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Questionario - Analisi Univariata e Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°3.

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Presentazione sul tema: "Questionario - Analisi Univariata e Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°3."— Transcript della presentazione:

1 Questionario - Analisi Univariata e Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°3

2 Questionario Per redigere un questionario è necessario tener presenti i seguenti punti: ogni questionario somministrato deve avere un codice identificativo univoco solo domande chiuse (cioè con un insieme di modalità definite) sono ammesse le domande a risposta multipla raccogliere informazioni di carattere quantitativo (necessario per costruire modelli statistici consistenti) tipologia dei dati strutturali (che descrivono lintervistato, ad esempio letà) di indagine

3 Questionario - Step La raccolta -tramite questionario- di dati utili per effettuare analisi statistiche procede attraverso i seguenti step: 1.Predisporre il questionario 2.Sottoporre i questionari agli intervistati (NB: ad ogni intervistato deve corrispondere un codice univoco che identifica il questionario da lui compilato tenere traccia di questi codici!) 3.Per ogni domanda definire unopportuna (qualitativa o quantitativa) variabile statistica, che assume come valori le possibili risposte alla domanda 4.Inserire in un foglio excel i dati raccolti: ogni riga corrisponde ad un singolo intervistato/questionario compilato e ci saranno una (nel caso di domande a risposta singola) o più (nel caso di domande a risposta multipla) colonne che corrispondono alle singole domande del questionario. Nella generica cella corrispondente allincrocio della riga i e della colona j ci sarà dunque il valore della risposta dellindividuo i alla domanda j.

4 Dal questionario al Data Set Costruire la variabile n_questionario che associa un codice univoco ad ogni intervistato. Identificare ogni variabile con un nome facilmente riconducibile alla domanda corrispondente (ad esempio la domanda n°1 corrisponde alla variabile D_1). Nel caso di domande a risposte multiple andranno create un numero di variabili dicotomiche (0/1) pari al numero di modalità definite nella risposta. Data Entry: controllo correttezza dei dati inseriti e analisi delle distribuzioni delle variabili (con valenza di controllo e valenza interpretativa).

5 Esempio domanda – variabile qualitativa ordinale n_questionario…D_1 125….8 ……… 1.Su una scala da 1 a 9 (con 1 = per nulla e 9 = moltissimo) quanto ritiene importante comunicare e relazionarsi con le altre persone nella sua vita quotidiana? R: 8

6 Esempio domanda – variabile quantitativa n_questionario…D_1D_2 125….83 34…… Mediamente, quante ore al giorno utilizza il cellulare? 1) 15 minuti 2) 30 minuti 3) 1 ora 4) 2 ore 5) 3 ore 6) 4 ore 7) 5 ore 8) 6 ore 9) … R: 3 ore ; R: 10 ore

7 Esempio domanda – variabile qualitativa nominale n_questionario…D_1D_2D_10 125….83NO INTERESSE 34…… 10COSTO 10. Perché non utilizza un telefono cellulare? 1) Non mi interessano i telefoni cellulari NO INTERESSE 2) Possiedo altri mezzi di comunicazione e sono già soddisfatto così ALTRI MEZZI 3) Mi piacerebbe ma sento che lo troverei difficile da utilizzare DIFFICILE 4) Sarei interessato, ma non abbastanza da sostenere il costo dacquisto COSTO 5) Altro ALTRO R: 1 ; R: 4

8 Esempio domanda – variabile qualitativa nominale 12. Qual è la tecnologia del suo telefono cellulare principale? (possibile fornire 1 sola risposta) 1) Gsm 2) Umts 3) Palmare 4) Non so R: Gsm n_questionario…D_1D_2D_12 125….83Gsm 34…… 10…

9 Esempio domanda – variabile quantitativa 14. Ogni quanto cambia il suo telefono cellulare? (esprimere la risposta in mesi) R: 18 n_questionario…D_1D_2D_12D_14 125….83Gsm18 34…… 10……

10 Domande a risposte multiple 17. Per quale motivo utilizza il telefono cellulare? (possibile fornire massimo 3 risposte) 1) Lavoro 2) Studio 3) Comunicare con famigliari 4) Comunicare con il partner 5) Piacere/tempo libero 6) Altro D_17_1 D_17_2 D_17_3 D_17_4 D_17_5 D_17_6 n_questionario…D_17_1D_17_2D_17_3D_17_4D_17_5D_17_6 45… ……………………

