Statistica. Lezione 6
|
|
- Laura Costa
- 8 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Università degli Studi del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Infermieristica Corso integrato in Scienze della Prevenzione e dei Servizi sanitari Statistica Lezione 6 a.a Dott.ssa Daniela Ferrante daniela.ferrante@med.unipmn.it
2 La verifica di ipotesi Le ipotesi di ricerca sono un insieme di congetture o di supposizioni che possono essere il risultato di anni di osservazione da parte del ricercatore e che motivano la ricerca Le ipotesi statistiche sono ipotesi che possono essere formulate in modo da poter essere valutate da adeguate tecniche statistiche.
3 Procedimento 1. Il ricercatore formula un ipotesi di lavoro, che costituisce la spiegazione di un fenomeno o indica il valore di un parametro.. Viene formulata l ipotesi nulla, cioè l affermazione che il ricercatore intende sottoporre a verifica, costruita in modo simmetrico all ipotesi di lavoro e formulata in modo tale da poter essere negata dall esperimento programmato. 3. Viene valutato dal ricercatore quanto è grande il rischio per lui accettabile di fornire una conclusione diversa dalla realtà (a lui ignota). 4. Viene disegnato l esperimento e viene definita la dimensione del campione. 3
4 5. Viene scelto il test statistico appropriato. 6. Viene condotto l esperimento. 7. Il risultato dell esperimento viene letto e confrontato con la distribuzione di probabilità precedentemente calcolata. Se la probabilità di ottenere il risultato osservato (data l ipotesi nulla) è inferiore alla soglia definita al punto 3 precedente, si conclude per il rifiuto dell ipotesi nulla. 4
5 PROCEDIMENTO Formulare Ho Calcolare la statistica test sui dati Calcolare la plausibilità di Ho visti i dati Conclusione Rif Ho Non rif Ho 5
6 Errore di prima specie Fisso il livello di significatività α che è definito come la probabilità di rifiutare l ipotesi nulla quando è vera: α è definito errore di prima specie. α = P(rif H 0 /H 0 ) Poiché rifiutare l ipotesi nulla quando è vera rappresenta un errore, dobbiamo quindi fissare un valore di α piccolo. Di solito α viene posto uguale a
7 La statistica test è una statistica che può essere calcolata a partire dai dati del campione. Formula generale della statistica test = (statistica di interesse-parametro ipotizzato) / errore standard della statistica di interesse 7
8 Esempio Un campione casuale di 10 rapporti di pronto soccorso è stato scelto dai file di un servizio di ambulanza. Il tempo medio campionario è di 13 minuti. Assumiamo che la popolazione dei tempi sia distribuita normalmente con varianza uguale a 16. Si può concludere da questi dati che la media della popolazione sia diversa da 10 minuti. Fissiamo α = 0,05 8
9 Test a una coda o due code? Il ricercatore sulla base del tipo di domanda a cui deve rispondere decide di utilizzare un test unidirezionale o bidirezionale. Si usa un test bidirezionale quando il rifiuto dell ipotesi nulla è dovuto sia a valori piccoli che a valori grandi della statistica test. ES. H0 : µ = 10 H1 : µ 10 Nel test bidirezionale (test a due code) la regione di rifiuto è divisa in due parti o due code della distribuzione della statistica test. 9
10 Si usa un test unidirezionale quando il rifiuto dell ipotesi nulla è causato o soltanto da valori sufficientemente piccoli o soltanto da valori sufficientemente grandi della statistica test ES. H0 : µ = 10 H1 : µ < 10 H0 : µ = 10 H1 : µ > 10 Un test unidirezionale è un test in cui la regione di rifiuto si trova in una o in un altra coda della distribuzione. 10
11 Quindi: Data la distribuzione della statistica test, rifiuto l ipotesi nulla se il valore della statistica test cade nella regione di rifiuto, mentre non rifiuto l ipotesi nulla se la statistica test cade nella regione di accettazione dell ipotesi nulla. Se l ipotesi nulla non è rifiutata si può concludere che i dati sui quali si effettua il test statistico non forniscono prove sufficienti per rifiutarla. Se invece l ipotesi nulla viene rifiutata allora i dati saranno compatibili con l ipotesi alternativa H1 (ipotesi di lavoro) che riteniamo vera dato che il test ha portato al rifiuto dell ipotesi nulla. 11
