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Analisi dei dati - Coggle Diagram

- - - - valore meglio rappresenta distribuzione
        
        Moda (nominale)
        
        valore più frequente
        
        Mediana (ordinale)
        
        valore centrale
        
        Media
        
        valore baricentro
        
        punto equilibrio
        
        valore atteso
        
        valore più probabile- speranza matematica
    - - quanta variabilità dati
        
        Numeri classi (nominale, ordinale)
        
        Indicatori posizione (ordinale in poi)
        
        minimo, massimo, quartili
        
        Deviazione standard, varianza (intervallo, rapporto)
        
        Deviazione Standard
        
        indicatore sintetico variabilità di una serie di misure
        
        distanza media delle osservazioni dalla media
        
        media scarti= 0 > no informativa
        
        elevazione al quadrato scarti
        
        quanto sono diversi?
        
        Varianza
        
        Ds elevata al quadrato
      - Errore standard
        
        ponte tra campione e popolazione
        
        stima del valore popolazione dal campione > inferenza
        
        Indicatore variabilità stima parametro (media)
        
        Inevitabile ma riducibile
        
        Dipende
        
        Proporzionale a Variabilità parametro stimato
        
        Inversamente proporzionale a Numerosità campionaria
        
        con cui si calcola
        
        Intervallo di confidenza
        
        misura accuratezza stima parametro
        
        intervallo di valori plausibili per parametro nella popolazione
        
        Non basta un singolo valore del parametro
        
        95% > probabilità di includere parametro stimato
        
        +/- 2 ES
  - - - Confronta parametro stimato con ES
        
        ES: variabilità stima se ripetizione su tanti campioni
        
        valore test statistico
        
        Valore p di significatività
        
        probabilità ottenere valore test nella distribuzione se H0 vera
        
        logica controfattuale
        
        se molto bassa > qualcosa significativo
        
        Probabilità commettere errore I tipo
        
        Livello significatività convenzionale: 0.05/0.01
        
        Prima di condurre ricerca
        
        Errore massimo
        
        =/ forte
        
        significatività dipende da numerosità
        
        maggiore campione > effetto significativo
        
        effetti deboli ma significativi
        
        effetti forti non significativi
        
        Indici forza effetto
        
        D di Cohen
        
        R di Pearson
      - Tipologia
        
        Monodirezionale
        
        μ =0 vs. > o < 0
        
        Disconfermano H0
        
        Valori eccez alti
        
        Valori eccez bassi
        
        Più raro: serve ipotesi robusta
        
        Bidirezionale
        
        μ = 0 vs =/ 0
        
        Disconfermano H0
        
        Sia valori alti sia bassi
        
        Più conservativo
    - - Decisione inferenziale è probabilistica
      - I tipo
        
        Rifiuto H0 > vera (falso positivo)
        
        Campione atipico
        
        p rifiuto corrisponde a livello significatività α
      - II tipo
        
        Accetto H0 > falsa (falso negativo)
        
        p non rifiuto > β
    - - probabilità che il risultato sia statisticamente significativo quando H1 è vera
      - Rifiuto H0> H1 vera
      - p effetto campione > esiste nella popolazione
      - Contrario β
      - Analisi
        
        Indici matematici legati
        
        Significatività α
        
        Potenza (1-β)
        
        Ampiezza (N)
        
        Forza effetto (d)
        
        Utilità
        
        Calcolo numerosità richiesta
        
        Calcolo potenza del test
        
        Ne vale la pena o N piccolo?
    - - Chi-quadrato
        
        Scala nominale
        
        info > frequenze
        
        valore osservato si discosta da valore teorico
        
        scarti quadratici fo e fe/ fe
        
        Situazioni
        
        Ipotesi equiprobabilità
        
        tutti valori stessa probabilità presentarsi
        
        Verifica del modello
        
        distribuzione variabili secondo modello
        
        Ipotesi indipendenza
        
        variabili indipendenti
      - T-test
        
        Variabile quantitativa
        
        Distribuzione t-Student (Gosset)
        
        Situazioni
        
        per campione unico
        
        valore medio =/ valore dato (neutro, 0)
        
        H0: μ = M / H1: μ =/ M
        
        per campioni indipendenti
        
        confronto variabile in due campioni
        
        per campioni dipendenti/appaiati/misure ripetute
        
        Confronto due misure appaiate
        
        Dipendenti
        
        concettualmente
        
        coppie dipendenti/equivalenti
        
        marito/moglie
        
        fisicamente
        
        stessa persona
        
        pre/post
      - Analisi varianza
        
        Cos'è
        
        Confronto medie due o più gruppi
        
        Anova univariata
        
        Tipologie
        
        A misure ripetute
        
        2 more items...
        
        Tra gruppi
        
        1 more item...
        
