Disegni di Ricerca e Analisi dei Dati in Psicologia.

Presentazione sul tema: "Disegni di Ricerca e Analisi dei Dati in Psicologia."— Transcript della presentazione:

1 http://www.r-project.orghttp://www.r-project.org http://qplab.psy.unipd.ithttp://qplab.psy.unipd.it Disegni di Ricerca e Analisi dei Dati in Psicologia Clinica Rcmdr

2 Rcmdr – R Commander Che cos’è Rcmdr? Rcmdr è un pacchetto che possiamo scaricare dal CRAN e installare su R. Richiamando il pacchetto Rcmdr, abbiamo un’interfaccia con l’utente GUI (graphical user interface) più famigliare e più facile nell’utilizzo, che permette l’uso di R ad un più vasto numero di utenti. Una volta caricato Rcmdr, dentro alla finestra primaria RGui, abbiamo una seconda finestra denominata “R Commander”. Questa la useremo per gestire, modellare i data set che inseriremo o che importeremo da altri programmi, la stessa la useremo per mandare in esecuzione le elaborazioni.

3 Rcmdr – R Commander Che cos’è Rcmdr? Dalla versione 2.0.0 la finestra di “R Commander” si presenta suddivisa in tre campi: nel primo campo verrà visualizzata la sintassi (finestra dei comandi), nel secondo campo verrà visualizzato l’output (finestra dei risultati) e nel terzo campo verranno visualizzati messaggi tra il software e l’utente e le note che quest’ultimo si vuole appuntare durante le analisi. Rcmdr richiede i pacchetti lattice, foreign, tcltk, abind, effects, car. Il pacchetto “car” (Companion to Applied Regression), sviluppato da J. Fox nel 2002, contiene molte funzioni per applicare modelli di regressioni, modelli lineari, modelli lineari generalizzati.

4 Rcmdr – R Commander La finestra R Commander

5 Rcmdr – R Commander Gestione data set Come per la maggior parte dei pacchetti statistici, noi possiamo creare un nuovo data set di dati, oppure aprirne uno precedentemente salvato, oppure importare un data set creato da un altro programma. Per inserire un nuovo data set in R utilizzando Rcmdr, dobbiamo seguire una serie di step. Per prima cosa dobbiamo impostare il data set assegnando nomi ed attributi alle variabili e poi inseriamo i dati nel data set stesso.

6 Rcmdr – R Commander Gestione data set La finestra di Rcmdr, all’avvio ci mostra che non è caricato nessun data set, con il seguente commento nella barra degli strumenti: “Set di dati: ” Creazione di un nuovo data set con Rcmdr:

7 Rcmdr – R Commander Gestione data set Una volta cliccato la voce “Nuovo set di dati…” si aprirà una piccola finestra in cui assegnamo il nome al data set che vogliamo creare Regole nell’assegnazione del nome al data set:  Il nome di un data set può essere lungo a piacere, non c’è un limite nel numero di caratteri da inserire;  il nome non può cominciare con un numero e non può contenere caratteri particolari come asterisco, spazio, punteggiature in generale, ecc.

8 Rcmdr – R Commander Gestione data set Una volta inserito il nome, si clicca su “OK” e a questo punto si apre la finestra “Data Editor” dove si possono assegnare il nome alle variabili, definire gli attributi alle variabili e inserire i dati stessi

9 Rcmdr – R Commander Gestione data set La finestra “Editor dei dati” è organizzata come una tabella (per certi versi simile a programmi come Excel o SPSS), in cui in ogni riga va inserita una unità di osservazione (per esempio un soggetto) e in ogni colonna va inserita una variabile. Possiamo inserire un numero infinito di variabili e di unità di osservazione (soggetti). Di default le variabili vengono nominate in maniera anonima, nel formato: “var1, var2, var3, ecc…” e sono tutte considerate, come tipo di variabile, character (variabile stringa o variabile fattore di raggruppamento).

