[ Prof. Roberto Trinchero ] |
Logica della ricerca empirica in educazioneStrategie di ricerca educativaIl disegno della ricercaLa rilevazione dei datiL'analisi monovariata di dati quantitativiL'analisi bivariata di dati quantitativiControllo di ipotesi relazionali Relazione tra variabili dicotomiche Relazione tra variabili categoriali non ordinate Tabella a doppia entrata Frequenza di cella Frequenza marginale Percentuali di riga e di colonna Frequenza osservata Frequenza attesa Confronto tra frequenza osservata e frequenza attesa Contributo all'X quadro Bilanciamento degli scarti Distribuzione chi quadro Gradi di libertà Odds ratio Test chi quadro per due variabili Forza della relazione Laboratorio: determinazione dell'esistenza di una relazione tra variabili categoriali con JsStat Relazione tra variabili categoriali ordinate Relazione tra variabili categoriali non ordinate e categoriali ordinate Relazione tra variabili categoriali e cardinali Relazione tra variabili cardinali L'analisi dei dati qualitativiApplicazioni della ricerca educativaLavori degli studenti |
Quando gli incroci sono tra variabili con più di due modalità la concordanza viene definita sulla base del confronto tra le frequenze osservate e le frequenze attese, ossia le frequenze che avremmo in caso di ripartizione puramente casuale dei vari soggetti nelle celle. Nell’esempio sottoriportato è indicato un incrocio tra regioni di appartenenza e preferenze di studio in un ipotetico campione. La forza della relazione tra le due variabili è quindi tanto più alta quanto più è alta la differenza complessiva tra le frequenze osservate e le frequenze attese, per questo gli indici che la definiscono fanno uso del chi quadro, che offre una quantificazione di tale distanza. Gli indici di concordanza per incroci di due variabili categoriali non ordinate (tabelle m × n) sono basati sull'X quadro. I più utilizzati sono:
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