1 / 26

Repetita iuvant

Repetita iuvant. La relazione simmetrica (lineare) tra due variabili quantitative. GRAFICAMENTE. Scatter plot (diagramma di dispersione). > 0. < 0. > 0. < 0. Concordanza: prevalenza di ‘+’ Discordanza: prevalenza di ‘-’. Concordanza. Discordanza. Se X e Y fossero indipendenti….

ziya
Download Presentation

Repetita iuvant

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Repetita iuvant

  2. La relazione simmetrica (lineare) tra due variabili quantitative GRAFICAMENTE Scatter plot (diagramma di dispersione)

  3. > 0 < 0 > 0 < 0

  4. Concordanza: prevalenza di ‘+’ Discordanza: prevalenza di ‘-’

  5. Concordanza Discordanza

  6. Se X e Y fossero indipendenti… Se X e Y non fossero in legame lineare

  7. ANALITICAMENTE Covarianza: consente di verificare se fra due variabili statistiche X e Y esiste un legame lineare e, in caso affermativo, se vi è concordanza oppure discordanza = N.b. Cov(X, X) = Var(X) Concordanza → prevalenza di ‘+’ → Cov(X,Y) = σXY >0 Discordanza → prevalenza di ‘-’ → Cov(X,Y) = σXY <0 Se X e Y sono indipendenti → Cov(X, Y) = σXY = 0 Se X e Y in legame non lineare → Cov(X, Y) = σXY = 0

  8. Per distribuzioni congiunte / tabelle di contingenza = • Altre proprietà: • dipende dall’unità di misura! • - σX σY≤ σXY ≤ σXσY

  9. Coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson : indice dell’intensità del legame lineare • Proprietà: • -1 ≤ ρ≤ 1 • è un numero puro • Y=a±bX ←→ ρ=± 1 • Se X e Y sono indipendenti → ρ = 0

  10. rXY = 0

  11. Esempio Correlazione tra ‘lunghezza media espressioni vocali (MLU)’ e ‘numero di espressioni formate da un’unica parola (OWL)’ 21 bambini con sindrome di Down di età compresa tra 2 e 12 anni (Rondal J.A. et al., 1988)

  12. Diagramma di dispersione:

  13. Diagramma di dispersione:

  14. Codevianza Devianza Correlazione

  15. X = MLU Y = OWL n = 21 ρXY = - 0,8934

  16. Correlazione a blocchi Osservazione su un gruppo di unità statistiche che può essere suddiviso in due sottogruppi Es. insieme di pazienti affetti da un disturbo, distinguibili per genere. Attenzione! Correlazione di gruppo ≠ corr. dei sottogruppi Es. X=età Y=altezza ρXY = 0,189 ρXY | M = -0,108 ρXY | F = -0,10

  17. rXY = 0,03

  18. Correlazione spuria X ←→ Y X ←→ Z ←→Y Es.: # mensile di turisti canadesi a Roma e vendita di gelati X Y Z periodo caldo dell’anno (stagione) Ambito sanitario: relazione complessa tra organi…

  19. Correlazione parziale Coefficiente di correlazione parziale tra X e Y “tenendo costante” Z: rXY|Z Misuriamo il grado di interdipendenza (lineare) tra X e Y ‘rimuovendo’ (artificialmente) l’influenza della variabile Z

  20. Mini Mental State Evaluation (MMSE, Folstein et al. 1975) Test per la valutazione dei disturbi dell’efficienza intellettiva e della presenza di deterioramento intellettivo. E’ costituito da 19 item che fanno riferimento a 7 aree cognitive differenti: orientamento nel tempo, nello spazio, registrazione di parole, attenzione e calcolo, rievocazione, linguaggio e prassia costruttiva. E’ somministrato a soggetti di età superiore ai 64 anni. Il punteggio totale è compreso tra 0 e 30.

  21. In quale struttura ci troviamo? (0-1)

  22. O - 79

  23. ≤ 18 è indice di una grave compromissione delle abilità cognitive; tra 18 e 23 è indice di una compromissione da moderata a lieve; 23-26 è considerato borderline

  24. Descrittive su: numero auto, tumore, scolarizzazione • Grafico su nazionalità • Calcolare il punteggio al test • Quale è più variabile: tumore o nazionalità? • numero di figli o numero di vani? • Box-plot numero di figli | genere • RR e OR tumore x esito test (in classi: <25 e >24) • γ tra figli e auto • Indipendenza tra tumore e esito al test (verificare) • Correlazione tra Numero di figli e Numero di vani • Verificare che la corr. Del punto 8 = a corr. #vani e #figli

More Related