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Relazioni tra due variabili categoriali
ESEMPIO Frequenze osservate
Centro | Conservatori | Nazionalisti | MARG | ||
---|---|---|---|---|---|
OCCUPAZIONE sinistra | Pensionati | 180 | 68 | 24 | 272 |
occupati | 80 | 180 | 44 | 304 | |
Casalinghe | 140 | 46 | 10 | 196 | |
Studenti | 50 | 150 | 28 | 228 | |
MARG. COLONNA | 450 | 444 | 106 | 1000 |
Frequenze attese
Centro | Conservatori | Nazionalisti | MARG | RIGA | |
---|---|---|---|---|---|
OCCUPAZIONE sinistra | Pensionati | 122 | 121 | 29 | 272 |
occupati | 137 | 135 | 32 | 304 | |
Casalinghe | 88 | 87 | 21 | 196 | |
Studenti | 103 | 101 | 24 | 228 | |
MARG. COLONNA | 450 | 444 | 106 | 1000 |
scarti
Centro | Conservatori | Nazionalisti | MARG | ||
---|---|---|---|---|---|
OCCUPAZIONE sinistra | Pensionati | -58 | 53 | 5 | 0 |
occupati | 57 | -45 | -12 | 0 | |
Casalinghe | -52 | 41 | 11 | 0 | |
Studenti | 53 | -49 | -4 | 0 | |
MARG. COLONNA | 0 | 0 | 0 | 0 |
MARG. COLONNA 3
Relazioni tra due variabili categoriali
MISURE DI ASSOCIAZIONE
SIGNIFICATIVITÀ DELLA RELAZIONE FRA DUE VARIABILI CATEGORIALI NON ORDINATE
TEST DEL CHI QUADRATO
( )KARL PEARSON
∑ 2−χ 2 = fo fefe
ESEMPIO: calcolo del chi-quadro
FREQUENZE OSSERVATE | FREQUENZE ATTESE | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
dem | rep | tot | dem | rep | tot | |
Prot | 70 | 120 | 190 | 63 | 127 | 190 |
Catt | 30 | 80 | 110 | 37 | 73 | 110 |
Tot | 100 | 200 |
dem | rep | tot | |
---|---|---|---|
Prot | 202 | 680 | 410 |
Tot | 410 | 1000 | 820 |
χ2 = (202-279)2 / 279 = 21.25
dem | rep | tot | |
---|---|---|---|
Prot | 404 | 1360 | 820 |
Tot | 820 | 2000 | 2000 |
χ2 = (404-558)2 / 558 = 42.5
1. Il valore ottenuto è direttamente proporzionale al numero dei casi NF FREQUENZE OSSERVATE REQUENZE ATTESEdem rep tot dem rep totProt 202 .......... 680 Prot 279 .......... 680Tot 410 ......... 1000 tot 410 .......... 1000χ2 = (202-279)2 / 279 = 21.25
2. Rileva la significatività statistica di una tabella di contingenza ossia rileva che se c'è un'alta probabilità che le associazioni non sono effetto del caso.
3. Non rileva la forza dell'associazione tra le due variabili (concordanza).
5. Relazioni tra due variabili categoriali
P ... ER RILEVARE LA
SIGNIFICATIVITÀ STATISTICA H0: χ2 = 0 - Ipotesi di indipendenza tra X e Y H1: χ2 > 0 - Ipotesi di dipendenza tra X e Y OSSERVAZIONI Per poter accettare χ2 è necessario calcolare (p), che rappresenta la probabilità che il valore assunto da χ2 non sia dovuto al caso (errore). Se χ2 è significativo (c'è relazione secondo H1) se p < 0,05 (5%). CALCOLO DI P 1. P = (n° righe - 1) (n° colonne - 1) - si consulta la tavola del χ2 per controllare la probabilità p 2. Se p < 0,05, H0 si rifiuta - c'è dipendenza tra X e Y 3. Se p > 0,05, H0 si accetta - c'è indipendenza tra X e Y Esempio: χ2 = 3,16 gl = (2-1)(2-1) = 1 p = 0,08 > 0,05 - χ2 è significativo al 92% - si rifiuta H0 Relazioni tra due variabili categoriali MISURE DELLA FORZA DELL'ASSOCIAZIONE TRA VARIABILI CATEGORIALI NON ORDINATE Informano se l'associazione è forte, ma non informano sui legami fra le specifiche categorie dai qualiTale associazione dipende dalla formula:
2ϕ1.2 = PHI-QUADRO N
√ϕ2. = PHI ϕ 2
√3. V di Cramér V = #r #c)χ2/ N [(min: ; - 1]#r #cmin: ; = numero più basso fra i marginali totali di riga e di colonna¾
Assumono tutti valore minimo = 0 ( assenza di associazione)¾
Solo V varia tra 0 ( assenza di associazione) e 1 (associazione perfetta)
Relazioni tra due variabili categoriali
Prot | Catt | Tot | |
---|---|---|---|
dem | 70 | 120 | 190 |
rep | 63 | 127 | 190 |
tot | 100 | 200 | 300 |
Fo Fe (Fo-Fe)2 / Fe
70 63 Prot/dem 0,78
120 127 Prot/rep 0,39
30 37 Catt/dem 1,32
80 73 Catt/prot 0,67
Totale 300 300 3,16
= (n° righe-1) (n° colonne-1)=(2-1)*(2-1) = 1gl(fo - fe)2χ2= Σ = 3,16 < 0,05 non significativo
p=0,07fe χ2 3,16
ϕ = = 0,0112 = N 300
√√ϕ = = 0
= ϕ 0,0112
√√V = = = 0
3,16/300 (2-1)χ2/ N
(min:#r;#c)-1
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