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DISTRIBUZIONI E TEST (CAP.3) - Coggle Diagram
DISTRIBUZIONI E TEST (CAP.3)
DISTRIBUZIONI
NORMALE
distribuzione su cui si fonda la teoria classica della probabilità e della statistica-> tipica x fenomeni fisici e biologici ma anche nella scienze del comportamento
caratteristiche generali: è simmetrica, unimodale, forma "a campana"; valori centrali distribuzione probabilità + elevata, guardare simboli
caratteristiche curva: asintotica all'asse delle ascisse (tende ad annullarsi senza mai raggiungere lo zero), simmetrica rispetto alla media popolazione, presenta due flessi (punti in cui la linea della curva passa da concava a convessa) in media -deviazione e media+deviazione, non dipende da numero di osservazione N
caratteristiche curva molto utili x controllare se una distribuzione empirica è una distribuzione normale o si avvicina ad essa
CHI QUADRATO
distribuzione di valori al quadrato (xciò definita sull'asse positivo), unico parametro che varia è v (gdl: gradi di libertà)
distribuzione di valori standard al quadrato estratti da una variabile distribuita normalmente
F (di Snedecor)
rapporto tra 2 variabili chi2 indipendenti-> è continua e positiva, distribuzione come chi2
T (di student)
distribuzione utile x i campione < a 30 unità (N), x N sufficientemente grande la distribuzione T è assimilabile a quella di una distribuzione normale
come F e chi2: unico parametro è v (gdl)
è simmetrica intorno a t=0, cioè è definita lungo tutto l'asse delle ascisse da -inf. e + inf., ed è continua, guardare disegno
TEST STATISTICI
elementi che ci permettono di verificare adeguatezza ipotesi generate -> ricercatore deve valutare quale approccio statistico è il + adeguato con i dati a disposizione-> 2 categorie di test:
TEST PARAMETRICI:
popolazioni con valori normalmente distribuiti, postulano ipotesi su parametri della distribuzione (media e varianza), applicabili solo con scale a intervalli e rapporti (quantitative)
assunzioni stringenti (omoschedasticità, omogeneità varianze, normalità) -> verifico se formano distribuzione normale
TEST NON PARAMETRICI:
se non si raggiungono le condizioni di applicare test parametrici si utilizzano i non parametrici
casistiche - restrittive, no criteri normalità del dato, su scale ordinali/nominali consentono verifica di ipotesi
IN CONCLUSIONE TRA QUESTI TEST:
parametrici ( > potenza statistica, criteri + stringenti), non parametrici (+ flessibilità ma < potenza statistica 95% rispetto agli altri)
con una numerosità tendenzialmente grande la distribuzione dei dati diventa presocchè normale -> x questo ricerca tende a volere campioni numerosi -> x mettere riercatore nella possibilità di utilizzare metodi statistici + potenti