{"id":1378,"date":"2023-07-26T15:27:32","date_gmt":"2023-07-26T15:27:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/vincere\/"},"modified":"2023-07-26T15:27:32","modified_gmt":"2023-07-26T15:27:32","slug":"vincere","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/vincere\/","title":{"rendered":"Come winsorizzare i dati: definizione ed esempi"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Winsorizzare<\/strong> i dati significa impostare valori anomali estremi pari a un percentile specificato dei dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, una winsorizzazione del 90% imposta tutte <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/osservazione-in-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">le osservazioni<\/a> al di sopra del 95\u00b0 percentile pari al valore al 95\u00b0 percentile e tutte le osservazioni al di sotto del 5\u00b0 percentile pari al valore al 5\u00b0 percentile.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In effetti, winsorizzare i dati significa modificare i valori estremi di un set di dati in valori meno estremi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come Winsorizzare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere il seguente set di dati:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>3, 14, 16, 16, 17, 29, 34, 36, 39, 47, 59, 64, 65, 66, 68, 79, 91, 98\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire una winsorizzazione del 90% su questo set di dati, dovremmo prima trovare il 5\u00b0 percentile e il 95\u00b0 percentile, che risultano essere:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>5\u00b0 percentile:<\/strong> 12,35<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>95\u00b0 percentile:<\/strong> 92,05<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Imposteremo quindi tutti i valori inferiori a 12,35 uguali a 12,35 e tutti i valori superiori a 92,05 uguali a 92,05:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>12.35, 14, 16, 16, 17, 29, 34, 36, 39, 47, 59, 64, 65, 66, 68, 79, 91, 92.05<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo caso, il valore <strong>3<\/strong> \u00e8 diventato <strong>12.35<\/strong> e il valore <strong>98<\/strong> \u00e8 diventato <strong>92.05<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Perch\u00e9 Winsorizzare i dati?<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La media e la deviazione standard sono due metodi comuni per misurare rispettivamente la <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">posizione del centro<\/a> di un set di dati e la distribuzione delle osservazioni in un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, queste due misure possono entrambe essere influenzate da valori anomali estremi. Pertanto, la winsorizzazione dei dati ci consente di definire valori anomali estremi pari a valori meno estremi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo spesso ci consente di ottenere una visione pi\u00f9 accurata della media e della deviazione standard del set di dati.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Winsorize color prugna dorata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo comune per gestire i valori anomali \u00e8 <strong>rimuoverli<\/strong> dal set di dati, il che significa rimuoverli completamente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, considera il set di dati precedente:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>3, 14, 16, 16, 17, 29, 34, 36, 39, 47, 59, 64, 65, 66, 68, 79, 91, 98<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se volessimo ridurre i valori al di sotto del 5\u00b0 percentile o al di sopra del 95\u00b0 percentile, rimuoveremmo semplicemente i valori <strong>3<\/strong> e <strong>98<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco alcune regole pratiche su quando utilizzare l&#8217;affettamento o la winsorizzazione:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Taglio:<\/strong> ha senso tagliare i valori dei dati quando alcuni valori sembrano del tutto irragionevoli, cio\u00e8 sono il risultato di un errore di immissione dei dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Winsorizzazione:<\/strong> ha senso vincere i dati quando vogliamo mantenere le osservazioni che sono agli estremi, ma non vogliamo prenderle troppo alla lettera.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Precauzioni relative alla winsorizzazione dei dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco alcune cose da tenere a mente quando si decide di acquisire dati:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Se non sono presenti valori anomali estremi, l&#8217;ottimizzazione dei dati modificher\u00e0 solo leggermente i valori pi\u00f9 piccoli e pi\u00f9 grandi. Questa generalmente non \u00e8 una buona idea perch\u00e9 significa che stiamo semplicemente modificando i valori dei dati al solo scopo di modificarli.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> I valori anomali possono rappresentare casi limite interessanti nei dati. Quindi, prima di modificare i valori anomali, \u00e8 una buona idea esaminarli pi\u00f9 da vicino per vedere cosa potrebbe averli causati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> Dovresti decidere se acquisire o meno i dati <em>dopo<\/em> la raccolta dei dati, non prima. Dovresti vedere se ci sono effettivamente dei valori anomali estremi prima di decidere di vincere. Se non sono presenti valori anomali estremi, la winsorizzazione potrebbe non essere necessaria.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tutorial: Winsorize dati in Excel<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare riferimento a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/winsorize-dati-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">questo tutorial<\/a> per un esempio passo passo su come eseguire il winsorize di un set di dati in Excel.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Winsorizzare i dati significa impostare valori anomali estremi pari a un percentile specificato dei dati. Ad esempio, una winsorizzazione del 90% imposta tutte le osservazioni al di sopra del 95\u00b0 percentile pari al valore al 95\u00b0 percentile e tutte le osservazioni al di sotto del 5\u00b0 percentile pari al valore al 5\u00b0 percentile. 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