{"id":1583,"date":"2023-07-25T18:55:42","date_gmt":"2023-07-25T18:55:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/il-punteggio-z-viene-modificato\/"},"modified":"2023-07-25T18:55:42","modified_gmt":"2023-07-25T18:55:42","slug":"il-punteggio-z-viene-modificato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/il-punteggio-z-viene-modificato\/","title":{"rendered":"Che cos&#39;\u00e8 un punteggio z modificato? (definizione &amp; #038; esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nelle statistiche, un <strong>punteggio z<\/strong> ci dice quante deviazioni standard un valore \u00e8 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dalla media<\/a> . Usiamo la seguente formula per calcolare uno z-score:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Punteggio Z =<\/span><\/strong> <strong><span style=\"color: #000000;\">(x <sub>i<\/sub> \u2013 \u03bc) \/ \u03c3<\/span><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>i<\/sub> :<\/strong> un singolo valore di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03bc:<\/strong> la media del set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03c3:<\/strong> la deviazione standard del set di dati<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I punteggi Z vengono spesso utilizzati per rilevare valori anomali in un set di dati. Ad esempio, le osservazioni con un punteggio z inferiore a -3 o superiore a 3 sono spesso considerate valori anomali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, i punteggi z possono essere influenzati da valori di dati insolitamente grandi o piccoli. Questo \u00e8 il motivo per cui un modo pi\u00f9 efficace per rilevare valori anomali \u00e8 utilizzare uno <strong>z-score modificato<\/strong> , calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Punteggio z modificato = 0,6745 (x <sub>i<\/sub> \u2013 x\u0303) \/ MAD<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>i<\/sub> :<\/strong> un singolo valore di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x\u0303:<\/strong> la mediana del set di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>MAD:<\/strong> la deviazione assoluta mediana del set di dati<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un punteggio z modificato \u00e8 pi\u00f9 robusto perch\u00e9 utilizza la mediana per calcolare i punteggi z, al contrario della media, <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/in-che-modo-i-valori-anomali-influenzano-la-media\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">che \u00e8 nota per essere influenzata da valori anomali<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/hwbdocuments.env.nm.gov\/Los%20Alamos%20National%20Labs\/TA%2054\/11587.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Iglewicz e Hoaglin<\/a> raccomandano che i valori con punteggi z modificati inferiori a -3,5 o superiori a 3,5 siano etichettati come potenziali valori anomali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio passo passo mostra come calcolare i punteggi z modificati per un determinato set di dati.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere il seguente set di dati con 16 valori:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15744 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/modifiez1.png\" alt=\"\" width=\"81\" height=\"399\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: trova la mediana<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente troveremo la mediana. Questo rappresenta il punto medio del set di dati, che risulta essere <strong>16<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: trova la differenza assoluta tra ciascun valore e la mediana<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, troveremo la differenza assoluta tra ogni singolo valore dei dati e la mediana. Ad esempio, la differenza assoluta tra il primo valore dei dati e la mediana viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Differenza assoluta = |6 \u2013 16| = 10<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la stessa formula per calcolare la differenza assoluta tra ogni singolo valore dei dati e la mediana:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15745 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/modifiez2.png\" alt=\"\" width=\"257\" height=\"388\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: trovare la deviazione mediana assoluta<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, troveremo la deviazione mediana assoluta. Questa \u00e8 la mediana della seconda colonna, che risulta essere <strong>8<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 5: trova il punteggio Z modificato per ciascun valore di dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, possiamo calcolare il punteggio z modificato per ciascun valore di dati utilizzando la seguente formula:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Punteggio z modificato = 0,6745 (x <sub>i<\/sub> \u2013 x\u0303) \/ MAD<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, il punteggio z modificato per il primo valore dei dati viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Punteggio z modificato = 0,6745*(6-16) \/ 8 = <strong>-0,843<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo ripetere questa formula per ogni valore nel set di dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15746 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/modifiez3.png\" alt=\"\" width=\"354\" height=\"373\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che nessun valore nel set di dati ha un punteggio z modificato inferiore a -3,5 o maggiore di 3,5, quindi non etichetteremo alcun valore in questo set di dati come potenziale valore anomalo.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come gestire i valori anomali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se nel set di dati \u00e8 presente un valore anomalo, hai diverse opzioni:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Assicurarsi che il valore anomalo non sia il risultato di un errore di immissione dei dati.<\/strong> A volte un individuo inserisce semplicemente il valore dei dati errato durante il salvataggio dei dati. Se \u00e8 presente un valore anomalo, verificare innanzitutto che il valore sia stato immesso correttamente e che non si tratti di un errore.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Assegnare un nuovo valore al valore anomalo<\/strong> . Se l&#8217;outlier risulta essere il risultato di un errore di immissione dei dati, puoi decidere di assegnargli un nuovo valore come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la media o la mediana<\/a> del set di dati.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rimuovi il valore anomalo.<\/strong> Se il valore \u00e8 davvero un valore anomalo, puoi scegliere di rimuoverlo se avr\u00e0 un impatto significativo sull&#8217;analisi complessiva. Assicurati solo di menzionare nel rapporto finale o nell&#8217;analisi che hai rimosso un valore anomalo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nelle statistiche, un punteggio z ci dice quante deviazioni standard un valore \u00e8 dalla media . Usiamo la seguente formula per calcolare uno z-score: Punteggio Z = (x i \u2013 \u03bc) \/ \u03c3 Oro: x i : un singolo valore di dati \u03bc: la media del set di dati \u03c3: la deviazione standard del set [&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>Che cos&#039;\u00e8 un punteggio Z modificato? 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