{"id":2083,"date":"2023-07-23T19:04:22","date_gmt":"2023-07-23T19:04:22","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/deviazione-standard-del-gruppo-in-r\/"},"modified":"2023-07-23T19:04:22","modified_gmt":"2023-07-23T19:04:22","slug":"deviazione-standard-del-gruppo-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/deviazione-standard-del-gruppo-in-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare la deviazione standard clusterizzata in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Una <strong>deviazione standard aggregata<\/strong> \u00e8 semplicemente una media ponderata delle deviazioni standard di due o pi\u00f9 gruppi indipendenti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nelle statistiche, appare pi\u00f9 comunemente nel <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/testa-i-tuoi-due-campioni\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test t a due campioni<\/a> , che viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula per calcolare una deviazione standard clusterizzata per due gruppi \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Deviazione standard aggregata = \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">(n <sub>1<\/sub> -1)s <sub>1<\/sub> <sup>2<\/sup> + (n <sub>2<\/sub> -1)s <sub>2<\/sub> <sup>2<\/sup> \/ (n <sub>1<\/sub> +n <sub>2<\/sub> -2)<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><sub>n1<\/sub> , <sub>n2<\/sub> :<\/strong> dimensione del campione rispettivamente per il gruppo 1 e il gruppo 2.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>s <sub>1<\/sub> , s <sub>2<\/sub> :<\/strong> deviazione standard rispettivamente per il gruppo 1 e il gruppo 2.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli esempi seguenti mostrano due metodi per calcolare una deviazione standard clusterizzata tra due gruppi in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 1: calcolare manualmente la deviazione standard clusterizzata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i seguenti valori di dati per due campioni:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Campione 1<\/strong> : 6, 6, 7, 8, 8, 10, 11, 13, 15, 15, 16, 17, 19, 19, 21<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Campione 2<\/strong> : 10, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 19, 20, 22, 24, 25, 27, 29, 29<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come calcolare la deviazione standard aggregata tra questi due campioni:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define two samples\n<\/span>data1 &lt;- c(6, 6, 7, 8, 8, 10, 11, 13, 15, 15, 16, 17, 19, 19, 21)\ndata2 &lt;- c(10, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 19, 20, 22, 24, 25, 27, 29, 29)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find sample standard deviation of each sample\n<\/span>s1 &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">sd<\/span> (data1)\ns2 &lt; <span style=\"color: #3366ff;\">-sd<\/span> (data2)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#find sample size of each sample\n<\/span>n1 &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">length<\/span> (data1)\nn2 &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">length<\/span> (data2)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate pooled standard deviation\n<\/span>pooled &lt;- <span style=\"color: #3366ff;\">sqrt<\/span> (((n1-1)*s1^2 + (n2-1)*s2^2) \/ (n1+n1-2))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view pooled standard deviation\n<\/span>pooled\n\n[1] 5.789564\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La deviazione standard aggregata risulta essere <strong>5.789564<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 2: calcolare la deviazione standard clusterizzata utilizzando un pacchetto<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo per calcolare la deviazione standard raggruppata tra due campioni in R \u00e8 utilizzare la funzione <strong>sd_pooled()<\/strong> dal pacchetto <strong>effectize<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare in pratica questa funzione:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #ff0000;\">library<\/span> (effectsize)<\/span>\n\n#define two samples\n<\/span>data1 &lt;- c(6, 6, 7, 8, 8, 10, 11, 13, 15, 15, 16, 17, 19, 19, 21)\ndata2 &lt;- c(10, 11, 13, 13, 15, 17, 17, 19, 20, 22, 24, 25, 27, 29, 29)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate pooled standard deviation between two samples\n<\/span>sd_pooled(data1, data2)\n\n[1] 5.789564\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La deviazione standard aggregata risulta essere <strong>5.789564<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che questo corrisponde al valore calcolato manualmente nell&#8217;esempio precedente.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le seguenti esercitazioni forniscono ulteriori informazioni sul calcolo di una deviazione standard clusterizzata:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/deviazione-standard-del-gruppo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un&#8217;introduzione alla deviazione standard clusterizzata<\/a><br \/> Calcolatore della deviazione standard clusterizzata<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una deviazione standard aggregata \u00e8 semplicemente una media ponderata delle deviazioni standard di due o pi\u00f9 gruppi indipendenti. Nelle statistiche, appare pi\u00f9 comunemente nel test t a due campioni , che viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno. 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