2 QUANTITATIVES 2 QUALITATIVES QUANTITATIVA x QUALITATIVA
•Interval/Raó
- Si és lineal: Coeficient lineal de Pearson
Ho: Pxy = 0
Calcular Sxy i rxy, F de Snedecor, p-value
Rebutjem Ho → grandària efecte = r2
2a part: models de regressió simple
y = bo + b1x1 (estimació)
b1 = Sxy / S2x i bo = y – b1x1
Fem F de Snedecor, p-value
Validació del model: prediccions
1. Puntual: yi = bo + b1x1
2. Interval (IC): yi +- T-student·Error
estàndard
Tipus d'EE:
· SEM (mitjana): predicció d'y a partir d'x
d'un grup
· SD (individual): predicció per un subjecte
- Si no és lineal: Spearman i Kendal
per 25 > n < 30
Coeficient de Sperman = rs de -1 a 1
on di és diferencies entre els valors ordinals
Coeficient de Kendal = Ʈ
Valor Kendal > Valor Spearman
•Ordinal: Coeficient de Spearman
Per variables nominals, ordinals o 1 a 1
Fem servir X2:
Més graus de llibertat → major semblança a
la corba de la llei normal
Taula de contingència: freqüències
observades fe
Ho: Feij = Foij (no relació)
k = files i l = columnes
Quan X2 tendeix a 0 → acceptem Ho
CA: taules 2x2
- Mínim valor fe > 5 → X2 de Pearson
- Mínim valor fe entre 3 i 5 → correcció de
Yates
- Mínim valor fe < 3 → Fisher
Grandària de l'efecte: V de Crammer
q =
- 2 categories per la qualitativa: k = 2
• Interval/Raó
→ Grups independents: T-Student
Ho: μ1 = μ2 H1: μ1 > μ2
Homocedesticitat Ho: σ21 = σ22 + F de
Snedecor
(a) Variancies iguals: fórmula de t (n) + s2
(b) Variancies diferents: fórmula de t (n1, n2)
+ fórmula de v + fórmula de c (contrast de
var.)
Grandària de l'efecte: rebutjem Ho
fórmula de r; de 0 a 1
CA:
- Assumim normalitat
- Independència de valors
- Correcció de Welch per variancies diferents
→ Mesures repetides: T-Student
Ho: μ1 = μ2 H1: μ1 ≠ μ2
Yd: mitjana de les diferències
Grandària de l'efecte: rebutjem Ho → r
Si no es compleixen les CA → Ordinal
•
Ordinal
