Consideriamo due misurazioni, per esempio benessere e soddisfazione personale. Le due variabili sono simili. Chi ha punteggi sopra la media in una variabile,

Presentazione sul tema: "Consideriamo due misurazioni, per esempio benessere e soddisfazione personale. Le due variabili sono simili. Chi ha punteggi sopra la media in una variabile,"— Transcript della presentazione:

1 Come rappresentare il coefficiente di correlazione fra due o più variabili

2 Consideriamo due misurazioni, per esempio benessere e soddisfazione personale. Le due variabili sono simili. Chi ha punteggi sopra la media in una variabile, tende ad avere punteggi sopra la media anche nell’altra variabile, e viceversa

3 Il vettore grafico può essere usato per rappresentare graficamente questa relazione: un vettore è un segmento orientato che ha una forza e una direzione

4 A B C Il caso A rappresenta due variabili altamente correlate, il caso C due variabili indipendenti e il caso B una situazione intermedia

5 Consideriamo tre variabili, due molto correlate e una indipendente
Consideriamo tre variabili, due molto correlate e una indipendente. Come si disporrebbero i vettori?

6 A B C Come si rappresenterebbe una scala di stress scolastico, uno di stress generale e una di livello socio-economico? A, B oppure C? Perché?

7 Due variabili sono simili fra di loro e molto diverse dalla terza
A B C Due variabili sono simili fra di loro e molto diverse dalla terza

8 Due variabili sono simili fra di loro e non molto diverse dalla terza.
A B C Due variabili sono simili fra di loro e non molto diverse dalla terza.

9 Due variabili sono uguali ma opposte e indipendenti con una terza
A B C Due variabili sono uguali ma opposte e indipendenti con una terza

10 A B C

11 Le correlazioni come diagrammi di Venn

12 1 2 Indipendenti? Molto correlate? poco correlate? 3

13 1 2 Indipendenti? Molto correlate? poco correlate? 3

14 Che succede aggiungendo una terza variabile?
La terza variabile VERDE può essere poco, molto o per niente correlata con le altre due

15 Nuova variabile, correlata poco, molto o per nulla con le altre due
Nuova variabile, correlata poco, molto o per nulla con le altre due. La sua posizione grafica permette di valutarne la relazione con le altre due

16 Consideriamo la variabile ROSSA come INDIPENDENTE e quindi PREDITTORE
L’interesse di questa rappresentazione è motivato dalla distinzione in variabili dipendenti e indipendenti in una regressione multipla Consideriamo la variabile ROSSA come INDIPENDENTE e quindi PREDITTORE

17 Analisi di questa situazione comune.