L’obiettivo dell’analisi univariata \u00e8 comprendere la distribuzione dei valori per una singola variabile. \u00c8 possibile confrontare questo tipo di analisi con quanto segue:<\/span><\/p>\n Ad esempio, supponiamo di avere il seguente set di dati:<\/span> <\/p>\n Potremmo scegliere di eseguire un’analisi univariata su una delle singole variabili nel set di dati per comprenderne meglio la distribuzione dei valori.<\/span><\/p>\n Ad esempio, possiamo scegliere di eseguire un’analisi univariata sulla variabile Dimensione familiare<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Esistono tre modi comuni per eseguire l’analisi univariata:<\/span><\/p>\n 1. Statistiche riassuntive<\/strong><\/span><\/p>\n Il modo pi\u00f9 comune per eseguire un’analisi univariata \u00e8 descrivere una variabile utilizzando statistiche riassuntive<\/a> .<\/span><\/p>\n Esistono due tipi comuni di statistiche riassuntive:<\/span><\/p>\n 2. Distribuzioni di frequenza<\/strong><\/span><\/p>\n Un altro modo per eseguire un’analisi univariata \u00e8 creare una distribuzione di frequenza<\/a> , che descrive la frequenza con cui compaiono valori diversi in un set di dati.<\/span><\/p>\n 3. Grafica<\/strong><\/span><\/p>\n Un altro modo per eseguire l’analisi univariata \u00e8 creare grafici per visualizzare la distribuzione dei valori per una determinata variabile.<\/span><\/p>\n Esempi comuni includono:<\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come eseguire ciascun tipo di analisi univariata utilizzando la variabile Dimensioni della famiglia<\/strong> dal nostro set di dati menzionato in precedenza:<\/span> <\/p>\n Possiamo calcolare le seguenti misure di tendenza centrale della dimensione familiare:<\/span><\/p>\n Questi valori ci danno un\u2019idea di dove si trova il valore \u201ccentrale\u201d.<\/span><\/p>\n Possiamo anche calcolare le seguenti misure di dispersione:<\/span><\/p>\n Questi valori ci danno un’idea della distribuzione dei valori di questa variabile.<\/span><\/p>\n Possiamo anche creare la seguente tabella di distribuzione della frequenza per riassumere la frequenza con cui si verificano valori diversi:<\/span> <\/p>\n Ci\u00f2 ci consente di vedere rapidamente che la dimensione familiare pi\u00f9 comune \u00e8 di 4 persone<\/strong> .<\/span><\/p>\n Risorsa:<\/strong> \u00e8 possibile utilizzare questo calcolatore di frequenza<\/a> per produrre automaticamente una distribuzione di frequenza per qualsiasi variabile.<\/span><\/p>\n Possiamo creare i seguenti grafici per aiutarci a visualizzare la distribuzione dei valori per la dimensione della famiglia:<\/p>\n 1. Trama a scatola<\/strong><\/span><\/p>\n Un boxplot<\/a><\/span> \u00e8 un grafico che mostra il riepilogo di cinque cifre di un set di dati.<\/span><\/p>\n Il riepilogo in cinque numeri include:<\/span><\/p>\n Ecco come apparirebbe un boxplot per la variabile Dimensioni della famiglia:<\/span> <\/p>\n Risorsa:<\/strong> puoi utilizzare questo generatore di boxplot<\/a> per produrre automaticamente un boxplot per qualsiasi variabile.<\/span><\/p>\n 2. Istogramma<\/strong><\/span><\/p>\n Un istogramma \u00e8 un tipo di grafico che utilizza barre verticali per visualizzare le frequenze. Questo tipo di grafico \u00e8 un modo utile per visualizzare la distribuzione dei valori in un set di dati.<\/span><\/p>\n Ecco come apparirebbe un istogramma per la variabile Dimensioni della famiglia:<\/span> <\/p>\n 3. Curva di densit\u00e0<\/strong><\/span><\/p>\n Una curva di densit\u00e0<\/a> \u00e8 una curva su un grafico che rappresenta la distribuzione dei valori in un insieme di dati.<\/span><\/p>\n \u00c8 particolarmente utile per visualizzare la “forma” di una distribuzione, compreso se una distribuzione presenta o meno uno o pi\u00f9 “picchi”<\/a> di valori frequenti e se la distribuzione \u00e8 inclinata o meno a sinistra o a destra<\/a> .<\/span><\/p>\n Ecco come apparirebbe una curva di densit\u00e0 per la variabile Dimensioni della famiglia:<\/span> <\/p>\n 4. Grafico a torta<\/strong><\/span><\/p>\n Un grafico a torta \u00e8 un tipo di grafico a forma di cerchio e utilizza le sezioni per rappresentare le proporzioni di un intero.<\/span><\/p>\n Ecco come apparirebbe un grafico a torta per la variabile Dimensioni della famiglia:<\/span> <\/p>\n A seconda del tipo di dati, uno di questi grafici pu\u00f2 essere pi\u00f9 utile degli altri per visualizzare la distribuzione dei valori.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Il termine analisi univariata si riferisce all’analisi di una variabile. Puoi ricordarlo perch\u00e9 il prefisso \u201cuni\u201d significa \u201cuno\u201d. L’obiettivo dell’analisi univariata \u00e8 comprendere la distribuzione dei valori per una singola variabile. \u00c8 possibile confrontare questo tipo di analisi con quanto segue: Analisi bivariata : analisi di due variabili. 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