12 N.B. Con la verifica di ipotesi non arriviamo ad una dimostrazione di un ipotesi, ma otteniamo un indicazione del fatto che l ipotesi è supportata dai dati disponibili. Per tornare al nostro esempio avendo formulato la nostra ipotesi nulla e l ipotesi alternativa e fissato l errore di prima specie α=0.05 dobbiamo scegliere l opportuna statistica test. Il test in questo caso sarà di tipo bidirezionale. Conosciamo la deviazione standard della popolazione σ; quindi utilizziamo come statistica test z. H0 : µ = 10 H1 : µ 10 z = x µ 0 σ n 1
13 Calcoliamo il valore della statistica test: z = =.4 α=0.05 L area compresa tra - e -,4 e tra,4 e + viene definita p-value = 0,016 Il valore della statistica test cade nella regione di rifiuto dell ipotesi nulla quindi rifiuto H0 p<α 13
14 Se nel quesito precedente vogliamo verificare: H0 : µ = 10 H1 : µ < 10 allora dobbiamo utilizzare un test ad una coda. 0,5 0,4 0,3 0, 0,1 0,0 L area della coda sinistra è pari a 0, , -,4-1,6-0,8 0 0,8 1,6,4 3, 4 L area compresa tra - e,4 è il p-value = z p>α -1,65 Il valore della statistica test cade nella regione di accettazione dell ipotesi nulla quindi non rifiuto H0 14
15 Se nel quesito precedente vogliamo verificare: H0 : µ = 10 H1 : µ > 10 allora dobbiamo utilizzare un test ad una coda. 0,45 0,4 0,35 0,3 0,5 0, 0,15 0,1 0, ,65 X L area della coda destra è pari a 0,05 L area compresa tra,4 e + è il p-value = p<α Il valore della statistica test cade nella regione di rifiuto dell ipotesi nulla quindi rifiuto H0 15
16 In generale quindi se il valore del p-value è maggiore di α non rifiutiamo l ipotesi nulla, se invece è minore o uguale di α rifiutiamo l ipotesi nulla. Sempre con riferimento all esempio precedente, immaginiamo ora di voler verificare: nel caso in cui non conosciamo la deviazione standard della popolazione ma conosciamo solo la deviazione standard campionaria pari a 10. In questo caso ricorriamo al test t di Student con (n-1) gradi di libertà H0 : µ = 10 H1 : µ 10 16
17 Calcoliamo il valore della statistica test: x µ s n 0 t = t = = 0,95 0,5 0,4 0,3 La somma delle aree delle due code è pari a 0,05 0, 0,1 0,0-4 -3, -,4-1,6-0,8 0 0,8 1,6,4 3, 4 -,6,6 Il valore della statistica test cade nella regione di accettazione dell ipotesi nulla quindi non rifiuto H0 T L area compresa tra - e -0,95 e tra 0,95 e + (pvalue) =0,37 p>α 17
18 La verifica di ipotesi sulla differenza fra due medie Si considerino due popolazioni di individui sottoposti a due diversi trattamenti farmacologici. Si vuole valutare ad esempio se tali trattamenti producono uguali effetti (ipotesi nulla) o diversi (ipotesi alternativa) Estraggo un campione da ognuna delle due popolazioni ed effettuo le misurazione della variabile in studio sui due campioni calcolando quindi le medie delle due serie. Se le due medie sono diverse, si vuole valutare se tale differenza sia dovuta al caso e quindi i due trattamenti hanno lo stesso effetto oppure se effettivamente si osserva un effetto diverso tra i due trattamenti 18
19 Campioni indipendenti H0 : µ1 = µ oppure µ1 - µ = 0 H1 per un test ad una coda : H1 : µ1 >µ oppure µ1 < µ H1 per un test a due code : H1 : µ1 µ oppure µ1 - µ 0 19
20 0 Consideriamo il seguente caso relativamente a due campioni indipendenti: - Campionamento effettuato da popolazioni distribuite normalmente con varianza delle popolazioni non nota e omogeneità della varianza ossia + = ) ( ) ( n s n s x x t p p µ µ 1) ( 1) ( = n n s n s n s p Gdl della t = (n 1-1)+(n -1) 1 σ σ =
21 Esempio Si intende misurare l efficacia di un farmaco per il trattamento della depressione. Sono confrontati due gruppi: un gruppo al quale è stato somministrato il farmaco (n=33) e il gruppo placebo (n=43). La media della Hamilton Depression Scale è pari a 0.38 nel primo gruppo (s=3.91) e pari a 1.57 nel secondo (s=3.87). Stabilire se la differenza tra le due medie è statisticamente significativa a livello alfa=0,01 1
22 H0 : µ 1 = µ H1 : µ 1 µ t = ( x 1 x s n ) p 1 ( µ µ ) + s 1 p n 0 = ( , ) ,11 43 = 1.3 s p = (3 ) (4 ) = gl = >-,85 quindi non rifiuto H0
23 Consideriamo i seguenti due casi relativamente a due campioni appaiati: Vengono confrontati i valori presi sugli stessi soggetti in due momenti diversi oppure allo stesso soggetto vengono somministrati due trattamenti differenti Il confronto tra trattamento e controllo viene effettuato per cercare di controllare possibili fonti di variabilità che potrebbero oscurare la vera differenza tra le due serie di misurazioni I soggetti di un determinato gruppo sono appaiati con i soggetti di un altro gruppo in modo tale da rendere i due gruppi simili per alcune caratteristiche quali ad esempio età, sesso, etc. 3
