Excel
Terza parte
Excel 2003
TABELLA PIVOT
Selezioniamo tutti i dati (con le relative etichette) →
Dati → Rapporto tabella pivot e grafico pivot → Fine
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
2
La tabella pivot viene messa di default in una pagina
nuova. Prendiamo la variabile qualitativa Sesso e la
mettiamo nei campi riga mentre la variabile Primipara la
rilasciamo nei campi colonna. Riprendiamo quindi una di
queste 2 variabili (ad es. Primipara) e la rilasciamo al
centro della tabella.
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
3
Se volessimo una tabella con le frequenza congiunte,
controllo che nell’angolo in alto a sinistra sia riportata la
dicitura “Conteggio”
Se così non fosse clicchiamo 2 volte nell’angolo sinistro e
si aprirà la finestra di dialogo Campo Pivot Table →
Riepiloga per: Scegliamo una delle funzioni riportate a
seconda delle necessità → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
4
Se volessimo inserire un grafico dalla tabella pivot
Inserisci → Grafico. Questo è un grafico “dinamico”
ovvero possiamo selezionare/deselezionare le modalità
delle variabili coinvolte nella analisi
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
5
ANALISI BIVARIATA
Quando vogliamo valutare da un punto di vista grafico la
relazione tra due variabili quantitative usiamo un
grafico
a
dispersione.
Prendiamo
il
file
02_Analisi_bivariata e selezioniamo la variabile Peso
prima della cura e Peso post cura. Quindi Inserisci →
Grafico → Dispers.(XY) → Grafico di default → Fine
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
6
Ora selezioniamo la nuvola di punti, tasto destro,
Aggiungi linea di tendenza → Opzioni → Visualizza
l’equazione sul grafico e Visualizza il valore R al
quadrato sul grafico → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
Otteniamo il seguente grafico
N.B: La prima variabile fornita va in ascissa mentre la
seconda in ordinata.
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
COEFFICIENTE DI CORRELAZIONE
Se vogliamo quantificare la relazione tra due variabili
quantitative possiamo calcolare il coefficiente di
correlazione.
Selezioniamo le variabili quantitative di interesse (ad es
Età, Peso prima della cura, Peso post cura) con le relative
intestazioni Strumenti → Analisi dei dati →
Correlazione → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
9
In Intervallo di input inseriamo le variabili quantitative
con le relative etichette (n.b: le variabili devono essere
disposte in sequenza), clicchiamo quindi su Etichette
nella prima riga e Opzioni di output → Nuovo foglio di
lavoro
Otteniamo la seguente matrice di correlazione
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
10
REGRESSIONE LINEARE SEMPLICE
Per rispondere alla domanda: “Esiste una relazione
lineare tra una variabile dipendente e una variabile
indipendente?” ricorriamo alla regressione lineare
semplice.
Strumenti → Analisi dei dati → Regressione → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
11
Intervallo di input Y → inseriamo la variabile dipendente
(nel nostro esempio il Peso post cura)
Intervallo di input X →
inseriamo la variabile
indipendente (nel nostro esempio il Peso prima della
cura). Se nell’intervallo consideriamo anche le
intestazioni → selezioniamo Etichette. Selezioniamo
anche i Residui e i possibili Tracciati che fornisce Excel
Otteniamo quindi
l’output
della
regressione
lineare
e
possiamo valutare
l’esistenza
o
meno
di
una
relazione lineare
tra X e Y
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
12
TEST PER VALUTARE L’ASSOCIAZIONE DI
DUE VARIABILI QUALITATIVE: TEST CHIQUADRATO
Per valutare l’associazione di 2 variabili qualitative
ricorriamo al Test Chi-quadrato.
Innanzitutto costruiamo la tabella delle frequenze
congiunte di 2 variabili qualitative (ricorriamo alla
tabella pivot) → File 03_Statistica inferenziale
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
13
Costruiamo quindi la tabella delle frequenze teoriche.
