{"id":1573,"date":"2023-07-25T20:02:58","date_gmt":"2023-07-25T20:02:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-t-per-dati-appaiati-vs-non-appaiati\/"},"modified":"2023-07-25T20:02:58","modified_gmt":"2023-07-25T20:02:58","slug":"test-t-per-dati-appaiati-vs-non-appaiati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-t-per-dati-appaiati-vs-non-appaiati\/","title":{"rendered":"Test t per appaiati o spaiati: qual \u00e8 la differenza?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In statistica, esistono due tipi di <strong>t-test a due campioni<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test t per dati appaiati:<\/strong> utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascun individuo in un campione appare anche nell&#8217;altro campione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test t non accoppiato:<\/strong> utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascun individuo in un campione \u00e8 indipendente da ciascun individuo nell&#8217;altro campione.<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota:<\/strong> un t-test non accoppiato \u00e8 pi\u00f9 comunemente chiamato t-test di campioni indipendenti.<\/span><\/em><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo che un professore voglia determinare se due diverse tecniche di studio portano o meno a punteggi medi degli esami diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire un <strong>test t per dati appaiati<\/strong> , potrebbe reclutare 10 studenti e fargli utilizzare una tecnica di studio per un mese e sostenere un esame, quindi farli utilizzare la seconda tecnica di studio per un mese e sostenere un altro esame di uguale difficolt\u00e0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come apparirebbero i dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15593\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/paired_unpaired1.png\" alt=\"\" width=\"401\" height=\"302\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 ogni studente appare in ciascun gruppo, il professore eseguir\u00e0 un t-test per determinare se i punteggi medi sono diversi tra i due gruppi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire un <strong>t-test per dati impari<\/strong> , potrebbe reclutare 20 studenti in totale e dividerli casualmente in due gruppi da 10. Potrebbe chiedere a un gruppo di utilizzare una tecnica di studio per un mese e all&#8217;altro gruppo di utilizzare la seconda tecnica di studio per un mese. mese e chiedere a tutti gli studenti di sostenere lo stesso esame.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come apparirebbero i dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15594 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/paired_unpaired2.png\" alt=\"\" width=\"402\" height=\"303\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 gli studenti di un gruppo sono completamente indipendenti dagli studenti dell&#8217;altro gruppo, il professore eseguir\u00e0 un t-test per dati non appaiati per determinare se i punteggi medi sono diversi tra i due gruppi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Ipotesi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sia i t-test appaiati che quelli spaiati fanno le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I dati di entrambi i campioni sono stati ottenuti utilizzando un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/metodi-di-campionamento\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">metodo di campionamento casuale<\/a> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I dati di entrambi i campioni dovrebbero essere distribuiti approssimativamente normalmente.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Non dovrebbero esserci valori anomali estremi in nessuno dei due campioni.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Queste ipotesi dovrebbero essere verificate prima di eseguire qualsiasi test t per garantire l&#8217;affidabilit\u00e0 dei risultati del test.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Vantaggi e svantaggi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test t appaiato offre i seguenti <strong>vantaggi<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00c8 richiesto un campione pi\u00f9 piccolo.<\/strong> Si noti che il t-test per appaiati nell&#8217;esempio precedente richiedeva solo 10 studenti in totale, mentre il t-test per appaiati richiedeva 20 studenti in totale.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Ogni campione contiene individui con le stesse caratteristiche.<\/strong> Entrambi i gruppi hanno la garanzia di avere individui con abilit\u00e0, intelletto, ecc. uguali perch\u00e9 in ogni gruppo compaiono gli stessi individui.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, un t-test appaiato presenta i seguenti potenziali <strong>svantaggi<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Il potenziale di riduzione della dimensione del campione.<\/strong> Se un individuo abbandona lo studio, la dimensione del campione di <em>ciascun<\/em> gruppo viene ridotta di uno poich\u00e9 quell&#8217;individuo appare in ciascun gruppo.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Il potenziale degli effetti dell\u2019ordine.<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/effetti-dellordine\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gli effetti dell\u2019ordine<\/a> si riferiscono alle differenze nei risultati tra i due gruppi dovute all\u2019ordine in cui i trattamenti sono stati presentati agli individui. Ad esempio, un individuo pu\u00f2 ottenere risultati migliori nel secondo esame semplicemente perch\u00e9 ha migliorato le proprie capacit\u00e0 di sostenere l&#8217;esame piuttosto che per la propria tecnica di studio.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni a mente questi pro e contro quando decidi se utilizzare un test t per appaiati o per spaiati.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dai un&#8217;occhiata ai seguenti tutorial per comprendere meglio i t-test accoppiati:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-t-per-campioni-accoppiati\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un&#8217;introduzione al t-test per campioni appaiati<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/campioni-accoppiati-per-testare-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire un test t per campioni accoppiati in Excel<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E utilizza i seguenti tutorial per comprendere meglio i t-test non accoppiati (ovvero i t-test dei campioni indipendenti):<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/testa-i-tuoi-due-campioni\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un&#8217;introduzione al test t a due campioni<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/due-campioni-per-testare-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire un test t a due campioni in Excel<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In statistica, esistono due tipi di t-test a due campioni : Test t per dati appaiati: utilizzato per confrontare le medie di due campioni quando ciascun individuo in un campione appare anche nell&#8217;altro campione. 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