Per svolgere questo studio ho voluto provare a suddividere il problema in 2 parti:
Per prima cosa ho voluto provare a vedere se vi è indipendenza statistica tra il titolo di studio e le frequenze delle ore divise per range (0-5-10-15).
0-5 | 5-10 | 10-15 | TOT | |
Liceo | 34 | 13 | 2 | 49 |
ITIS | 24 | 15 | 1 | 40 |
Altro | 10 | 9 | 0 | 19 |
TOT | 68 | 37 | 3 | 108 |
Esempio di lettura della tabella:
34 persone che alla domanda sul titolo di studio avevano risposto "LICEO", hanno risposto poi che passano dalle 0 alle 5 ore (comprese) dal lunedì al venerdì su internet.
Calcolando il chi quadrato sulla tabella a doppia entrata risulta:
Chi-Squared: 3.468 P-Value: 0.483 | |
Dato che il P-Value è maggiore di 0.05, siamo portati a rifiutare una correlazione tra le 2 variabili, supportando l'ipotesi H0 di indipendenza.
Tuttavia ho ritenuto interessante diminuire i range, fino ad ottenere le frequenze delle ore risposte:
1 | 1.5 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | 15 | TOT | |
Liceo | 0 | 1 | 8 | 15 | 7 | 3 | 2 | 3 | 2 | 0 | 6 | 0 | 2 | 49 |
ITIS | 1 | 0 | 4 | 10 | 4 | 5 | 5 | 1 | 2 | 2 | 5 | 1 | 0 | 40 |
Altro | 3 | 0 | 2 | 1 | 0 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 4 | 0 | 0 | 19 |
TOT | 4 | 1 | 14 | 26 | 11 | 12 | 9 | 5 | 5 | 3 | 15 | 1 | 2 | 108 |
Esempio di lettura della tabella:
4 persone che alla domanda sul titolo di studio avevano risposto "ITIS", hanno risposto poi che passano 2 ore dal lunedì al venerdì su internet.
Calcolando il chi quadrato sulla tabella a doppia entrata risulta:
Chi-Squared: 30.9 P-Value: 0.157 | |
Come possiamo vedere ancora una volta il P-Value è maggiore di 0.05, pur aumentando la precisione della tabella.
Possiamo dire con certezza al 95% che non vi è correlazione tra le 2 variabili di studio.