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Statistiche su relazioni tra variabili in Comunicazione per Media e Istituzioni, Appunti di Statistica Economica

Esercizi di riepilogo su statistica sociale per la materia scienze della comunicazione per i media e le istituzioni, riguardante l'analisi delle relazioni tra variabili quali genere e parere in riguardo all'aborto, efficacia di una campagna pubblicitaria, performance di studenti in prova e correlazione tra ore trascorse davanti alla tv e libri letti, con calcoli di covarianza, coefficienti di regressione e analisi grafica.

Tipologia: Appunti

2018/2019

Caricato il 17/01/2019

liborio_deborah
liborio_deborah 🇮🇹

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Scienze della comunicazione per i media e le istituzioni
A. A. 2016/2017
Statistica Sociale
Esercizi di riepilogo: Relazioni tra variabili
1. Sono state rilevate le informazioni sul genere e parere nei confronti dell'aborto in un gruppo di 70
soggetti. A partire dalla seguente tabella:
a) Costruire le distribuzioni condizionate per riga e commentare i risultati;
b) Valutare l'esistenza e l'intensità dell'associazione tra le due variabili.
Parere nei confronti dell'aborto
Favorevole
Contrario
Astenuto
Totale
Genere
Maschi
10
5
5
20
Femmine
20
10
20
50
Totale
30
15
25
70
2. Per valutare l'efficacia di una campagna pubblicitaria, sono stati intervistati 210 soggetti e sono
state rilevate le informazioni circa la visione dello spot pubblicitario e sulla decisione di acquisto di
un certo prodotto.
I risultati sono riportati nella seguente tabella. Valutare esistenza ed intensità dell'associazione.
Ha acquistato il
prodotto?
Si
No
Totale
Ha guardato lo spot?
Si
40
10
50
No
60
100
160
Totale
100
110
210
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Scienze della comunicazione per i media e le istituzioni

A. A. 2016/

Statistica Sociale

Esercizi di riepilogo: Relazioni tra variabili

1. Sono state rilevate le informazioni sul genere e parere nei confronti dell'aborto in un gruppo di 70

soggetti. A partire dalla seguente tabella:

a) Costruire le distribuzioni condizionate per riga e commentare i risultati;

b) Valutare l'esistenza e l'intensità dell'associazione tra le due variabili.

Parere nei confronti dell'aborto Favorevole Contrario Astenuto Totale Genere Maschi 10 5 5 20 Femmine 20 10 20^50 Totale 30 15 25 70

2. Per valutare l'efficacia di una campagna pubblicitaria, sono stati intervistati 210 soggetti e sono

state rilevate le informazioni circa la visione dello spot pubblicitario e sulla decisione di acquisto di

un certo prodotto.

I risultati sono riportati nella seguente tabella. Valutare esistenza ed intensità dell'associazione.

Ha acquistato il prodotto? Si No Totale Ha guardato lo spot? Si 40 10 50 No 60 100 160 Totale 100 110 210

3. A 10 studenti è stata somministrata una prova di verifica, ma il tempo massimo per la

realizzazione della prova (in minuti) è risultato diverso per ciascuno studente. Nella tabella che

segue si riporta, per ciascuno studente, il tempo a disposizione e il numero di errori effettuati. Dopo

aver opportunamente valutato se esiste interdipendenza tra le due variabili, si passi ad ipotizzare un

legame funzionale tra il numero di errori (variabile dipendente, Y ) e il tempo (variabile

indipendente, X ) ed in relazione a tale ipotesi: a) si calcoli valore dei coefficienti della retta di

regressione; b) si disegni la retta di regressione; c) si fornisca una interpretazione del valore del

coefficiente di regressione; d) valutare la bontà di adattamento della retta ai dati.

Tempo realizzazione prova N. errori 15 7 20 5 25 3 30 2 18 2 23 4 33 1 35 0 28 3 40 1

4. Disegnare un diagramma di dispersione dal quale: a) si desuma una relazione non lineare tra le

variabili; b) si desuma che non vi sia relazione tra le variabili.

5. E' stata calcolata la covarianza tra numero di ore giornaliere trascorse davanti alla Tv e numero di

libri letti da parte di un gruppo di 30 soggetti, il cui valore è risultato pari a -0,79. Sapendo che lo

scarto quadratico medio del numero di ore trascorse davanti alla Tv è risultato pari a 1,10 e quello

relativo al numero dei libri letti è risultato pari a 0,86, stabilire direzione ed intensità del legame

lineare esistente tra le due variabili.