Post on 01-May-2015
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management
Lezione n°4Analisi bivariata.
Analisi di connessione, correlazione e di dipendenza in media
VariabiliSi usa il termine variabile (oppure carattere) per indicare ogni caratteristica che viene rilevata su ciascuna unità statistica:• Variabili qualitative– Ordinali: variabili qualitative che, come il titolo di studio, hanno modalità ordinabili, cioè possono essere ordinate in senso crescente, dal più basso al più alto. Esempi: la valutazione della critica su un film, la categoria di un albergo
etc. – Nominali: variabili qualitative che, come il sesso e la regione di residenza, non hanno modalità ordinabili, si dicono anche variabili qualitative sconnesse.
• Variabili quantitative– Discrete: i valori con cui si può manifestare la variabile costituiscono un insieme finito di numeri reali – ossia un insieme discreto. Esempi: numero componenti nucleo familiare, numero stanze abitazione.
– Continue : L’altezza o il peso di una persona sono grandezze misurabili quindi variabili continue. Occorre pensare al loro comportamento potenziale, possono assumere ogni valore in un intervallo, cioè in un insieme continuo di numeri reali (ad esempio 1 metro 78 centimetri 2 millimetri ….).
Statistica descrittiva bivariata
Indaga la relazione tra due variabili misurate. Si distingue rispetto alla tipologia delle variabili indagate:
• var. qualitative/quantitative discrete: tavole di contingenza (o a doppia entrata)
• var. quantitative: analisi di correlazione lineare
• una var. qualitativa e una quantitativa: confronto tra le medie
Tavole di contingenzaSono tabelle a doppia entrata; i valori riportati all’interno della tabella sono le
frequenze congiunte assolute, e la loro somma è pari al totale dei casi osservati.
Dalla tabella si possono ricavare inoltre le distribuzioni marginali, sommando per riga e per colonna le frequenze congiunte; le frequenze relative congiunte, pari al rapporto tra le frequenze assolute congiunte e il totale dei casi osservati.
Sesso * Età Crosstabulation
25 22 22 17 86
29.1% 25.6% 25.6% 19.8% 100.0%
32.1% 40.0% 53.7% 36.2% 38.9%
11.3% 10.0% 10.0% 7.7% 38.9%
53 33 19 30 135
39.3% 24.4% 14.1% 22.2% 100.0%
67.9% 60.0% 46.3% 63.8% 61.1%
24.0% 14.9% 8.6% 13.6% 61.1%
78 55 41 47 221
35.3% 24.9% 18.6% 21.3% 100.0%
100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
35.3% 24.9% 18.6% 21.3% 100.0%
Count
% within Sesso
% within Età
% of Total
Count
% within Sesso
% within Età
% of Total
Count
% within Sesso
% within Età
% of Total
M
F
Sesso
Total
18-25 26-35 36-50 Over 50
Età
Total
Dalle tabelle di contingenza si possono ricavare ulteriori distribuzioni unidimensionali :– Frequenze subordinate ovvero la frequenza di osservare il carattere x
dato il carattere y e viceversa. Formalmente:
P y|x (xi,yj) = P (xi,yj) / P x(xi)
P x|y (xi,yj) = P (xi,yj) / P y(yj)
Indipendenza statistica se al variare di X le distribuzioni subordinate (Y|X)= xi sono tutte uguali tra loro,si può concludere che la distribuzione del carattere Y non dipende da X. Nel caso di indipendenza statistica, la frequenza relativa congiunta è pari al prodotto delle marginali corrispondenti
P(xi,yj)=Px (xi)Py(yj)
L’indipendenza stat. è un concetto simmetrico: se vale per X, vale anche per Y. Se si verifica, vuol dire che l’analisi bivariata di X (Y) non dà informazioni aggiuntive rispetto all’analisi univariata.
Tavole di contingenza
– Perfetta dipendenza unilaterale ad ogni valore di X corrisponde un solo valore di Y, ma non è detto che si verifichi il contrario. In generale, quando il numero di colonne (valori assunti dalla Y) è inferiore al numero di righe (valori assunti dalla X) non è mai possibile che X dipenda perfettamente da Y.
