Riassumi: Statistiche
Figura 6-3
Finestra di dialogo delle statistiche dei report riassuntive
È possibile scegliere una o più delle seguenti statistiche di sottogruppo per le variabili all’interno di ogni categoria di ciascuna variabile di raggruppamento: somma, numero di casi, media, mediana, mediana dei gruppi, errore standard della media, minimo, massimo, intervallo, valore della prima categoria della variabile di raggruppamento, valore dell’ultima categoria della variabile di raggruppamento, deviazione standard, varianza, curtosi, errore standard della curtosi, asimmetria, errore standard dell’asimmetria, percentuale della somma totale, percentuale del conteggio totale, percentuale della somma di gruppo, percentuale dei conteggi di gruppo, media geometrica, media armonica. L’ordine in cui compaiono le statistiche nell’elenco Statistiche di cella corrisponde all’ordine in cui verranno visualizzate nell’output. Per ciascuna variabile vengono visualizzate anche le statistiche riassuntive in tutte le categorie.
Primo.Visualizza il primo valore incontrato nelfile di dati.
Media geometrica.La radice ennesima del prodotto dei valori, dove n è il numero di casi.
Mediana dei gruppi.La mediana calcolata su valori che rappresentano gruppi. Ad esempio la mediana della fascia di età.
Media armonica. Usata per stimare una dimensione media dei gruppi quando le dimensioni campionarie dei gruppi non sono uguali. La media armonica è il numero di campioni diviso per la somma dei reciproci delle dimensioni campionarie.
Curtosi. Una misura di quanto le osservazioni si trovino raggruppate nelle code. Per la
distribuzione normale, il valore della statistica di curtosi è zero. Una curtosi positiva indica che, rispetto a una distribuzione normale, le osservazioni sono più raggruppate intorno al centro della distribuzione e hanno code più sottilifino ai valori estremi della distribuzione; a quel punto, le code della distribuzione leptocurtica sono più spesse rispetto a una distribuzione normale. Una curtosi negativa indica che, rispetto a una distribuzione normale, le osservazioni sono meno
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raggruppate e hanno code più spessefino ai valori estremi della distribuzione; a quel punto, le code della distribuzione platicurtica sono più sottili rispetto a una distribuzione normale.
Ultimo.Visualizza l’ultimo valore di dati incontrato nelfile di dati.
Massimo.Il valore più alto di una variabile numerica.
Media.Una misura di tendenza centrale. La somma dei valori di tutte le osservazioni divisa per il numero di osservazioni. Viene anche detta media aritmetica.
Mediana.È il valore sopra il quale e sotto il quale ricade la metà dei casi, il 50-esimo percentile.
Se il numero di casi è pari, la mediana è pari alla media dei due casi centrali quando questi sono ordinati secondo l’ordine ascendente o discendente. La mediana è una misura di tendenza centrale non sensibile ai valori anomali, a differenza della media che può essere influenzata da valori eccezionalmente bassi o alti.
Minimo.Il valore più basso assunto da una variabile numerica.
N.Il numero di casi (osservazioni o record).
% del numero di casi totale.Percentuale del numero di casi totale in ogni categoria.
% della somma totale.Percentuale della somma totale in ogni categoria.
Intervallo.La differenza tra il valore massimo ed il valore minimo di una variabile numerica.
Asimmetria. Una misura dell’asimmetria di una distribuzione. La distribuzione normale è simmetrica e ha un valore di asimmetria pari a 0. Una distribuzione con una notevole asimmetria positiva ha una lunga coda a destra. Una distribuzione con asimmetria negativa ha una coda a sinistra. In generale un’asimmetria con valore più che doppio dell’errore standard indica lo scostamento dalla normale simmetria.
Errore standard della curtosi. L’ipotesi di normalità può essere rifiutata se questo rapporto è maggiore di 2 in valore assoluto. Un valore positivo elevato per la curtosi indica che le code della distribuzione sono più lunghe di quelle di una distribuzione normale; un valore negativo per la curtosi indica code più corte, simili a quelle di una distribuzione uniforme a forma di scatola.
Errore standard dell’asimmetria.Il rapporto fra l’asimmetria di una distribuzione e il suo errore standard viene usato come test di normalità. L’ipotesi di normalità può essere rifiutata se questo rapporto è maggiore di 2 in valore assoluto. Un valore positivo elevato per l’asimmetria indicata una coda a destra lunga; un valore negativo estremo indica una coda a sinistra lunga.
Somma.La somma o il totale di tutti i valori non mancanti di tutti i casi.
Varianza.Una misura della dispersione dei valori intorno alla media. È calcolata come somma dei quadrati degli scostamenti dalla media, divisa per il numero totale delle osservazioni valide meno 1. La varianza è espressa in quadrati dell’unità di misura della variabile.
Capitolo
Medie 7
La procedura Medie consente di calcolare le medie dei sottogruppi e le statistiche univariate correlate per le variabili dipendenti all’interno delle categorie di una o più variabili indipendenti.
È inoltre possibile ottenere analisi univariate della varianza, eta e test di linearità.
Esempio. Misurare la quantità media di grasso assorbita da tre diversi tipi di olii alimentari ed eseguire un’analisi univariata della varianza per verificare se le medie differiscono.
Statistiche. Somma, numero di casi, media, mediana, mediana dei gruppi, errore standard della media, minimo, massimo, intervallo, valore della prima categoria della variabile di raggruppamento, valore dell’ultima categoria della variabile di raggruppamento, deviazione standard, varianza, curtosi, errore standard della curtosi, asimmetria, errore standard
dell’asimmetria, percentuale della somma totale, percentuale del conteggio totale, percentuale della somma di gruppo, percentuale dei conteggi di gruppo, media geometrica, media armonica.
Le opzioni includono analisi della varianza, eta, eta quadrato, e test di linearitàReR2.
Dati. Le variabili dipendenti sono quantitative e le variabili indipendenti sono categoriali. I valori delle variabili categoriali possono essere di tipo numerico o stringa.
Assunzioni. Alcune delle statistiche di sottogruppo facoltative, quali la media e la deviazione standard, sono basate sulla teoria della normalità e sono idonee per le variabili quantitative con distribuzione simmetrica dei dati. La mediana è una statistica robusta, idonea per le variabili quantitative che possono o meno soddisfare l’ipotesi di normalità. L’analisi della varianza è robusta per quanto riguarda le alterazioni della normalità, ma i dati in ciascuna cella devono essere simmetrici. L’analisi della varianza assume inoltre che i gruppi provengano da popolazioni con valori di varianza uguali. Per verificare questa ipotesi, utilizzare il test di omogeneità della varianza di Levene, disponibile nella procedura ANOVA univariata.
Per ottenere le medie dei sottogruppi E Dai menu, scegliere:
Analizza > Confronta medie > Medie...
© Copyright SPSS Inc. 1989, 2010 35
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Figura 7-1
Finestra di dialogo Medie
E Selezionare una o più variabili dipendenti.
E Usare uno dei seguenti metodi per selezionare le variabili categoriali indipendenti:
Selezionare una o più variabili indipendenti. Per ciascuna variabile indipendente vengono visualizzati risultati distinti.
Selezionare uno o più strati di variabili indipendenti. Ogni strato suddivide ulteriormente il campione. Se è presente una sola variabile indipendente nello Strato 1 e una sola nello Strato 2, i risultati verranno visualizzati in una tabella incrociata e non in tabelle distinte per ciascuna variabile indipendente.
E Oppure fare clic suOpzioniper ottenere statistiche facoltative, analisi della tabella di varianza, età, età quadrato,ReR2.