Statistica psicologica

ANOVACos'è Come funziona Ipotesi nulla e alternativa

Si suddivide in diverse tipologie a seconda di:

• Una generalizzazione del test t
• Nulla: I dati di tutti i gruppi nella confronta la variabilità interna a quanti e come solo le confronto di valori medi popolazione con stesse medie questi gruppi con la variabilità tra variabili indipendenti e le gruppi variabili dipendenti
• Permette di confrontare un Alternativa: differenza Varianza interna a gruppi: numero qualsiasi di gruppi significativa tra gruppi differenza tra la media del gruppo

ANOVA ad una via: 1 sola Obbiettivo: ed i valori y dovuto al caso variabile indipendente Valutare gli effetti su una variabile Varianza tra gruppi: differenza tra di interesse ANOVA fattoriale o a più vie: più il valore della media della Di uno o più fattori di controllo variabili indipendenti qualitative popolazione e nel gruppo, dovuto Quando si usa? all'appartenenza al gruppo Analisi univariata: una sola Normalità

della distribuzione variabile dipendente. Si può fare anche con dei p<0.05. Si usa la statistica F per metterli disegni. Omoschedasticità: varianza in relazione: ti fa vericare se le analisi multivariata MANOVA 2 o errori, costanti nel tempo differenze tra le due variabili sono più variabili dipendenti dovute al caso. Bilanciati: un ugual numero di GLM misurazione con misure casi in ogni cella del modello. Varianza tra gruppi per varianza ripetute su ciascun soggetto a entro i gruppi caso Multivariati: comprendono anche le somme dei quadrati degli effetti e degli errori. Analisi fattoriale. Inventato da Sperman analisi analitica della mente umana. Latenti = fattoriali può essere condotta. Insieme di tecniche statistiche utilizzate per ricercare l'esistenza Scopi esplicativi (AFE) esplora le relazioni nascoste tra variabili osservate. Variabili latenti sono quelle non Verifica la fattibilità direttamente misurabili es. Estrazione dei.

Obiettivo:	Per misurare la coerenza uso alfa
Capire se queste variabili sono di cronbach:	il modello a dirti a datte a spiegare un concetto quali variabili sono riconducibili
Validazione del questionario ad un fattore:	Aiuta a capire se un questionario misura effettivamente quello per Scopi confermativi (AFC) quando è stato progettato si conosce la struttura e si vuole confermare se tale sia presente
Studio analitico della mente nei dati umani:	Si usano i modelli di equazioni strutturali. La struttura è vincolata, definita dal ricercatore. Sei tu che dici al modello quali variabili appartengono ad un determinato fattore. Per capire se la struttura è confermata ti devi basare su indici di adattamento.
Attendibilità:	Riguarda l'accuratezza. Le più comuni stime sono l'Alfa di Cronbach.
Caratteristiche strumento:	Test - retest: stesso costrutto in 2 momenti tempo, per verificare la riproducibilità.

a parità di condizioni, deiCiò che nella misura non è errore risultati da essi forniti. Da 0.70 inForme equivalenti: si tratta di- errori accidentali (caso) su.concordanza, alla base delle- errori sistematici (strumento) stime di un test. Se sono paralleli Test politomici: più variabili aCi dev’essere : sono equivalenti. Coef ciente R, confronto- coerenza nel tempo media e dev. Standard- indipendenza da errori Metodo split-half: si divide lo- oggettivo e standardizzato strumento di misurazione in duemetà e si considerano le duemetà come strumentitendenzialmente equivalenti.Metodo della coerenza interna:capacità di essere misurata conaltri misurazioniAttendibilità tra valutatori:veri care la congruenza dellefi valutazioni espresse da due o piùvalutatori indipendenti(osservatori )in riferimento a unoo più indicatori di un tratto latenteche si intende misurarefi fiCorrelazione eregressioneCorrelazione lineare

