VARIANZA ² - Media di tutti gli scarti dalla media al quadrato
- È sempre non negativa
- Indice di variabilità che valuta lo scostamento
- Più la varianza è alta, più il fenomeno è variabile
- Se il carattere è costante la varianza è nulla.
- se i dati sono trasformati a, la varianza rimane
identica a quella calcolata sui dati originari.
- Se invece i valori vengono moltiplicati per una
costante b, la nuova varianza risulterà
moltiplicata per b²
- La varianza residua è la media di tutti gli scarti
dalla media al quadrato dei valori teorici di Y dato
X nella retta di regressione
- Varianza = varianza residua -> R² = 0
SCOSTAMENTO QUADRATICO
MEDIO
- Scostamento delle osservazioni dalla rispettiva
media, alla stessa unità del fenomeno osservato
- Indice di variabilità (stima la variabilità di una
popolazione di dati di una variabile causale)
- Esprime la dispersione dei dati intorno alla media
- Più lo SQM è alto, più il fenomeno è variabile
- Se il carattere è costante lo SQM è nullo.
COEFFICIENTE DI VARIAZIONE CV - Indice di variabilità relativa
- Mi serve per confrontare la variabilità di due o
più fenomeni depurandoli dalla dimensione del
fenomeno e dalla loro unità di misura (più dati
osservo più probabilmente il fenomeno è
variabile)
- Più è alto il valore del coefficiente di variazione
più il fenomeno è variabile
- Maggiore è questo indice e minore è
l’attendibilità della media in quanto i singoli valori
saranno più distanziati rispetto alla media stessa.
INDICE DEL CHI² ² - Indice di adattamento
- Deve essere non negativo
- Misura l’esistenza di una dipendenza tra X e Y
- valuta il grado di adattamento di una
certa distribuzione teorica a una osservata; valuta
se le differenze fra una distribuzione effettiva,
osservata, e la corrispondente distribuzione
desunta da un'ipotesi teorica siano dovute al caso
oppure siano significative.
- Chi² = 0 -> indipendenza
- Chi² > 0 -> dipendenza
INDICE DI CRAMER V - Indice relativo di dipendenza
- Non negativo
- Misura il grado di associazione tra due variabili
nominali
- V = 0 -> indipendenza
- 0<V<1 -> dipendenza ma non si sa di quale grado
- V = 1 -> massima dipendenza
COVARIANZA COV - La covarianza di due variabili aleatorie è il valore