24 Esempio Ad 8 individui adulti è stata misurata la pressione arteriosa prima e dopo l assunzione di un farmaco A B C D E F G H C è sufficiente evidenza statistica a supporto dell ipotesi che ci sia una differenza? 4
25 La formulazione del problema fa capire che si tratta di un test a due code, con d d H0 : d medio = 0 t = s H1 : d medio 0 n 16,37 10, = = 4,55 d 131 = = 8 16,37 s = 10,0 Valore critico per 7 gdl ; test a due code; p<α quindi la probabilità che la differenza tra media osservata e media attesa sia casuale è <0,05 Si rifiuta H0. 5
26 Funzione excel TEST.T - Restituisce la probabilità associata a un test t di Student. 6
27 TEST.T(matrice1;matrice;coda;tipo) Matrice1 è il primo insieme di dati. Matrice è il secondo insieme di dati. Coda specifica il numero di code di distribuzione. Se coda = 1, TEST.T utilizzerà la distribuzione a una coda. Se coda =, TEST.T utilizzerà la distribuzione a due code. Tipo è il tipo di test t da eseguire Se tipo è uguale 1 Accoppiato Omoschedastico (varianza uguale di due campioni) 3 Eteroschedastico (varianza disuguale di due campioni) 7
Inferenza statistica. Statistica medica 1
Inferenza statistica L inferenza statistica è un insieme di metodi con cui si cerca di trarre una conclusione sulla popolazione sulla base di alcune informazioni ricavate da un campione estratto da quella
DettagliVERIFICA DELLE IPOTESI
VERIFICA DELLE IPOTESI Nella verifica delle ipotesi è necessario fissare alcune fasi prima di iniziare ad analizzare i dati. a) Si deve stabilire quale deve essere l'ipotesi nulla (H0) e quale l'ipotesi
Dettagli3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati
BIOSTATISTICA 3. Confronto tra medie di due campioni indipendenti o appaiati Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk MARTA BLANGIARDO
DettagliCorso di Psicometria Progredito
Corso di Psicometria Progredito 3.1 Introduzione all inferenza statistica Prima Parte Gianmarco Altoè Dipartimento di Pedagogia, Psicologia e Filosofia Università di Cagliari, Anno Accademico 2013-2014
DettagliMetodi statistici per le ricerche di mercato
Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Mingo A.A. 2014-2015 Facoltà di Scienze Politiche, Sociologia, Comunicazione Corso di laurea Magistrale in «Organizzazione e marketing per
DettagliSTATISTICA IX lezione
Anno Accademico 013-014 STATISTICA IX lezione 1 Il problema della verifica di un ipotesi statistica In termini generali, si studia la distribuzione T(X) di un opportuna grandezza X legata ai parametri
DettagliStatistiche campionarie
Statistiche campionarie Sul campione si possono calcolare le statistiche campionarie (come media campionaria, mediana campionaria, varianza campionaria,.) Le statistiche campionarie sono stimatori delle
DettagliL Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance)
L Analisi della Varianza ANOVA (ANalysis Of VAriance) 1 CONCETTI GENERALI Finora abbiamo descritto test di ipotesi finalizzati alla verifica di ipotesi sulla differenza tra parametri di due popolazioni
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 7
CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 7 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Test delle ipotesi per la media (varianza nota), p-value del test Il manager di un fast-food
DettagliCAPITOLO 8 LA VERIFICA D IPOTESI. I FONDAMENTI
VERO FALSO CAPITOLO 8 LA VERIFICA D IPOTESI. I FONDAMENTI 1. V F Un ipotesi statistica è un assunzione sulle caratteristiche di una o più variabili in una o più popolazioni 2. V F L ipotesi nulla unita
DettagliStatistica. Esercitazione 15. Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it. Università degli studi di Cassino. Statistica. A. Iodice
Esercitazione 15 Alfonso Iodice D Enza iodicede@unicas.it Università degli studi di Cassino () 1 / 18 L importanza del gruppo di controllo In tutti i casi in cui si voglia studiare l effetto di un certo
DettagliMetodi statistici per l economia (Prof. Capitanio) Slide n. 9. Materiale di supporto per le lezioni. Non sostituisce il libro di testo
Metodi statistici per l economia (Prof. Capitanio) Slide n. 9 Materiale di supporto per le lezioni. Non sostituisce il libro di testo 1 TEST D IPOTESI Partiamo da un esempio presente sul libro di testo.
