[857-841-842]Analisi dei Dati - Senese

mi aiutate con queste domande:help:
Nella regressione quali sono i coefficienti che si riferiscono alla popolazione
a) i coeff. di determinazione
b) i coeff. di correlazione
c) i coeff. beta
d) sia A sia B

Se in una regressione il 64% della variabilità di y è spiegata dalla variabile x, la relazione tra le due è
a)positiva
b)significativa(per essere tale bisogna usare un test)
c)sia a che b
d) non si può dire

Nella verifica delle ipotesi si assume che
a)l'h1 sia vera
b)l'h1 sia falsa
c)l'h0 sia vera
d)l'ho sia falsa
rispondetemi!!!!!!!!è importante

Citazione:

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Originalmente inviato da sweetbaby

raga io ho le domande prese da questo sito e sono solo 6, mi passate le domande che avete voi? per favore

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io ho scaricato sia le domande sia da Ops e da agostino le domande sono le stesse e ne sono molte:zott:

Citazione:

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Originalmente inviato da emangela

mi aiutate con queste domande:help:
Nella regressione quali sono i coefficienti che si riferiscono alla popolazione
a) i coeff. di determinazione
b) i coeff. di correlazione
c) i coeff. beta
d) sia A sia B

Se in una regressione il 64% della variabilità di y è spiegata dalla variabile x, la relazione tra le due è
a)positiva
b)significativa(per essere tale bisogna usare un test)
c)sia a che b
d) non si può dire

Nella verifica delle ipotesi si assume che
a)l'h1 sia vera
b)l'h1 sia falsa
c)l'h0 sia vera
d)l'ho sia falsa
rispondetemi!!!!!!!!è importante

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La prima credo sia c perchè il coefficiente beta è standardizzato e quindi si riferisce alla popolazione:approved:
Alle mie domande della pag precedente non sai rispondere?:sbonk:

Citazione:

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Originalmente inviato da RenyLove

Per verificare l'effetto di una V.I. nominale dicotomica su una V.D. ad intevalli cosa si usa?
E per l'effetto tra una V.I. a rapporti e una V.D. a intervalli invece??

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la prima dovrebbe essere anova(la x var.qualitativa,y quantitativa)
la seconda può essere i t-test oppure la regressione
alle altre mie domande postate non sai rispondere

Citazione:

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Originalmente inviato da emangela

la prima dovrebbe essere anova(la x var.qualitativa,y quantitativa)
la seconda può essere i t-test oppure la regressione
alle altre mie domande postate non sai rispondere

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Tra le alternative alla prima domanda ANOVA non c'è purtroppo...
per la seconda qual è la differenza tra t e regressione? (ci sono entrambi nelle alternative)

Citazione:

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Originalmente inviato da emangela

mi aiutate con queste domande:help:
Nella regressione quali sono i coefficienti che si riferiscono alla popolazione
a) i coeff. di determinazione
b) i coeff. di correlazione
c) i coeff. beta
d) sia A sia B

Se in una regressione il 64% della variabilità di y è spiegata dalla variabile x, la relazione tra le due è
a)positiva
b)significativa(per essere tale bisogna usare un test)
c)sia a che b
d) non si può dire

Nella verifica delle ipotesi si assume che
a)l'h1 sia vera
b)l'h1 sia falsa
c)l'h0 sia vera
d)l'ho sia falsa
rispondetemi!!!!!!!!è importante

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La terza so solo che nel libro dice che il ricercatore è interessato a falsificare l'ipotesi nulla...non so se può c'entrarci qualcosa!:mumble:

Citazione:

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Originalmente inviato da RenyLove

Tra le alternative alla prima domanda ANOVA non c'è purtroppo...
per la seconda qual è la differenza tra t e regressione? (ci sono entrambi nelle alternative)

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scusa le puoi postare le risposte??????

Citazione:

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Originalmente inviato da emangela

scusa le puoi postare le risposte??????

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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

:sbonk::sbonk::sbonk:

Citazione:

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Originalmente inviato da RenyLove

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

:sbonk::sbonk::sbonk:

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la prima il t test non può essere perchè è per var. quantative,io dico il coeff. di correlazione precisamente r punto biseriale per var. nominali dicotomiche e continue
la seconda r person (coefficiente di correlazione)

Citazione:

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Originalmente inviato da emangela

la prima il t test non può essere perchè è per var. quantative,neanche di regressione per var. quantitative,io dico il coeff. di correlazione precisamente r punto biseriale per var. nominali dicotomiche e continue
la seconda r person (coefficiente di correlazione)

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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:

Citazione:

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Originalmente inviato da 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:

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ha ragione però riguardo all'effetto quindi in questo caso sarebbe sempre una regressione

[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:

Citazione:

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Originalmente inviato da emangela

ha ragione però riguardo all'effetto quindi in questo caso sarebbe sempre una regressione

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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:

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

Citazione:

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Originalmente inviato da 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

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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!

