{"id":4527,"date":"2023-07-10T09:48:32","date_gmt":"2023-07-10T09:48:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/trasformazione-del-registro-nella-camera-di-equilibrio\/"},"modified":"2023-07-10T09:48:32","modified_gmt":"2023-07-10T09:48:32","slug":"trasformazione-del-registro-nella-camera-di-equilibrio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/trasformazione-del-registro-nella-camera-di-equilibrio\/","title":{"rendered":"Come eseguire una trasformazione del registro in sas"},"content":{"rendered":"

Molti test statistici presuppongono che i valori di una particolare variabile siano distribuiti normalmente<\/a> .<\/span><\/p>\n

Tuttavia, i valori spesso non sono<\/em> distribuiti normalmente. Un modo per risolvere questo problema \u00e8 trasformare la variabile prendendo il logaritmo di ciascun valore.<\/span><\/p>\n

Eseguendo questa trasformazione, una variabile generalmente si avvicina alla distribuzione normale.<\/span><\/p>\n

L’esempio seguente mostra come eseguire una trasformazione del log su una variabile in SAS.<\/span><\/p>\n

Esempio: trasformazione del registro in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n

Supponiamo di avere il seguente set di dati in SAS:<\/span> <\/p>\n

 \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n    input<\/span> x;\n    datalines<\/span> ;\n1\n1\n1\n2\n2\n2\n2\n2\n2\n3\n3\n3\n6\n7\n8\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \/*create histogram and perform normality tests*\/\n<\/span>proc univariate<\/span> data<\/span> =my_data normal<\/span> ; \nhistogram<\/span> x;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 L’istogramma mostra anche che la distribuzione dei valori non sembra essere distribuita normalmente:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Possiamo tentare una trasformazione del registro<\/strong> sul set di dati originale per vedere se possiamo produrre un set di dati distribuito in modo pi\u00f9 normale.<\/span><\/p>\n
 Possiamo utilizzare il codice seguente per creare un nuovo set di dati in SAS in cui prendiamo il registro di ciascuno dei valori x originali:<\/span> <\/p>\n
 \/*use log transformation to create new dataset*\/\n<\/span>data<\/span> log_data;\n    set<\/span> my_data;\n    x = log<\/span> (x);\nrun<\/span> ;\n\n\/*view log transformed data*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =log_data;<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Possiamo quindi utilizzare nuovamente PROC UNIVARIATE<\/strong> per eseguire test di normalit\u00e0 sulla variabile trasformata e produrre anche un istogramma:<\/span> <\/p>\n
 \/*create histogram and perform normality tests*\/\n<\/span>proc univariate<\/span> data<\/span> =log_data normal<\/span> ; \nhistogram<\/span> x;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 L’istogramma mostra anche che la distribuzione dei valori \u00e8 leggermente pi\u00f9 normale rispetto a prima della trasformazione:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Sulla base dei risultati del test di Shapiro-Wilk e dell’istogramma presentato sopra, concluderemmo che la trasformazione logaritmica ha creato una variabile distribuita molto pi\u00f9 normalmente rispetto alla variabile originale.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in SAS:<\/span><\/p>\n
 Come identificare i valori anomali in SAS<\/a>
 Come calcolare la distanza di cottura in SAS<\/a>
 Come creare istogrammi in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Molti test statistici presuppongono che i valori di una particolare variabile siano distribuiti normalmente . Tuttavia, i valori spesso non sono distribuiti normalmente. Un modo per risolvere questo problema \u00e8 trasformare la variabile prendendo il logaritmo di ciascun valore. Eseguendo questa trasformazione, una variabile generalmente si avvicina alla distribuzione normale. 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 Nell’ultima tabella intitolata Test di normalit\u00e0,<\/strong> possiamo vedere che il valore p<\/a> per il test di Shapiro-Wilk \u00e8 ora maggiore di 0,05.<\/span><\/p>\n
 Nell’ultima tabella intitolata Test di normalit\u00e0<\/strong> , possiamo vedere che il valore p<\/a> del test di Shapiro-Wilk \u00e8 inferiore a 0,05, il che fornisce una forte prova che la variabile x<\/strong> non \u00e8 distribuita normalmente.<\/span><\/p>\n
 Possiamo usare PROC UNIVARIATE<\/a> per eseguire test di normalit\u00e0 sulla variabile x per determinare se \u00e8 distribuita normalmente e anche creare un istogramma per visualizzare la distribuzione dei valori:<\/span> <\/p>\n