In questo capitolo imparerai a effettuare un’inferenza statistica su un singolo parametro che descrive dati categorici. Questo include sia metodi basati sul riacampionamento sia metodi di approssimazione per una singola proporzione.

General Social Survey

Esplorare consci

Generazione via bootstrap

Costruire un IC

Perché più bootstrap?

Interpretare un intervallo di confidenza

IC e livello di confidenza

SE with less data

SE con p diversa

La scorciatoia con l'approssimazione

IC tramite approssimazione

Confronto tra metodi

Inferenza per un singolo parametro

Questo capitolo approfondisce l’esecuzione di test d’ipotesi e la costruzione di intervalli di confidenza per un singolo parametro. Poi imparerai come effettuare l’inferenza sulla differenza tra due proporzioni. Infine, il capitolo si chiude esplorando cosa succede quando sai che l’ipotesi nulla è vera.

Test d'ipotesi per una proporzione

Vita dopo la morte

Generare da H0

Verificare un'affermazione

Prendere una decisione

Intervalli per le differenze

Pena di morte e sesso

Test d'ipotesi sulla differenza tra proporzioni

Interpretare il test

Test d’ipotesi e intervalli di confidenza

Errori statistici

Quando l'ipotesi nulla è vera

Quando l’ipotesi nulla è vera: decisione

Proporzioni: test e potenza

Questa parte del corso ti insegnerà a usare sia metodi di riacampionamento sia metodi classici per verificare l’indipendenza di due variabili categoriche. Il capitolo copre come eseguire un test Chi-quadrato.

Tabelle di contingenza

Politica e spazio

Capire le tabelle di contingenza

Da tidy a tabella e di nuovo a tidy

Statistica del test Chi-quadrato

Un singolo Chi-quadro permutato

Costruire due distribuzioni nulle

I dati sono coerenti con il modello?

Metodo alternativo: la distribuzione del chi-quadrato

Verifica delle condizioni

La geografia della felicità

Un p-value in due modi

Intervalli per la distribuzione chi-quadro

Confrontare molti parametri: indipendenza

Il corso si conclude con due casi di studio basati su dati elettorali. Qui imparerai a usare un test Chi-quadrato per verificare la bontà dell’adattamento. Studierai i risultati elettorali di Iran e Iowa e verificherai se la legge di Benford si applica a questi insiemi di dati.

Caso di studio: frode elettorale

Conoscere i dati sull’Iran

Chi ha vinto?

Analisi per provincia

Estrarre la prima cifra I

Bontà dell’adattamento

Test di bontà dell'adattamento

Un p-value, due modi

È una prova di frode?

E ora negli Stati Uniti

Conoscere i dati dell'Iowa

Estrarre la prima cifra II

Verifica su Iowa

Frode in Iowa?

Brogli elettorali in Iran e Iowa: debriefing

Confrontare molti parametri: bontà dell’adattamento

GSS data

Iowa election data

Iran election data

I dati categorici sono ovunque: nei più recenti sondaggi d’opinione, nei dati che portano a nuove scoperte nella genomica e nelle enormi quantità di informazioni che le aziende internet raccolgono per venderti prodotti. In questo corso imparerai tecniche per distinguere il segnale dal rumore; strumenti per capire quando la struttura nei dati rappresenta fenomeni interessanti e quando è solo rumore casuale.

Foundations of Inference in R

In questo corso imparerai a utilizzare tecniche statistiche per gestire dati categorici.

Inferenza per dati categorici in R

In questo corso imparerai come usare le tecniche statistiche per lavorare con i dati categoriali.

Inferenza statistica in R

Perché più bootstrap?

Inferenza per dati categorici in R

esercizio interattivo pratico