        Effetto 1 sola V.I su una sola V.D
        
        F-test
        
        = t-test x campioni indipendenti
        
        distribuzione F
        
        ipotesi varianza spiegata da fattore = 0 (medie uguali)
        
        Confronti post-hoc
        
        quali medie diverse
        
        Anova Fattoriale
        
        tre o più gruppi
        
        Più di una V.I
        
        Ipotesi
        
        H0:
        
        differenze x caso
        
        variabilità x qualcosa =/ da manipolazione
        
        1 more item...
        
        H1: almeno una differisce
        
        differenze esistenti in popolazione
        
        variabilità dovuta a fattore manipolato
        
        Due fonti
        
        Varianza Between
        
        Differenze tra medie gruppi
        
        Varianza Within
        
        Variabilità interna gruppo
        
        Influenzano Indice F
        
        Più alto > più risultato significativo
        
        Variabili
        
        V.I (fattore) categoriale
        
        appartenenza gruppi
        
        V.D continua confrontata tra gruppi
        
        Contrasti
        
        Analisi
        
        Domanda generale
        
        c'è differenza?
        
        Domanda specifica
        
        quali medie differiscono
        
        Due strategie
        
        Pianificati a priori
        
        ipotesi specifica a priori
        
        Confronti post-hoc
        
        No ipotesi a priori
        
        Ogni media confrontata con altre
        
        Problema del caso
        
        Più test > più aumenta p errore I tipo
        
        Confronti post-hoc corretti
        
        2 more items...
    - - Indice statistico > associazione variabili (come si muovono insieme)
      - valore fra -1 e 1
      - Indicatori
        
        Chi quadrato (nominale)
        
        Coefficiente di Spearman rho
        
        Ranghi livello ordinale
        
        Livello a intervalli/rapporto
        
        viola assunto normalità
        
        N bassa
        
        Legami monotonici (crescita/diminuzione)
        
        Calcolo
        
        conversione in ranghi
        
        Formula Pearson
        
        Coefficiente r Pearson
        
        intervallo/rapporto
        
        legami lineari
        
        Caratteristiche
        
        tra -1 e 1
        
        Valore 0= assenza legame
        
        Valore assoluto= intensità legame
        
        Segno= direzione
        
        Grafico di dispersione
        
        combinazione valori lungo assi
        
        Problemi
        
        Campo variazione ristretto
        
        Solo relazioni lineari
      - Regressione lineare
        
        Differenza status teorico
        
        distinzione tra variabili> direzione
        
        Correlazione > solo associazione
        
        intervallo/rapporto
        
        retta di regressione
        
        relazione lineare variabili
        
        stimare valore Y (dip) su base X (indip)
        
        descritta da 2 coefficienti
        
        termine costante (intercetta)
        
        taglio retta con 0, asse X
        
        valore atteso medio VD se VI=0
        
        coefficiente angolare (pendenza)
        
        forza relazione
        
        cambiamento atteso VD al variare di VI
        
        standardizzato (β)
        
        = correlazione r di Pearson
        
        testata significatività con t-test
        
        ipotesi direzionale specifica
        
        variabile ind precide variabile dip (criterio)
        
        Predizione
        
        Errore predizione
        
        discrepanza tra valori attesi e osservati
        
        Più vicini retta > meno errori> più VI predice VD
        
        Bontà adattamento predizione
        
        Non tutte rette stessa capacità predittiva di spiegare variabilità dati osservati
        
        Misura varianza spiegata (R2)
        
        Punti vicini> meno errrori (molto spiegata)
        
        Punti lontani (meno spiegata)
        
        Test significatività
        
        distribuzione f
- - - - struttura sottante
        
        Analisi componenti principali
        
        Analisi fattoriale
      - Capacità predittiva variabili
        
        Regressione semplice/multipla
      - proprietà psicometriche misure
        
        attendibilità
        
        validità
  - - - H0: uguali
        
        Differenze dovute a fluttuazioni
        
        Caso= variabilità =/ manipolazione
      - H1: almeno una differisce
        
        parte variabilità dovuta a fattore manipolato
    - - Combinazioni concettuali V.I
    - - vedere effetto simultaneo combinazioni più fattori (V.I) con più livelli
      - Tipologie
        
        Tra soggetti
        
        Entro
        
        Mista
        
        Differenze entro/mista
        
        No gruppi indipendenti
        
        modo di
        
        scomporre variabilità
        
        calcolare effetti
        
        riportare risutlati
        
        Stessa logica e lettura risultati
      - Effetti
        
        Principali
        
        effetto indipendente di una V.I
        
        Informazione unica
        
        Tabella marginale
        
        Interazione
        
        effetti diversi in base combinazioni livelli V.I
        
        Procedura
        
        Risultato complessivo
        
        significatività
        
        effetti principali
        
        Interazione
        
        Nel particolare
        
        Confronti post-hoc
        
        quale variabile
        
        Interpretazione interazione
        
        qualificazione effetti principali
      - Vantaggi
        
        Comprensione sofisticata e multidimensionale
        
        Esame combinazioni V.I
      - Svantaggi
        
        Necessità maggior N Ss
        
        Perdita parsimonia concettuale
        
        Complessità comprensione risultati