{"id":1532,"date":"2023-07-26T00:06:49","date_gmt":"2023-07-26T00:06:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/ostacoli-g\/"},"modified":"2023-07-26T00:06:49","modified_gmt":"2023-07-26T00:06:49","slug":"ostacoli-g","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/ostacoli-g\/","title":{"rendered":"Cosa sono le siepi? g? (definizione &amp; #038; esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nei <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/verifica-delle-ipotesi-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">test di ipotesi<\/a> , utilizziamo spesso <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-p-significativita-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">i valori p<\/a> per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa tra due gruppi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, mentre il valore p pu\u00f2 dirci se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra due gruppi, la <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/dimensione-delleffetto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dimensione dell\u2019effetto<\/a> pu\u00f2 dirci <em>l\u2019entit\u00e0<\/em> di tale differenza.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Uno dei modi pi\u00f9 comuni per misurare la dimensione dell&#8217;effetto \u00e8 utilizzare <strong>Hedges&#8217; g<\/strong> , che viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>g = ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> <sub>1<\/sub> \u2013 <span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> <sub>2<\/sub> ) \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">((n <sub>1<\/sub> -1)*s <sub>1<\/sub> <sup>2<\/sup> + (n <sub>2<\/sub> -1)*s <sub>2<\/sub> <sup>2<\/sup> ) \/ (n <sub>1<\/sub> +n <sub>2<\/sub> -2)<\/span><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> <sub>1<\/sub> , <span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> <sub>2<\/sub> : rispettivamente la media del campione 1 e la media del campione 2<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>n1<\/sub> , <sub>n2<\/sub> : rispettivamente la dimensione del campione 1 e la dimensione del campione 2<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">s <sub>1<\/sub> <sup>2<\/sup> , s <sub>2<\/sub> <sup>2<\/sup> : la varianza del campione 1 e la varianza del campione 2, rispettivamente<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come calcolare il g di Hedges per due campioni.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: calcolo della copertura g<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i seguenti due esempi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x1<\/span> : <sub>15,2<\/sub><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>s1<\/sub> :4.4<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">N. <sub>1<\/sub> : 39<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"border-top: 1px solid black;\">x2<\/span> <sub>:<\/sub> 14<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">s <sub>2<\/sub> : 3.6<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">N. <sub>2<\/sub> : 34<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come calcolare il g di Hedges per questi due campioni:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">g = ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> <sub>1<\/sub> \u2013 <span style=\"border-top: 1px solid black;\">x<\/span> <sub>2<\/sub> ) \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">((n <sub>1<\/sub> -1)*s <sub>1<\/sub> <sup>2<\/sup> + (n <sub>2<\/sub> -1)*s <sub>2<\/sub> <sup>2<\/sup> ) \/ (n <sub>1<\/sub> +n <sub>2<\/sub> -2)<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">g = (15,2 \u2013 14) \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">((39-1)*4,4 <sup>2<\/sup> + (34-1)*3,6 <sup>2<\/sup> ) \/ (39+34-2)<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">g = 1,2\/4,04788<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">g = 0,29851<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il g delle coperture risulta essere <strong>0.29851<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bonus:<\/strong> utilizza questo calcolatore online per calcolare automaticamente il g di Hedges per due campioni qualsiasi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come interpretare la g delle siepi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In generale, ecco come interpretare la g di Hedge:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0,2<\/strong> = dimensione dell&#8217;effetto piccola<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0,5<\/strong> = dimensione dell&#8217;effetto media<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0,8<\/strong> = dimensione dell&#8217;effetto grande<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nel nostro esempio, una dimensione dell\u2019effetto pari a <strong>0,29851<\/strong> sarebbe probabilmente considerata una dimensione dell\u2019effetto piccola. Ci\u00f2 significa che sebbene la differenza tra le medie dei due gruppi sia statisticamente significativa, la differenza effettiva tra le medie dei due gruppi \u00e8 insignificante.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>La g di Hedges contro la d di Cohen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo comune per misurare la dimensione dell&#8217;effetto \u00e8 noto come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/cohens-deccellenza\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">d di Cohen<\/a> , che utilizza la seguente formula:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>d = ( <span style=\"border-top: 1px solid black;\">X1<\/span> \u2013 <span style=\"border-top: 1px solid black;\">X2<\/span> ) \/ <sub>\u221a<\/sub> <span style=\"border-top: 1px solid black;\"><sup>(<\/sup> <sup>s12<\/sup> <sub>+<\/sub> <sub>s22<\/sub> ) \/<\/span> <sub>2<\/sub><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;unica differenza tra la d di Cohen e la g di Hedges \u00e8 che la g di Hedges tiene conto di ciascuna dimensione del campione quando si calcola la dimensione dell&#8217;effetto complessivo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pertanto, si consiglia di utilizzare g di Hedge per calcolare la dimensione dell&#8217;effetto quando le due dimensioni del campione non sono uguali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se le due dimensioni del campione sono uguali, allora g di Hedges e d di Cohen avranno esattamente lo stesso valore.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nei test di ipotesi , utilizziamo spesso i valori p per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa tra due gruppi. Tuttavia, mentre il valore p pu\u00f2 dirci se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra due gruppi, la dimensione dell\u2019effetto pu\u00f2 dirci l\u2019entit\u00e0 di tale differenza. Uno dei modi pi\u00f9 comuni per misurare [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Qual \u00e8 il g di Hedges? 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