{"id":1597,"date":"2023-07-25T17:34:04","date_gmt":"2023-07-25T17:34:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-del-pitone-nemenyi\/"},"modified":"2023-07-25T17:34:04","modified_gmt":"2023-07-25T17:34:04","slug":"test-del-pitone-nemenyi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-del-pitone-nemenyi\/","title":{"rendered":"Come eseguire il test post-hoc nemenyi in python"},"content":{"rendered":"

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Il test di Friedman<\/a> \u00e8 un’alternativa non parametrica all’ANOVA a misure ripetute<\/a> . Viene utilizzato per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi in cui compaiono gli stessi soggetti in ciascun gruppo.<\/span><\/p>\n

Se il valore p del test di Friedman \u00e8 statisticamente significativo, allora possiamo eseguire il test post-hoc di Nemenyi<\/strong> per determinare esattamente quali gruppi sono diversi.<\/span><\/p>\n

Il seguente esempio passo passo mostra come eseguire il test Nemenyi in Python.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/h3>\n

Supponiamo che un ricercatore voglia sapere se i tempi di reazione dei pazienti sono uguali con tre farmaci diversi. Per verificarlo, ha misurato il tempo di reazione (in secondi) di 10 pazienti diversi a ciascuno dei tre farmaci.<\/span><\/p>\n

Possiamo creare le seguenti tre tabelle che contengono i tempi di risposta per ciascun paziente su ciascuno dei tre farmaci:<\/span><\/p>\n

 group1 = [4, 6, 3, 4, 3, 2, 2, 7, 6, 5]\ngroup2 = [5, 6, 8, 7, 7, 8, 4, 6, 4, 5]\ngroup3 = [2, 2, 5, 3, 2, 2, 1, 4, 3, 2]<\/strong><\/pre>\n
 Passaggio 2: eseguire il test di Friedman<\/strong><\/h3>\n
 Successivamente, eseguiremo il test di Friedman utilizzando la funzione friedmanchisquare()<\/a> dalla libreria scipy.stats:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> scipy import<\/span> stats\n\n#perform Friedman Test\n<\/span>stats. friedmanchisquare<\/span> (group1, group2, group3)\n\nFriedmanchisquareResult(statistic=13.3513513, pvalue=0.00126122012)<\/strong><\/pre>\n
 Il test di Friedman utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n
 L’ipotesi nulla (H 0<\/sub> ):<\/strong> la media di ciascuna popolazione \u00e8 uguale.<\/span><\/p>\n
 L’ipotesi alternativa: (Ha):<\/strong> almeno una media della popolazione \u00e8 diversa dalle altre.<\/span><\/p>\n
 In questo esempio, la statistica del test \u00e8 13.35135<\/strong> e il valore p corrispondente \u00e8 0.00126<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l’ipotesi nulla secondo cui il tempo di risposta medio \u00e8 lo stesso per tutti e tre i farmaci.<\/span><\/p>\n
 In altre parole, abbiamo prove sufficienti per concludere che il tipo di farmaco utilizzato causa differenze statisticamente significative nel tempo di risposta.<\/span><\/p>\n
 Passaggio 3: eseguire il test Nemenyi<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Quindi possiamo eseguire il test post-hoc Nemenyi per determinare esattamente quali gruppi hanno medie diverse.<\/span><\/p>\n
 Per fare ci\u00f2, dobbiamo installare la libreria scikit-posthocs:<\/span><\/p>\n
 pip<\/span> install scikit-posthocs\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Successivamente, utilizzeremo la funzione posthoc_nemenyi_friedman()<\/strong> per eseguire il test post-hoc Nemenyi:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> scikit_posthocs as<\/span> sp\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#combine three groups into one array\n<\/span>data = np. array<\/span> ([group1, group2, group3])\n\n#perform Nemenyi post-hoc test\n<\/span>sp. posthoc_nemenyi_friedman<\/span> ( data.T<\/span> )\n\n\t0 1 2\n0 1.000000 0.437407 0.065303\n1 0.437407 1.000000 0.001533\n2 0.065303 0.001533 1.000000\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Nota:<\/strong> abbiamo dovuto trasporre l’array numpy (data.T) per eseguire correttamente il test post-hoc.<\/span><\/p>\n
 Il test post-hoc di Nemeyi restituisce valori p per ogni confronto a coppie delle medie. Dal risultato possiamo vedere i seguenti valori p:<\/span><\/p>\n
    \n
  •  Valore P del gruppo 0 rispetto al gruppo 1: 0,4374<\/strong><\/span><\/li>\n
  •  Valore P del gruppo 0 rispetto al gruppo 2: 0,0653<\/strong><\/span><\/li>\n
  •  Valore P del gruppo 1 rispetto al gruppo 2: 0,0015<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n
     Con \u03b1 = 0,05, gli unici due gruppi che hanno medie diverse in modo statisticamente significativo sono il Gruppo 1 e il Gruppo 2.<\/span><\/p>\n
     Nota:<\/strong> il test di Nemenyi ha convertito il numero del gruppo da 1, 2, 3 a 0, 1, 2. Quindi i gruppi nei dati originali che sono significativamente diversi sono i gruppi 2 e 3.<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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