Rappresentazione tabellare di una distribuzione di frequenza : Analizza > statistiche descrittive > frequenze (scelgo la variabile) > flag su visualizza la tabella > ok Moda (con rappresentazione grafica e tabellare): Analizza > statistiche descrittive > frequenze (“) > flag “ > statistiche > moda > grafici (valori percentuali) > ok Mediana: Stesso procedimento lasciando flaggata anche la moda Media aritmetica (variabili cardinali): Analizza > statistiche descrittive > frequenze > statistiche (flaggo mediana, moda e media) > grafici (scelgo) > ok Calcolo dei quartili: Analizza > statistiche descrittive > frequenze > statistiche (flaggo mediana, moda e quartili) > grafici > ok (V. CARDINALI) misure di tendenza centrale e di distribuzione: Analizza > statistiche descrittive > frequenze > statistiche (flaggo media, mediana, moda, quartili, deviazione standard, varianza, valore minimo e valore massimo, asimmetria, curtosi) > grafico (istogramma con curva normale) > ok Ricodificare una variabile: Trasforma > ricodifica in variabili differenti > do nome “_RIC” ed etichetta > valori vecchi e nuovi (aggiungendo i mancanti di sistema) > ok Analisi di variabili a risposta multipla: Analizza > risposta multipla > definisci insieme di variabili > dicotomie valore conteggiato 1 > nome alla variabile ed etichetta > aggiungi Analizza > frequenze > seleziono per avere la tabella Il test del chi-quadrato: Analizza > statistiche descrittive > tabelle di contingenza > v indip. in colonna e v. dip. in riga > celle (flaggo ‘osservati’ e ‘previsti’ + percentuali di colonna) > statistiche (flaggo chi-quadrato) > ok Commento:

Evidenzio le differenze percentuali maggiori del 5% sulla riga
Controllo nella tabellina il numero tra parentesi: se minore di 20 ok affidabile continuo, se maggiore di 20 inaffidabile mi fermo
Leggo il valore del chi-quadrato
Leggo il valore della probabilità ad esso associato (se superiore o inferiore a 0,05)
Dico se c’è o meno relazione Test di Lambda (2 v.nominali o 1 v.indip nominale e 1 v.dip ordinale): Analizza > statistiche descrittive > tabelle di contingenza > celle (flaggo osservati, previsti e percentuali di colonna) > statistiche (flaggo chi-quadrato e lambda) > ok Commento:
Come chi-quadrato all’inizio
Commento la riga in cui la variabile è segnata con la parola “dipendente”, leggo il valore e la significatività V. NOMINALI = tutte e tre insieme moda mediana e media V. ORDINALI = moda e mediana V. CARDINALI = tutto

Test di Gamma (2 v.ordinali): Analizza > statistiche descrittive > tabelle di contingenza > statistiche (flaggo chi-quadrato e gamma)

ok La regressione: Grafici > finestre di dialogo legacy > dispersione/punti > seleziono A dispersione semplice > definisci scelgo la variabile sulle due assi Clicco due volte sul grafico per aprire l’editor > modifica > proprietà > variabili > nuovo > curva di adattamento > applica Commento: 1- Coefficiente di correlazione lineare R = analizza > correlazione > bivariata > flaggo Pearson e evidenzia correlazioni significative > ok 2- Commento in base agli asterischi se uno o due significativa 3- Analizza > regressione > lineare > statistiche (flaggo stime e adattamenti del modello) > ok 4- Commento: riepilogo del R-quadrato (se superiore a 0,2 proseguo con il commento), in anova il valore di F, nei coefficienti commento il valore Bcostante e tasso di attività del valore di beta, con il coefficiente t guardiamo il valore della probabilità associata si per alfa che per beta e se è inferiore a 0,5 significa che sono distanti da 0. 5- Scrivo la retta di regressione y=Bcostante + Battività * x)