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progress test 2011 [email protected]

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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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