Progress test 2011 borelli@units it
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progress test 2011 [email protected] pie(table(annodicorso)). annodicorso 3 4 51 40 . table(annodicorso, genere). table(annodicorso, genere) genere annodicorso F M 3 25 26 4 17 19 plot(table(annodicorso, genere)). table(annodicorso, genere).

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Presentation Transcript

Pie table annodicorso
pie(table(annodicorso))

  • annodicorso

  • 3 4

  • 51 40


Table annodicorso genere
table(annodicorso, genere)

  • table(annodicorso, genere)

  • genere

  • annodicorso F M

  • 3 25 26

  • 4 17 19

  • plot(table(annodicorso, genere))


Table annodicorso genere1
table(annodicorso, genere)

  • table(annodicorso, genere)

  • genere

  • annodicorso F M

  • 3 25 26

  • 4 17 19

  • fisher.test(table(annodicorso, genere))

  • data: table(annodicorso, genere)

  • p-value = 1

  • alternative hypothesis: true odds ratio

  • is not equal to 1

  • 95 percent confidence interval:

  • 0.4201946 2.7551684

  • sample estimates:

  • odds ratio

  • 1.073765





Boxplot mediavoti genere1
boxplot(mediavoti ~ genere)

  • fligner.test(mediavoti ~ genere)

  • Fligner-Killeen:

  • med chi-squared = 3.7769, df = 1,

  • p-value = 0.05197

  • wilcox.test(mediavoti ~ genere)

  • data: mediavoti by genere

  • W = 885, p-value = 0.2971

  • alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0



Boxplot mediavoti annodicorso1
boxplot(mediavoti ~ annodicorso)

  • fligner.test(mediavoti ~ annodicorso)

  • data: mediavoti by annodicorso

  • Fligner-Killeen:med chi-squared = 0.0053, df = 1,

  • p-value = 0.9418

  • wilcox.test(mediavoti ~ annodicorso)

  • data: mediavoti by annodicorso

  • W = 615.5, p-value = 0.1713

  • alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0


Pie table deltaesami
pie(table(deltaesami))

  • deltaesami

  • 0 1 2 3 4

  • 66 14 4 1 1


Table genere deltaesami
table(genere, deltaesami)

  • deltaesami

  • genere 0 1 2 3 4

  • F 35 5 1 0 1

  • M 31 9 3 1 0

  • chisq.test(table(genere, deltaesami))

  • X-squared = 4.3411, df = 4, p-value = 0.3618

  • Warning message:

  • In chisq.test(table(genere, deltaesami)) :

  • L'approssimazione al Chi-quadrato potrebbe essere inesatta


Table genere deltaesami1
table(genere, deltaesami)

  • deltaesami

  • genere 0 1 2 3 4

  • F 35 5 1 0 1

  • M 31 9 3 1 0

  • fisher.test(table(genere, deltaesami))

  • data: table(genere, deltaesami)

  • p-value = 0.3107

  • alternative hypothesis: two.sided


Table annodicorso deltaesami
table(annodicorso, deltaesami)

  • table(annodicorso, deltaesami)

  • deltaesami

  • annodicorso 0 1 2 3 4

  • 3 41 5 3 1 1

  • 4 25 9 1 0 0

  • fisher.test(table(annodicorso, deltaesami))

  • data: table(annodicorso, deltaesami)

  • p-value = 0.2161

  • alternative hypothesis: two.sided



Table indicegradim
table(indicegradim)

  • indicegradim

  • 4 4.5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9

  • 1 1 1 18 1 27 5 22 1 1



Boxplot indicegradim annodicorso1
boxplot(indicegradim ~ annodicorso)

  • fligner.test(indicegradim ~ annodicorso)

  • data: indicegradim by annodicorso

  • Fligner-Killeen:med chi-squared = 5.8816, df = 1,

  • p-value = 0.0153

  • wilcox.test(indicegradim ~ annodicorso)

  • data: indicegradim by annodicorso

  • W = 658.5, p-value = 0.5145



Boxplot indicegradim genere1
boxplot(indicegradim ~ genere)

  • fligner.test(indicegradim ~ genere)

  • med chi-squared = 0.4171, df = 1,

  • p-value = 0.5184

  • wilcox.test(indicegradim ~ genere)

  • W = 735.5, p-value = 0.8029



Summary lm
summary.lm

  • Call:

  • lm(formula = indicegradim ~ mediavoti)

  • Coefficients:

  • Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

  • (Intercept) 3.70487 2.31754 1.599 0.114

  • mediavoti 0.12211 0.08454 1.444 0.153

  • Residual standard error: 0.928 on 70 degrees of freedom

  • (19 observations deleted due to missingness)

  • Multiple R-squared: 0.02894, Adjusted R-squared: 0.01507

  • F-statistic: 2.086 on 1 and 70 DF, p-value: 0.1531







Boxplot sommaesatte 300
boxplot(sommaesatte / 300)

  • performancestudente

  • <- sum(corrette[studente])








Boxplot corrette somma insegnamento
boxplot(corrette / somma ~ insegnamento)

  • biochimica chir comportam farmaco fisiologia medint microimmuno morfologia ostgineco patofisio patologia pediatria sanita


Tapply corrette somma insegnamento median
tapply(corrette / somma,insegnamento, median)

  • biochimica chir comportam

  • 0.3200000 0.1500000 0.3333333

  • farmaco fisiologia medint

  • 0.2000000 0.4400000 0.1750000

  • microimmuno morfologia ostgineco

  • 0.4800000 0.3500000 0.4000000

  • patofisio patologia pediatria

  • 0.2800000 0.2000000 0.2000000

  • sanita

  • 0.2000000


Boxplot sbagliate somma insegnamento
boxplot(sbagliate / somma ~ insegnamento)

  • biochimica chir comportam farmaco fisiologia medint microimmuno morfologia ostgineco patofisio patologia pediatria sanita


Tapply sbagliate somma insegnamento median
tapply(sbagliate / somma,insegnamento, median)

  • biochimica chir comportam

  • 0.2000000 0.2250000 0.2666667

  • farmaco fisiologia medint

  • 0.2000000 0.3200000 0.2250000

  • microimmuno morfologia ostgineco

  • 0.2400000 0.4000000 0.2500000

  • patofisio patologia pediatria

  • 0.2400000 0.1000000 0.2000000

  • sanita

  • 0.2000000


Glm correttesusomma scienze annodicorso genere mediavoti deltaesami indicegradim family poisson
glm (correttesusomma ~ scienze + annodicorso + genere + mediavoti + deltaesami + indicegradim, family = poisson)

  • Coefficients:

  • Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

  • (Intercept) 1.033868 0.152218 6.792 1.11e-11 ***

  • scienzecliniche -0.467722 0.012833 -36.447 < 2e-16 ***

  • annodicorso 0.297164 0.012229 24.301 < 2e-16 ***

  • genereM 0.019252 0.012217 1.576 0.115

  • mediavoti 0.036037 0.005562 6.480 9.19e-11 ***

  • deltaesami -0.076604 0.013048 -5.871 4.33e-09 ***

  • indicegradim 0.079345 0.007022 11.300 < 2e-16 ***


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