progress test 2011 borelli@units.it

1. progress test 2011 borelli@units.it

2. pie(table(annodicorso)) • annodicorso • 3 4 • 51 40

3. table(annodicorso, genere) • table(annodicorso, genere) • genere • annodicorso F M • 3 25 26 • 4 17 19 • plot(table(annodicorso, genere))

4. table(annodicorso, genere) • table(annodicorso, genere) • genere • annodicorso F M • 3 25 26 • 4 17 19 • fisher.test(table(annodicorso, genere)) • data: table(annodicorso, genere) • p-value = 1 • alternative hypothesis: true odds ratio • is not equal to 1 • 95 percent confidence interval: • 0.4201946 2.7551684 • sample estimates: • odds ratio • 1.073765

5. boxplot(mediavoti)

6. boxplot(mediavoti ~ genere)

7. qqnorm(mediavoti)

8. boxplot(mediavoti ~ genere) • fligner.test(mediavoti ~ genere) • Fligner-Killeen: • med chi-squared = 3.7769, df = 1, • p-value = 0.05197 • wilcox.test(mediavoti ~ genere) • data: mediavoti by genere • W = 885, p-value = 0.2971 • alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

9. boxplot(mediavoti ~ annodicorso)

10. boxplot(mediavoti ~ annodicorso) • fligner.test(mediavoti ~ annodicorso) • data: mediavoti by annodicorso • Fligner-Killeen:med chi-squared = 0.0053, df = 1, • p-value = 0.9418 • wilcox.test(mediavoti ~ annodicorso) • data: mediavoti by annodicorso • W = 615.5, p-value = 0.1713 • alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

11. pie(table(deltaesami)) • deltaesami • 0 1 2 3 4 • 66 14 4 1 1

12. table(genere, deltaesami) • deltaesami • genere 0 1 2 3 4 • F 35 5 1 0 1 • M 31 9 3 1 0 • chisq.test(table(genere, deltaesami)) • X-squared = 4.3411, df = 4, p-value = 0.3618 • Warning message: • In chisq.test(table(genere, deltaesami)) : • L'approssimazione al Chi-quadrato potrebbe essere inesatta

13. table(genere, deltaesami) • deltaesami • genere 0 1 2 3 4 • F 35 5 1 0 1 • M 31 9 3 1 0 • fisher.test(table(genere, deltaesami)) • data: table(genere, deltaesami) • p-value = 0.3107 • alternative hypothesis: two.sided

14. table(annodicorso, deltaesami) • table(annodicorso, deltaesami) • deltaesami • annodicorso 0 1 2 3 4 • 3 41 5 3 1 1 • 4 25 9 1 0 0 • fisher.test(table(annodicorso, deltaesami)) • data: table(annodicorso, deltaesami) • p-value = 0.2161 • alternative hypothesis: two.sided

15. boxplot(indicegradim)

16. table(indicegradim) • indicegradim • 4 4.5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 • 1 1 1 18 1 27 5 22 1 1

17. boxplot(indicegradim ~ annodicorso)

18. boxplot(indicegradim ~ annodicorso) • fligner.test(indicegradim ~ annodicorso) • data: indicegradim by annodicorso • Fligner-Killeen:med chi-squared = 5.8816, df = 1, • p-value = 0.0153 • wilcox.test(indicegradim ~ annodicorso) • data: indicegradim by annodicorso • W = 658.5, p-value = 0.5145

19. boxplot(indicegradim ~ genere)

20. boxplot(indicegradim ~ genere) • fligner.test(indicegradim ~ genere) • med chi-squared = 0.4171, df = 1, • p-value = 0.5184 • wilcox.test(indicegradim ~ genere) • W = 735.5, p-value = 0.8029

21. plot(jitter(indicegradim) , jitter(mediavoti))

22. summary.lm • Call: • lm(formula = indicegradim ~ mediavoti) • Coefficients: • Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) • (Intercept) 3.70487 2.31754 1.599 0.114 • mediavoti 0.12211 0.08454 1.444 0.153 • Residual standard error: 0.928 on 70 degrees of freedom • (19 observations deleted due to missingness) • Multiple R-squared: 0.02894, Adjusted R-squared: 0.01507 • F-statistic: 2.086 on 1 and 70 DF, p-value: 0.1531

23. plot.lm

24. plot(jitter(deltaesami), jitter(indicegradim))

25. coplot(indicegradim ~ deltaesami |annodicorso)

26. coplot(indicegradim ~ deltaesami | genere)

27. c(sum(corrette), sum(nondate), sum(sbagliate)) • 7818 12526 6956

28. boxplot(sommaesatte / 300) • performancestudente • <- sum(corrette[studente])

29. plot(sommaesatte, sommasbagliate)

30. plot(sommaesatte, sommasbagliate) • plot(reg)

31. plot(sommaesatte, sommasbagliate)

32. plot(sommaesatte, sommasbagliate) • plot(reg2)

33. plot(sommaesatte, logsommasbagliate)

34. plot(sommaesatte, sommasbagliate) • plot(reglog)

35. boxplot(corrette / somma ~ insegnamento) • biochimica chir comportam farmaco fisiologia medint microimmuno morfologia ostgineco patofisio patologia pediatria sanita

36. tapply(corrette / somma,insegnamento, median) • biochimica chir comportam • 0.3200000 0.1500000 0.3333333 • farmaco fisiologia medint • 0.2000000 0.4400000 0.1750000 • microimmuno morfologia ostgineco • 0.4800000 0.3500000 0.4000000 • patofisio patologia pediatria • 0.2800000 0.2000000 0.2000000 • sanita • 0.2000000

37. boxplot(sbagliate / somma ~ insegnamento) • biochimica chir comportam farmaco fisiologia medint microimmuno morfologia ostgineco patofisio patologia pediatria sanita

38. tapply(sbagliate / somma,insegnamento, median) • biochimica chir comportam • 0.2000000 0.2250000 0.2666667 • farmaco fisiologia medint • 0.2000000 0.3200000 0.2250000 • microimmuno morfologia ostgineco • 0.2400000 0.4000000 0.2500000 • patofisio patologia pediatria • 0.2400000 0.1000000 0.2000000 • sanita • 0.2000000

39. glm (correttesusomma ~ scienze + annodicorso + genere + mediavoti + deltaesami + indicegradim, family = poisson) • Coefficients: • Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) • (Intercept) 1.033868 0.152218 6.792 1.11e-11 *** • scienzecliniche -0.467722 0.012833 -36.447 < 2e-16 *** • annodicorso 0.297164 0.012229 24.301 < 2e-16 *** • genereM 0.019252 0.012217 1.576 0.115 • mediavoti 0.036037 0.005562 6.480 9.19e-11 *** • deltaesami -0.076604 0.013048 -5.871 4.33e-09 *** • indicegradim 0.079345 0.007022 11.300 < 2e-16 ***