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studio descrittivo delle relazioni tra due variabili. studio congiunto di…
studio descrittivo delle relazioni tra due variabili. studio congiunto di due variabili :star:
obiettivo
stabilire l'associazione e la dipendenza tra x e y
esempio: credito-consumo (relazione positiva; associazione e causa azione)
altezza-peso (relazione positiva; associazione)
sesso-colore occhi (relazione positiva; associazione)
sesso-comportamento d'acquisto (relazione positiva; associazione e causa azione)
osservazione: associazione e legame causa azione sono diversi
distribuzione di frequenza congiunta (bivariata)
è una tabella a doppia entrata. da essa posso ricavare le frequenze assolute, che poi dividendo per N mi faranno ottenere le frequenze relative
8 :!:
distribuzioni marginali
sommando per riga e per colonna ottengo le distribuzioni univariate di x e y
osservazione: dalle frequenze congiunte posso ricavare la frequenza marginale, ma non il contrario. questo perché, anche a parità di marginali, le frequenze congiunte dipendono dal grado di associazione delle variabili
9 :!:
distribuzioni condizionate di y|x e di x|y
si ottengono dividendo la riga i-esima per il totale di riga
se i caratteri sono del tutto incondizionati l'uno dall'altro
(x
|
|_ y) è giusto aspettarsi dei risultati simili tra loro.
se invece, c'è forte associazione avrò distribuzioni condizionate molto diverse tra loro
posso studiare l'associazione confrontando le distribuzioni condizionate ma anche confrontando le tabelle e i grafici
il diagramma a barre accostate o sovrapposte
dot plot o scatter plot (diagramma a dispersione)
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paradosso di Simpson
si ha un caso di paradosso di Simpson quando il grafico ci suggerisce che ci sia associazione ma in realtà non c'é
l'analisi di associazione presuppone omogeneità rispetto a terzi fattori. ci troviamo, invece, in una situazione in cui l'analisi è viziata da un terzo fattore collegato ad entrambe le variabili
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associazione spuria