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 12-Il t-test per campioni appaiati vers. 1.2 (7 novembre 2014) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca
DettagliEsercitazione #5 di Statistica. Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione)
Esercitazione #5 di Statistica Test ed Intervalli di Confidenza (per una popolazione) Dicembre 00 1 Esercizi 1.1 Test su media (con varianza nota) Esercizio n. 1 Il calore (in calorie per grammo) emesso
Dettagli1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario:
Esempi di domande risposta multipla (Modulo II) 1) Si consideri un esperimento che consiste nel lancio di 5 dadi. Lo spazio campionario: 1) ha un numero di elementi pari a 5; 2) ha un numero di elementi
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 10-Il test t per un campione e la stima intervallare (vers. 1.1, 25 ottobre 2015) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia,
Dettagliiovanella@disp.uniroma2.it http://www.disp.uniroma2.it/users/iovanella Verifica di ipotesi
iovanella@disp.uniroma2.it http://www.disp.uniroma2.it/users/iovanella Verifica di ipotesi Idea di base Supponiamo di avere un idea del valore (incognito) di una media di un campione, magari attraverso
DettagliPotenza dello studio e dimensione campionaria. Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1
Potenza dello studio e dimensione campionaria Laurea in Medicina e Chirurgia - Statistica medica 1 Introduzione Nella pianificazione di uno studio clinico randomizzato è fondamentale determinare in modo
DettagliCapitolo 12 La regressione lineare semplice
Levine, Krehbiel, Berenson Statistica II ed. 2006 Apogeo Capitolo 12 La regressione lineare semplice Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Economia Facoltà di Economia, Università di Ferrara
DettagliFacoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico 2010-2011
Facoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico 010-011 Corso di Psicometria - Modulo B Dott. Marco Vicentini marco.vicentini@unipd.it Rev. 10/01/011 La distribuzione F di Fisher - Snedecor
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Analisi dei dati quantitativi :
Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica Medica Analisi dei dati quantitativi : Confronto tra due medie Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corso di laurea in biotecnologia. Corso di Statistica Medica. Intervalli di confidenza
Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica Medica Intervalli di confidenza Università del Piemonte Orientale Corso di laurea in biotecnologia Corso di Statistica
DettagliStima per intervalli Nei metodi di stima puntuale è sempre presente un ^ errore θ θ dovuto al fatto che la stima di θ in genere non coincide con il parametro θ. Sorge quindi l esigenza di determinare una
DettagliSTATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE
STATISTICA INFERENZIALE PER VARIABILI QUALITATIVE La presentazione dei dati per molte ricerche mediche fa comunemente riferimento a frequenze, assolute o percentuali. Osservazioni cliniche conducono sovente
DettagliT DI STUDENT Quando si vogliono confrontare solo due medie, si può utilizzare il test t di Student La formula per calcolare il t è la seguente:
T DI STUDENT Quando si vogliono confrontare solo due medie, si può utilizzare il test t di Student La formula per calcolare il t è la seguente: t = X i X j s 2 i (n i 1) + s 2 j (n j 1) n i + n j - 2 1
DettagliCapitolo 11 Test chi-quadro
Levine, Krehbiel, Berenson Statistica II ed. 2006 Apogeo Capitolo 11 Test chi-quadro Insegnamento: Statistica Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Gestionale Facoltà di Ingegneria, Università di Padova
DettagliTest d ipotesi. Statistica e biometria. D. Bertacchi. Test d ipotesi
In molte situazioni una raccolta di dati (=esiti di esperimenti aleatori) viene fatta per prendere delle decisioni sulla base di quei dati. Ad esempio sperimentazioni su un nuovo farmaco per decidere se
DettagliCorso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 14: Analisi della varianza (ANOVA)
Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 4: Analisi della varianza (ANOVA) Analisi della varianza Analisi della varianza (ANOVA) ANOVA ad
DettagliANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2
ANALISI DELLE FREQUENZE: IL TEST CHI 2 Quando si hanno scale nominali o ordinali, non è possibile calcolare il t, poiché non abbiamo medie, ma solo frequenze. In questi casi, per verificare se un evento
DettagliEsercizio 1. Verifica di ipotesi sulla media (varianza nota), p-value del test
STATISTICA (2) ESERCITAZIONE 6 05.03.2014 Dott.ssa Antonella Costanzo Esercizio 1. Verifica di ipotesi sulla media (varianza nota), p-value del test Il preside della scuola elementare XYZ sospetta che
DettagliL analisi dei rischi: l aspetto statistico Ing. Pier Giorgio DELLA ROLE Six Sigma Master Black Belt
L analisi dei rischi: l aspetto statistico Ing. Pier Giorgio DELL ROLE Six Sigma Master lack elt Dicembre, 009 Introduzione Nell esecuzione dei progetti Six Sigma è di fondamentale importanza sapere se
Dettagli1a) Calcolare gli estremi dell intervallo di confidenza per µ al 90% in corrispondenza del campione osservato.
