{"id":1051,"date":"2023-07-27T20:28:44","date_gmt":"2023-07-27T20:28:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-dunns-python\/"},"modified":"2023-07-27T20:28:44","modified_gmt":"2023-07-27T20:28:44","slug":"test-di-dunns-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-dunns-python\/","title":{"rendered":"Come eseguire il test di dunn in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-kruskal-wallis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test di Kruskal-Wallis<\/a> <span style=\"color: #000000;\">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<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-in-un-modo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">dell&#8217;ANOVA unidirezionale<\/a> .<\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se i risultati di un test di Kruskal-Wallis sono statisticamente significativi, allora \u00e8 opportuno eseguire<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/non-fare-la-prova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">il test di Dunn<\/a> <span style=\"color: #000000;\">per determinare esattamente quali gruppi sono diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire il test di Dunn in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: il test Dunn in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I ricercatori vogliono sapere se tre diversi fertilizzanti portano a diversi livelli di crescita delle piante. Selezionano casualmente 30 piante diverse e le dividono in tre gruppi da 10, applicando un fertilizzante diverso a ciascun gruppo. Dopo un mese si misura l&#8217;altezza di ogni pianta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopo aver eseguito un test Kruskal-Wallis, hanno scoperto che il valore p complessivo \u00e8 statisticamente significativo, il che significa che la crescita mediana non \u00e8 la stessa nei tre gruppi. Quindi eseguono il test di Dunn per determinare esattamente quali gruppi sono diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire il test Dunn in Python, possiamo utilizzare la funzione <a href=\"https:\/\/scikit-posthocs.readthedocs.io\/en\/latest\/generated\/scikit_posthocs.posthoc_dunn\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">posthoc_dunn()<\/a> dalla libreria scikit-posthocs.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare questa funzione:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: installa scikit-posthocs.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per prima cosa dobbiamo installare la libreria scikit-posthocs:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>pip <span style=\"color: #008000;\">install<\/span> scikit-posthocs\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire il test di Dunn.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi possiamo creare i dati ed eseguire il test Dunn:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#specify the growth of the 10 plants in each group<\/span>\ngroup1 = [7, 14, 14, 13, 12, 9, 6, 14, 12, 8]\ngroup2 = [15, 17, 13, 15, 15, 13, 9, 12, 10, 8]\ngroup3 = [6, 8, 8, 9, 5, 14, 13, 8, 10, 9]\ndata = [group1, group2, group3]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Dunn's test using a Bonferonni correction for the p-values\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> scikit_posthocs <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sp<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\">sp. <span style=\"color: #3366ff;\">posthoc_dunn<\/span> (data, p_adjust = ' <span style=\"color: #008000;\">bonferroni<\/span> ')\n\n               1 2 3\n1 1.000000 0.550846 0.718451\n2 0.550846 1.000000 0.036633\n3 0.718451 0.036633 1.000000<\/span><\/span>\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che abbiamo scelto di utilizzare una correzione Bonferroni per i valori p per controllare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tasso-di-errore-familiare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">tasso di errore familiare<\/a> , ma altre possibili scelte per l&#8217;argomento <strong>p_adjust<\/strong> includono:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">sidak<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Holm-Sidak<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Simes Hochberg<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">manl<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">fdr_bh<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">fdr_by<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">fdr_tsbh<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare riferimento alla <a href=\"https:\/\/scikit-posthocs.readthedocs.io\/en\/latest\/generated\/scikit_posthocs.posthoc_dunn\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">documentazione<\/a> per ulteriori dettagli su ciascuno di questi metodi di aggiustamento del valore p.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dai risultati del test di Dunn, possiamo osservare quanto segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p aggiustato per la differenza tra il gruppo 1 e il gruppo 2 \u00e8 <strong>0,550846<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p aggiustato per la differenza tra il gruppo 1 e il gruppo 3 \u00e8 <strong>0,718451<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p aggiustato per la differenza tra il gruppo 2 e il gruppo 3 \u00e8 <strong>0,036633<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pertanto, gli unici due gruppi che differiscono in modo statisticamente significativo con \u03b1 = 0,05 sono i gruppi 2 e 3.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/non-fare-la-prova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Un&#8217;introduzione al test di Dunn per confronti multipli<\/a><br \/> <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><\/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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