Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/La malattia mentale: differenze tra le versioni
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==Parte 4 : Inferenza==
<syntaxhighlight lang="rsplus">
g<- survey %>%
filter(!is.na(treatment),!is.na(family_history))
inference(y = treatment, x = family_history, data = g, statistic = "proportion", type = "ht", alternative = "less", method = "theoretical" ,success = "Yes")
</syntaxhighlight>
Response variable: categorical (2 levels, success: Yes)
Explanatory variable: categorical (2 levels)
n_No = 767, p_hat_No = 0.3546
n_Yes = 492, p_hat_Yes = 0.7419
H0: p_No = p_Yes
HA: p_No < p_Yes
z = -13.4094
p_value = < 0.0001
'''Essendo il p-value<0.0001 si rifiuta l'ipotesi nulla quindi c'è associazione o dipendenza tra l'avere una storia familiare di malattia mentale e avere una malattia mentale.'''
<syntaxhighlight lang="rsplus">
g<- survey %>%
filter(!is.na(treatment),!is.na(work_interfere))
inference(y = treatment, x = work_interfere, data = g, statistic = "proportion", type = "ht", alternative = "greater", method = "theoretical" ,success = "Yes")
</syntaxhighlight>
Response variable: categorical (2 levels)
Explanatory variable: categorical (4 levels)
Observed:
y
x No Yes
Never 183 30
Often 21 123
Rarely 51 122
Sometimes 107 358
Expected:
y
x No Yes
Never 77.49347 135.50653
Often 52.38995 91.61005
Rarely 62.94070 110.05930
Sometimes 169.17588 295.82412
H0: work_interfere and treatment are independent
HA: work_interfere and treatment are dependent
chi_sq = 294.8374, df = 3, p_value = 0
'''Come si vede dal test dei Chi quadro applicato alle variabili treatment e work_interfere, non vale l'ipotesi nulla essendo p_value=0<0.05 e quindi le 2 variabili sono associate o dipendenti. In pratica i disturbi mentali interferiscono con il lavoro'''
<syntaxhighlight lang="rsplus">
g<- survey %>%
filter(!is.na(treatment),!is.na(sex))
inference(y = treatment, x = sex, data = g, statistic = "proportion", type = "ht", alternative = "greater", method = "theoretical" ,success = "Yes")
</syntaxhighlight>
Response variable: categorical (2 levels)
Explanatory variable: categorical (3 levels)
Observed:
y
x No Yes
Femmina 77 170
Maschio 540 448
Trans 4 15
Expected:
y
x No Yes
Femmina 122.318182 124.681818
Maschio 489.272727 498.727273
Trans 9.409091 9.590909
H0: sex and treatment are independent
HA: sex and treatment are dependent
chi_sq = 49.8411, df = 2, p_value = 0
'''Come si vede dal test dei Chi quadro applicato alle variabili treatment e sex, non vale l'ipotesi nulla essendo p_value=0<0.05 e quindi le 2 variabili sono associate o dipendenti. In pratica i disturbi mentali interferiscono con la sfera sessuale'''
[[Categoria:Esempi di statistica descrittiva e inferenziale|malattia mentale]]
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