Confrontare le classifiche

Diverse organizzazioni classificano le università in base a fattori come ricerca, didattica e soddisfazione degli studenti, tra gli altri. Tre esempi sono il Times Higher Education World (THEW) University Ranking, l'Academic Ranking (ARW) of World Universities e il Center for World (CW) University Rankings. Tuttavia, è comune che queste organizzazioni assegnino posizioni diverse alla stessa università. Come puoi misurare in modo quantitativo l'accordo o il disaccordo tra classifiche? Un approccio è usare un coefficiente di correlazione tra ranghi non parametrico come il tau di Kendall.

Hai a disposizione un DataFrame con questi tre insiemi di classifiche in rankings_df. I pacchetti pandas come pd, NumPy come np e il pacchetto stats di SciPy sono già stati caricati per te.

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Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Compute Kendall's tau between the THEW and ARW rankings
tau_thew_arw, p_value_thew_arw = ____

# Compute Kendall's tau between the THEW and CW rankings
tau_thew_cw, p_value_thew_cw = ____

# Compute Kendall's tau between the ARW and CW rankings
tau_arw_cw, p_value_arw_cw = ____

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In questo capitolo esploreremo la relazione tra campioni e conclusioni giustificabili dal punto di vista statistico. La scelta di un campione è la base per decisioni statistiche solide, e vedremo come questa scelta influenzi l’esito della tua inferenza.

Exercise 1: Inferenza statistica e campionamento casuale Exercise 2: Campionamento e stime puntuali Exercise 3: Campionamento ripetuto, stime puntuali e inferenza Exercise 4: Campionamento e bias Exercise 5: Visualizzare i campioni Exercise 6: Inferenza e bias Exercise 7: Intervalli di confidenza e campionamento Exercise 8: Distribuzioni campionarie normali Exercise 9: Calcolare gli intervalli di confidenza Exercise 10: Trarre conclusioni dai campioni

Scopri come applicare test di normalità, test di correlazione e test parametrici e non parametrici per un'inferenza solida. I test di ipotesi sono strumenti, e scegliere quello giusto per il compito è cruciale per il decision making statistico. Anche se potresti conoscerne alcuni dai corsi introduttivi, qui andrai più a fondo per potenziare la tua cassetta degli attrezzi inferenziale.

Exercise 1: Test di normalità Exercise 2: Verifica della normalità Exercise 3: Distribuzione degli errori Exercise 4: Adattare una distribuzione normale Exercise 5: Test di correlazione Exercise 6: Verificare la correlazione Exercise 7: Autocorrelazione Exercise 8: Varianza spiegata Exercise 9: Test parametrici Exercise 10: Varianza uguale Exercise 11: Normalità dei gruppi Exercise 12: ANOVA Exercise 13: Test non parametrici Exercise 14: Confrontare le classifiche

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Exercise 15: Confrontare le mediane

In questo capitolo misurerai e interpreterai l’effect size in vari contesti, affronterai il problema dei confronti multipli ed esplorerai in profondità la potenza di un test. Mentre i p-value ti dicono se è presente un effetto significativo, non indicano quanto sia forte. L’effect size misura l’intensità dell’effetto di un trattamento. Padroneggia i fattori alla base dell’effect size in questo capitolo.

Exercise 1: Dimensione dell'effetto Exercise 2: Dimensione dell'effetto per le medie Exercise 3: Dimensione dell'effetto per le correlazioni Exercise 4: Dimensione dell'effetto per variabili categoriche Exercise 5: Confronti multipli e correzioni Exercise 6: Problema dei confronti multipli Exercise 7: Correzione di Bonferroni-Holm Exercise 8: Potenza di un test Exercise 9: Che cos’è la potenza, in pratica?Exercise 10: Potenza per la progettazione sperimentale Exercise 11: Calcolare potenza e dimensioni del campione

Amplierai ulteriormente la tua cassetta degli attrezzi per l'inferenza con un approfondimento su bootstrapping, test di permutazione e metodi per combinare le evidenze dai p-value. Il bootstrapping ti offrirà una prima introduzione alla simulazione statistica. Nella lezione sulla meta-analisi, imparerai a combinare i risultati di più studi. Concluderai con i test di permutazione, uno strumento statistico non parametrico potente e flessibile.

Exercise 1: Bootstrapping Exercise 2: Intervalli di confidenza bootstrap Exercise 3: Bootstrap vs. normalità Exercise 4: Combinare l'evidenza dai p-value Exercise 5: Metodo di Fisher in SciPy Exercise 6: Inferenza con il metodo di Fisher Exercise 7: Riepilogo del metodo di Fisher Exercise 8: Test di permutazione Exercise 9: Test di permutazione per le correlazioni Exercise 10: Test di permutazione e bootstrapping Exercise 11: Analizzare dati asimmetrici con un test di permutazione Exercise 12: Video di chiusura del corso