Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Lez. 14 - Descrivere le variabili con Jamovi - Coggle Diagram
Lez. 14 - Descrivere le variabili con Jamovi
Le statistiche descrittive con Jamovi
tabelle di frequenza, mostrano per ogni valore:
percentuale
percentuale cumulata
(= % di casi con valore uguale o inferiore a quello considerato)
frequenza assoluta
Grafici principali
Istogramma
per variabili ordinali, a intervalli o a rapporti equivalenti
Entrambi
asse x = valori della variabile
asse y = frequenze
utili per vedere distribuzione, anomalie e fare interpretazioni preliminari
Grafico a barre
per variabili nominali
Indici di tendenza centrale
riassumono il valore più rappresentativo
Moda
valore con frequenza più alta
Media
somma dei punteggi / numero di osservazioni
Mediana
valore che divide la distribuzione a metà (50% sopra, 50% sotto)
Indici di dispersione
descrivono come i punteggi si distribuiscono attorno al centro
Scarto semplice medio
media degli scarti in valore assoluto dalla media
Varianza
media dei quadrati degli scarti dalla media
Range
valore massimo − valore minimo
Deviazione standard
quanto i punteggi si discostano in media dalla media
Rapporto di variazione
proporzione di casi fuori dalla categoria della moda
Indici di forma della distribuzione
informano se la distribuzione si discosta dalla normalità; guidano la scelta degli indici e delle analisi da usare
Asimmetrica negativa
valori concentrati a destra
asimmetria < 0
Platicurtica
forma "bombata"
valori al centro
curtosi < 0
Asimmetrica positiva
valori concentrati a sinistra
asimmetria > 0
Leptocurtica
forma "appuntita"
valori nelle code
curtosi > 0
Normale
asimmetria = 0
curtosi = 0
simmetrica
forma a campana
Intervallo di tolleranza
asimmetria e curtosi tra −1 e +1 sono compatibili con la normalità
Procedura in jamovi
Analisi
Esplorazione
Descrittive
Di default jamovi fornisce
N, mancanti, media, mediana, DS, minimo, massimo
Statistiche aggiuntive attivabili
moda, varianza, range, percentili, asimmetria, curtosi, valori estremi
Finestra Descrittive ha 5 aree
elenco variabili, area Variabili (dove inserire quelle da analizzare), Suddiviso per, Statistiche, Grafici
Tabelle di frequenza
funziona solo per variabili nominali e ordinali
per variabili continue cambiare prima la scala di misura dal menu Variabili
spuntare "Tabelle di frequenza"
Rappresentare graficamente i dati con Jamovi
Percorso
Descrittive
area Grafici
menu a tendina
Grafici disponibili
Istogramma
distribuzione di variabili continue/ordinali
Box-plot (grafico a scatola)
mostra mediana, quartili, outlier e dispersione; utile per confrontare campioni
Opzioni aggiuntive
etichettare outlier, mostrare i singoli dati, mostrare la media
Attenzione
i "baffi" in jamovi rappresentano min e max esclusi gli outlier, non il minimo e massimo assoluti
Utilità
individuare outlier, vedere dove si concentrano i casi, confrontare gruppi
Grafico a barre
per variabili nominali
Filtrare e raggruppare i casi con Jamovi
perché serve
analizzare solo un sottogruppo del campione (es. solo femmine, solo soggetti sopra una certa età) senza modificare il file originale
Opzioni disponibili
Database separati o eliminazione manuale
inefficienti, rischiosi, irreversibili
Filtro e Raggruppa in jamovi
soluzione più efficace e flessibile
Funzione Filtro
esclude temporaneamente casi dal dataset; reversibile
Il criterio è composto da: variabile, operatore logico, valore soglia (es. genere == "F")
Effetto visivo
nuova colonna "Filtro 1" con spunta verde (inclusi) o X rossa (esclusi); righe escluse appaiono sbiadite
Percorso → menu Dati → Filtri
Per rimuovere il filtro → tasto destro sulla colonna filtro → "Elimina il Filtro"
Funzione Raggruppa (Suddiviso per)
calcola le descrittive separatamente per ciascun gruppo
La variabile di raggruppamento deve essere nominale o ordinale; variabili continue vanno prima ricategorizzate
I risultati appaiono nella stessa tabella su righe separate per gruppo, facilitando il confronto diretto
Percorso → Descrittive → inserire variabile nell'area "Suddiviso per"
Interpretazione → se i gruppi hanno statistiche simili, il campione può essere analizzato complessivamente
se differiscono, considerare analisi separate o includere la variabile come controllo