Stima della sovrapposizione tra due distribuzioni empiriche con il pacchetto ‘overlapping’

In questo post vogliamo illustrare con alcuni semplici esempi come utilizzare la funzione overlap() del pacchetto overlapping per stimare il grado di sovrapposizione tra due distribuzioni empiriche. Esempio 1 Supponiamo di avere raccolto dei dati in due gruppi di 100 soggetti ciascuno rispetto ad una generica variabile Y, espressa da punteggi teoricamente compresi tra 0 e 30, e di essere interessati a valutare se i due gruppi possano considerarsi campioni provenienti da popolazioni con la stessa media. Di seguito si riporta il codice per la costruzione di un data frame che include la variabile Y, che contiene i punteggi, e .. Leggi tutto

Visualizzare le strutture di correlazione con “qgraph”

Non so voi ma io ho una predilezione per le rappresentazioni grafiche, che si manifesta soprattutto in fase di ricognizione dei dati. Già Davide in uno dei suoi ultimi post aveva rimarcato l’importanza di visualizzare i dati, importanza che non posso che condividere! Nello specifico, il problema descritto da Davide consisteva nel rappresentare graficamente una relazione bivariata in cui le variabili considerate erano misurate su scala Likert. Tali relazioni apparivano difficilmente interpretabili con il classico grafico di dispersione (o scatterplot). La soluzione proposta – ovvero rappresentare la densità delle variabili sul diagramma – è sicuramente ottima, ma in alcuni casi .. Leggi tutto

Gestire le misure ripetute con i modelli a effetti misti

In un post di qualche tempo fa ho parlato di come realizzare con R la cosiddetta “ANOVA a misure ripetute”, ovvero un’analisi della varianza in cui sono presenti uno o più fattori within subjects. Le soluzioni proposte prevedevano l’uso delle funzioni aov oppure in alternativa della combinata lm + Anova (dal pacchetto car). Per concludere il capitolo “misure ripetute”, in questo post vedremo rapidamente come risolvere la faccenda utilizzando i modelli a effetti misti. Questi, seppure molto articolati dal punto di vista teorico, sono facili da implementare in R e consentono di analizzare le misure ripetute senza dover ricorrere a .. Leggi tutto

Analisi della varianza a misure ripetute

Diverso tempo fa ho scritto due post riguardanti le tipologie di fattori nei disegni sperimentali e la dimensione temporale negli esperimenti. In entrambi i casi ho citato l’analisi della varianza (ANOVA) a “misure ripetute”, che altro non è che un’analisi della varianza in cui, a causa della presenza di uno o più fattori entro i soggetti (within subjects), si utilizzano differenti componenti d’errore per valutare la significatività di ogni fattore. In questo post presenterò due strategie per eseguire con R l’ANOVA in presenza di fattori di tipo within. Prima di proseguire nella lettura, però, è bene tenere a mente tre .. Leggi tutto