Tre variabili.
Un'introduzione all'analisi multivariata
Pages: 256
ISBN: 9788846407665
Edition: 2a edizione, aggiornata e ampliata 2000
Publisher code: 1120.2
Availability: Nulla
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L'analisi multivariata è l'analisi delle relazioni fra tre o più variabili considerate simultaneamente.
Tecniche come la regressione multipla, la path analysis, l'analisi fattoriale, l'analisi della struttura latente ne rappresentano probabilmente gli esempi più noti.
Rispetto alle presentazioni tradizionali - da quelle classiche di Lazarsfeld e della sua scuola a quelle più recenti degli statistici e degli studiosi di analisi dei dati - questo introduzione all'analisi multivariata si caratterizza soprattutto per tre scelte di fondo.
La prima è di restare rigorosamente ancorata al caso più semplice concepibile, quello delle relazioni fra tre variabili. La seconda è di trattare sia gli aspetti semantici sia gli aspetti sintattici, senza privilegiare gli uni a scapito di altri. La terza è di presentare le tre operazioni base dell'analisi multivariata - spiegare una relazione, spiegare una variabile, interpretare un sistema di relazioni - in una chiave unitaria, come analisi di un piccolo insieme di paradossi fondamentali.
Luca Ricolfi insegna Metodologia delle scienze sociali nell'Università di Torino. Fra i suoi lavori ricordiamo: Modelli dell'attore e analisi dei dati , Torino, Giappichelli, 1984; Helga. Nuovi principi di analisi dei gruppi , Milano, Angeli, 1992; L'ultimo parlamento , Nis, Roma, 1993 e (a cura di), La ricerca quantitativa , Nis, Roma, 1997.
L'analisi multivariata
(Una presentazione informale; Ascesa e declino del linguaggio delle variabili; La grammatica dell'analisi multivariata)
Due variabili
(Gli aspetti sintattici: forma e forza; Gli aspetti semantici: giudizi di possibilità; Tipi di relazioni e tipi di variabili)
Le variabili
(Introdurre una terza variabile; Spiegazione e interpretazione come operazioni di ricerca; I due modi della spiegazione)
Spiegare una relazione
(Manipolazione, depurazione, stratificazione: che significa "controllare" una relazione?; I paradossi della depurazione; I paradossi della stratificazione; La tavola dei paradossi; La semantica del controllo; Il repertorio della variabile di controllo)
Spiegare una variabile
(Spiegazioni lineari e spiegazioni non lineari; Quanto conta x e quanto conta z?; Una scomposizione non standard; Il termine di sovrapposizione e il paradosso della separabilità; Capacità predittiva e fedeltà; Il caso non lineare: sinergia e competizione; I paradossi di Rosenberg)
La grammatica dell'interpretazione
(Interpretare una matrice 3 x 3; Identificabilità e parsimonia; Le condizioni dell'interpretazione; La transitività e il paradosso di Boudon; L'interpolabilità e il "cono" dell'interpretazione; Una nota sull'intercambiabilità degli indici)
Dalle scomposizioni classiche all'analisi log-lineare
(Sistemi trivariati; Le scomposizioni classiche e la scomposizione log-lineare; Forma canonica di un sistema trivariato asimmetrico; Le regioni del diagramma i/d; Le regioni del diagramma A/B; L'analisi trivariata come processo decisionale; Un bilancio)
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