{"id":1711,"date":"2023-07-25T07:12:28","date_gmt":"2023-07-25T07:12:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-vs-regressione\/"},"modified":"2023-07-25T07:12:28","modified_gmt":"2023-07-25T07:12:28","slug":"anova-vs-regressione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-vs-regressione\/","title":{"rendered":"Anova vs regressione: qual \u00e8 la differenza?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Due modelli comunemente usati nelle statistiche sono ANOVA e modelli di regressione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questi due tipi di modelli condividono la <strong>seguente somiglianza:<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> in ciascun modello \u00e8 continua. Esempi di variabili continue includono peso, altezza, lunghezza, larghezza, tempo, et\u00e0, ecc.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, questi due tipi di modelli condividono la seguente <strong>differenza<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I modelli ANOVA vengono utilizzati quando le variabili predittive sono categoriali. Esempi di variabili categoriali includono il livello di istruzione, il colore degli occhi, lo stato civile, ecc.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">I modelli di regressione vengono utilizzati quando le variabili predittive sono continue.*<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">*I modelli di regressione possono essere utilizzati con variabili predittive categoriali, ma per utilizzarli \u00e8 necessario creare <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-dummy-di-regressione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabili fittizie<\/a> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16839 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova_reg2.png\" alt=\"\" width=\"375\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli esempi seguenti mostrano quando utilizzare nella pratica ANOVA o modelli di regressione.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: modello ANOVA preferito<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che un biologo voglia capire se quattro diversi fertilizzanti portano o meno alla stessa crescita media delle piante (in pollici) nell&#8217;arco di un mese. Per testarlo, applica ciascun fertilizzante a 20 piante e registra la crescita di ciascuna pianta dopo un mese.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo scenario, il biologo deve utilizzare un modello ANOVA unidirezionale per analizzare le differenze tra i fertilizzanti perch\u00e9 esiste una variabile predittrice ed \u00e8 categoriale.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16838 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova_reg1.png\" alt=\"\" width=\"521\" height=\"184\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In altre parole, i valori della variabile predittore possono essere classificati nelle seguenti \u201ccategorie\u201d:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fertilizzante 1<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fertilizzante 2<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fertilizzante 3<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Fertilizzante 4<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un&#8217;ANOVA unidirezionale dir\u00e0 al biologo se la crescita media delle piante \u00e8 uguale o meno tra i quattro diversi fertilizzanti.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: modello di regressione preferito<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diciamo che un agente immobiliare vuole capire la relazione tra metratura e prezzo dell&#8217;immobile. Per analizzare questa relazione, raccoglie dati sulla metratura e sul prezzo di 200 case in una determinata citt\u00e0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo scenario, l&#8217;agente immobiliare dovrebbe utilizzare un semplice modello di regressione lineare per analizzare la relazione tra queste due variabili perch\u00e9 la variabile predittore (metratura) \u00e8 continua.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16841 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova_reg3.png\" alt=\"\" width=\"518\" height=\"183\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando una regressione lineare semplice, l&#8217;agente immobiliare pu\u00f2 adattare il seguente modello di regressione:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prezzo dell&#8217;immobile = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> (area quadrata)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore di \u03b2 <sub>1<\/sub> rappresenter\u00e0 la variazione media del prezzo della casa associata a ogni metro quadrato aggiuntivo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 consentir\u00e0 all&#8217;agente immobiliare di quantificare il rapporto tra metratura e prezzo dell&#8217;immobile.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 3: modello di regressione con variabili dummy preferite<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che un agente immobiliare voglia comprendere la relazione tra le variabili predittive \u201cmetratura\u201d e \u201ctipologia di casa\u201d (unifamiliare, appartamento, residenza) con la variabile di risposta del prezzo dell&#8217;immobile.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo scenario, l&#8217;agente immobiliare pu\u00f2 utilizzare la regressione lineare multipla convertendo il &#8220;tipo di casa&#8221; in una variabile fittizia poich\u00e9 attualmente \u00e8 una variabile categoriale.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16842 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anova_reg4.png\" alt=\"\" width=\"524\" height=\"364\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019agente immobiliare pu\u00f2 quindi adattare il seguente modello di regressione lineare multipla:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prezzo dell&#8217;immobile = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> (superficie quadrata) + \u03b2 <sub>2<\/sub> (unifamiliare) + \u03b2 <sub>3<\/sub> (appartamento)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpreteremmo i coefficienti del modello:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03b2 <sub>1<\/sub> :<\/strong> La variazione media del prezzo della casa associata a un metro quadrato in pi\u00f9.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03b2 <sub>2<\/sub> :<\/strong> La differenza di prezzo media tra una casa unifamiliare e una casa a schiera, presupponendo che la metratura rimanga costante.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03b2 <sub>3<\/sub> :<\/strong> Differenza media di prezzo tra una casa unifamiliare e un appartamento, assumendo una superficie costante.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Dai un&#8217;occhiata ai seguenti tutorial per vedere come creare variabili fittizie in diversi software statistici:<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-fittizie-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare variabili fittizie in R<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-fittizie-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare variabili fittizie in Excel<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial forniscono un&#8217;introduzione approfondita ai modelli ANOVA:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-in-un-modo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione all&#8217;ANOVA unidirezionale<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-a-due-vie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione all&#8217;ANOVA bidirezionale<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial forniscono un&#8217;introduzione approfondita ai modelli di regressione lineare:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione alla regressione lineare semplice<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione alla regressione lineare multipla<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Due modelli comunemente usati nelle statistiche sono ANOVA e modelli di regressione. 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