– Perfetta dipendenza bilaterale ad ogni valore di X corrisponde un solo valore di Y e viceversa; la perfetta dipendenza bilaterale si può avere allora solo per matrici quadrate.
Tavole di contingenza
Indici di connessioneNella realtà è difficile che si verifichi la condizione di indipendenza
statistica. Pertanto è utile disporre di indici che misurino il grado di connessione tra le variabili.
– χ² (chi-quadrato) assume valore nullo se i fenomeni X e Y sono indipendenti. Risente del numero delle osservazioni effettuate quindi al crescere di N, l’indice tende a crescere.
χ²=N Σ Σ [P(xi,yj)-Px(xi) y(yj)] ²/ Px(xi) Py(yj)
Chi-Square Tests
5.471a 3 .140
5.402 3 .145
221
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
0 cells (.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 15.95.
a.
– Un indice più efficace (perchè relativo, e dunque non risente del numero di osservazioni) è l’indice di Cramer V, basato sul χ². assume valori compresi tra 0 e 1: 0 nel caso di indipendenza statistica, 1 nel caso di perfetta dipendenza almeno unilaterale e tende a crescere all’aumentare del grado di dipendenza delle variabili considerate.
Symmetric Measures
.157 .140
.157 .140
221
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.
b.
Indici di connessione
Indici di connessioneNella realtà è difficile che si verifichi la condizione di indipendenza
statistica. Pertanto è utile disporre di indici che misurino il grado di connessione tra le variabili.
– χ² (chi-quadrato) assume valore nullo se i fenomeni X e Y sono indipendenti. Risente del numero delle osservazioni effettuate quindi al crescere di N, l’indice tende a crescere.
χ²=N Σ Σ [P(xi,yj)-Px(xi) y(yj)] ²/ Px(xi) Py(yj)
Chi-Square Tests
5.471a 3 .140
5.402 3 .145
221
Pearson Chi-Square
Likelihood Ratio
N of Valid Cases
Value dfAsymp. Sig.
(2-sided)
0 cells (.0%) have expected count less than 5. Theminimum expected count is 15.95.
a.
– Un indice più efficace (perchè relativo, e dunque non risente del numero di osservazioni) è l’indice di Cramer V, basato sul χ². assume valori compresi tra 0 e 1: 0 nel caso di indipendenza statistica, 1 nel caso di perfetta dipendenza almeno unilaterale e tende a crescere all’aumentare del grado di dipendenza delle variabili considerate.
Symmetric Measures
.157 .140
.157 .140
221
Phi
Cramer's V
Nominal byNominal
N of Valid Cases
Value Approx. Sig.
Not assuming the null hypothesis.a.
Using the asymptotic standard error assuming the nullhypothesis.
b.
Indici di connessione
Tavole di contingenzaChe relazione c’è tra la professione e il fatto di avere una polizza vita?
Statistic DF Value ProbChi-Square 3 10732.85 <.0001
Likelihood Ratio Chi-Square 3 8872.81 <.0001Mantel-Haenszel Chi-Square 1 3371.31 <.0001
Phi Coefficient 0.37Contingency Coefficient 0.35
Cramer's V 0.37
FrequencyPercentRow Pct N Y TotalCol Pct 15001 1609 16610
19.51 2.09 21.6190.31 9.6922.39 16.3215115 1332 1644719.66 1.73 21.3991.9 8.122.56 13.5127767 1297 2906436.12 1.69 37.8195.54 4.4641.44 13.159130 5624 1475411.88 7.32 19.1961.88 38.1213.62 57.0367013 9862 7687587.17 12.83 100
LIBERO PROFESSIONISTA
Total
Table of Professione by Polizza VitaProfessione Polizza Vita
COMMERCIANTE
DIPENDENTE
OPERAIO
Statistica descrittiva bivariata
Indaga la relazione tra due variabili misurate. Si distingue rispetto alla tipologia delle variabili indagate:
• var. qualitative/quantitative discrete: tavole di contingenza (o a doppia entrata)
• var. quantitative: analisi di correlazione lineare
• una var. qualitativa e una quantitativa: confronto tra le medie
Correlazione lineare
Le misure di connessione possono essere applicate a variabili qualitative. Se si vuole misurare il grado di concordanza tra due variabili quantitative occorre utilizzare altri indici:
– Covarianza Cov(X,Y) è un indice che assume valori positivi se vi è concordanza tra X e Y (a modalità elevate dell’una, corrispondono modalità elevate dell’altra); assume valori negativi nel caso di discordanza (a modalità elevate dell’una non corrispondono modalità elevate dell’altra). Nel caso di indipendenza statistica, la covarianza assumerà valore nullo. È un indice assoluto, ovvero segnala la presenza e la direzione di un legame tra due variabili, ma nulla si può dire sul grado del loro legame.
