Analisi dei dati (Barbaranelli)

[Mikipsy2]

grazie mille..
anche io sto provando a studiare sulle slides ma non ci capisco veramente nulla... vabè..speriamo in una botta di fortuna!!!

Cosa ti è poco chiaro? Magari posso esserti utile...

[fefesmile]

ti ringrazio..
ma non capisco niente!!
ti ci vorrebbe una vita!

[Mikipsy2]

ti ringrazio..
ma non capisco niente!!
ti ci vorrebbe una vita!

Beh, nel frattempo ripasso anche
Quindi non farti problemi
Come vuoi comunque

[fefesmile]

qualcuno potrebbe spiegarmi la soluzione relativa agli esercizi sulla regressione lineare, precisamente la 2F??

"2.f. se la varianza spiegata complessivamente dai predittori è significativa e perché
Come è possibile verificare dai valori relativi al modello 3, il test F risulta significativo, quindi è possibile
concludere che l’R-quadrato (che indica la varianza spiegata dai predittori) è significativamente diverso
da 0."

perchè si giarda il modello 3?? non ho capito proprio cosa bisogna fare...

e poi.. quand'è che il test di Bartlett è significativo?? anzi, per quali valori i vari test possono essere considerati significativi???

[fefesmile]

vi prego aiuto..
non riesco a capire quando un test è significativo!! che valore deve avere???
help!!!!!!!!!

[fri_kka!]

Un test è significativo quando Sig è minore di 0,05

[fefesmile]

GRAZIEEEEEEEEEEEEEEEE!!!!!!!!!!!!!!!

[fri_kka!]

GRAZIEEEEEEEEEEEEEEEE!!!!!!!!!!!!!!!

Figurati...!

[fefesmile]

uffaaaaaaaaaaaaaa
in uno degli esercizi da svolgere ho trovato questa domanda:

"perche il coeff. standardizzato BETA relativo alla variabile SELF_EFF è uguale ai coefficienti di correlazione di ordine zero, parziali e parziali indipendenti tra SELF_EFF e SODD_N?"

[Mikipsy2]

uffaaaaaaaaaaaaaa
in uno degli esercizi da svolgere ho trovato questa domanda:

"perche il coeff. standardizzato BETA relativo alla variabile SELF_EFF è uguale ai coefficienti di correlazione di ordine zero, parziali e parziali indipendenti tra SELF_EFF e SODD_N?"

E' un po' difficile rispondere così...
Com'è la tabella dell'esercizio?

[Sodostudio]

uffaaaaaaaaaaaaaa
in uno degli esercizi da svolgere ho trovato questa domanda:

"perche il coeff. standardizzato BETA relativo alla variabile SELF_EFF è uguale ai coefficienti di correlazione di ordine zero, parziali e parziali indipendenti tra SELF_EFF e SODD_N?"

Perchè la tabella mostra una regressione bivariata (semplice) in cui si ha una sola VI. Quindi il coefficiente di correlazione parziale, semiparziale (parziale indipendente) e ordine zero sono tutti uguali perchè c'è una sola correlazione in esame, quella tra la VI SELF_EFF e la VD SODD_N.

spero di esser stato chiaro.

[fefesmile]

si chiarissimo..
in effetti ci potevo anche arrivare..
ma sto talmente nel pallone che non capisco nulla!!!

altra domandina..(non uccidetemi!!)

negli esercizi sull'analisi fattoriale, viene data una pattern matrix e si chiede quali sono le variabili meno "semplici" e perchè, e poi di descrivere una procedura appropriata per calcolare la percentuale di varianza spiegata dai fattori ruotati con metodo obliquo...
quali sono le soluzioni??

scusate ma queste sugli esercizi risolti non ci sono!!!

[Latinoheat]

Il range di valori del test KMO invece qual'è? Cioè, quando è accettabile e quando no...es: +1/-1...etc...grazie.

[sarettap]

Il range di valori del test KMO invece qual'è? Cioè, quando è accettabile e quando no...es: +1/-1...etc...grazie.

>0,90 valori eccellenti
O,80 – 0,90 buoni
O,70 – 0,80 accettabili
0,60 – 0,70 mediocri
<0,60 non accettabile

[Sodostudio]

si chiarissimo..
in effetti ci potevo anche arrivare..
ma sto talmente nel pallone che non capisco nulla!!!

altra domandina..(non uccidetemi!!)

negli esercizi sull'analisi fattoriale, viene data una pattern matrix e si chiede quali sono le variabili meno "semplici" e perchè, e poi di descrivere una procedura appropriata per calcolare la percentuale di varianza spiegata dai fattori ruotati con metodo obliquo...
quali sono le soluzioni??

scusate ma queste sugli esercizi risolti non ci sono!!!

Le variabili meno semplici sono quelle che presentano saturazione con più di un fattore. Es. una variabile così nella tabella è CORDIALE (con 3 fattori) ma anche STABILE (con 2 fattori).

Una procedura per calcolare la percentuale di varianza spiegata da fattori ruotati con procedura obliqua è quella di moltiplicare la matrice P per S, sommare tra loro le saturazioni di tutte le variabili in ogni fattore di questa nuova matrice, dividere il totale per il numero di variabili e moltiplicare per 100.

Sembro fico a dire tutte queste cose ma non è farina del mio sacco