{"id":1049,"date":"2023-07-27T20:40:19","date_gmt":"2023-07-27T20:40:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/non-fare-la-prova\/"},"modified":"2023-07-27T20:40:19","modified_gmt":"2023-07-27T20:40:19","slug":"non-fare-la-prova","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/non-fare-la-prova\/","title":{"rendered":"Test di dunn per confronti multipli"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-kruskal-wallis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test di Kruskal-Wallis<\/a> viene utilizzato per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le mediane di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti. \u00c8 considerato l&#8217;equivalente non parametrico <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-in-un-modo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">dell&#8217;ANOVA unidirezionale<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se i risultati di un test di Kruskal-Wallis sono statisticamente significativi, allora \u00e8 opportuno eseguire <strong>il test di Dunn<\/strong> per determinare esattamente quali gruppi sono diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test di Dunn esegue confronti a coppie tra ciascun gruppo indipendente e indica quali gruppi sono statisticamente significativamente diversi a un certo livello di \u03b1.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che un ricercatore voglia sapere se tre diversi farmaci hanno effetti diversi sul mal di schiena. Recluta 30 soggetti per lo studio e li assegna in modo casuale al farmaco A, al farmaco B o al farmaco C per un mese, quindi misura il loro dolore alla schiena alla fine del mese.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il ricercatore pu\u00f2 eseguire un test Kruskal-Wallis per determinare se il dolore medio alla schiena \u00e8 uguale tra i tre farmaci. Se il valore p del test Kruskal-Wallis \u00e8 inferiore ad una certa soglia, si pu\u00f2 dire che i tre farmaci producono effetti diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il ricercatore potrebbe quindi eseguire il test di Dunn per determinare <em>quali<\/em> farmaci producono effetti statisticamente significativi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test di Dunn: la formula<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Probabilmente non dovrai mai eseguire il test Dunn a mano poich\u00e9 pu\u00f2 essere eseguito utilizzando software statistici (come R, Python, Stata, SPSS, ecc.), ma la formula per calcolare la statistica del test z per la differenza tra due gruppi \u00e8 come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">z <sub>io<\/sub> = y <sub>io<\/sub> \/ \u03c3 <sub>io<\/sub><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">dove <em>i<\/em> \u00e8 uno dei confronti da 1 a <em>m<\/em> , y <sub>i<\/sub> = W <sub>A<\/sub> \u2013 W <sub>B<\/sub> (dove W <sub>A<\/sub> \u00e8 la media della somma dei ranghi per l&#8217;i- <sup>esimo<\/sup> gruppo) e \u03c3 <sub>i<\/sub> viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u03c3 <sub>i<\/sub> <span style=\"border-top: 1px solid black;\">= \u221a ((N(N+1)\/12) \u2013 (\u03a3T <sup>3<\/sup> <sub>s<\/sub> \u2013 T <sub>s<\/sub> \/(12(N-1)) \/ ((1\/n <sub>A<\/sub> )+(1\/n <sub>B<\/sub> ))<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">dove <em>N<\/em> \u00e8 il numero totale di osservazioni in tutti i gruppi, <em>r<\/em> \u00e8 il numero di ranghi collegati e T <sub>s<\/sub> \u00e8 il numero di osservazioni collegate allo <em>specifico<\/em> valore collegato.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come controllare il tasso di errore per famiglia<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ogni volta che eseguiamo pi\u00f9 confronti contemporaneamente, \u00e8 importante controllare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tasso-di-errore-familiare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">tasso di errore per famiglia<\/a> . Un modo per farlo \u00e8 aggiustare i valori p risultanti da confronti multipli.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono diversi modi per regolare i valori p, ma i due metodi di regolazione pi\u00f9 comuni sono:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. L&#8217;aggiustamento Bonferroni<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Valore p corretto = p*m<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p:<\/strong> il valore p originale<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>m:<\/strong> il numero totale di confronti effettuati<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. L&#8217;aggiustamento Sidak<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Valore p corretto = 1 \u2013 (1-p) <sup>m<\/sup><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p:<\/strong> il valore p originale<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>m:<\/strong> il numero totale di confronti effettuati<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando uno di questi aggiustamenti del valore p, possiamo ridurre significativamente la probabilit\u00e0 di commettere un errore di tipo I nell&#8217;insieme di confronti multipli.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-dunns-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire il test di Dunn in R<\/a><br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-dunns-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire il test di Dunn in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un test di Kruskal-Wallis viene utilizzato per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le mediane di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti. \u00c8 considerato l&#8217;equivalente non parametrico dell&#8217;ANOVA unidirezionale . 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