{"id":3081,"date":"2023-07-19T07:41:45","date_gmt":"2023-07-19T07:41:45","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-univariata-vs-multivariata\/"},"modified":"2023-07-19T07:41:45","modified_gmt":"2023-07-19T07:41:45","slug":"analisi-univariata-vs-multivariata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-univariata-vs-multivariata\/","title":{"rendered":"Analisi univariata o multivariata: qual \u00e8 la differenza?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il termine <strong>analisi univariata<\/strong> si riferisce all&#8217;analisi di una variabile. Puoi ricordarlo perch\u00e9 il prefisso \u201cuni\u201d significa \u201cuno\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Con il termine <strong>analisi multivariata<\/strong> si intende l\u2019analisi di pi\u00f9 variabili. Puoi ricordarlo perch\u00e9 il prefisso &#8220;multi&#8221; significa &#8220;pi\u00f9 di uno&#8221;.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono tre modi comuni per eseguire <strong>l&#8217;analisi univariata<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Statistiche riassuntive<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo calcolare <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">misure di tendenza centrale<\/a> come la media o la mediana di una variabile.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche calcolare misure di dispersione come la deviazione standard di una variabile.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Distribuzioni di frequenza<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo creare una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-di-frequenza-relativa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione di frequenza<\/a> , che descrive la frequenza con cui ciascun valore appare per una variabile.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Grafica<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo creare grafici come boxplot, istogrammi, grafici di densit\u00e0, ecc. per visualizzare la distribuzione dei valori di una variabile.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono due modi comuni per eseguire <strong>l&#8217;analisi multivariata<\/strong> :<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Matrice del grafico a dispersione<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo creare una matrice di grafico a dispersione, che ci consente di visualizzare la relazione tra ciascuna combinazione di variabili a coppie in un set di dati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Algoritmi di apprendimento automatico<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare un algoritmo di apprendimento supervisionato per adattare un modello come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la regressione lineare multipla<\/a> che quantifica la relazione tra pi\u00f9 variabili predittive e una variabile di risposta.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche utilizzare un algoritmo di apprendimento non supervisionato come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-delle-componenti-principali-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">l&#8217;analisi delle componenti principali<\/a> per trovare simultaneamente la struttura e le relazioni tra pi\u00f9 variabili in un set di dati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli esempi seguenti mostrano come eseguire analisi univariate e multivariate con il seguente set di dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14664 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni1.png\" alt=\"\" width=\"438\" height=\"261\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : quando si analizzano esattamente due variabili, si parla di <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-bivariata\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">analisi bivariata<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come eseguire l&#8217;analisi univariata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo scegliere di eseguire un&#8217;analisi univariata su una qualsiasi delle singole variabili nel set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, possiamo scegliere di eseguire un&#8217;analisi univariata sulla variabile <strong>Dimensione familiare<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14665\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni2.png\" alt=\"Esempio di analisi univariata\" width=\"451\" height=\"276\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo calcolare le seguenti misure di tendenza centrale della dimensione familiare:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Media (il valore medio): 3,8<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Mediana (il valore medio): 4<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questi valori ci danno un\u2019idea di dove si trova il valore \u201ccentrale\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche calcolare le seguenti misure di dispersione:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Intervallo (la differenza tra massimo e minimo): 6<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Scala interquartile (la distribuzione del 50% medio dei valori): 2.5<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Deviazione standard (una misura media dello spread): 1,87<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questi valori ci danno un&#8217;idea della distribuzione dei valori di questa variabile.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche creare la seguente tabella di distribuzione della frequenza per riassumere la frequenza con cui si verificano valori diversi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14667 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni3.png\" alt=\"\" width=\"208\" height=\"191\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche creare un boxplot per visualizzare la distribuzione dei valori in base alla dimensione del nucleo familiare:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14668 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni4.png\" alt=\"\" width=\"383\" height=\"349\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In alternativa, potremmo creare un istogramma per visualizzare la distribuzione dei valori:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-14669 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni5.png\" alt=\"\" width=\"412\" height=\"413\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Calcolando queste misurazioni e creando questi grafici, possiamo capire meglio come sono distribuiti i valori per la variabile Dimensione della famiglia.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come eseguire l&#8217;analisi multivariata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo ancora una volta di avere lo stesso set di dati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-14664 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/uni1.png\" alt=\"\" width=\"463\" height=\"277\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Una forma semplice di analisi multivariata che potremmo eseguire su questo set di dati \u00e8 creare una <strong>matrice di grafico a dispersione<\/strong> , ovvero una matrice che mostra un grafico a dispersione per ogni combinazione a coppie di variabili numeriche nel set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo creare questo tipo di matrice per visualizzare contemporaneamente la relazione tra dimensione del nucleo familiare, reddito annuo e numero di animali domestici.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorsa<\/strong> : dai un&#8217;occhiata a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/r-coppie-di-grafici\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">questo tutorial<\/a> per vedere come creare una matrice di grafico a dispersione in R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo per eseguire l&#8217;analisi multivariata su questo set di dati sarebbe quello di adattare un <strong>modello di regressione lineare multipla<\/strong> . Ad esempio, potremmo creare un modello di regressione che utilizzi le dimensioni del nucleo familiare e il numero di animali domestici per prevedere il reddito annuale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorsa<\/strong> : dai un&#8217;occhiata a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">questo tutorial<\/a> per vedere come eseguire la regressione lineare multipla in R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo per eseguire l&#8217;analisi multivariata su questo set di dati sarebbe eseguire <strong>l&#8217;analisi delle componenti principali<\/strong> , che ci consente di trovare la struttura sottostante nel set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorsa<\/strong> : dai un&#8217;occhiata a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-delle-componenti-principali-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">questo tutorial<\/a> per vedere come eseguire l&#8217;analisi dei componenti principali in R.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Conclusione<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco un breve riassunto di questo articolo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019analisi univariata \u00e8 l\u2019analisi di una variabile.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019analisi multivariata \u00e8 l\u2019analisi di pi\u00f9 di una variabile.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Esistono diversi modi per eseguire ciascun tipo di analisi a seconda dell&#8217;obiettivo finale.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nel mondo reale, spesso eseguiamo entrambi i tipi di analisi su un singolo set di dati.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;analisi univariata ci consente di comprendere la distribuzione dei valori per una variabile mentre l&#8217;analisi multivariata ci consente di comprendere la relazione tra pi\u00f9 variabili.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il termine analisi univariata si riferisce all&#8217;analisi di una variabile. 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