Esercizio 1 Sia X 1,..., X un campione casuale estratto da una variabile aleatoria normale con media pari a µ e varianza pari a 1. Supponiamo che la media campionaria sia x = 2. 1a) Calcolare gli estremi
DettagliEsercitazione n.2 Inferenza su medie
Esercitazione n.2 Esercizio L ufficio del personale di una grande società intende stimare le spese mediche familiari dei suoi impiegati per valutare la possibilità di attuare un programma di assicurazione
DettagliCorso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 28/05/2015 NOME: COGNOME: MATRICOLA: Esercizio 1 Nel gico del
DettagliEsercizi test ipotesi. Prof. Raffaella Folgieri Email: folgieri@mtcube.com aa 2009/2010
Esercizi test ipotesi Prof. Raffaella Folgieri Email: folgieri@mtcube.com aa 2009/2010 Verifica delle ipotesi - Esempio quelli di Striscia la Notizia" effettuano controlli casuali per vedere se le pompe
DettagliLa logica statistica della verifica (test) delle ipotesi
La logica statistica della verifica (test) delle ipotesi Come posso confrontare diverse ipotesi? Nella statistica inferenziale classica vengono sempre confrontate due ipotesi: l ipotesi nulla e l ipotesi
DettagliLEZIONE n. 5 (a cura di Antonio Di Marco)
LEZIONE n. 5 (a cura di Antonio Di Marco) IL P-VALUE (α) Data un ipotesi nulla (H 0 ), questa la si può accettare o rifiutare in base al valore del p- value. In genere il suo valore è un numero molto piccolo,
DettagliExcel Terza parte. Excel 2003
Excel Terza parte Excel 2003 TABELLA PIVOT Selezioniamo tutti i dati (con le relative etichette) Dati Rapporto tabella pivot e grafico pivot Fine 2 La tabella pivot viene messa di default in una pagina
Dettagli4. Confronto tra medie di tre o più campioni indipendenti
BIOSTATISTICA 4. Confronto tra medie di tre o più campioni indipendenti Marta Blangiardo, Imperial College, London Department of Epidemiology and Public Health m.blangiardo@imperial.ac.uk MARTA BLANGIARDO
DettagliLaboratorio di Pedagogia Sperimentale. Indice
INSEGNAMENTO DI LABORATORIO DI PEDAGOGIA SPERIMENTALE LEZIONE III INTRODUZIONE ALLA RICERCA SPERIMENTALE (PARTE III) PROF. VINCENZO BONAZZA Indice 1 L ipotesi -----------------------------------------------------------
DettagliConcetto di potenza statistica
Calcolo della numerosità campionaria Prof. Giuseppe Verlato Sezione di Epidemiologia e Statistica Medica, Università di Verona Concetto di potenza statistica 1 Accetto H 0 Rifiuto H 0 Ipotesi Nulla (H
DettagliUniversità degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI
Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER VARIABILI 1. L azienda Wood produce legno compensato per costruzioni
DettagliTemi di Esame a.a. 2012-2013. Statistica - CLEF
Temi di Esame a.a. 2012-2013 Statistica - CLEF I Prova Parziale di Statistica (CLEF) 11 aprile 2013 Esercizio 1 Un computer è collegato a due stampanti, A e B. La stampante A è difettosa ed il 25% dei
DettagliMetodi statistici per le ricerche di mercato
Metodi statistici per le ricerche di mercato Prof.ssa Isabella Mingo A.A. 2013-2014 Facoltà di Scienze Politiche, Sociologia, Comunicazione Corso di laurea Magistrale in «Organizzazione e marketing per
DettagliRapporto dal Questionari Insegnanti
Rapporto dal Questionari Insegnanti SCUOLA CHIC81400N N. Docenti che hanno compilato il questionario: 60 Anno Scolastico 2014/15 Le Aree Indagate Il Questionario Insegnanti ha l obiettivo di rilevare la
DettagliEsercitazione n.4 Inferenza su varianza
Esercizio 1 Un industria che produce lamiere metalliche ha ricevuto un ordine di acquisto di un grosso quantitativo di lamiere di un dato spessore. Per assicurare la qualità della propria fornitura, l
DettagliUniversità del Piemonte Orientale. Corsi di Laurea Triennale di area tecnica. Corso di Statistica Medica
Università del Piemonte Orientale Corsi di Laurea Triennale di area tecnica Corso di Statistica Medica Campionamento e distribuzione campionaria della media Corsi di laurea triennale di area tecnica -
DettagliIl campionamento statistico
Lezione 13 Gli strumenti per il miglioramento della Qualità Il campionamento statistico Aggiornamento: 19 novembre 2003 Il materiale didattico potrebbe contenere errori: la segnalazione e di questi errori
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 8
CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 8 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Test delle ipotesi sulla varianza In un azienda che produce componenti meccaniche, è stato
DettagliSPC e distribuzione normale con Access
SPC e distribuzione normale con Access In questo articolo esamineremo una applicazione Access per il calcolo e la rappresentazione grafica della distribuzione normale, collegata con tabelle di Clienti,