10 Rcmdr – R Commander Gestione data set Cliccando con il mouse il bordo superiore della colonna di una variabile che vogliamo rinominare, subito si apre una sotto finestra (“Editor della variabile”) che ci consente di modificare tipo e nome alla variabile

11 Rcmdr – R Commander Gestione data set Dopo aver inserito un data set, questo viene tecnicamente attaccato (attach) ad Rcmde questo ci viene anche segnalato nella barra degli strumenti di R Commander, infatti ora nel campo data set attivo, abbiamo il nome del nostro data set: “coredata” In qualsiasi momento noi possiamo prendere visione del data seto lo possiamo modificare, pigiando i pulsanti “Editdata set”e “Viewdata set”posti nella barra degli strumenti della finestra R Commander

12 Rcmdr – R Commander Gestione data set Tramite Rcmdr, si possono importare dei data set salvati con altri programmi come Excel, SPSS oppure con il semplice blocco note

13 Rcmdr – R Commander Gestione data set Tramite Rcmdr, si possono importare dei data set salvati in formato testo (*.txt)

14 Rcmdr – R Commander Gestione data set Tramite Rcmdr, si possono importare dei data set salvati in formato SPSS (*.sav) Dobbiamo assegnare un nome al data set (R per defaultattribuisce il nome al data set con il nome Dataset), dovremmo dire ad R se convertire le variabile che contengono caratteri in fattori di raggruppamento

15 Rcmdr – R Commander Gestione data set A differenza di molti pacchetti statistici, con R possiamo aprire contemporaneamente uno o più data set. Una volta che abbiamo più data set caricati in R, noi possiamo lavorare in Rcmdr con uno solo alla volta. Per scegliere un data set tra quelli caricati in R, abbiamo due modi: il primo consiste nel cliccare sul pulsante sulla barra degli strumenti dove viene indicato quale data set è attivo, il secondo modo consiste invece nell’andare nel menù“Dati”, selezionare la voce “Set di dati attivo”ed infine cliccare sulla voce “Seleziona il file di dati attivo” Sia che noi selezioniamo il primo modo che il secondo, ci si presenterà una sottofinestra in cui troviamo la lista dei data set caricati in R e quindi disponibili per le analisi.

16 Rcmdr – R Commander Gestione data set Gestione dei data set caricati in R

17 Rcmdr – R Commander Gestione data set Gestione variabili del data set attivo

18 Rcmdr – R Commander Gestione data set Ricodifica una variabile…

19 Rcmdr – R Commander Gestione data set Ricodificarei valori di una variabile da stringa a numerica, per esempio la variabile sesso (“maschi”= 1 e “femmine”= 2)

20 Rcmdr – R Commander Gestione data set Ricodificarei valori di una variabile numerica, per esempio la variabile sex (1 = 3 e 2 = 4)

21 Rcmdr – R Commander Gestione data set Ricodificarei valori di una variabile numerica in fasce di dati, per esempio la variabile età(dai 19 ai 25 anni fascia 1 e dai 26 ai 35 anni fascia 2)

22 Rcmdr – R Commander Gestione data set Calcola una nuova variabile…

23 Rcmdr – R Commander Gestione data set Calcola una nuova variabile (STAI) che sia la somma delle variabili STAI.X1 e STAI.X2

24 Rcmdr – R Commander Gestione data set Gestione variabili del data set attivo

25 Rcmdr – R Commander Statistiche descrittive Calcolo delle statistiche descrittive

26 Rcmdr – R Commander Tavole di contingenza Creazione di tavole di contingenza a doppia entrata o a più entrate

27 Rcmdr – R Commander Statistica inferenziale Statistiche parametriche (Test t e test F)

28 Rcmdr – R Commander Statistica inferenziale Statistiche sulle varianze

29 Rcmdr – R Commander Statistica inferenziale Statistiche non parametriche

30 Rcmdr – R Commander Analisi dell’affidabilità, analisi fattoriale e analisi dei claster

31 Rcmdr – R Commander Modelli lineari Regressione lineare, modelli lineari e modelli logit

32 Rcmdr – R Commander Modelli lineari Gestione dei modelli lineari creati

33 Rcmdr – R Commander Gestione dei modelli lineari creati

34 Rcmdr – R Commander Gestione dei modelli lineari creati

35 Rcmdr – R Commander Gestione dei modelli lineari creati

36 Rcmdr – R Commander Creazione di grafici Costruzione di grafici dai dtipresenti nel data set attivo

37 Rcmdr – R Commander Distribuzioni statistiche Calcolo delle probabilità, rappresentazione grafica delle distribuzioni