Citazione:

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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!

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perciò questo esame è tutto un casino:swear:

-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??

Citazione:

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Originalmente inviato da 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??

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:sisi: confermo t di student per MISURE INDIPENDENTI:approved:

Ma la devianza di un campione mica può essere negativa??

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!

Citazione:

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Originalmente inviato da 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!

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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:

Citazione:

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Originalmente inviato da RenyLove

Ma la devianza di un campione mica può essere negativa??

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la devianza è una statistica quadratica i cui valori maggiori di 0 sono sempre positivi:approved:

Citazione:

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Originalmente inviato da emangela

la devianza è una statistica quadratica i cui valori maggiori di 0 sono sempre positivi:approved:

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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:

Citazione:

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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:

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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:

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???

Citazione:

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Originalmente inviato da lalla1183

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???

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Se il valore calcolato è maggiore del critico rifiuti la nulla..
se la probabilità è maggiore di alfa accetti la nulla perchè hai più probabilità di sbagliare rifiutandola rispetto al livello di significatività che era stato prescelto(e cioè le volte che potevi sbagliare nel considerare significativa una differenza che non lo è):approved:

Citazione:

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Originalmente inviato da RenyLove

Se il valore calcolato è maggiore del critico rifiuti la nulla..
se la probabilità è maggiore di alfa accetti la nulla perchè hai più probabilità di sbagliare rifiutandola rispetto al livello di significatività che era stato prescelto(e cioè le volte che potevi sbagliare nel considerare significativa una differenza che non lo è):approved:

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:approved:
Anch'io ho capito così... :D se abbiamo la p, se questa è maggiore di alfa accettiamo Ho, se è minore H1. Se abbiamo sia Fcritico che Ftest...Ftest>Fcritico accetto H1.

allora correggete o confermate

P>0.05 accetto H0

DISEGNI TRA SOGGETTI - ANOVA (VI qualitativa, nominale/ordinale, VD quantitativa, intervalli/rapporti)
Varianza tra = varianza entro H0 vera
varianza tra > varianza entro H0 falsa
F di fisher > valore critico rifiuto H0 (anche per Anova per entro gruppi e per disegni fattoriali)

Chi2 < Valore critico non significativo accetto H0
Chi2 > valore critico rifiuto H0

R (residui standardizzati) > 2 il livello ottenuto ha un forte peso

tutti i coefficienti di correlazione > valore critico rifiuto H0

ora per le domande tipo
8)un ricercatore per verificare l'effetto causalr della variabile A(VI) sulla variabile B(VD) ha posto alfa=.01 e ha calcolato il coefficiente di regressione (b=.51).sapendo che tale coefficiente ha una probabilita' di accadimento p=.001 qual'e' l'interpretazione corretta?
a)la variabile A non influenza significativamente la variabile B;
b)il valore ottenuto indica che anche nella popolazione la variabile A influenza la variabile B;
c)le variabiliu AeB non sono associate significativamente;
d)non ci sono elementi sufficienti per poter interpretare i risultati

devo tener conto di p=.001 e so che P>0.05 accetto H0
quindi essendo .001 < 0.05 rifiuto H0 e la risposra dovrebbe essere la b

se è vero questo ragionamento lo devo applicare a tutte le domande simili? cioè devo guardare solo il valore p che mi da il prof?

Citazione:

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Originalmente inviato da sweetbaby

allora correggete o confermate

P>0.05 accetto H0

DISEGNI TRA SOGGETTI - ANOVA (VI qualitativa, nominale/ordinale, VD quantitativa, intervalli/rapporti)
Varianza tra = varianza entro H0 vera
varianza tra > varianza entro H0 falsa
F di fisher > valore critico rifiuto H0 (anche per Anova per entro gruppi e per disegni fattoriali)

Chi2 < Valore critico non significativo accetto H0
Chi2 > valore critico rifiuto H0

