Appunti SPSS Analisi dei dati con esempi svolti e commentati

APPUNTI SPSS ANALISI DEI DATI CON ESEMPI SVOLTI E COMMENTATI

4) Opzioni

I) Omogeneità del test di Varianza (Levene)

II) Brown

III) Welch

5) Post-hoc

I) Duncan (omogeneo)

II) Tamhane T2 (disomogeneo)

- Analisi dell'output

1) Levene

Opz. a) Se p-value grande -> Le varianze sono uguali -> Levene non è significativo -> Eseguo l'Anova

Opz. b) Se p-value piccolo -> Le varianze sono diverse -> Levene è significativo -> Eseguo i Test Robusti

Anova

Il test di Levene mostra varianze uguali (p-value alto) per entrambe le variabili e pertanto verrà condotto il test dell'Anova.

2) Anova / Test Robusti

Opz. a) Eseguo l'Anova se Levene non è significativo (p-value alto)

• Se il p-value è alto -> Le medie sono tutte uguali uguali -> Accetto H0

• Se il p-value è piccolo -> Le medie non sono tutte uguali -> Eseguo il test post-hoc per varianze uguali (Duncan)

Eseguo il test dell'Anova per le variabili

“Anni di istruzione completati” e “Età dei rispondenti”. Accetto H0

Test Post-Hoc

La variabile “Anni di istruzioni completati” presenta un p-value alto pertanto le medie sono uguali e accetto H0.

24 APPUNTI SPSS ANALISI DEI DATI CON ESEMPI SVOLTI E COMMENTATI

La variabile “Età dei rispondenti” presenta un p-value basso e pertanto le medie sono diverse.

Per entrambe le variabili eseguo i test post-hoc per varianze uguali.

Opz. b) Eseguo i Test Robusti se Levene è significativo (p-value piccolo)

• Se il p-value è alto -> Le medie sono uguali -> Accetto H0

• Se il p-value è piccolo -> Le medie sono diverse -> Eseguo il test post-hoc per varianze diverse (Tamhane T2)

3) Test Post-hoc

Opz. a) Duncan, per medie diverse con varianze uguali (p-value dell’Anova piccolo):

Sono significativamente diverse tutte e sole quelle coppie di medie che non compaiono mai nella stessa colonna facendo

residenza” presenta medie diverse tra i diversi gruppi. In particolare, gli abitanti delle grandi città hanno una media di anni di studi completati inferiore rispetto agli abitanti dei sobborghi, delle fattorie e dei paesi di campagna. La differenza tra gli abitanti delle grandi città e quelli dei sobborghi è di circa 23 anni, mentre la differenza tra gli abitanti delle grandi città e quelli delle fattorie è di circa 20 anni. Infine, la differenza tra gli abitanti delle grandi città e quelli dei paesi di campagna è di circa 4 anni. Questi risultati indicano che il luogo di residenza ha un impatto significativo sull'educazione, con gli abitanti delle grandi città che hanno in media un livello di istruzione più basso rispetto agli altri gruppi. Si sottolinea che questi risultati sono stati ottenuti con un livello di significatività del 0,05, il che significa che la probabilità di ottenere tali differenze casualmente è molto bassa. Pertanto, possiamo concludere che le differenze osservate sono statisticamente significative e non dovute al caso.

residenza” presenta varianze uguali e medie di poco diverse pertanto possiamo ipotizzare una parziale relazione tra queste due variabili.

La variabile “Età dei rispondenti” in relazione al “Luogo di residenza” presenta varianze uguali ma medie diverse e pertanto è presente una relazione.

• Esercizio 3: Verificare se l’età media varia significativamente al variare del metodo di pagamento preferito.

- Operazioni preliminari: La variabile “Quando fa la spesa come paga” non viene trovato perché è una variabile stringa e quindi, pur essendo una variabile sconnessa, varicodificata con valori numerici.

25APPUNTI SPSS ANALISI DEI DATI CON ESEMPI SVOLTI E COMMENTATI

- Passaggi SPSS

1. Analizza -> Confronta medie -> Anova univariata
2. Selezionare le variabili dipendenti
3. Includere la variabile fattore che suddivide i gruppi (qualitativa ma codificata)
4. Opzioni
1. Omogeneità del test di Varianza

(Levene)

II) Brown

III) Welch

5) Post-hoc

I) Duncan (omogeneo)

II) Tamhane T2 (disomogeneo)

- Analisi dell'output

In questo caso una variabile possiede un solo caso (pago con google wallet) e mi crea problemi con l'analisi per questo mi conviene metterlo come valore mancante.

1) Levene

Opz. a) Se p-value grande (>0,05) -> Le varianze sono uguali -> Levene non è significativo -> Eseguo l'Anova

Opz. b) Se p-value piccolo (<0,050) -> Le varianze sono diverse -> Levene è significativo -> Eseguo i Test Robusti

Il test di Levene mostra varianze diverse (p-value basso) e pertanto verranno condotti i Test Robusti

2) Anova / Test Robusti

Opz. a) Eseguo l'Anova se Levene non è significativo (p-value alto)

• Se il p-value è alto -> Le medie sono tutte uguali -> Accetto H0

• Se il p-value è piccolo -> Le medie non sono tutte uguali -> Eseguo il test post-hoc per varianze uguali (Duncan)

Opz. b) Eseguo i

Test Robusti se Levene è significativo (p-value piccolo)

• Se il p-value è alto -> Le medie sono uguali -> Accetto H0
• Se il p-value è piccolo -> Le medie sono diverse -> Eseguo il test post-hoc per varianze diverse (Tamhane T2)

26 APPUNTI SPSS ANALISI DEI DATI CON ESEMPI SVOLTI E COMMENTATI

Il p-value si presenta quasi al limite, per una significatività pari al 95%.

