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RenyLove
Il problema è che quando parla di effetto non dovrebbe intendere causa-effetto, una relazione causale...??Mentre la correlazione è solo un'associazione senza relazione di causa..quindi nn dovrebbe essere in nessuno dei due casi correlazione....:mumble::mumble::mumble::mumble::m umble::mumble:
ha ragione però riguardo all'effetto quindi in questo caso sarebbe sempre una regressione
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[QUOTE=RenyLove;2260767]L'effetto della VI nominale dicotomica su una VD ad intervalli:
-correlazione
-t di student
-regressione
-determinazione
L'effetto di una VI a rapporti su una VD a intervalli:
-correlazione
-regressione
-r pearson
-t student
però riguardo alla prima domanda se mettiamo regressione essa non individua un relazione tra variabili dicotomiche:sbonk:
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emangela
ha ragione però riguardo all'effetto quindi in questo caso sarebbe sempre una regressione
La seconda direi di si perchè i requisiti per la regressione e cioè due variabili quantitative ci sono...il problema è la prima che non può essere regressione perchè la variabile indipendente è nominale ed è qui che poi entro in confusione....quindi alla prima potrebbe essere il t di student..ma lo direi solo per esclusione:sbonk:
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ad esempio n questa domanda:
per verificare la forza dell'associazione tra una var, a rapporti e una var. ad intervalli quali tra questi indici si utilizza
a)coeff. di regressione
b)chi quadro
c)t di student
d)coefficiente di correlazione
la risposta esatta è la d perchè si individua un grado di associazione tra le variabili
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emangela
ad esempio n questa domanda:
per verificare la forza dell'associazione tra una var, a rapporti e una var. ad intervalli quali tra questi indici si utilizza
a)coeff. di regressione
b)chi quadro
c)t di student
d)coefficiente di correlazione
la risposta esatta è la d perchè si individua un grado di associazione tra le variabili
Si sono daccordo:approved: Se fosse stato effetto allora doveva essere regressione perchè sono entrambe le variabili quantitative...
Il problema è quella domanda perchè l'anova non c'è tra le alternative e la regressione non va bene!
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Originalmente inviato da
RenyLove
Si sono daccordo:approved: Se fosse stato effetto allora doveva essere regressione perchè sono entrambe le variabili quantitative...
Il problema è quella domanda perchè l'anova non c'è tra le alternative e la regressione non va bene!
perciò questo esame è tutto un casino:swear:
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-uno psicologo è interessato a verificare l'effetto di un trattamento sulla qualità della vita. A tale scopo misura un indice di qualità della vita in un gruppo di soggetti che ha ricevuto il trattamento e lo confronta con una misurazione ottenuta su soggetti che non hanno ricevuto il trattamento.Se la variabile è misurata su scala quantitativa , quale statistica potrà applicare?
a: analisi della regressione semplice
b: t di student per misure dipendenti
c: t di student per misure indipendenti
d: analisi del chi quadro
Tra le risp. c'è la c,secondo voi è corretta??
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Mikytiamo
-uno psicologo è interessato a verificare l'effetto di un trattamento sulla qualità della vita. A tale scopo misura un indice di qualità della vita in un gruppo di soggetti che ha ricevuto il trattamento e lo confronta con una misurazione ottenuta su soggetti che non hanno ricevuto il trattamento.Se la variabile è misurata su scala quantitativa , quale statistica potrà applicare?
a: analisi della regressione semplice
b: t di student per misure dipendenti
c: t di student per misure indipendenti
d: analisi del chi quadro
Tra le risp. c'è la c,secondo voi è corretta??
:sisi: confermo t di student per MISURE INDIPENDENTI:approved:
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Ma la devianza di un campione mica può essere negativa??
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ragazzi scusatemi, sarò io ormai fusa ma non ci capisco più niente! potete spiegare con chiarezza il fatto di questa benedetta p???
allora, se p è maggiore di 0.05 (il valore critico) che cosa si deve fare? si accetta o si respinge l'ipotesi nulla?? magari se fate un bell'esempio a seconda dei vari casi possibili vi sarei grata, ho letto e riletto i messaggi precedenti ma mi sembrano tutti contradditori!!! grazie mille!
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lalla1183
ragazzi scusatemi, sarò io ormai fusa ma non ci capisco più niente! potete spiegare con chiarezza il fatto di questa benedetta p???
allora, se p è maggiore di 0.05 (il valore critico) che cosa si deve fare? si accetta o si respinge l'ipotesi nulla?? magari se fate un bell'esempio a seconda dei vari casi possibili vi sarei grata, ho letto e riletto i messaggi precedenti ma mi sembrano tutti contradditori!!! grazie mille!
Se p>0,05 accetto Ho, se è minore accetto H1. :approved:
Ragazzi guardate questa due domande...
Per verificare l'effetto di una variabile indipendente ordinale (ex livello socio-economico, alto messo, basso) su una variabile dipendente ad intervalli (ex altruismo) quale tra questa statistiche uso:
correlazione
regressione semplice
analisi della varianza
t di student
Per verificare l'effetto di una variabile indipendente nominale dicotomica su di una variabile dipendente ad intervalli quale tra queste statistiche può essere usata:
correlazione
t di student
regressione
determinazione
Alla prima risponderei analisi della varianza e anche alla seconda però non c'è come opzione :sbonk: quindi ho pensato che trattandosi sempre dell'effetto di una variabile qualitativa su una quantitativa...non si dovrebbe rispondere con la stessa statistica ad entrambe?!...Eh ma quale? :sbonk: Non so se mi sono fatta capire :D
Chi mi aiuta?Voi cosa rispondereste?
:argh:
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Originalmente inviato da
RenyLove
Ma la devianza di un campione mica può essere negativa??
la devianza è una statistica quadratica i cui valori maggiori di 0 sono sempre positivi:approved:
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Originalmente inviato da
emangela
la devianza è una statistica quadratica i cui valori maggiori di 0 sono sempre positivi:approved:
Quindi ho trovato una domanda che chiede questa cosa e la risp dovrebbe essere che i calcoli sono sbagliati.....
mentre quando dice che è zero vuol dire che i punteggi non si discostano dalla media...:skunk:
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Originalmente inviato da
cherry89
Se p>0,05 accetto Ho, se è minore accetto H1. :approved:
Ragazzi guardate questa due domande...
Per verificare l'effetto di una variabile indipendente ordinale (ex livello socio-economico, alto messo, basso) su una variabile dipendente ad intervalli (ex altruismo) quale tra questa statistiche uso:
correlazione
regressione semplice
analisi della varianza
t di student
Per verificare l'effetto di una variabile indipendente nominale dicotomica su di una variabile dipendente ad intervalli quale tra queste statistiche può essere usata:
correlazione
t di student
regressione
determinazione
Alla prima risponderei analisi della varianza e anche alla seconda però non c'è come opzione :sbonk: quindi ho pensato che trattandosi sempre dell'effetto di una variabile qualitativa su una quantitativa...non si dovrebbe rispondere con la stessa statistica ad entrambe?!...Eh ma quale? :sbonk: Non so se mi sono fatta capire :D
Chi mi aiuta?Voi cosa rispondereste?
:argh:
cherry ne abbiamo parlato per una pagina intera :sbonk::sbonk::sbonk:
La prima è analisi della varianza..dovrebbe essere anche nella seconda ma visto che non c'è per esclusione pensiamo il t di student...:mumble:
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scusa cherry89 se insisto....ma dove hai trovato questo?? perchè io sapevo che era l'esatto contrario! o si seguono 2 procedimenti diversi quando si deve confrontare l'Ftest con l'Fcrit e la p con alfa???