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Analisi monovariata

Appunti di Metodologia della scienza politica del prof Cartocci sull'analisi monovariata: fasi della ricerca empirica quantitativa, distribuzione di frequenza, sensibilità di una classificazione, la mediana, variabili cardinali, la standardizzazione.

Esame di Metodologia della scienza politica docente Prof. R. Cartocci

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ESTRATTO DOCUMENTO

Le variabili con categorie

ordinate

Titolo di studio dei padri degli studenti

Tab. 2

intervistati % su % % retro-

Frequen- Frequen-

Modalità casi

Valori cumulate cum.

ze ze % validi

Nessun 1 36 0,6 0,6 0,6 100

titolo

Elementare 2 654 10,9 11,0 11,6 99,4

Media o 3 1744 29,1 29,4 41,0 88,4

avviamento

Media

superiore o 4 2318 38,6 39,0 80,0 59,0

scuola prof.

Laurea 5 1185 19,7 20,0 100 20,0

Nessuna 9 5937 1,1 —

risposta

Totale 6003 100 100 100 100

Fonte: R. Cartocci, Diventare grandi in tempi di cinismo, 2002.

L’ANALISI DI UNA VARIABILE

CON CATEGORIE ORDINATE

Le modalità delle variabili con categorie ordinate

possiedono un grado di autonomia ridotto rispetto a

quelle con categorie non ordinate.

La principale conseguenza della ridotta autonomia

semantica è che le frequenze di queste modalità sono

interpretabili solo tenendo presente l’intera distribuzione.

MINORE E’ L’AUTONOMIA SEMANTICA DELLE SINGOLE

CATEGORIE, PIU’ IL CENTRO SEMANTICO SI SPOSTA

DALLA CATEGORIA ISOLATA ALLA SUCCESSIONE

DELLE CATEGORIE

Esempio: IN ARGEVIA IN NIPPONE

TIT. DI STUDIO % %cum % %cum

Nessuno 17% 17% 1% 1%

41% 13%

Lic. Elementare 24% 12%

Lic. Media 29% 70% 19% 32%

Lic. Media sup. 23% 23%

93% 55%

Laurea 7% 100% 45% 100%

ALTRO ESEMPIO

% cumulate e % retrocumulate

Percentuali cumulate e retrocumulate del livello

Tab. 3

d’istruzione dei padri degli studenti in due tipi di scuole.

Confronto tra studenti degli istituti tecnici industriali e dei licei classici

Istituto tecnico ind. Liceo classico

(N=1289) (N=1553)

Modalità % su

%

% % %

% su casi

retro-

cumula-

casi cumula- retro-

validi

cum.

te

validi te cum.

Nessun titolo 1,8 1,8 100 0,1 0,1 100

Elementare 19,5 21,3 98,2 3,5 3,6 99,9

Media 39,9 61,2 78,7 15,7 19,3 96,4

80,7

38,8

Media 35,5 96,7 40,0 59,3

superiore

Laurea 3,3 100 3,3 40,7 100 40,7

Totale 100 100

Fonte: R. Cartocci, Diventare grandi in tempi di cinismo, 2002.

La mediana

caso mediano) cifra

La mediana (il è la che divide in due una

serie di numeri ordinati, in modo da lasciare lo stesso numero

di cifre da entrambe le parti

7 22

23 23

25 25

34 34

35 35

36 36

99 37 classe mediana) modalità

La mediana (la è anche quella che

bipartisce le frequenze in due parti uguali.

% su %

Modalità casi validi cumulate

Nessun titolo 1,8 1,8

Elementare 19,5 21,3

Licenza Media 61,2

39,9

Media superiore 35,5 96,7

Laurea 3,3 100

Totale 100

percentuali cumulate

Il ricorso alle permette di individuare

agevolmente la classe mediana: si tratta di quella al cui interno si

raggiunge e si supera il 50% dei casi

Tipi di analisi di una variabile con

categorie ordinate

¾ DISTRIBUZIONE DI FREQUENZA, % DI

FREQUENZA, % CUMULATE E RETROCUMULATE

¾ MODA, ma soprattutto i concetti di DISTRIBUZIONE

UNIMODALE, BIMODALE , TRIMODALE

35 31

30

30

25 Senza titolo

% Lic. elemen.

20 17

valori 15 Lic. media

15 Diploma

Laurea

10 7

5

0

¾ MEDIANA, cioè la modalità in cui cade la percentuale

cumulata 50%

¾ RAPPRESENTAZIONE GRAFICA: istogramma

Le variabili cardinali o quasi

cardinali

LE CATEGORIE DELLE VARIABILI CARDINALI

UN’AUTONOMIA SEMANTICA NULLA O

HANNO RIDOTTISSIMA

Tanto minore è l’autonomia semantica delle categorie,

maggiore è la possibilità di garantire l’ordine delle

categorie e la stessa distanza delle categorie

LA PRINCIPALE CONSEGUENZA DI QUESTA

BASSA AUTONOMIA SEMANTICA È LO SCARSO

INTERESSE DELLE FREQUENZE RISPETTO

ALL’ANDAMENTO GLOBALE DELLA

DISTRIBUZIONE DEI DATI SU TUTTO L’ARCO

DELLE MODALITÀ

Spesso le modalità di queste variabili sono male

interpretabili senza fare riferimento al nome della

variabile…

I valori sintetici di una variabile

cardinale o quasi cardinale

a descrivere con un unico valore la

I VALORI SINTETICI ci aiutano

distribuzione della variabile. Quelli qui elencati ci danno un’informazione

sintetica sulla dispersione dei dati di una variabile cardinale attorno alla

media:

DEVIANZA=E’ la somma dei quadrati degli scarti dalla media

2 )

(∑ x

NOTA BENE: Questa misura dipende - oltre che dalla dispersione attorno alla

media - anche dal numero dei casi (N). Quindi se vogliano confrontare due

distribuzioni usiamo la devianza solo se il numero dei casi è simile, altrimenti

è opportuno impiegare la VARIANZA

VARIANZA = E’ la somma dei quadrati degli scarti dalla media

2

divisa per il numero dei casi (∑ x /N).

In altri termini: DEVIANZA / N

NOTA BENE: La varianza come la devianza è una grandezza quadrata. Se

vogliamo la corrispondente grandezza lineare, dobbiamo estrarre la radice

quadrata della varianza, ottenendo così lo SCARTO TIPO.

SCARTO TIPO (o = E’ la radice della

Standard Deviation)

somma dei quadrati degli scarti dalla media divisa per il

2

numero dei casi (√∑ x /N). In altri termini: √VARIANZA

Quando vogliamo confrontare variabili aventi medie diverse è utile impiegare

COEFFICIENTE DI VARIAZIONE.

un altro valore sintetico: il Il coefficiente di

variazione (V) si calcola dividendo lo scarto tipo di cuna distribuzione per la

sua media. V= SCARTO TIPO/Media


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DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in scienze e politiche dell'organizzazione
SSD:
Università: Bologna - Unibo
A.A.: 2013-2014

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher valeria0186 di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Metodologia della scienza politica e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Bologna - Unibo o del prof Cartocci Roberto.

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