R (residui standardizzati) > 2 il livello ottenuto ha un forte peso

tutti i coefficienti di correlazione > valore critico rifiuto H0

ora per le domande tipo
8)un ricercatore per verificare l'effetto causalr della variabile A(VI) sulla variabile B(VD) ha posto alfa=.01 e ha calcolato il coefficiente di regressione (b=.51).sapendo che tale coefficiente ha una probabilita' di accadimento p=.001 qual'e' l'interpretazione corretta?
a)la variabile A non influenza significativamente la variabile B;
b)il valore ottenuto indica che anche nella popolazione la variabile A influenza la variabile B;
c)le variabiliu AeB non sono associate significativamente;
d)non ci sono elementi sufficienti per poter interpretare i risultati

devo tener conto di p=.001 e so che P>0.05 accetto H0
quindi essendo .001 < 0.05 rifiuto H0 e la risposra dovrebbe essere la b

se è vero questo ragionamento lo devo applicare a tutte le domande simili? cioè devo guardare solo il valore p che mi da il prof?

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Si tutto corretto solo che non devi guardare solo p, devi guardare anche alfa nel senso che se non è scritto credo sia sempre fissato a 0,05 ma nella domanda che hai scritto è fissato a 0,01, ora l'interpretazione è la stessa perchè comunque p è minore ma attenta perchè se lo specifica potrebbe anche non essere 0,05:approved:

allora, aspetta, un'altraq domanda, così capisco

Un ricercatore è interessato a verificare l’effetto della variabile sesso sulla variabile mastery (intervalli). Dopo aver raccolto le osservazioni effettua il confronto delle medie mediante il t test, ottenendo un valore t=1.33. sapendo che in base ai gradi di libertà questo valore ha una probabilità di accadimento p=0.23 quando è vera l’ipotesi di indipendenza (Ho) qual è l’interpretazione corretta:
1. la variabile sesso influenza significativamente il livello di mastery
2. i maschi hanno maggiore livello di mastery
3. la variabile sesso non influenza significativamente il livello di mastery
4. nessuna delle precedenti


I risultati di un’analisi della varianza a misure indipendenti (ANOVA) con un fattore a due livelli ha fornito i seguenti risultati F=765.01 p<0.001 In base a questi risultati è possibile affermare che:
1. i gruppi provengono da popolazioni diverse
2. i gruppi provengono tutti dalla stessa popolazione
3. i gruppi sono omogenei
4. nessuna delle precedenti

scusa mi dici che ragionamento devo fare in questi casi?

Citazione:

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Originalmente inviato da sweetbaby

allora, aspetta, un'altraq domanda, così capisco

Un ricercatore è interessato a verificare l’effetto della variabile sesso sulla variabile mastery (intervalli). Dopo aver raccolto le osservazioni effettua il confronto delle medie mediante il t test, ottenendo un valore t=1.33. sapendo che in base ai gradi di libertà questo valore ha una probabilità di accadimento p=0.23 quando è vera l’ipotesi di indipendenza (Ho) qual è l’interpretazione corretta:
1. la variabile sesso influenza significativamente il livello di mastery
2. i maschi hanno maggiore livello di mastery
3. la variabile sesso non influenza significativamente il livello di mastery
4. nessuna delle precedenti


I risultati di un’analisi della varianza a misure indipendenti (ANOVA) con un fattore a due livelli ha fornito i seguenti risultati F=765.01 p<0.001 In base a questi risultati è possibile affermare che:
1. i gruppi provengono da popolazioni diverse
2. i gruppi provengono tutti dalla stessa popolazione
3. i gruppi sono omogenei
4. nessuna delle precedenti

scusa mi dici che ragionamento devo fare in questi casi?

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La prima è formulata in modo strano quindi non sono sicura ma il ragionamento dovrebbe essere lo stesso e cioè p in questo caso maggiore di alfa quindi accetto l'ipotesi nulla e quindi magari la risp 3
Per la seconda rifiuti la nulla e accetti l'alternativa quindi sono popolazioni diverse!

grazie allora credo di aver capito, spero almeno. ma all'esame ho letto che si fa in 15-20 minuti ma le domande quante sono?

Citazione:

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Originalmente inviato da sweetbaby

grazie allora credo di aver capito, spero almeno. ma all'esame ho letto che si fa in 15-20 minuti ma le domande quante sono?