Regressione lineare
Regressione multipla
Si dice 2 variabili
A cosa serve
Ipotesi nulla p=0
Cosa fa? Y=a+bx
Cosa fa? Assunzioni alla base
correlate A e B quando i
Studia i legami che intercorrono
Esamina la relazione lineare tra
Abbiamo almeno una variabile
Ipotesi alternativa p>0 (<;#) Assenza di errori di misurazione
a interfaccia
valori di una variabile
tra più variabili rilevate una o più variabili esplicative e dipendente che agisce e due ob coef ciente angolare
tendono a seguire l’altra Variabili indipendenti quantitative
Gdl=(n-2) contemporaneamente una di criterio più variabili indipendenti
Utilizzo il criterio dei minimi o dicotomiche, variabile
Alfa : 0.05
Vogliamo esaminare Non è determinata da causa- 2 scopi: esplicativo e predittivo quadrati dipendente quantitativa
I coef cienti vengono chiamati
Forma relazione x y effetto ma dalla capacità di una parziali
Vogliamo conoscere l’esatta Coef ciente varia Varianza maggiore di 0
Forza del

legame variabile di cambiare assieme forma della relazione che lega Rappresenta l'impatto di unaLa direzione positiva o negativa all'altra Bisogna standardizzare il Assenza di multicollinearitadue variabili tra loro variabile indipendente sullacoef ciente È inversa o negativa sè allaUso il coef ciente r di Pearson variabile dipendente quando le Regressione standard: tutte leCoef ciente r quadro per capacitàUna sola variabile indipendentevarianza di un elemento-1;+1 altre variabili dipendenti vengono variabili indipendentiesplicative sulla quale reagisce una variabilecorrisponde la varianza di sensoSe c'è concordanza y e x > media mantenute costanti contemporaneamenteTest F significatività congiuntadipendentecontrario dell'altra Per ogni variabile indipendente siUsa il criterio dei minimi quadratiTest T significatività singoli tiene sotto controllo le altreLa variabile indipendente coef cientiSe non è lineare

è curvilinea o a Correlazione semi parziale o variabili indipendenti determinata e influenza la parabola parziale spiego la varianza con il variabile dipendente

Forward: inserire una variabile

Regressione gerarchica: una o coefficiente di correlazione o di alla volta per spiegare al meglio y

Relazione assimetrica più variabili inserite in determinazione multiplo successione predefinita

Backward: rimuovere una variabile alla volta

Regressione statistica: forward, backward, stepwise

Stepwise: ogni variabile può entrare e uscire dal modello

Distribuzione normale e standardizzazione delle misure

Distribuzione normale o Standardizzazione curva di Gauss

Ha lo scopo di rendere i dati direttamente confrontabili

Variabili continue

Consentita da media e deviazione standard

Va da meno infinito a più infinito

Forma a campana

(-) al di sotto della media

(+) al di sopra della media

Simmetrica al valore medio

Serve per avere un'idea di un Variabile aleatoria soggetto nel

gruppo Considerata una distribuzione di probabilità dello stesso soggetto. Serve per misure grandi numeri. Si usa la scala T per eliminare i valori positivi e negativi. Include variabili casuali e valori reali che tendono a concentrarsi ad un valore medio. Punti Z: indicano la posizione dei dati in termini di distanza dalla media. Media 0, varianza 1. T: 50 + 10Z Q.I.: 100 + 10Z St: 5 + 1Z Scale di misura: Cos'è 3 tipi di scale: - Scala nominale - Scala ordinale - Scala a intervalli - Scala a rapporti Scala di Thurstone: Indicatori: - Insieme di affermazioni quali il soggetto indicato a dare il suo parere - Moda: Osservazione che si presenta con maggiore frequenza - Media: Semi somma limite - Mediana: Divide la distribuzione in due parti uguali - E sensibile - Più precisa Indicatori di posizione: indicatori punteggi estremi Likert: Serve a dividere gli oggetti in sintetici che forniscono un campo di variazione: spazio di costanza.

del rapporto =categorie informazioni su una distribuzione all'interno del quale osserviamo leMetodi diretti e indiretti precisionepossibili variazioniRi essiva a=a Misurazione basica Scarto quadratico medio: fornisceAffermazioni che differiscono i Rapporto di due grandezze diuna misura della distribuzione deidiversi gradi di favore o sfavore Simmetrica a=b e b=a quantità continuaBasata sulla qualità è una scala dati all'interno di una popolazioneverso un oggetto di classificazione,esempio MarioTransitiva a=c e c=a X : è più alto di Alberto Utilizza unità di misura costanti eAffermazioni ordinati a favore e permette di fare operazionicrescente verso l'oggetto Teorema di rappresentazione Simile alla nominale ma lecategorie sono ordinate Intervalli costantiUtilizzato per valutare Teorema di unicità gerarchicamenteatteggiamenti, opinioni e Considera i diversi numeriUnica operazione consentita èpercezioni < >

associati ad una scala

stabilire l'uguaglianza o la diversità tra due casi

Trasformazione solo lineare non ha lo zero assoluto

Es. 0 maschi 1 femmine

+ -

Si no

fifl