Test statistici e accentuazioni¶

Chi-quadrato¶

chisq_test! attiva il test del chi-quadrato per le tabelle di tipo cat, ord, md e grid.

E’ possibile impostare i seguenti parametri:

chisq_labels: etichette: chi-quadrato, gradi di liberta’, significativita’.
chisq_formats: formati: chi-quadrato, gradi di liberta’, significativita’.
chisq_warning_cel_freq: avvertimento celle con numerosita’ bassa.

 chisq_test!
 cat :d1
 ord :d5
 chisq_test_

Funzione R: chisq.test {stats}

Pairwise Comparisons: medie¶

pcm_test! attiva il t-test delle medie per le tabelle di tipo scale e ord.

E’ possibile impostare i seguenti parametri:

label_pcm_test: etichetta Pairwise Comparisons
pcm_test_sig: array con i livello di significativita’ t-test (max 9 livelli)
pcm_test_tails: 2=due code; 1=una coda
pcm_test_minbase: numero minimo di casi per eseguire il test
pcm_test_note: attiva/disattiva le note
pcm_test_adj: metodo di correzione p-value:
- :holm - Holm
- :hoch - Hochberg
- :homm - Hommel
- :bonf - Bonferroni
- :bh o fdr - Benjamini & Hochberg
- :by - Benjamini & Yekutieli
- :none - nessuno

L’istruzione pcm_test([sig [,adj [,tail]]]) attiva il t-test per le medie e imposta il livelo di significatività, il metodo di correzione e il tipo di coda.

 pcm_test 0.5, :bonf
 scale :espo2b
 ord :d5
 pcm_test_

Funzione R: t.test {stats}

Pairwise Comparisons: proporzioni¶

pcp_test! attiva il test sulle proporzioni. [1]

E’ possibile impostare i seguenti parametri:

label_pcp_test: etichetta Pairwise Comparisons
pcp_test_sig: array con i livelli di significativita’ t-test (max 9 livelli)
pcp_test_tails: 2=due code; 1=una coda
pcp_test_minbase: numero minimo di casi per eseguire il test
pcp_test_note: attiva/disattiva le note
pcp_test_adj: metodo di correzione p-value:
- :holm - Holm
- :hoch - Hochberg
- :homm - Hommel
- :bonf - Bonferroni
- :bh o fdr - Benjamini & Hochberg
- :by - Benjamini & Yekutieli
- :none - nessuno
pcp_yates_corr attiva/disattiva la correzione di Yates (correzione per la continuità)

L’istruzione pcp_test([sig [,adj [,tail [,yates]]]]) attiva il t-test per le percentuali e imposta il livelo di significatività, il metodo di correzione, il tipo di coda e la correzione di Yates.

 pcp_test [0.10,0.05,0.01]
 cat :d1
 ord :d5
 pcp_test_

Funzione R: prop.test {stats}

Accentuazioni¶

phl! e mhl! attivano rispettivamente le accentuazioni sulle distribuzioni e sulle medie.

Le accentuazioni sono controllate dai seguenti parametri di configurazione:

phl_ic: calcola accentuazioni in base all’indice di concentrazione e non alle percentuali di colonna.
phl_lev: vettore con i limiti degli intervalli delle accentuazioni sulle distribuzioni.

Si può definire un massimo di 3 valori.
phl_min: numero minimo di casi nella cella.
mhl_lev: vettore con i limiti degli intervalli delle accentuazioni delle medie.

Si può definire un massimo di 3 valori. Impostando :auto utilizza i valori: 1/3 deviazione standard, 1/2 deviazione standard, 1 deviazione standard. Per impostare valori differenti in termini di deviazione standard oppure uno solo di questi valori, utilizzare la sintassi :sd1_5, :sd0_3, :sd2, rispettivamente 1 sdev e 1/2, 1/3 sdev, 2 sdev (l’underscore rappresenta il punto decimale)
mhl_min: numero minimo di casi nella cella.

In phl_lev e mhl_lev è possibile utilizzare l’argomento :pos per indicare che devono essere mostrate solo le accentuazioni positive.

Le istruzioni phl e mhl permettono di attivare le accentuazioni e impostare direttamente gli intervalli.

 phl 5, 10, 15
 mhl 0.2, 2, 3
 cat :d1
 ord :d5
 md s(:d7_, 10)

 mhl :auto
 scale :espo2b

 mhl :sd0_3, :pos
 scale s(:d6_,10)

 i_conc!
 phl 5, 10, 15, :ic, :pos
 cat :d10

 phl_
 mhl_

Le statistiche su cui vengono calcolate le accentuazioni (percentuali di colonna/indice di concentrazione/medie) devono essere attivate prima dei comandi phl e mhl.

Colori¶

I colori possono essere personalizzati modificando i file dei temi di colore. Per il formato XLS vedere vedere la tabella disponibili.

Note

[1]	Metodo non parametrico basato sul test del chi-quadro.