Analisi multivariata
  • 1. L'analisi multivariata è una tecnica statistica utilizzata per analizzare insiemi di dati che contengono osservazioni su più variabili. Consente ai ricercatori di comprendere le relazioni tra queste variabili e di scoprire modelli o tendenze che potrebbero non essere evidenti analizzando ogni singola variabile. Esaminando più variabili contemporaneamente, l'analisi multivariata fornisce una comprensione più completa e olistica dei dati, consentendo ai ricercatori di prendere decisioni più informate e di trarre conclusioni affidabili. I metodi più comuni di analisi multivariata includono l'analisi delle componenti principali, l'analisi dei fattori, l'analisi dei cluster e la regressione multivariata. Queste tecniche sono ampiamente utilizzate in vari campi come l'economia, la psicologia, la biologia e il marketing per esplorare relazioni complesse ed estrarre informazioni significative dai dati.

    Che cos'è l'analisi multivariata?
A) Analisi di due variabili
B) Analisi di una singola variabile
C) Analisi delle sole variabili continue
D) Analisi di più variabili contemporaneamente
  • 2. Quale tecnica statistica è comunemente utilizzata nell'analisi multivariata?
A) Test T
B) ANOVA
C) Analisi delle componenti principali
D) Test chi-quadro
  • 3. Quale analisi viene utilizzata nell'analisi multivariata per raggruppare le variabili in base alle somiglianze?
A) Analisi di regressione
B) ANOVA
C) Analisi di correlazione
D) Analisi dei cluster
  • 4. Qual è lo scopo dell'analisi discriminante nell'analisi multivariata?
A) Determinare quali variabili discriminano tra due o più gruppi di persone.
B) Per determinare i coefficienti di correlazione
C) Per determinare le statistiche descrittive
D) Per determinare gli outlier
  • 5. A cosa serve uno scree plot nell'analisi multivariata?
A) Per mostrare i coefficienti di correlazione
B) Per tracciare i punti di dati
C) Per determinare il numero di fattori da mantenere nell'analisi fattoriale
D) Per identificare gli outlier
  • 6. Quando è opportuno utilizzare l'analisi delle componenti principali nell'analisi multivariata?
A) Quando le variabili sono indipendenti
B) In presenza di valori anomali
C) Quando le variabili sono altamente correlate
D) Quando si trattano solo dati categorici
  • 7. Qual è lo scopo dell'analisi di correlazione canonica?
A) Eseguire test di ipotesi
B) Per determinare gli outlier
C) Per determinare i carichi dei fattori
D) Determinare la relazione tra due insiemi di variabili
  • 8. Che cosa aiuta a determinare lo scree test nell'analisi dei fattori?
A) Il numero di fattori da conservare
B) La deviazione standard delle variabili
C) La correlazione tra le variabili
D) La significatività delle variabili
  • 9. A cosa mira l'analisi dei cluster nell'analisi multivariata?
A) Conduzione dell'analisi dei fattori
B) Raggruppare osservazioni simili in cluster
C) Test sulle differenze tra i gruppi
D) Tracciare dati bivariati
  • 10. A cosa serve l'analisi delle funzioni discriminanti nell'analisi multivariata?
A) Per trovare gli outlier
B) Per eseguire l'analisi dei cluster
C) Per determinare le correlazioni
D) Prevedere l'appartenenza al gruppo in base alle variabili predittive
  • 11. Cosa permette di fare l'analisi discriminante ai ricercatori?
A) Test di correlazione
B) Condurre l'analisi dei fattori
C) Identificare i valori anomali nei dati
D) Determinare le variabili che meglio predicono l'appartenenza al gruppo.
  • 12. In che modo la MANOVA è diversa dall'ANOVA nell'analisi multivariata?
A) La MANOVA considera più variabili dipendenti contemporaneamente, mentre l'ANOVA si concentra su una singola variabile dipendente.
B) La MANOVA viene utilizzata per l'analisi dei dati categoriali, mentre l'ANOVA per l'analisi dei dati continui.
C) L'ANOVA utilizza modelli a effetto misto, mentre la MANOVA utilizza modelli a effetto fisso.
D) L'ANOVA è appropriata per campioni di piccole dimensioni, mentre la MANOVA per campioni di grandi dimensioni.
  • 13. A cosa serve l'analisi di correlazione canonica nell'analisi multivariata?
A) Esaminare le relazioni tra due gruppi di variabili
B) Per verificare le ipotesi
C) Per eseguire l'analisi di regressione
D) Trovare la correlazione tra una variabile e se stessa
  • 14. Quando è opportuno utilizzare la matrice di covarianza nell'analisi multivariata?
A) Comprendere le relazioni e le varianze tra più variabili.
B) Per verificare la presenza di valori anomali
C) Per eseguire l'analisi dei fattori
D) Per determinare la dimensione del campione
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