DettagliIL TEST CHI QUADRATO χ 2
IL TEST CHI QUADRATO χ 2 Test parametrici I test studiati nelle lezioni precedenti (test-t, testz) consentono la verifica di ipotesi relative al valore di specifici parametri di popolazione Esempio: differenza
DettagliTest statistici di verifica di ipotesi
Test e verifica di ipotesi Test e verifica di ipotesi Il test delle ipotesi consente di verificare se, e quanto, una determinata ipotesi (di carattere biologico, medico, economico,...) è supportata dall
DettagliLa distribuzione Normale. La distribuzione Normale
La Distribuzione Normale o Gaussiana è la distribuzione più importante ed utilizzata in tutta la statistica La curva delle frequenze della distribuzione Normale ha una forma caratteristica, simile ad una
Dettagli1. Distribuzioni campionarie
Università degli Studi di Basilicata Facoltà di Economia Corso di Laurea in Economia Aziendale - a.a. 2012/2013 lezioni di statistica del 3 e 6 giugno 2013 - di Massimo Cristallo - 1. Distribuzioni campionarie
DettagliTema A. 1.2. Se due eventi A e B sono indipendenti e tali che P (A) = 1/2 e P (B) = 2/3, si può certamente concludere che
Statistica Cognome: Laurea Triennale in Biologia Nome: 26 luglio 2012 Matricola: Tema A 1. Parte A 1.1. Sia x 1, x 2,..., x n un campione di n dati con media campionaria x e varianza campionaria s 2 x
DettagliRelazioni tra variabili
Università degli Studi di Padova Facoltà di Medicina e Chirurgia Corso di Laurea in Medicina e Chirurgia - A.A. 009-10 Scuole di specializzazione in: Medicina Legale, Medicina del Lavoro, Igiene e Medicina
DettagliProva di autovalutazione Prof. Roberta Siciliano
Prova di autovalutazione Prof. Roberta Siciliano Esercizio 1 Nella seguente tabella è riportata la distribuzione di frequenza dei prezzi per camera di alcuni agriturismi, situati nella regione Basilicata.
DettagliProbabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B. Evento prodotto: Evento in cui si verifica sia A che B ; p(a&b) = p(a) x p(b/a)
Probabilità condizionata: p(a/b) che avvenga A, una volta accaduto B Eventi indipendenti: un evento non influenza l altro Eventi disgiunti: il verificarsi di un evento esclude l altro Evento prodotto:
DettagliCorso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Anno Accademico 2014/2015 Calcolo delle Probabilità e Statistica Matematica Nome N. Matricola Ancona, 14 luglio 2015 1. Tre macchine producono gli stessi pezzi
DettagliCalcolo delle probabilità
Calcolo delle probabilità Laboratorio di Bioinformatica Corso A aa 2005-2006 Statistica Dai risultati di un esperimento si determinano alcune caratteristiche della popolazione Calcolo delle probabilità
DettagliStatistica inferenziale
Statistica inferenziale Popolazione e campione Molto spesso siamo interessati a trarre delle conclusioni su persone che hanno determinate caratteristiche (pazienti, atleti, bambini, gestanti, ) Osserveremo
DettagliLa distribuzione Gaussiana
Università del Piemonte Orientale Corso di Laurea in Biotecnologie Corso di Statistica Medica La distribuzione Normale (o di Gauss) Corso di laurea in biotecnologie - Corso di Statistica Medica La distribuzione
DettagliServizi di consulenza specialistica per IGRUE 2009 2012
Allegato 9A Metodo della stima delle differenze Descrizione della procedura Il metodo della stima delle differenze è indicato qualora il controllore ritenga che la popolazione sia affetta da un tasso di
DettagliElementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1
Elementi di Psicometria con Laboratorio di SPSS 1 29-Analisi della potenza statistica vers. 1.0 (12 dicembre 2014) Germano Rossi 1 germano.rossi@unimib.it 1 Dipartimento di Psicologia, Università di Milano-Bicocca
DettagliAnalisi di dati di frequenza
Analisi di dati di frequenza Fase di raccolta dei dati Fase di memorizzazione dei dati in un foglio elettronico 0 1 1 1 Frequenze attese uguali Si assuma che dalle risposte al questionario sullo stato
DettagliEsercitazione n.1 (v.c. Binomiale, Poisson, Normale)
Esercizio 1. Un azienda produce palline da tennis che hanno probabilità 0,02 di essere difettose, indipendentemente l una dall altra. La confezione di vendita contiene 8 palline prese a caso dalla produzione
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. 3 A. Sia una variabile casuale che si distribuisce secondo
DettagliCorso di Psicometria Progredito
Corso di Psicometria Progredito Soluzioni della simulazione del 17/05/2011 Gianmarco Altoè Dipartimento di Psicologia Università di Cagliari, Anno Accademico 2010-2011 Leggere BENE le avvertenze prima
Dettaglirisulta (x) = 1 se x < 0.
