Figura 5-4
Finestra di dialogo Tavole di contingenza: Visualizzazione cella
Per facilitare l’individuazione di modelli di dati che danno origine a un test chi-quadrato significativo, la procedura per le tavole di contingenza visualizza le frequenze attese e tre tipi di residui (devianze) che misurano la differenza tra le frequenze osservate e quelle attese. Ogni cella della tabella può contenere qualsiasi combinazione dei conteggi, delle percentuali e dei residui selezionati.
Conteggi.Il numero di casi effettivamente osservati e il numero di casi attesi se le variabili di riga e di colonna sono reciprocamente indipendenti.
Confronta proporzioni di colonna. Questa opzione calcola confronti a coppie delle proporzioni di colonna e indica le coppie di colonne (di una determinata riga) significativamente diverse. Le differenze significative vengono indicate nella tabella tavola di contingenza con una formattazione tipo APA mediante lettere in formato pedice e vengono calcolate al livello di significatività di 0,05.
Adatta i valori p per confronti multipli (metodo Bonferroni).I confronti a coppie delle proporzioni di colonna utilizzano la correzione Bonferroni, che adatta il livello di significatività osservato in base al fatto che vengono eseguiti confronti multipli.
Percentuali.Le percentuali possono essere aggiunte nelle righe o nelle colonne. Sono disponibili anche le percentuali del numero totale di casi rappresentati nella tabella (a strato unico).
Residui.I residui semplici non standardizzati forniscono la differenza tra valori osservati e attesi.
Sono inoltre disponibili residui standardizzati e standardizzati corretti.
Tavole di contingenza
Non standardizzati.La differenza fra un valore osservato e un valore previsto. Per valore atteso si intendo il numero di casi atteso nella cella in assenza di relazione tra le due variabili. Un residuo positivo indica che ci sono più casi nella cella di quanti ce ne sarebbero se le variabili di riga e di colonna fossero indipendenti.
Standardizzati. Il residuo diviso per una stima della deviazione standard. Il residuo
standardizzato, conosciuto anche come residuo di Pearson, ha media 0 e deviazione standard 1.
Standardizzati corretti.Il residuo di una cella (valore osservato meno valore atteso) diviso per una stima del suo errore standard. Viene espresso in unità di deviazione standard sopra o sotto la media.
Pesi non interi.I conteggi di cella in genere sono valori interi, in quanto rappresentano il numero di casi in ogni cella. Se, tuttavia, ilfile di dati è attualmente ponderato in base a una variabile di ponderazione con valori frazionari (ad esempio, 1,25), i conteggi di cella possono essere espressi anche in valori frazionari. È possibile troncare o arrotondare i valori prima o dopo aver calcolato i conteggi di cella oppure utilizzare conteggi di cella frazionari per la visualizzazione delle tabelle e dei calcoli statistici.
Arrotonda frequenze cella.I pesi dei casi vengono usati come tali, mentre i pesi accumulati nelle celle vengono arrotondati prima di calcolare qualsiasi statistica.
Tronca conteggi cella.I pesi dei casi sono usati come tali, ma i pesi accumulati nelle celle sono troncati prima di calcolare qualunque statistica.
Arrotonda pesi caso.I pesi dei casi vengono arrotondati prima dell’uso.
Tronca pesi caso.I pesi dei casi sono troncati prima dell’uso.
Nessuna correzione.I pesi di caso vengono utilizzati come sono e vengono utilizzati anche i conteggi di cella frazionari. Quando tuttavia è richiesto l’utilizzo dell’opzione Statistiche esatte (disponibile solo con l’opzione Test esatti), i pesi di caso delle celle verranno troncati o arrotondati prima del calcolo delle statistiche esatte.
Formato tabella delle tavole di contingenza
Figura 5-5
Finestra di dialogo Tavole di contingenza: Formato tabella
È possibile disporre le righe nell’ordine crescente o decrescente dei valori della variabile di riga.
Capitolo
Riassumi 6
La procedura Riassumi consente di calcolare le statistiche di sottogruppo per le variabili
all’interno delle categorie di una o più variabili di raggruppamento. Tutti i livelli della variabile di raggruppamento vengono incrociati. È possibile scegliere l’ordine in cui vengono visualizzate le statistiche. Per ciascuna variabile di tutte le categorie verranno inoltre visualizzate le statistiche riassuntive. I valori di ciascuna categoria possono essere inseriti nell’elenco o eliminati, ma negli insiemi di dati di grandi dimensioni, è possibile scegliere di elencare solo i primincasi.
Esempio. Qual è l’importo medio delle vendite per area e industria del cliente? Si potrebbe scoprire che l’importo medio delle vendite è leggermente superiore nell’area occidentale rispetto alle altre aree e che ai clienti di quest’area è associato l’importo medio più alto.
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.
Dati. Le variabili di raggruppamento sono variabili categoriali che possono contenere valori stringa o numerici. Il numero di categorie dovrebbe essere limitato. Le altre variabili dovrebbero essere classificabili.
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 e l’intervallo sono statistiche robuste, idonee per le variabili quantitative che possono o meno soddisfare l’assunzione di normalità.
Per ottenere riepiloghi dei casi E Dai menu, scegliere:
Analizza > Report > Riepiloghi dei casi...
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Riassumi
Figura 6-1
Finestra di dialogo Riepiloghi dei casi
E Selezionare una o più variabili.
Se lo si desidera, è possibile:
Selezionare una o più variabili di raggruppamento per suddividere i dati in sottogruppi.
Fare clic suOpzioniper modificare il titolo dell’output, aggiungere una didascalia al di sotto dell’output o escludere casi con valori mancanti.
Fare clic suStatisticheper visualizzare statistiche facoltative.
SelezionareVisualizza casiper visualizzare un elenco dei casi inclusi in ciascun sottogruppo.
Per impostazione predefinita, vengono elencati solo i primi 100 casi nelfile. È possibile aumentare o ridurre il valore diLimita i casi ai priminoppure deselezionare l’opzione per visualizzare l’elenco di tutti i casi.
32 Capitolo 6