmente solo al momento dei calcoli (min. 3); nella grande maggioranza delle ricerche biologiche
DettagliUlteriori applicazioni del test del Chi-quadrato (χ 2 )
Ulteriori applicazioni del test del Chi-quadrato (χ 2 ) Finora abbiamo confrontato con il χ 2 le numerosità osservate in diverse categorie in un campione con le numerosità previste da un certo modello
DettagliApplicazioni statistiche e utilizzo del package statistico Spss - 7
Applicazioni statistiche e utilizzo del package statistico Spss - 7 CISI 27 gennaio 2005 ricercapsicologica@tiscali.it Illustrare le principali statistiche mono e bivariate. Valutare quando è opportuno
Dettaglib) E necessario formulare delle ipotesi per calcolare l intervallo di confidenza ottenuto al punto a? (motivare brevemente la risposta):
ESERCIZIO 1 Una grande banca vuole stimare l ammontare medio di denaro che deve essere corrisposto dai correntisti che hanno il conto scoperto. Si seleziona un campione di 100 clienti su cui si osserva
DettagliSintesi dei dati in una tabella. Misure di variabilità (cap. 4) Misure di forma (cap. 5) Statistica descrittiva (cap. 6)
Sintesi dei dati in una tabella Misure di variabilità (cap. 4) Misure di forma (cap. 5) Statistica descrittiva (cap. 6) Sintesi dei dati Spesso si vuole effettuare una sintesi dei dati per ottenere indici
DettagliSchema lezione 5 Intervalli di confidenza
Schema lezione 5 Intervalli di confidenza Non centrerò quella barca, ne sono convinto al 95% COMPRENDERE: Significato di intervallo di confidenza Uso degli stimatori come quantità di pivot per stime intervallari
DettagliStatistica. Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza e correlazione
Corso di Laurea in Scienze dell Organizzazione Facoltà di Sociologia, Università degli Studi di Milano-Bicocca a.a. 2010/2011 Statistica Esercitazione 4 17 febbraio 2011 Medie condizionate. Covarianza
Dettaglihttp://www.biostatistica.unich.it 1 STATISTICA DESCRITTIVA Le misure di tendenza centrale 2 OBIETTIVO Individuare un indice che rappresenti significativamente un insieme di dati statistici. 3 Esempio Nella
DettagliTOPOGRAFIA 2013/2014. Prof. Francesco-Gaspare Caputo
TOPOGRAFIA 2013/2014 L operazione di misura di una grandezza produce un numero reale che esprime il rapporto della grandezza stessa rispetto a un altra, a essa omogenea, assunta come unità di misura. L
DettagliSTATISTICA 1 ESERCITAZIONE 2
Frequenze STATISTICA 1 ESERCITAZIONE 2 Dott. Giuseppe Pandolfo 7 Ottobre 2013 RAPPRESENTAZIONE GRAFICA DEI DATI Le rappresentazioni grafiche dei dati consentono di cogliere la struttura e gli aspetti caratterizzanti
DettagliCorso di Laurea in Farmacia, cognomi M-Z Modulo di Matematica, 1 dicembre 2011, TEMA 1. Giustificare adeguatamente le soluzioni dei seguenti esercizi:
Modulo di Matematica, 1 dicembre 2011, TEMA 1 Una popolazione è composta dal 45% di fumatori e dal 55% di non fumatori. È noto che il 65% dei fumatori e il 10% dei non fumatori sono affetti da una malattia
DettagliEsercitazione n. 3 - Corso di STATISTICA - Università della Basilicata - a.a. 2011/12 Prof. Roberta Siciliano
Esercitazione n. 3 - Corso di STATISTICA - Università della Basilicata - a.a. 2011/12 Prof. Roberta Siciliano Esercizio 1 Una moneta viene lanciata 6 volte. Calcolare a) La probabilità che escano esattamente
DettagliPrefazione Ringraziamenti dell'editore Il sito web dedicato al libro Test online: la piattaforma McGraw-Hill Education Guida alla lettura
INDICE GENERALE Prefazione Ringraziamenti dell'editore Il sito web dedicato al libro Test online: la piattaforma McGraw-Hill Education Guida alla lettura XI XIV XV XVII XVIII 1 LA RILEVAZIONE DEI FENOMENI
DettagliMISURE DI SINTESI 54
MISURE DI SINTESI 54 MISURE DESCRITTIVE DI SINTESI 1. MISURE DI TENDENZA CENTRALE 2. MISURE DI VARIABILITÀ 30 0 µ Le due distribuzioni hanno uguale tendenza centrale, ma diversa variabilità. 30 0 Le due
Dettagli