Questo file si pone come obiettivo quello di mostrarvi come lo studio di una funzione reale di una variabile reale, nella cui espressione compare un qualche valore assoluto, possa essere svolto senza necessariamente
DettagliPROGETTO INDAGINE DI OPINIONE SUL PROCESSO DI FUSIONE DEI COMUNI NEL PRIMIERO
PROGETTO INDAGINE DI OPINIONE SUL PROCESSO DI FUSIONE DEI COMUNI NEL PRIMIERO L indagine si è svolta nel periodo dal 26 agosto al 16 settembre 2014 con l obiettivo di conoscere l opinione dei residenti
DettagliLEZIONE 3. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010. Ing. Andrea Ghedi AA 2009/2010
LEZIONE 3 "Educare significa aiutare l'animo dell'uomo ad entrare nella totalità della realtà. Non si può però educare se non rivolgendosi alla libertà, la quale definisce il singolo, l'io. Quando uno
DettagliDISTRIBUZIONI DI PROBABILITÀ
Metodi statistici e probabilistici per l ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Civile A.A. 2009-10 Facoltà di Ingegneria, Università di Padova Docente: Dott. L. Corain 1 LE PRINCIPALI DISTRIBUZIONI
DettagliGrafici delle distribuzioni di frequenza
Grafici delle distribuzioni di frequenza L osservazione del grafico può far notare irregolarità o comportamenti anomali non direttamente osservabili sui dati; ad esempio errori di misurazione 1) Diagramma
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. 4 A. Si supponga che la durata in giorni delle lampadine prodotte
DettagliTEST DI AUTOVALUTAZIONE INTERVALLI DI CONFIDENZA E TEST
TEST DI AUTOVALUTAZIONE INTERVALLI DI CONFIDENZA E TEST I diritti d autore sono riservati. Ogni sfruttamento commerciale non autorizzato sarà perseguito. Statistica 1 Parte A 1.1 La formula µ = x ± s n
DettagliCORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6
CORSO DI STATISTICA (parte 2) - ESERCITAZIONE 6 Dott.ssa Antonella Costanzo a.costanzo@unicas.it Esercizio 1. Stima puntuale per la proporzione Da un lotto di arance se ne estraggono 400, e di queste 180
DettagliANALISI DI CORRELAZIONE
ANALISI DI CORRELAZIONE Esempio: Dati raccolti da n = 129 studenti di Pavia (A.A. 21/2) Altezza (cm) Peso (Kg) Voto Algebra e Geometria Voto Fisica I Valutare la correlazione delle seguenti coppie: Peso
DettagliCorso di Psicometria Progredito
Corso di Psicometria Progredito 4.2 I principali test statistici per la verifica di ipotesi: Il test F Gianmarco Altoè Dipartimento di Pedagogia, Psicologia e Filosofia Università di Cagliari, Anno Accademico
DettagliE naturale chiedersi alcune cose sulla media campionaria x n
Supponiamo che un fabbricante stia introducendo un nuovo tipo di batteria per un automobile elettrica. La durata osservata x i delle i-esima batteria è la realizzazione (valore assunto) di una variabile
DettagliEsame di Statistica del 17 luglio 2006 (Corso di Laurea Triennale in Biotecnologie, Università degli Studi di Padova).
Esame di Statistica del 17 luglio 2006 (Corso di Laurea Triennale in Biotecnologie, Università degli Studi di Padova). Cognome Nome Matricola Es. 1 Es. 2 Es. 3 Es. 4 Somma Voto finale Attenzione: si consegnano
DettagliUniversità di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica. 18 dicembre 2008
Università di Firenze - Corso di laurea in Statistica Seconda prova intermedia di Statistica 18 dicembre 008 Esame sull intero programma: esercizi da A a D Esame sulla seconda parte del programma: esercizi
DettagliTitolo della lezione. Analisi dell associazione tra due caratteri: indipendenza e dipendenza
Titolo della lezione Analisi dell associazione tra due caratteri: indipendenza e dipendenza Introduzione Analisi univariata, bivariata, multivariata Analizzare le relazioni tra i caratteri, per cercare
DettagliSTATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche - A.A. 2007/2008 Esercizi di riepilogo - 14 dicembre 2007
STATISTICA SOCIALE Corso di laurea in Scienze Turistiche - A.A. 2007/2008 Esercizi di riepilogo - 14 dicembre 2007 Esercizio 1 In Tabella 1 è riportato il numero di crediti maturati al 30 settembre 2007
DettagliCorso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e Automatica (A-O) Università di Roma La Sapienza CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E STATISTICA ESAME DEL 17/06/2015 NOME: COGNOME: MATRICOLA: Esercizio 1 Un sistema
DettagliEsercitazioni di Statistica
