{"id":3898,"date":"2023-07-14T21:46:16","date_gmt":"2023-07-14T21:46:16","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/sas-proc-test-di-normalita-univariato\/"},"modified":"2023-07-14T21:46:16","modified_gmt":"2023-07-14T21:46:16","slug":"sas-proc-test-di-normalita-univariato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/sas-proc-test-di-normalita-univariato\/","title":{"rendered":"Sas: come utilizzare proc univariata per i test di normalit\u00e0"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare <strong>proc univariate<\/strong> in SAS con l&#8217;istruzione <strong>normal<\/strong> per eseguire pi\u00f9 test di normalit\u00e0 su una variabile in un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa procedura utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #800080;\">proc univariate<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =my_data <span style=\"color: #3366ff;\">normal<\/span> ;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">var<\/span> my_variable;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare questa procedura nella pratica.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: Proc Univariate per test di normalit\u00e0 in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere il seguente set di dati in SAS che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">\/*create dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">data<\/span> my_data;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">input<\/span> team $pointsrebounds;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">datalines<\/span> ;\nAt 12 8\nAt 12 8\nAt 12 8\nAt 23 9\nAt 20 12\nAt 14 7\nAt 14 7\nB 20 2\nB 20 5\nB 29 4\nB 14 7\nB 20 2\nB 20 2\nB 20 5\n;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n\n<span style=\"color: #008000;\">\/*view dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc print<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-31374 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/trier1.jpg\" alt=\"\" width=\"220\" height=\"369\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare <strong>proc univariate<\/strong> con l&#8217;istruzione <strong>normal<\/strong> per eseguire vari test di normalit\u00e0 sulla variabile <strong>points<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #800080;\">proc univariate<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =my_data <span style=\"color: #3366ff;\">normal<\/span> ;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">var<\/span> points;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nel risultato verranno visualizzate diverse tabelle, ma quella intitolata <strong>Test di normalit\u00e0<\/strong> contiene i risultati dei test di normalit\u00e0:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-31388\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normesas1.jpg\" alt=\"SAS proc test di normalit\u00e0 univariata\" width=\"418\" height=\"159\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per impostazione predefinita, SAS esegue quattro test di normalit\u00e0 e visualizza ciascuna statistica di test e i corrispondenti valori p:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test di Shapiro-Wilk<\/strong> : W = 0,867, p = 0,0383<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test di Kolmogorov-Smirnov<\/strong> : D = 0,237, p = 0,0318<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test di Cramer-von Mises<\/strong> : W-Sq = 0,152, p = 0,0200<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Test di Anderson-Darling<\/strong> : A-Sq = 0,847, p = 0,0223<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ogni test di normalit\u00e0 utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub><\/strong> : i dati sono distribuiti normalmente.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub><\/strong> : I dati non sono distribuiti normalmente.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il <a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-p-significativita-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">valore p<\/a> per ciascun test di normalit\u00e0 \u00e8 inferiore a 0,05, rifiuteremo l&#8217;ipotesi nulla per ciascun test di normalit\u00e0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che ci sono prove sufficienti per concludere che la variabile <strong>punti<\/strong> non \u00e8 distribuita normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che puoi anche creare un istogramma con una curva normale sovrapposta per visualizzare la distribuzione dei valori della variabile <strong>punti<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #800080;\">proc univariate<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> <span style=\"color: #000000;\">=my_data;\n    <\/span><span style=\"color: #3366ff;\">histogram<\/span> <span style=\"color: #000000;\">points \/ <span style=\"color: #3366ff;\">normal<\/span> ;\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">run<\/span> <span style=\"color: #000000;\">;<\/span><\/strong><\/span> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-31389 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normetest1.jpg\" alt=\"\" width=\"611\" height=\"473\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;istogramma ci mostra che la distribuzione dei valori non segue molto bene la curva normale, il che concorda con i risultati dei test di normalit\u00e0 che abbiamo effettuato.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in SAS:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/procedura-sommaria-in-sas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come utilizzare il riepilogo della procedura in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/proc-tabulare-sas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come utilizzare Proc Tabulate in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/grado-proc-sas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come utilizzare le regole di confronto Proc in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c8 possibile utilizzare proc univariate in SAS con l&#8217;istruzione normal per eseguire pi\u00f9 test di normalit\u00e0 su una variabile in un set di dati. Questa procedura utilizza la seguente sintassi di base: proc univariate data =my_data normal ; var my_variable; run ; L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare questa procedura nella pratica. 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