Cov(X,Y)= Σ Σ (xi-μx) (yj- μy) p(xi,yj)
• Covarianza tra due variabili:
Cov(x,y) > 0 x e y tendono a muoversi nella stessa direzione
Cov(x,y) < 0 x e y tendono a muoversi in direzioni opposte
Cov(x,y) = 0 x e y no relazione lineare
– Riguarda solo la forza della relazione, ma non implica un effetto causale
Correlazione lineare
– Coefficiente di correlazione lineare ρ(X,Y) è un indice relativo che ovvia al problema del precedente indice. Assume valori compresi tra -1 e 1. In particolare vale 1 se e solo se Y è funzione lineare di X (e viceversa) e in questo caso i punti corrispondenti alle osservazioni sono disposti su una retta con inclinazione positiva. Analogamente l’indice assume valore -1 nel caso in cui i punti siano disposti su una retta con inclinazione negativa. Assume valore nullo se tra le variabili non è presente alcun tipo di relazione lineare (indipendenti in correlazione).
Correlazione lineare
• Coefficiente di correlazione lineare ρ(X,Y) :
• ρ = 0 non c’è relazione lineare tra X e Y• ρ > 0 relazione lineare positiva tra X e Y
» quando X assume valori alti (bassi) allora anche Y probabilmente assume valori alti (bassi)
» ρ = +1 => dipendenza lineare perfetta positiva• ρ < 0 relazione lineare negativa tra X e Y
» quando X assume valori alti (bassi) allora Y probabilmente assume valori bassi (alti)
» ρ = -1 => dipendenza lineare perfetta negativa
YXσσ
Y)Cov(X,Y)Corr(X,ρ
Correlazione lineare
• Senza unità di misura
• Campo di variazione fra –1 e 1
• Quanto più è vicino a –1, tanto più è forte la relazione lineare
negativa
• Quanto più è vicino a 1, tanto più è forte la relazione lineare
positiva
• Quanto più è vicino a 0, tanto più è debole la relazione
lineare
Correlazione lineare
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
Y
X
r = -1 r = -0.6 r = 0
r = +0.3r = +1
Y
Xr = 0
Correlazione lineare
Correlations
1 .629** .299** .232**
.000 .000 .001
220 220 218 220
.629** 1 .468** .090
.000 .000 .181
220 220 218 220
.299** .468** 1 .030
.000 .000 .657
218 218 219 219
.232** .090 .030 1
.001 .181 .657
220 220 219 221
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Qualità degli ingredienti
Genuinità
Leggerezza
Sapore/gusto
Qualità degliingredienti Genuinità Leggerezza Sapore/gusto
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).**.
Correlazione lineare
Correlazione lineare
C’è una relazione lineare tra la lunghezza e la profondità dei laghi? Il coeff. di correlazione lineare tende a zero, le due variabili sono linearmente indipendenti
Length Depth1 -0.03007
0.595-0.03007 1
0.595
Pearson Correlation Coefficients, N = 315Prob > |r| under H0:
Rho=0
Length
Depth
Statistica descrittiva bivariata
Indaga la relazione tra due variabili misurate. Si distingue rispetto alla tipologia delle variabili indagate:
• var. qualitative/quantitative discrete: tavole di contingenza (o a doppia entrata)
• var. quantitative: analisi di correlazione lineare
• una var. qualitativa e una quantitativa: confronto tra le medie
Confronto tra le medie
Per misurazione della connessione tra una variabile quantitativa Y e una qualitativa X, è possibile confrontare le distribuzioni condizionate di Y tramite le medie condizionate.
