{"id":1269,"date":"2023-07-27T01:56:53","date_gmt":"2023-07-27T01:56:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/dati-accoppiati\/"},"modified":"2023-07-27T01:56:53","modified_gmt":"2023-07-27T01:56:53","slug":"dati-accoppiati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/dati-accoppiati\/","title":{"rendered":"Cosa sono i dati collegati? (spiegazione ed esempi)"},"content":{"rendered":"

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Quando due set di dati hanno la stessa lunghezza e ciascuna osservazione di un set di dati pu\u00f2 essere “accoppiata” con un’osservazione di un altro set di dati, chiamiamo dati accoppiati<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"Dati<\/p>\n

Per associare due set di dati, \u00e8 importante che ciascuna osservazione<\/a> di un set di dati possa essere associata solo a un’osservazione dell’altro set di dati.<\/span><\/p>\n

Esempi di dati abbinati<\/strong><\/span><\/h3>\n

Ecco alcuni esempi di dati corrispondenti:<\/span><\/p>\n

Esempio 1: misurazioni duplicate.<\/strong><\/span><\/p>\n

Supponiamo che i ricercatori vogliano sapere se una bilancia \u00e8 in grado di pesare scatole a tutte le ore del giorno in un determinato magazzino. Per testarlo, i ricercatori usano la bilancia per pesare 30 scatole diverse al mattino e poi alla sera.<\/span><\/p>\n

Il risultato finale sono due set di dati in cui i pesi del mattino e della sera di ciascuna scatola possono essere \u201cabbinati\u201d tra loro.<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Esempio 2: misurazioni pre-post.<\/strong><\/span><\/p>\n

Un medico vuole sapere se un nuovo farmaco pu\u00f2 ridurre la pressione sanguigna dei pazienti. Per verificarlo, ha misurato la pressione sanguigna di 20 pazienti diversi prima e dopo l’uso del farmaco per una settimana.<\/span><\/p>\n

Il risultato finale sono due serie di dati in cui la pressione sanguigna prima e dopo ogni individuo pu\u00f2 essere \u201cabbinata\u201d a se stessa.<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Come analizzare i dati accoppiati<\/strong><\/span><\/h3>\n

Esistono due modi comuni per analizzare i dati accoppiati:<\/span><\/p>\n

1. Eseguire un t-test appaiato.<\/strong><\/span><\/p>\n

Un modo per analizzare i dati accoppiati \u00e8 eseguire un test t per campioni accoppiati<\/a> , che confronta le medie di due campioni<\/a> quando ciascuna osservazione di un campione pu\u00f2 essere abbinata a un’osservazione dell’altro campione.<\/span><\/p>\n

Questo test ci dice se il valore medio \u00e8 uguale tra i due set di dati.<\/span><\/p>\n

2. Calcolare la correlazione tra i due set di dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Un altro modo per analizzare i dati accoppiati \u00e8 calcolare la correlazione<\/a> tra i due insiemi di dati.<\/span><\/p>\n

Questo ci d\u00e0 un\u2019idea della direzione e della forza della relazione tra i valori dei due set di dati.<\/span><\/p>\n

Dati accoppiati e dati non corrispondenti<\/strong><\/span><\/h3>\n

A differenza dei dati accoppiati, i dati non accoppiati<\/strong> si verificano quando le osservazioni di un set di dati non possono essere associate in modo univoco a un’osservazione di un altro set di dati.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo che i ricercatori vogliano sapere se un determinato programma di allenamento aumenta o meno il salto verticale medio dei giocatori di basket.<\/span><\/span><\/p>\n

Un modo per testarlo utilizzando dati abbinati<\/strong> sarebbe quello di misurare il salto verticale massimo degli stessi 20 giocatori prima e dopo aver utilizzato il programma di allenamento:<\/span> <\/p>\n

\"Dati<\/p>\n

Per testarlo utilizzando dati non accoppiati<\/strong> , i ricercatori sono stati in grado di misurare il salto verticale massimo di 20 giocatori che non avevano utilizzato il programma di allenamento, e quindi misurare il salto verticale massimo di 20 giocatori diversi che avevano utilizzato il programma di allenamento. ‘formazione:<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Quando si lavora con dati accoppiati, utilizziamo un test t per campioni accoppiati<\/a> per determinare se la differenza tra le medie campionarie \u00e8 diversa.<\/span><\/p>\n

E quando lavoriamo con dati non accoppiati, utilizziamo un test t di campioni indipendenti<\/a> per determinare se la differenza tra le medie campionarie \u00e8 diversa.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Quando due set di dati hanno la stessa lunghezza e ciascuna osservazione di un set di dati pu\u00f2 essere “accoppiata” con un’osservazione di un altro set di dati, chiamiamo dati accoppiati . Per associare due set di dati, \u00e8 importante che ciascuna osservazione di un set di dati possa essere associata solo a un’osservazione dell’altro […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\nChe cosa sono i dati corrispondenti? 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