11 Domande a risposte multiple n_questionario…D_9_1D_9_2D_9_3D_9_4 250… …………………… 9. In quale momento della giornata comunica maggiormente? (distribuisca 100 punti % tra le possibili risposte) 1) Mattino ( ) 2) Pomeriggio ( ) 3) Sera ( ) 4) Notte ( ) R: 30% - 40% - 10% - 20%

12 Analisi Univariata

13 PROC UNIVARIATE - Descrizione La PROC UNIVARIATE permette di calcolare distribuzioni di frequenza univariate per variabili quantitative continue misure di sintesi di posizione, variabilità, forma per variabili quantitative continue

14 proc univariate data= dataset option(s); var variabile; run; Distribuzione di frequenza univariata PROC UNIVARIATE – Sintassi OPTIONS: noprint non mostra i risultati nella finestra di output

15 PROC UNIVARIATE – Esempio 1 Misure di sintesi della variabile quantitativa discreta numero medio sms inviati al giorno proc univariate data=corso.telefonia; var num_sms_e; run;

16 Output PROC UNIVARIATE (1/2) Misure di Variabilità Scarto Quadratico Medio [Std Deviation] : mostra la variabilità rispetto alla media Varianza [Variance] : media dei quadrati delle differenze fra ciascuna osservazione e la media Campo di Variazione [Range] : differenza tra il massimo e il minimo dei valori osservati Differenza Interquartile [Interquartile Range] : 3° quartile – 1° quartile Interquartile Range Range Mode Variance Median Std Deviation Mean VariabilityLocation Basic Statistical Measures

17 Output PROC UNIVARIATE (2/2) Coeff di variazione [Coeff Variation] : misura la variabilità relativa rispetto alla media (%) Std Error Mean Coeff Variation Corrected SS329878Uncorrected SS Kurtosis Skewness Variance Std Deviation 5738Sum Observations Mean 236Sum Weights236N Moments

18 Output PROC UNIVARIATE (2/2) Std Error Mean Coeff Variation Corrected SS329878Uncorrected SS Kurtosis Skewness Variance Std Deviation 5738Sum Observations Mean 236Sum Weights236N Moments Skewness: indice che informa circa il grado di simmetria o asimmetria di una distribuzione –γ=0 distribuzione simmetrica; –γ media); –γ>0 asimmetria positiva (mediana3 se la distribuzione è ipernormale.

19 Analisi di Concentrazione Equidistribuzione: Max concentrazione: Per caratteri quantitativi trasferibili 2. Calcolare le quantità: 1. Ordinare le osservazioni

20 Analisi di Concentrazione 10% 45%

21 Analisi Bivariata

22 PROC FREQ - Descrizione La PROC FREQ permette di calcolare le distribuzioni di frequenza univariate per variabili qualitative e quantitative discrete creare tabelle di contingenza a due o più dimensioni per variabili qualitative e quantitative discrete

23 PROC FREQ – Sintassi generale 1/2 proc freq data= dataset option(s); tables variabile1 * variabile2 /option(s); run; Distribuzione di frequenza bivariata OPTIONS: noprint non mostra i risultati nella finestra di output /missing considera anche i missing nel calcolo delle frequenze

24 PROC FREQ: Esempio Variabili qualitative: sesso e operatore telefonico proc freq data=corso.telefonia; table sesso * operatore; run;

25 Output PROC FREQ: Esempio Frequency Percent Row Pct Col Pct Total M F WindVodafoneTim3 Totaloperatoresesso Table of sesso by operatore Frequenze congiunte assolute e relative Distribuzioni marginali: frequenze marginali assolute e relative Frequenze subordinate

26 Output PROC FREQ: Esempio Frequency Percent Row Pct Col Pct Total M F WindVodafoneTim3 Totaloperatoresesso Table of sesso by operatore freq. marginale assoluta= freq. marginale relativa=( )/236*100 freq. subordinate: % di riga=5/136*100 % di col=5/12*100 freq. congiunta relativa =(7/236)*100


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