Confronto tra le medie
Se si vuole incrociare una variabile quantitativa con una variabile qualitativa, la loro relazione può essere descritta confrontando le medie della variabile numerica all’interno delle categorie definite dalla variabile misurata a livello nominale/ordinale.
Rapidità
Tipo cliente
Media N
Persone fisiche 7.8403 357
Aziende 8.5132 76
Totale 7.9584 433
Un indice sintetico dell’intensità della relazione si basa sulla scomposizione della varianza per la variabile quantitativa Y, di cui viene studiata la dipendenza nei confronti della variabile categorica X. La variabilità totale di Y è
SQTy=SQtra + SQnei
dove
• SQTy (somma dei quadrati tot) è la variabilità totale,
• SQtra variabilità tra i gruppi (somma dei quadr. tra i gruppi) esprime quanta variabilità di Y può essere legata al variare delle categorie di X,
• SQnei variabilità interna ai gruppi (somma dei quadr. nei gruppi) esprime la variabilità nell’andamento di Y indipendente da X.
Confronto tra le medie
Confronto tra le medie
E’ quindi possibile definire un indice relativo per misurare la dipendenza in media, come
η2= SQtra /SQTy=1-(SQnei /SQTy)
Per l’interpretazione del valore assunto da η2 si consideri che:
• η2= 0 indipendenza in media⇒• η2> 0 dipendenza in media ⇒• η2= 1 massima dipendenza in media⇒
η2 è sempre compreso tra 0 e 1.
Report
Produzione artigianale
5.01 78 2.224
5.53 55 2.609
6.00 41 2.098
6.09 47 2.320
5.55 221 2.352
Età18-25
26-35
36-50
Over 50
Total
Mean N Std. Deviation
Confronto tra le medie
Measures of Association
.191 .036Produzioneartigianale * Età
Eta Eta Squared
In caso di indipendenza in media le medie dei diversi gruppi (medie condizionate ai diversi livelli della variabile qualitativa) saranno tutte uguali tra loro e quindi la variabilità tra i gruppi sarà nulla. Viceversa qualora ad ogni livello della variabile qualitativa sia associato un unico valore della variabile quantitativa, si parlerà di massima dipendenza in media e si avrà variabilità interna ai gruppi nulla. Per misurare l’intensità della dipendenza in media si può utilizzare l’indice η2.
Modesta dipendenza in media della produzione
artigianale dall’età
Confronto tra le medie
La pubblicità ha influenzato le vendite di snacks? Esiste una relazione di dipendenza in media tra le due variabili
Level ofAdvertised Mean Std Dev
0 34793 5.0 7.51 977 9.9 9.4
N QtySold
R-Square Coeff Var
Root MSE QtySold Mean
0.011154 145.12 7.515171 5.17858
Source DF Sum of Squares
Mean Square
F Value Pr > F
Model 1 22786.74 22786.74 403.46 <.0001Error 35768 2020097.83 56.478
Corrected Total
35769 2042884.57
Devianza Varianza
TraNei (Entro)
eta quadro
Summary
Tipologia variabili Tipo di analisi Indici di connessione
2 variabili qualitative e/o quantitative discrete
DIPENDENZA STATISTICA
- TABELLA DI CONTINGENZA- CHI QUADRO- V DI CRAMER
2 variabili quantitative continue
DIPENDENZA LINEARE
- COVARIANZA - INDICE DI CORRELAZIONE DI PEARSON
1 variabile quantitativa continua e 1 variabile qualitativa
DIPENDENZA IN MEDIA
- η2 (ETA QUADRO)
Esempio
Siano X e Y due variabili di cui si vuole indagare la relazione bivariata.
Quali indici utilizzare nei seguenti casi?
•X= peso in kg e Y= altezza in cm
•X= sesso e Y= altezza in cm
•X= sesso e Y= fumatore (SI/NO)