Statistica Descrittiva e Inferenziale

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Questions and Answers

Quale delle seguenti affermazioni sulla statistica descrittiva è FALSA?

La statistica descrittiva può impiegare misure numeriche come la moda.

La statistica descrittiva si concentra sull'analisi di campioni per trarre conclusioni sulla popolazione. (correct)

La statistica descrittiva utilizza grafici per sintetizzare i dati.

La statistica descrittiva mira a presentare in modo sintetico una massa di dati grezzi.

Qual è il ruolo principale del modello statistico nelle scienze sociali?

Identifcare i fattori che causano un determinato fenomeno sociale.

Fornire una rappresentazione sintetica di variabili o relazioni tra variabili. (correct)

Prevedere con precisione il futuro delle relazioni sociali.

Sviluppare teorie complete sul funzionamento della società.

Qual è la funzione principale del modello di misurazione in analisi dei dati?

Stabilire la validità di un questionario.

Determinare l'influenza delle variabili indipendenti sulla variabile dipendente.

Valutare la qualità delle variabili misurate come rappresentanti del fenomeno. (correct)

Stimare la probabilità di un evento.

Qual è la ragione principale per cui è importante considerare l'errore associato al modello previsto?

Per comprendere i limiti della previsione e la sua accuratezza. (B) Signup and view all the answers

Qual è la funzione della media in un contesto di analisi dei dati?

Rappresentare la tendenza centrale dei dati. (D) Signup and view all the answers

Quale dei seguenti è un esempio di strumento utilizzato nella statistica descrittiva?

Grafico a torta. (D) Signup and view all the answers

Qual è l'obiettivo principale della statistica inferenziale?

Generalizzare i risultati ottenuti da un campione alla popolazione. (D) Signup and view all the answers

Quale delle seguenti affermazioni è VERA riguardo al cambiamento nelle variabili?

Il cambiamento nella variabile indipendente influenza la variabile dipendente. (B) Signup and view all the answers

Quale delle seguenti affermazioni sui gradi di libertà associati all'errore è corretta?

I gradi di libertà associati all'errore sono calcolati come N - (1 + k), dove N è il numero di osservazioni e k è il numero di variabili indipendenti. (D) Signup and view all the answers

Quale delle seguenti situazioni richiederebbe l'utilizzo del GLM (Modello Lineare Generale)?

Confrontare la media di un gruppo di soggetti trattato con un farmaco con la media di un gruppo di controllo. (A) Signup and view all the answers

Un disegno fattoriale è un tipo di disegno sperimentale che utilizza:

Due o più variabili indipendenti categoriali (fattori), con almeno due livelli ciascuna (C) Signup and view all the answers

Quale delle seguenti affermazioni è corretta riguardo alle variabili between subjects?

Le variabili between subjects sono variabili categoriche che raggruppano osservazioni provenienti da unità statistiche differenti (C) Signup and view all the answers

Cosa si intende per 'livelli di ciascun fattore' in un disegno fattoriale?

I diversi valori o categorie che una variabile indipendente può assumere (B) Signup and view all the answers

Quale delle seguenti affermazioni NON è vera riguardo ai disegni fattoriali?

I disegni fattoriali sono sempre più efficaci dei disegni a un fattore (B) Signup and view all the answers

Quale delle seguenti è un esempio di variabile within subjects?

Livello di ansia misurato prima e dopo un trattamento (C) Signup and view all the answers

Qual è la principale cautela da considerare quando si utilizza un disegno trasversale?

La possibilità di non riuscire a osservare un effetto dovuto alla dimensione del campione (C) Signup and view all the answers

Come si ottiene una combinazione di livelli in un disegno fattoriale?

Combinando ogni livello di ogni fattore con tutti gli altri livelli degli altri fattori. (C) Signup and view all the answers

Quali sono i vantaggi di utilizzare un disegno fattoriale?

Permette di studiare l'effetto di due o più fattori contemporaneamente, compresa la loro interazione. (C) Signup and view all the answers

Study Notes

Introduzione alla Psicometria

La psicometria è lo studio delle relazioni tra le variabili nelle scienze sociali.
Un modello statistico rappresenta in modo sintetico una variabile o una relazione tra variabili, permettendo di comprendere i cambiamenti nei fenomeni.
Il modello di misurazione rappresenta la variabilità delle variabili misurate, permettendo di capire se le variabili rappresentano fedelmente le caratteristiche del fenomeno.
La media è la somma di tutti i valori di una variabile divisa per il numero dei casi. Essa rappresenta la stima del rendimento.

Indici di tendenza centrale

La moda è la caratteristica che si presenta più frequentemente nei dati.
La mediana è il valore che si trova al centro di una distribuzione ordinata.
La media aritmetica è la somma di tutti i valori divisa per il numero dei casi.

Indici di variabilità

Gli indici di variabilità, o di dispersione, indicano la variabilità dei dati attorno ad un punto di riferimento.
Il campo di variazione è la differenza tra il valore massimo e minimo di una variabile.
La differenza interquartile è la differenza tra il terzo e il primo quartile.
La varianza è la somma degli scarti al quadrato dalla media divisa per il numero di casi meno uno.
Lo scarto quadratico medio, o deviazione standard, è la radice quadrata della varianza.

Indici di forma

Un indice di forma descrive l'aspetto di una distribuzione di dati.
L'asimmetria (skewness) descrive la simmetria o asimmetria nei dati in relazione alla media.
La curtosi descrive la forma della coda della distribuzione normale.
I box-plot sono grafici utili a comprendere la distribuzione di dati.

Verifica delle ipotesi

Le ipotesi di ricerca sono supposizioni riguardo al mondo e le ipotesi statistiche sono formulate per essere verificate.
L'ipotesi nulla rappresenta la situazione attuale nella popolazione, l'ipotesi alternativa propone il contrario.
Il livello di significatività ( α) è la probabilità di sbagliare nel rifiutare l'ipotesi nulla.

Regressione semplice

La regressione semplice studia la relazione tra due variabili quantitative
Il diagramma a dispersione (scatterplot) raffigura la relazione tra due variabili.
La retta di regressione rende meglio la relazione tra le variabili.

Regressione multipla

La regressione multipla studia la relazione tra più variabili indipendenti e una variabile dipendente.
I coefficienti di regressione indicano come i cambiamenti di una variabile indipendente influenzano la variabile dipendente.

ANOVA (analisi della varianza)

L'ANOVA è una tecnica per confrontare le medie di tre o più gruppi (between-subject).
I gradi di libertà rappresentano le informazioni che sono disponibili all'interno dei dati.
Si divide la variabilità in variabilità tra i gruppi (between) e entro i gruppi (within)

Studio dei casi singoli

Lo studio dei casi singoli si concentra sull'osservazione approfondita e dettagliata di un solo individuo.
Utilizzano metodi rigorosi per evitare conclusioni basate su aneddoti.

Validità e attendibilità

La validità si riferisce al grado in cui una misura effettivamente misura ciò che intende misurare.
L'attendibilità si riferisce alla coerenza e alla precisione di una misura.
Un test valido deve essere anche attendibile.

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Description

Questo quiz si concentra sulle nozioni fondamentali della statistica descrittiva e inferenziale. Esplorerai affermazioni vere e false riguardanti variabili, errore del modello e strumenti statistici. Metti alla prova le tue conoscenze e comprendi meglio il ruolo della statistica nelle scienze sociali.