Nell'incertezza proseguo nel verificare i post-hoc per varianze diverse.

1. Test Post-hoc
1. Duncan, per medie diverse con varianze uguali (p-value dell'Anova piccolo):

Sono significativamente diverse tutte e sole quelle coppie di medie che non compaiono mai nella stessa colonna facendo riferimento al livello di significatività definito (ovvero 0,05).

2. Tamhane T2, per medie diverse con varianze diverse (p-value dei Test Robusti piccolo):

(*) Si commentano solo le differenze significative, spiegano quale gruppo mostra la media maggiore e di

Quanto può esserci una relazione tra l'età e chi usa sempre le carte per pagare oppure chi usa sempre i contanti, ma non emerge particolare significatività, forse a causa della bassa numerosità del campione.

Spiegazione dei risultati

Riassumo quali variabili presentano medie uguali e quali medie diverse e il loro scostamento. Se le medie sono diverse c'è una relazione.

I test effettuati mostrano che:

La variabile "Età" in relazione al "Metodo di pagamento preferito" presenta varianze diverse e un p-value per l'uguaglianza delle medie quasi al limite (Test Bown poco al di sopra e Test Welch poco al di sotto).

I post-hoc mostrano una differenza di medie tra l'età e la preferenza a pagare in contanti o con carte di credito, ma non emerge una particolare significatività di questa relazione e quindi possiamo concludere l'analisi soltanto con questa affermazione.

27 APPUNTI SPSS ANALISI DEI

DATI CON ESEMPI SVOLTI E COMMENTATI

• Esercizio 4: Costruire 4 categorie: Maschi sposati, Maschi non sposati, Femmine sposate e Femmine non sposate. Verificare se i 4 gruppi hanno lo stesso reddito e lo stesso valore di auto.

- Operazioni preliminari: Costruire la variabile a 4 valori

1. Trasforma -> Calcola variabile -> SE
2. “Includi se il caso soddisfa la condizione- Passaggi SPSS

1. Analizza -> Confronta medie -> Anova univariata
2. Selezionare le variabili dipendenti
3. Includere la variabile fattore che suddivide i gruppi (qualitativa ma codificata)
4. Opzioni

1. Omogeneità del test di Varianza (Levene)
2. Brown
3. Welch

1. Post-hoc

1. Duncan (omogeneo)
2. Tamhane T2 (disomogeneo)

- Analisi dell’output

In questo caso una variabile possiede un solo caso (pago con google wallet e mi crea problemi con l’analisi per questo mi conviene metterlo come valore mancante.

1. Levene 28

APPUNTI SPSS ANALISI DEI DATI CON ESEMPI SVOLTI E COMMENTATI

Opz. a) Se p-value

grande (>0,05) -> Le varianze sono uguali -> Levene non è significativo -> Eseguo l'Anova Opz. b) Se p-value piccolo (<0,050) -> Le varianze sono diverse -> Levene è significativo -> Eseguo i Test Robusti Il test di Levene mostra varianze diverse (p-value basso) per entrambi i gruppi e pertanto verranno condotti i Test Robusti 2) Anova / Test Robusti Opz. a) Eseguo l'Anova se Levene non è significativo (p-value alto) • Se il p-value è alto -> Le medie sono tutte uguali -> Accetto H0 • Se il p-value è piccolo -> Le medie non sono tutte uguali -> Eseguo il test post-hoc per varianze uguali (Duncan) Opz. b) Eseguo i Test Robusti se Levene è significativo (p-value piccolo) • Se il p-value è alto -> Le medie sono uguali -> Accetto H0 • Se il p-value è piccolo -> Le medie sono diverse -> Eseguo il test post-hoc per varianze diverse (Tamhane T2) In entrambe levariabili presentano medie diverse all'interno dei gruppi. Inoltre, spiego come sono stati effettuati i test post-hoc per determinare le differenze significative tra le medie. 1) Il p-value basso indica che le medie all'interno dei gruppi sono diverse e quindi rifiuto l'ipotesi nulla (H0). 2) Per il test post-hoc, ho utilizzato l'opzione a) Duncan quando le varianze sono uguali. In questo caso, le coppie di medie che non compaiono nella stessa colonna sono significativamente diverse, considerando un livello di significatività del 0,05. 3) Per il test post-hoc, ho utilizzato l'opzione b) Tamhane T2 quando le varianze sono diverse. In questo caso, si commentano solo le differenze significative e si spiega quale gruppo mostra la media maggiore e di quanto. Ad esempio, l'unico risultato significativo è che i maschi sposati guadagnano in media 4.000 dollari in più delle femmine sposate e guidano mezzi con un valore medio superiore di circa 2.000 dollari rispetto alle femmine sposate. In conclusione, ho riassunto quali variabili presentano medie uguali e quali presentano medie diverse all'interno dei gruppi, utilizzando i test statistici appropriati e spiegando i risultati significativi ottenuti.le qualitative (es. colore dei capelli e colore degli occhi) come righe e colonne della tabella3) Selezionare l'opzione "Frequenze" per ottenere il numero di persone in ogni combinazione di categorie4) Eseguire l'analisi per ottenere la tabella di frequenze a doppia entrata5) Interpretare i risultati- Esempio di outputTabella di contingenza:Colore dei capelli | Colore degli occhiBiondi | Azzurri | MarroniMarroni | Azzurri | Marroni- FrequenzeBiondi con occhi azzurri e capelli marroni: X personeMarroni con occhi azzurri e capelli marroni: Y personeBiondi con occhi azzurri e capelli biondi: Z personeMarroni con occhi azzurri e capelli biondi: W persone