Inserisci → Funzione → TEST.CHI
In Int_effettivo → mettiamo le frequenze congiunte
reali
In Int_previsto → mettiamo le frequenze congiunte
teoriche → OK → Otteniamo il p-value del test
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
14
TEST PER VALUTARE LA DIFFERENZA TRA LE
MEDIE DI DUE CAMPIONI INDIPENDENTI
Il test t per gruppi indipendenti si applica quando si
vuole confrontare il valore della stessa variabile
quantitativa in 2 gruppi indipendenti. Esempio valore
pressorio in due gruppi indipendenti di soggetti
(Maschi e Femmine).
Excel ci fornisce un output del test t quando le
varianze sono omogenee (omoschedasticità) o
eterogenee (eteroschedasticità).
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
15
TEST PER VALUTARE LA DIFFERENZA TRA LE
MEDIE DI DUE CAMPIONI INDIPENDENTI
SUPPONENDO CHE LE VARIANZE SIANO
COSTANTI
Strumenti → Analisi dei dati → Test t: due campioni
assumendo uguale varianza → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
16
Intervallo variabile 1 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare appartenente al primo gruppo (ad es.
Maschi)
Intervallo variabile 2 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare appartenente al secondo gruppo (ad es.
Femmine)
Differenza ipotizzata per le medie → 0
Etichette → Selezioniamo questa voce solo se abbiamo inserito le
etichette nell’intervallo di dati selezionato
Opzioni di output → Nuovo foglio di lavoro → OK
p-value del test
→ Otteniamo il
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
17
TEST PER VALUTARE LA DIFFERENZA TRA LE
MEDIE DI DUE CAMPIONI INDIPENDENTI
SUPPONENDO CHE LE VARIANZE NON SIANO
COSTANTI
Strumenti → Analisi dei dati → Test t: due campioni
assumendo varianze diverse → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
18
Intervallo variabile 1 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare appartenente al primo gruppo (ad es.
Maschi)
Intervallo variabile 2 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare appartenente al secondo gruppo (ad es.
Femmine)
Differenza ipotizzata per le medie → 0
Etichette → Selezioniamo questa voce solo se abbiamo inserito le
etichette nell’intervallo di dati selezionato
Opzioni di output → Nuovo foglio di lavoro → OK → Otteniamo il
p-value del test
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
19
TEST PER VALUTARE L’OMOGENEITA’ DELLE
VARIANZE (SERVE PER DECIDERE QUALE
TEST T USARE TRA I DUE PRESENTATI NELLE
SLIDE PRECEDENTI)
Strumenti → Analisi dei dati → Test F a due campioni
per varianze → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
20
Intervallo variabile 1 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare appartenente al primo gruppo (ad es.
Maschi)
Intervallo variabile 2 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare appartenente al secondo gruppo (ad es.
Femmine)
Etichette → Selezioniamo questa voce solo se abbiamo inserito le
etichette nell’intervallo di dati selezionato
Opzioni di output → Nuovo foglio di lavoro → OK → Otteniamo il
p-value del test
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
21
TEST PER VALUTARE LA DIFFERENZA TRA LE
MEDIE DI DUE CAMPIONI APPAIATI
Il test t per gruppi dipendenti si applica quando si
vuole confrontare il valore di una variabile
quantitativa rilevata in due diversi istanti temporali
ma sui medesimi soggetti (ad es. peso di soggetti
anoressici prima e dopo la cura).
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
22
TEST PER VALUTARE LA DIFFERENZA TRA LE
MEDIE DI DUE CAMPIONI DIPENDENTI
Strumenti → Analisi dei dati → Test t: due campioni
accoppiati per medie → OK
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
23
Intervallo variabile 1 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare rilevata al tempo 1 (ad es. Peso prima della
cura)
Intervallo variabile 2 → Intervallo di dati per la variabile
quantitativa da analizzare rilevata al tempo 2 (ad es. Peso post cura)
Differenza ipotizzata per le medie → 0
Etichette → Selezioniamo questa voce solo se abbiamo inserito le
etichette nell’intervallo di dati selezionato
Opzioni di output → Nuovo foglio di lavoro → OK → Otteniamo il pvalue del test
Marika Vezzoli – Corso di Laurea Magistrale in Scienze Infermieristiche ed Ostetriche
24