Esercitazioni di Statistica Test d ipotesi sul valor medio e test χ 2 di adattamento Prof. Livia De Giovanni statistica@dis.uniroma1.it Esercizio 1 Si supponga che il diametro degli anelli metallici prodotti
Dettagli(a cura di Francesca Godioli)
lezione n. 12 (a cura di Francesca Godioli) Ad ogni categoria della variabile qualitativa si può assegnare un valore numerico che viene chiamato SCORE. Passare dalla variabile qualitativa X2 a dei valori
DettagliInferenza statistica I Alcuni esercizi. Stefano Tonellato
Inferenza statistica I Alcuni esercizi Stefano Tonellato Anno Accademico 2006-2007 Avvertenza Una parte del materiale è stato tratto da Grigoletto M. e Ventura L. (1998). Statistica per le scienze economiche,
DettagliFacoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico 2010-2011
Facoltà di Psicologia Università di Padova Anno Accademico 2010-2011 L4, Corso Integrato di Psicometria - Modulo B Dr. Marco Vicentini marco.vicentini@unipd.it Rev. 18/04/2011 Inferenza statistica Formulazione
DettagliVERIFICA DELLE IPOTESI
VERIFICA DELLE IPOTESI Introduzione Livelli di significatività Verifica di ipotesi sulla media di una popolazione normale Verifica di ipotesi sulla varianza di una popolazione normale Verifica di ipotesi
DettagliIl coefficiente di correlazione di Spearman per ranghi
Il coefficiente di correlazione di Spearman per ranghi Questo indice di correlazione non parametrico viene indicato con r s o Spearman rho e permette di valutare la forza del rapporto tra due variabili
DettagliIl confronto fra proporzioni
L. Boni Il rapporto Un rapporto (ratio), attribuendo un ampio significato al termine, è il risultato della divisione di una certa quantità a per un altra quantità b Il rapporto Spesso, in maniera più specifica,
DettagliStrumenti informatici 13.1
1 Strumenti informatici 1.1 I test post-hoc nel caso del confronto fra tre o più proporzioni dipendenti e la realizzazione del test Q di Cochran in SPSS Nel caso dei test post-hoc per il test Q di Cochran,
DettagliGRUPPO QUATTRO RUOTE. Alessandro Tondo 19632 Laura Lavazza 19758 Matteo Scordo 19813 Alessandro Giosa 19894. Gruppo Quattro Ruote 1
GRUPPO QUATTRO RUOTE Alessandro Tondo 19632 Laura Lavazza 19758 Matteo Scordo 19813 Alessandro Giosa 19894 Gruppo Quattro Ruote 1 2. ANALISI BIVARIATA 3.1. RISULTATI (continua) 2.1 Consumi ridotti (variabile
DettagliCorso di. Dott.ssa Donatella Cocca
Corso di Statistica medica e applicata Dott.ssa Donatella Cocca 1 a Lezione Cos'è la statistica? Come in tutta la ricerca scientifica sperimentale, anche nelle scienze mediche e biologiche è indispensabile
DettagliI ESERCITAZIONE. Gruppo I 100 individui. Trattamento I Nuovo Farmaco. Osservazione degli effetti sul raffreddore. Assegnazione casuale
I ESERCITAZIONE ESERCIZIO 1 Si vuole testare un nuovo farmaco contro il raffreddore. Allo studio partecipano 200 soggetti sani della stessa età e dello stesso sesso e con caratteristiche simili. i) Che
DettagliGESTIONE INDUSTRIALE DELLA QUALITÀ A
GESTIONE INDUSTRIALE DELLA QUALITÀ A Lezione 10 CAMPIONAMENTO (pag. 62-64) L indagine campionaria all interno di una popolazione consiste nell estrazione di un numero limitato e definito di elementi che
DettagliPertanto la formula per una prima approssimazione del tasso di rendimento a scadenza fornisce
A. Peretti Svolgimento dei temi d esame di MDEF A.A. 015/16 1 PROVA CONCLUSIVA DI MATEMATICA per le DECISIONI ECONOMICO-FINANZIARIE Vicenza, 9/01/016 ESERCIZIO 1. Data l obbligazione con le seguenti caratteristiche:
Dettaglif(x) = 1 x. Il dominio di questa funzione è il sottoinsieme proprio di R dato da
Data una funzione reale f di variabile reale x, definita su un sottoinsieme proprio D f di R (con questo voglio dire che il dominio di f è un sottoinsieme di R che non coincide con tutto R), ci si chiede
DettagliPROBABILITÀ - SCHEDA N. 2 LE VARIABILI ALEATORIE
Matematica e statistica: dai dati ai modelli alle scelte www.dima.unige/pls_statistica Responsabili scientifici M.P. Rogantin e E. Sasso (Dipartimento di Matematica Università di Genova) PROBABILITÀ -
DettagliCorso di Laurea in Scienze e Tecnologie Biomolecolari. NOME COGNOME N. Matr.
Corso di Laurea in Scienze e Tecnologie Biomolecolari Matematica e Statistica II Prova di esame del 18/7/2013 NOME COGNOME N. Matr. Rispondere ai punti degli esercizi nel modo più completo possibile, cercando
Dettagli