{"id":1039,"date":"2023-07-27T21:26:27","date_gmt":"2023-07-27T21:26:27","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/bias-di-aggregazione\/"},"modified":"2023-07-27T21:26:27","modified_gmt":"2023-07-27T21:26:27","slug":"bias-di-aggregazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/bias-di-aggregazione\/","title":{"rendered":"Che cos&#39;\u00e8 il bias di aggregazione? (spiegazione ed esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><strong><span style=\"color: #000000;\">Gli errori di aggregazione<\/span><\/strong> <span style=\"color: #000000;\">si verificano quando si presume erroneamente che le tendenze osservate nei dati aggregati si applichino anche ai singoli punti dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modo pi\u00f9 semplice per comprendere questo tipo di pregiudizio \u00e8 fare un semplice esempio.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: bias di aggregazione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che i ricercatori vogliano comprendere la relazione tra gli anni medi di istruzione e il reddito familiare medio in un determinato stato. Ottengono dati aggregati per 4 diverse citt\u00e0 dello stato e calcolano la correlazione tra istruzione media e reddito familiare medio.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Risulta che <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">la correlazione<\/a> tra gli anni medi di istruzione e il reddito familiare medio \u00e8 <strong>0,9632<\/strong> . Questo \u00e8 un coefficiente di correlazione molto positivo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I ricercatori creano persino un grafico a dispersione per visualizzare la relazione tra gli anni medi di istruzione e il reddito familiare medio:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10742\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/agregationbias1.png\" alt=\"\" width=\"490\" height=\"423\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Senza esaminare effettivamente i dati individuali, potrebbero pubblicare un rapporto in cui si afferma che pi\u00f9 anni di istruzione sono fortemente correlati positivamente al reddito familiare.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo, tuttavia, che un nuovo ricercatore arrivi un anno dopo e ottenga dati sulle singole famiglie nello stesso insieme di citt\u00e0. Supponiamo che crei il seguente diagramma a dispersione dei dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10743 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/agregationbias2.png\" alt=\"Distorsione da aggregazione\" width=\"477\" height=\"430\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Calcola la correlazione tra le due variabili e scopre che in realt\u00e0 \u00e8 solo <strong>0,1788<\/strong> : \u00e8 ancora una correlazione positiva, ma non cos\u00ec forte come la correlazione<\/span> <span style=\"color: #000000;\">trovata dai ricercatori precedenti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si scopre che quando i dati sono stati aggregati, coprivano la vera tendenza tra istruzione e reddito che si stava verificando a livello individuale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infatti, se guardiamo citt\u00e0 per citt\u00e0 nel grafico a dispersione, la relazione tra istruzione e reddito \u00e8 in realt\u00e0 negativa!<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10744 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/agregationbias3.png\" alt=\"Esempio di bias di aggregazione nelle statistiche\" width=\"486\" height=\"423\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <strong>Effetti del bias di aggregazione<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I bias di aggregazione si verificano abbastanza spesso nella ricerca semplicemente perch\u00e9 spesso si presume erroneamente che le tendenze che appaiono a livello aggregato debbano apparire anche a livello individuale. Purtroppo non \u00e8 sempre cos\u00ec, come dimostra l\u2019esempio precedente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I bias di aggregazione possono far s\u00ec che i risultati di uno studio traggano conclusioni errate e siano fuorvianti. Questo tipo di bias \u00e8 particolarmente dannoso quando riguarda le correlazioni tra variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anche se la correlazione tra i dati aggregati di due variabili \u00e8 positiva, la correlazione sottostante tra le due variabili a livello di singola osservazione pu\u00f2 in realt\u00e0 essere:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correlazione negativa<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nessuna correlazione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Correlazione positiva<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modo per evitare questo tipo di distorsione \u00e8 condurre studi utilizzando dati individuali anzich\u00e9 aggregati, in modo da poter scoprire la vera relazione tra due variabili.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gli errori di aggregazione si verificano quando si presume erroneamente che le tendenze osservate nei dati aggregati si applichino anche ai singoli punti dati. 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(Spiegazione ed esempio)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Una semplice spiegazione dei bias di aggregazione nelle statistiche, inclusa una definizione e diversi esempi.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/bias-di-aggregazione\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Che cos&#039;\u00e8 il bias di aggregazione? 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