Analisi statistica bivariata

L'analisi statistica bivariata utilizza tabelle di contingenza per esaminare le relazioni tra due variabili categoriche, valutando indipendenza e associazione. Attraverso frequenze congiunte, marginali e condizionali, si identificano pattern e si misura la connessione tramite il test del chi-quadrato e l'indice di connessione normalizzato.

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Analisi Statistica Bivariata: Tabelle di Contingenza

L'analisi statistica bivariata si avvale delle tabelle di contingenza, note anche come tabelle a doppia entrata, per esplorare le relazioni tra due variabili categoriche, X e Y, all'interno di un insieme di dati. Queste tabelle consentono di visualizzare la distribuzione congiunta delle frequenze delle variabili, organizzando le informazioni in modo che sia possibile identificare pattern o associazioni. Ogni cella della tabella rappresenta la frequenza congiunta fij, che indica il numero di osservazioni in cui si verificano simultaneamente le categorie i di X e j di Y. La costruzione di una tabella di contingenza inizia con la raccolta dei dati grezzi per ogni unità statistica, che vengono poi sintetizzati in una matrice che facilita l'analisi comparativa.
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Frequenze Marginali e Condizionali nelle Tabelle di Contingenza

Oltre alle frequenze congiunte, le tabelle di contingenza presentano le frequenze marginali e condizionali. Le frequenze marginali, indicate rispettivamente con fi. per la variabile X e con f.j per la variabile Y, si trovano ai margini della tabella e rappresentano il totale delle osservazioni per ciascuna categoria di una singola variabile, a prescindere dall'altra. Le frequenze condizionali, invece, mostrano la distribuzione di una variabile all'interno delle categorie dell'altra e si calcolano dividendo le frequenze congiunte per la frequenza marginale della categoria condizionante. Queste frequenze forniscono una comprensione più profonda della dipendenza tra le variabili, permettendo di valutare come la presenza di una categoria influenzi la distribuzione dell'altra.

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1

Definizione di tabella di contingenza

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Matrice per esplorare relazioni tra due variabili categoriche, organizza frequenze congiunte.

2

Significato di fij in una tabella di contingenza

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Frequenza congiunta di osservazioni per categorie i di X e j di Y.

3

Primo passo nella costruzione di una tabella di contingenza

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Raccolta dati grezzi per ogni unità statistica.

4

Le ______ mostrano come la presenza di una categoria influenzi la distribuzione dell'altra variabile.

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frequenze condizionali

5

Indipendenza statistica X e Y

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X e Y indipendenti se la presenza di una categoria in X non influisce sulla distribuzione delle categorie in Y.

6

Confronto frequenze condizionali e marginali

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Se frequenze condizionali = frequenze marginali, allora X e Y sono indipendenti.

7

Calcolo frequenze teoriche di indipendenza

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Frequenze teoriche = (frequenze marginali X * frequenze marginali Y) / N. Confrontate con frequenze osservate per testare indipendenza.

8

Se le variabili X e Y mostrano una relazione, si dice che c'è una ______ o ______ statistica tra di loro.

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associazione connessione

9

Un alto valore di χ² indica una ______ ______ tra le variabili, mentre un valore basso ne indica una debole o inesistente.

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forte associazione

10

Il valore di χ² va confrontato con una distribuzione - di riferimento per stabilire la significatività statistica.

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chi-quadrato riferimento

11

Nell'analisi del χ², è importante considerare i ______ di ______ per determinare la significatività dell'associazione.

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gradi libertà

12

Definizione di indice di connessione normalizzato

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Indice che misura l'intensità dell'associazione tra due variabili categoriche, normalizzato tra 0 e 1.

13

Calcolo dell'indice di connessione normalizzato

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χ² diviso per il prodotto di N e il minore tra il numero di categorie di X e Y meno uno.

14

Significato dei valori dell'indice di connessione normalizzato

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Valori vicino a 1 indicano associazione forte, valori vicino a 0 indicano associazione debole o nulla.

Q&A

Ecco un elenco delle domande più frequenti su questo argomento

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