Diciamo che una distribuzione di valori di dati \u00e8 distorta<\/strong> se ha una “coda” sul lato sinistro della distribuzione:<\/span> <\/p>\n Una distribuzione si dice distorta a destra<\/strong> se ha una \u201ccoda\u201d sul lato destro della distribuzione:<\/span> <\/p>\n E diciamo che una distribuzione non ha asimmetria<\/strong> se \u00e8 simmetrica su entrambi i lati:<\/span> <\/p>\n Il valore dell’asimmetria pu\u00f2 variare da infinito negativo a infinito positivo.<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare i valori di asimmetria:<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come interpretare nella pratica i valori di asimmetria.<\/span><\/p>\n La distribuzione per et\u00e0 dei decessi nella maggior parte delle popolazioni \u00e8 sbilanciata verso sinistra. La maggior parte delle persone vive tra i 70 e gli 80 anni, e sempre meno vivono al di sotto di questa et\u00e0.<\/span><\/p>\n Se creassimo un grafico della densit\u00e0<\/a> per visualizzare la distribuzione dei valori per l’et\u00e0 della morte, potrebbe assomigliare a questo:<\/span> <\/p>\n Supponiamo di calcolare l’asimmetria di questa distribuzione e di scoprire che \u00e8 -1.3225<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 questo valore \u00e8 negativo, lo interpretiamo nel senso che la distribuzione \u00e8 distorta a sinistra, ovvero che la coda si estende verso il lato sinistro della distribuzione.<\/span><\/p>\n La distribuzione del reddito familiare negli Stati Uniti \u00e8 sbilanciata verso destra, con la maggior parte delle famiglie che guadagna tra i 30.000 e i 70.000 dollari all\u2019anno, ma con una lunga coda destra di famiglie che guadagna molto di pi\u00f9.<\/span><\/p>\n Se creiamo un grafico della densit\u00e0 per visualizzare la distribuzione dei valori del reddito familiare, potrebbe assomigliare a questo:<\/span> <\/p>\n Supponiamo di calcolare l’asimmetria di questa distribuzione e di scoprire che \u00e8 2.0043<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 questo valore \u00e8 positivo, lo interpretiamo nel senso che la distribuzione \u00e8 distorta a destra, ovvero che la coda si estende verso il lato destro della distribuzione.<\/span><\/p>\n La dimensione dei maschi \u00e8 distribuita approssimativamente normalmente e non mostra asimmetria. Ad esempio, l’altezza media di un uomo negli Stati Uniti \u00e8 di circa 69,1 pollici. La distribuzione dell’altezza \u00e8 pi\u00f9 o meno simmetrica, con alcuni pi\u00f9 bassi e altri pi\u00f9 alti.<\/span><\/p>\n Se creassimo un grafico della densit\u00e0 per visualizzare la distribuzione dell’altezza maschile negli Stati Uniti, potrebbe apparire cos\u00ec:<\/span> <\/p>\n Supponiamo di calcolare l’asimmetria di questa distribuzione e di scoprire che \u00e8 0,0013<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 questo valore \u00e8 vicino allo zero, lo interpretiamo nel senso che la distribuzione non ha praticamente alcuna distorsione, il che significa che le code su entrambi i lati della distribuzione sono approssimativamente uguali.<\/span><\/p>\n Le seguenti esercitazioni forniscono informazioni aggiuntive sulle statistiche di distorsione:<\/span><\/p>\n 5 esempi di distribuzioni asimmetriche positivamente<\/a> In statistica, usiamo l\u2019asimmetria per descrivere la simmetria di una distribuzione. Diciamo che una distribuzione di valori di dati \u00e8 distorta se ha una “coda” sul lato sinistro della distribuzione: Una distribuzione si dice distorta a destra se ha una \u201ccoda\u201d sul lato destro della distribuzione: E diciamo che una distribuzione non ha asimmetria se […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Distribuzione](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biais2.png\")
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<\/p>\n![\"Distribuzione](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biais3.png\")
<\/p>\n Come interpretare l’asimmetria<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Esempio 1: distribuzione sbilanciata a sinistra<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Esempio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biais9.png\")
<\/p>\n Esempio 2: distribuzione distorta a destra<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Esempio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biais10.png\")
<\/p>\n Esempio 3: nessun pregiudizio<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Esempio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/biais8.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
5 esempi di distribuzioni asimmetriche negativamente<\/a>
Come calcolare l’asimmetria in Excel<\/a>
Come identificare l’asimmetria nei box plot<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"