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Luisa G.
Nuovo Arrivato
Prov.: Messina
Città: messina
19 Messaggi |
 Inserito il - 30 luglio 2008 : 18:56:21
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Ciao!
Qualche anima pia saprebbe indicarmi una sezione di questo sito, o anche di un altro, in cui si parli di indagine statistica?
Spero che sia la sezione opportuna per chiedere!
I miei dubbi riguardano il programma STATA, ma anche una chiara descrizione del T student e del chi quadro sarebbero apprezzati!
Grazie anticipatamente!
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
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Simona84
Utente Junior
Città: milano
131 Messaggi |
 Inserito il - 31 luglio 2008 : 12:19:05
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a me interesserebbe sapere come fare il chi-quadro con R...ho provato a gaurdare il sito ma non ci capisco molto...
grazie!!
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elly_
Utente Junior
400 Messaggi |
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Luisa G.
Nuovo Arrivato
Prov.: Messina
Città: messina
19 Messaggi |
Inserito il - 31 luglio 2008 : 15:45:44
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Grazie mille ragazzi!
Inizio a spulciare tutto ben benino!
R eh?mi sa che sono proprio bestia in materia..e che devo assumere degli elementi di base per poterti importunare chick80!
Vediamo cosa combino...
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 31 luglio 2008 : 18:11:32
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Fare il chi quadro e il t test con R è veramente facile.
Ad es. abbiamo misurato il numero di colonie batteriche su due terreni diversi, 6 piastre per terreno
Vogliamo vedere se il terreno 2 fa crescere più colonie del terreno 1.
Usiamo un t-test
In R inseriamo i dati (in questo caso a mano, ma si possono anche leggere da file)
> terreno1 = c(110,115,112,122,118,114);
> terreno2 = c(140,130,160,110,156,164);
> t.test(terreno1,terreno2);
Otteniamo
Welch Two Sample t-test
data: terreno1 and terreno2
t = -3.2465, df = 5.428, p-value = 0.02024
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-49.950298 -6.383035
sample estimates:
mean of x mean of y
115.1667 143.3333
Il p-value è significativo, quindi i due terreni sono diversi.
---
Per il chi quadro invece.
Tiriamo una moneta per 500 volte e otteniamo 200 testa e 300 croce. E' truccata?
In questo caso possiamo usare un chi quadro.
I dati osservati sono 200 e 300 gli attesi 250 e 250.
In R creiamo un vettore con osservati e attesi e poi usiamo chisq.test
> data = c(200,300,250,250);
> chisq.test(data);
Otteniamo
Chi-squared test for given probabilities
data: c(200, 300, 250, 250)
X-squared = 20, df = 3, p-value = 0.0001697
p decisamente significativo, quindi la moneta è truccata.
Nota come facendo la stessa cosa con un numero di osservazioni molto minore perdiamo significatività
> data = c(20,30,25,25);
> chisq.test(data);
Chi-squared test for given probabilities
data: c(20, 30, 25, 25)
X-squared = 2, df = 3, p-value = 0.5724
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 19 agosto 2008 : 10:32:12
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chik80 scrive:
Il p-value è significativo, quindi i due terreni sono diversi.
non è proprio cosi...
il valore di p indica solo che non hai sufficienti informazioni per rigettare l'ipotesi nulla che i due terreni sono uguali...
non si può dire nulla sull'ipotesti alternativa a meno che non venga specificata qual'è...
è la distinzione tra il test di significatività di Fisher e quello d'ipotesi di Newman Pearson
ed è il motivo per cui si preferiscono altri strumenti inferenziali come gli intervalli di confidenza o i fattori bayesiani
... cmq... seghe mentali... non preoccupatevi...
:-)))
ciaooooooooo
TMax |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 19 agosto 2008 : 10:36:35
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...
errata corrige...
il valore di p indica solo che non hai sufficenti informazioni per 'accettare' l'ipotesi nulla che i due terreni sono uguali...
sorry!!!
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
11491 Messaggi |
Inserito il - 19 agosto 2008 : 12:19:18
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Sì, hai ragione, anche se con p=0.0001697 possiamo anche dire che è vera l'ipotesi alternativa...  (va bene la correttezza statistica ma a volte serve anche un po' di buon senso nell'analizzare i dati) |
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TMax
Utente Junior
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Città: Capriate
270 Messaggi |
Inserito il - 19 agosto 2008 : 13:33:11
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infatti... è proprio il buon senso che ha portato molti a concludere che bisognerebbe bandire il valore di P dalle pubblicazioni scientifiche (vedi Rothman e altri di cui nn ricordo il nome)
:-))
cmq quello che bisognerebbe osservare non è la significatività statistica ( per quello che vale) ma la significatività biologica delle differenze...
se queste sono 'importanti' ( e non ci sono test statistici che possono definire quanto è importante una differenza) allora l'assenza di significatività è marginale...e la usa presenza è una ridondate conferma ...
ciaoooooooooooooooo
TMax |
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chick80
Moderatore
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