{"id":1318,"date":"2023-07-26T21:44:07","date_gmt":"2023-07-26T21:44:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/tacchino-vs-bonferroni-vs-scheffe\/"},"modified":"2023-07-26T21:44:07","modified_gmt":"2023-07-26T21:44:07","slug":"tacchino-vs-bonferroni-vs-scheffe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/tacchino-vs-bonferroni-vs-scheffe\/","title":{"rendered":"Turchia vs. bonferroni vs. scheffe: quale test dovresti usare?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-in-un-modo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Un&#8217;ANOVA unidirezionale<\/a> viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/significativita-statistica-pratica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">valore p<\/a> complessivo della tabella ANOVA \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0, allora abbiamo prove sufficienti per affermare che almeno una delle medie del gruppo \u00e8 diversa dalle altre.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, questo non ci dice <em>quali<\/em> gruppi siano diversi gli uni dagli altri. Questo ci dice semplicemente che non tutte le medie dei gruppi sono uguali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per sapere esattamente quali gruppi sono diversi tra loro, dobbiamo eseguire un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-anova-post-hoc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test post-hoc<\/a> in grado di controllare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tasso-di-errore-familiare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">tasso di errore per famiglia<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tre dei test post-hoc pi\u00f9 comunemente utilizzati includono:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il metodo Tukey<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il metodo Scheffe<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il metodo Bonferroni<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce una panoramica di ciascun metodo e istruzioni su quale test post-hoc utilizzare a seconda della situazione.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Il metodo Tukey<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test post hoc di Tukey dovrebbe essere utilizzato quando si desidera effettuare confronti a coppie tra gruppi significa quando le dimensioni del campione di ciascun gruppo sono uguali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se le dimensioni del campione <em>non<\/em> sono uguali, \u00e8 possibile utilizzare una versione modificata del test nota come test di Tukey-Kramer.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Il termine &#8220;a coppie&#8221; significa che vogliamo confrontare solo le medie di due gruppi alla volta.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di avere tre gruppi: A, B, C.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test post-hoc di Tukey ci consentirebbe di effettuare i seguenti confronti a coppie:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>\u00b5A<\/sub> = <sub>\u00b5B<\/sub><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>\u00b5A<\/sub> = <sub>\u00b5C<\/sub><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>\u00b5B<\/sub> = <sub>\u00b5C<\/sub><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che per <em>k<\/em> gruppi esiste un totale di <em>k<\/em> ( <em>k<\/em> -1)\/2 possibili confronti a coppie.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Il metodo Scheffe<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test post-hoc di Scheffe dovrebbe essere utilizzato quando si vogliono fare <em>tutti<\/em> i possibili contrasti tra le medie del gruppo. Questo test consente di confrontare pi\u00f9 di due medie alla volta, a differenza del test post-hoc di Tukey.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di avere quattro gruppi: A, B, C, D.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test post-hoc di Scheffe consentirebbe di effettuare confronti complessi quali:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>\u03bcA<\/sub> \u2013 <sub>\u03bcB<\/sub> = <sub>\u03bcC<\/sub> \u2013 <sub>\u03bcD<\/sub><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>\u03bcA<\/sub> + <sub>\u03bcD<\/sub> = <sub>\u03bcB<\/sub> + <sub>\u03bcC<\/sub><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sebbene il test post hoc di Scheffe sia il pi\u00f9 flessibile, \u00e8 anche il pi\u00f9 conservativo e produce gli intervalli di confidenza pi\u00f9 ampi.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che ha il potere statistico pi\u00f9 basso e la capacit\u00e0 pi\u00f9 bassa di rilevare le vere differenze tra i gruppi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che il test post-hoc di Scheffe pu\u00f2 essere utilizzato indipendentemente dal fatto che le dimensioni del campione del gruppo siano uguali o meno.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Il metodo Bonferroni<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test post-hoc Bonferroni dovrebbe essere utilizzato quando si desidera eseguire in anticipo una serie di confronti <em>pianificati<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di avere tre gruppi \u2013 A, B, C \u2013 e di sapere in anticipo che siamo interessati solo ai seguenti confronti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>\u00b5A<\/sub> = <sub>\u00b5B<\/sub><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>\u00b5B<\/sub> = <sub>\u00b5C<\/sub><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quando disponiamo di una serie specifica di confronti pianificati che vorremmo eseguire in anticipo come questo, il test post hoc di Bonferroni produce gli intervalli di confidenza pi\u00f9 ristretti, il che significa che ha la maggiore capacit\u00e0 di rilevare la reale differenza tra i gruppi di interesse. .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che il test post-hoc di Bonferroni pu\u00f2 essere utilizzato anche indipendentemente dal fatto che le dimensioni del campione del gruppo siano uguali o meno.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Quale metodo dovresti usare?<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente albero decisionale ti aiuta a decidere quale test post-hoc utilizzare a seconda della situazione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-12901 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/message1.png\" alt=\"Test post-hoc Tukey vs. Bonferroni vs. Scheffe\" width=\"481\" height=\"563\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Pensieri finali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qualunque test post-hoc si scelga di utilizzare, \u00e8 necessario decidere <em>prima di<\/em> condurre l&#8217;esperimento.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 impedisce di scegliere un test post-hoc dopo l&#8217;esperimento che avrebbe maggiori probabilit\u00e0 di produrre risultati significativi, il che \u00e8 considerato una pratica di ricerca disonesta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Indipendentemente da ci\u00f2, la maggior parte dei software statistici \u00e8 in grado di eseguire questi test post-hoc, quindi raramente avrai bisogno di calcolarli manualmente.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un&#8217;ANOVA unidirezionale viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti. 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