{"id":159,"date":"2023-08-04T19:44:00","date_gmt":"2023-08-04T19:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-dicotomica-1\/"},"modified":"2023-08-04T19:44:00","modified_gmt":"2023-08-04T19:44:00","slug":"variabile-dicotomica-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-dicotomica-1\/","title":{"rendered":"Variabile dicotomica"},"content":{"rendered":"

Questo articolo spiega cosa sono le variabili dicotomiche. Quindi imparerai cosa significa una variabile fittizia in statistica, esempi di variabili fittizie e la relazione tra una variabile fittizia e la regressione lineare. <\/p>\n

<\/span> Cos’\u00e8 una variabile dicotomica?<\/span><\/h2>\n

In statistica la variabile dicotomica<\/strong> \u00e8 una variabile che pu\u00f2 assumere solo due valori. Pertanto, una variabile dicotomica pu\u00f2 avere solo valore 1 o 0 e ciascun valore corrisponde a una delle due opzioni possibili.<\/p>\n

Ad esempio, il sesso di una persona \u00e8 una variabile dicotomica, poich\u00e9 pu\u00f2 essere solo maschile o femminile.<\/p>\n

Le variabili dicotomiche sono anche chiamate variabili binarie<\/strong> .<\/p>\n

Inoltre, una variabile dicotomica \u00e8 un tipo speciale di variabile statistica perch\u00e9 pu\u00f2 essere classificata sia come variabile categoriale che come variabile qualitativa.<\/p>\n

Infine, per aiutarti a ricordare il significato di una variabile dicotomica, la parola deriva dal prefisso di-<\/em> , che significa due<\/em> in greco. <\/p>\n

<\/span> Esempi di variabili dicotomiche<\/span><\/h2>\n

Una volta vista la definizione di variabile dicotomica, vedremo alcuni esempi di questo tipo di variabile per completare la comprensione del concetto.<\/p>\n

    \n
  • Il risultato di un esperimento<\/strong> : pu\u00f2 essere un \u201csuccesso\u201d o un \u201cfallimento\u201d.<\/span><\/li>\n
  • Lo stato di salute di una persona<\/strong> : pu\u00f2 essere \u201csana\u201d o \u201cmalata\u201d.<\/span><\/li>\n
  • Il risultato di un esame<\/strong> : il voto ottenuto pu\u00f2 essere dicotomizzato in \u201csuperato\u201d o \u201cnon superato\u201d.<\/span><\/li>\n
  • La risposta a una domanda<\/strong> : se la domanda ammette solo due risposte, ad esempio “s\u00ec” e “no”, \u00e8 una variabile dicotomica.<\/span><\/li>\n
  • Se una persona \u00e8 figlia unica o meno<\/strong> : se la persona non ha fratelli, la variabile dicotomica \u00e8 0, altrimenti la variabile dicotomica \u00e8 1.<\/span><\/li>\n
  • Il fatto di aver letto o meno un libro<\/strong> : pu\u00f2 essere \u201cletto\u201d o \u201cnon letto\u201d.<\/span><\/li>\n
  • Lo stato di un’auto in officina<\/strong> : pu\u00f2 essere \u201criparata\u201d o \u201cnon riparata\u201d.<\/span><\/li>\n
  • Risultato di un pareggio<\/strong> : pu\u00f2 esserci solo \u201ctesta\u201d o \u201ccroce\u201d.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Si noti che le variabili continue possono anche essere dicotomizzate. Ad esempio, la dimensione di un gruppo di persone, che \u00e8 una variabile continua, pu\u00f2 trasformarsi in una variabile dicotomica se sono ammessi solo due valori: \u201cmaggiore di 1,80 m\u201d oppure \u201cminore o uguale a 1,80 m\u201d.<\/p>\n

    <\/span> Variabile dicotomica e politomica<\/span><\/h2>\n

    In questa sezione vedremo cos’\u00e8 una variabile politomica e in cosa differisce da una variabile dicotomica.<\/p>\n

    Una variabile politomica<\/strong> \u00e8 un tipo di variabile che pu\u00f2 assumere tre o pi\u00f9 valori. Ad esempio, il colore preferito di una persona \u00e8 una variabile politomica perch\u00e9 pu\u00f2 essere “giallo”, “rosso”, “verde”, “blu”, “viola”, ecc.<\/p>\n

    Insomma, questi due tipi di variabili differiscono fondamentalmente per il numero di valori che possono assumere. <\/p>\n

    <\/span> La variabile dicotomica nella regressione lineare<\/span><\/h2>\n

    In statistica, le variabili dummy sono molto utili perch\u00e9 consentono di numerare i dati nominali. Ad esempio, le variabili fittizie vengono utilizzate per includere dati nominali in una regressione lineare.<\/p>\n

    Quindi, se vogliamo studiare se il fatto che una persona sia un uomo o una donna influenza il risultato di un esperimento, possiamo utilizzare una variabile dummy per includere questa caratteristica in un modello di regressione lineare (0 = uomo e 1 = femmina) e Separare i dati a seconda che si tratti di uomini o donne.<\/p>\n

    Inoltre, una variabile qualitativa che ha pi\u00f9 di due possibili categorie pu\u00f2 essere modellata utilizzando pi\u00f9 variabili fittizie. Nello specifico, se la variabile qualitativa ha m<\/em> categorie, \u00e8 necessario aggiungere m-1<\/em> variabili dummy per includere tutte le opzioni del modello di regressione lineare.<\/p>\n

    Per saperne di pi\u00f9 sulla regressione lineare, puoi consultare l’articolo che abbiamo sul nostro sito web.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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