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Le domande sono 16 ciascuna di due punti e anche io ho letto che si fa in 15-20 minuti più o meno ma di certo non so niente!:sbonk:

E a queste come rispondereste...E perchè... :sbonk:

Nella regressione qual è il coeff che esprime l'intensità dell'associazione tra la variabile Y e la variabile dipendente X indipendentemente dalle unità di misura delle variabili:
il coeff b
il coeff beta
il coeff di determinazione
nessuna delle precedenti

Ma che vuol dire indipendentemente dalle unità di misura?In che senso? :mumble:

Il punteggio z di un soggetto esprime il suo punteggio in relazione:
alla posizione nel gruppo
alla media del gruppo
alla deviazione standard
sia B che C

Se in una regressione il 64% della variabilità di Y è spiegato dalla variabilità , la relazione tra le due è:
positiva
significativa
sia a che b
non si può dire

Grazie!!!

aiuto raga due domande non so bene la risp

3)in un compito sul compromesso fra accuratezza e velocita' di decisione un ricercatore trova
una correlazione fra distraibilita' e accuratezza pari a -.32(n=100;p minore di .05).cosa puo'
concludere?
a)il coefficiente e' negativo ma non significativo;
b)il coefficiente e'0 significativo;
c)il coefficiente e' negativo e significativo;
d)non ha informazioni sufficienti per trarre conclusioni.

non sn sicura se qsto coeff negativo è significativo
secondo voi???????????

poi
la potenza della verifica nell'ANOVA aumenta quando?
a)diminuisce la variabilità entro i gruppi
b) aumenta l'eterogenità dei soggetti
c) diminuissce la numerosità del campione
d)diminuisce la variabilità tra i gruppi

alcuni hanno det ke la risposta esatta è l'ultima ma nn ne sono molto sicura


aiutooooooooooooooooooooooooo

Citazione:

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Originalmente inviato da sweetbaby

allora, aspetta, un'altraq domanda, così capisco

Un ricercatore è interessato a verificare l’effetto della variabile sesso sulla variabile mastery (intervalli). Dopo aver raccolto le osservazioni effettua il confronto delle medie mediante il t test, ottenendo un valore t=1.33. sapendo che in base ai gradi di libertà questo valore ha una probabilità di accadimento p=0.23 quando è vera l’ipotesi di indipendenza (Ho) qual è l’interpretazione corretta:
1. la variabile sesso influenza significativamente il livello di mastery
2. i maschi hanno maggiore livello di mastery
3. la variabile sesso non influenza significativamente il livello di mastery
4. nessuna delle precedenti


I risultati di un’analisi della varianza a misure indipendenti (ANOVA) con un fattore a due livelli ha fornito i seguenti risultati F=765.01 p<0.001 In base a questi risultati è possibile affermare che:
1. i gruppi provengono da popolazioni diverse
2. i gruppi provengono tutti dalla stessa popolazione
3. i gruppi sono omogenei
4. nessuna delle precedenti

scusa mi dici che ragionamento devo fare in questi casi?

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il ragionamento da fare è sempre lo stesso confrontare la p con alfa se è maggiore si accetta l'H0 se è minore si rifiuta:approved:
allora la prima p 0,23 maggiore di alfa(0.05) si accetta l'ho quindi è la c le variabili non sono associate.
La seconda si rifiuta l'Ho perchè la p è minore di alfa si accetta l'H1 della dipedenza tra variabili la risposta esatta è la A

Citazione:

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Originalmente inviato da @ngel1988

aiuto raga due domande non so bene la risp

3)in un compito sul compromesso fra accuratezza e velocita' di decisione un ricercatore trova
una correlazione fra distraibilita' e accuratezza pari a -.32(n=100;p minore di .05).cosa puo'
concludere?
a)il coefficiente e' negativo ma non significativo;
b)il coefficiente e'0 significativo;
c)il coefficiente e' negativo e significativo;d)non ha informazioni sufficienti per trarre conclusioni.

non sn sicura se qsto coeff negativo è significativo
secondo voi???????????

poi
la potenza della verifica nell'ANOVA aumenta quando?
a)diminuisce la variabilità entro i gruppi
b) aumenta l'eterogenità dei soggetti
c) diminuissce la numerosità del campione
d)diminuisce la variabilità tra i gruppi

alcuni hanno det ke la risposta esatta è l'ultima ma nn ne sono molto sicura


aiutooooooooooooooooooooooooo

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nella prima hai ragione perchè il coefficiente è negativo e significativo perchè lo confronti con la verifica dell'ipotesi si rifiuta l'h0, la seconda non ne ho la più pallida idea:dunno:

scusate ma è vero che se si prende 30 allo scritto,il professore non ti fa fare lìorale?:)
grazie

Citazione:

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Originalmente inviato da ndruccia

scusate ma è vero che se si prende 30 allo scritto,il professore non ti fa fare lìorale?:)
grazie

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si se prendi 18 o 30 l'orale non lo fa fare!

buongiorno opsiani come andiamo con l'esame??qualcuno m indicherebbe la formula per la trasformazione dei punteggi z in punteggi grezzi??:sbonk: