{"id":1911,"date":"2023-07-24T12:02:56","date_gmt":"2023-07-24T12:02:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-correlazione-t\/"},"modified":"2023-07-24T12:02:56","modified_gmt":"2023-07-24T12:02:56","slug":"test-di-correlazione-t","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-correlazione-t\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test t di correlazione"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">coefficiente di correlazione di Pearson<\/a> viene utilizzato per quantificare l&#8217;associazione lineare tra due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Assume sempre un valore compreso tra -1 e 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 indica alcuna correlazione lineare.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per determinare se un coefficiente di correlazione \u00e8 statisticamente significativo, \u00e8 possibile eseguire un test t, che prevede il calcolo di un punteggio t e di un valore p corrispondente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula per calcolare il t-score \u00e8 la seguente:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">t = r\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(n-2) \/ (1-r <sup>2<\/sup> )<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>r:<\/strong> Il coefficiente di correlazione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n:<\/strong> la dimensione del campione<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p viene calcolato come il corrispondente valore p a due code per la distribuzione t con n-2 gradi di libert\u00e0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come eseguire un test t per un coefficiente di correlazione.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: esecuzione di un test t per la correlazione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere il seguente set di dati con due variabili:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18261 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/tcor1-1.png\" alt=\"\" width=\"157\" height=\"307\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando alcuni software statistici (Excel, R, Python, ecc.), possiamo calcolare che il coefficiente di correlazione tra le due variabili sia <strong>0,707<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa \u00e8 una correlazione molto positiva, ma per determinare se \u00e8 statisticamente significativa dobbiamo calcolare il punteggio t e il valore p corrispondenti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo calcolare il t-score come segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">t = r\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(n-2) \/ (1-r <sup>2<\/sup> )<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">t = 0,707\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(10-2) \/ (1-0,707 <sup>2<\/sup> )<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">t = <strong>2.828<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-del-valore-p-del-punteggio-t\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">calcolatore del punteggio T del valore P<\/a> , troviamo che il valore p corrispondente \u00e8 <strong>0,022<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-18262 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/tcor2.png\" alt=\"\" width=\"378\" height=\"689\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, concluderemmo che la correlazione tra queste due variabili \u00e8 statisticamente significativa.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-correlazione-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire un test di correlazione in Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-correlazione-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire un test di correlazione in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cos\u2019\u00e8 considerata una correlazione \u201cdebole\u201d?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cos\u2019\u00e8 considerata una correlazione \u201cforte\u201d?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un coefficiente di correlazione di Pearson viene utilizzato per quantificare l&#8217;associazione lineare tra due variabili. Assume sempre un valore compreso tra -1 e 1 dove: -1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa. 0 indica alcuna correlazione lineare. 1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva. 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