Lez. 44-47

Quando voglio analizzare se due variabili rilevate su un solo campione sono tra loro correlate le organizzerò: in un tabella a singola entrata. in una tabella a doppia entrata. in un diagramma a torta. in una tabella semplice.

Una varabile A è indipendente da una variabile B quando: per ogni valore di A le frequenze relative non dipendono dai valori di B. le frequenze relative di A e B sono uguali. per ogni valore di A le frequenze relative dipendono dai valori di B. le frequenze relative di A e B sono diverse.

Il coefficiente b1 è detto: coefficiente di regressione di Y su X. intercetta di y. coefficiente di regressione di X su Y. intercetta di x.

Quando analizziamo la dipendenza tra due variabili possiamo rappresentarle attraverso: grafici a torta. diagrammi di dispersione. istogrammi. linee di regressione.

Nella linea di regressione di y rispetto a x i punti vengono rappresentati da ogni valore di x e: le mediane di y. la media ponderata dei valori della x relativi ad ogni livello di y. la media ponderata dei valori della Y relativi ad ogni livello di x. la moda di y.

Nella linea di regressione di x rispetto a y i punti vengono rappresentati da ogni valore di x e: la media ponderata dei valori della x relativi ad ogni livello di y. la moda di y. le mediane di y. la media ponderata dei valori della Y relativi ad ogni livello di x.

Usiamo la correlazione lineare si analizza quando, date due variabili x e Y: volgiamo verificare delle ipotesi. accettiamo H0. rifiutiamo H0. vogliamo capire se c'è un legame tra le due variabili.

Il coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson può essere calcolato usando: coefficienti di regressione. covarianza e deviazione standard. nessuna delle alternative. entrambe le alternative proposte.

Possiamo usare i punti centili per: nessuna delle due. calcolare un cut-off. entrambe. capire se un campione appartiene ad una popolazione.

Il cut-off serve per: calcolare il coefficiente di correlazione. capire se un campione appartiene ad una popolazione. calcolare il coefficiente di regressione. Identificare i punteggi che si collocano sopra e sotto un dato numero.

I test non parametrici: non implicano la stima di parametri statistici. implicano la stima di parametri statistici. nessuna delle precedenti. non sono mai equivalenti a test parametrici.

Il test t di Wilcoxon è l'alternativa non parametrica del test: di Bravais-Pearson. t di Wilcoxon. di correlazione lineare. t di Student.

Il test U di Mann-Whitney è l'alternativa non parametrica del test: di correlazione lineare. t di Student. t di Wilcoxon. di Bravais-Pearson.

Quando uso il test t di Wilcoxon: posso rigettare H0 se: la somma dei ranghi positivi o la somma dei ranghi negativa è minore o uguale al valore critico tabulare. la somma dei ranghi positivi o la somma dei ranghi negativa è maggiore al valore critico tabulare. la somma delle medie è minore o uguale al valore critico tabulare. la somma delle medie è maggiore al valore critico tabulare.

Nelle tabelle per calcolare il valore critico tabulare del mio test t di Wilcoxon posso testare: nessun tipo di ipotesi. solo ipotesi a due code. solo ipotesi ad una coda. ipotesi ad una e due code.

Quando uso il test t di Wilcoxon: devo confrontare il coefficiente angolare con un valore critico tabulare. devo confrontare il coefficiente di correlazione con un valore critico tabulare. devo confrontare la somma dei ranghi (positivi e negativi) con un valore critico tabulare. devo confrontare il coefficiente di regressione con un valore critico tabulare.

Per confrontare due medie di campioni dipendenti con test non parametrici useremo: il coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson. Il test U di Mann-Whitney. il test t di Wilcoxon. tutte le alternative.

Per confrontare due medie di campioni indipendenti con test non parametrici useremo: il test t di Wilcoxon. Il test U di Mann-Whitney. il coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson. tutte le alternative.

Tra i test non parametrici abbiamo: entrambi. Test di conformità. nessuna delle precedenti. Test equivalenti di test parametrici.

Applichiamo statistiche non parametriche quando: il campione supera le 30 unità. non si assume l'ipotesi che i dati provengano da una popolazione normale o gaussiana. si assume l'ipotesi che i dati provengano da una popolazione normale o gaussiana. c'è indipendenza fra media e varianza.