{"id":483,"date":"2023-07-29T18:24:50","date_gmt":"2023-07-29T18:24:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/manova-a-d\/"},"modified":"2023-07-29T18:24:50","modified_gmt":"2023-07-29T18:24:50","slug":"manova-a-d","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/manova-a-d\/","title":{"rendered":"Come eseguire una manova in r"},"content":{"rendered":"

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Per comprendere MANOVA, \u00e8 innanzitutto utile comprendere ANOVA.<\/span><\/p>\n

Un’ANOVA<\/a> (analisi della varianza) viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo di voler sapere se la tecnica di studio ha o meno un impatto sui punteggi degli esami di una classe di studenti. Abbiamo diviso la classe in tre gruppi in modo casuale. Ogni gruppo utilizza una tecnica di studio diversa per un mese per prepararsi a un esame. Alla fine del mese tutti gli studenti sostengono lo stesso esame.<\/span><\/p>\n

Per scoprire se la tecnica di studio ha un impatto sui punteggi degli esami, possiamo eseguire un’ANOVA unidirezionale, che ci dir\u00e0 se c’\u00e8 una differenza statisticamente significativa tra i punteggi medi dei tre gruppi.<\/span><\/p>\n

In un’ANOVA abbiamo una variabile di risposta. Tuttavia, in una MANOVA<\/strong> (analisi multivariata della varianza), abbiamo pi\u00f9 variabili di risposta.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo di voler sapere quale sia l’impatto del livello di istruzione (scuola superiore, laurea, laurea, master, ecc.) sia sul reddito annuo che sull’importo del debito studentesco. In questo caso, abbiamo un fattore (livello di istruzione) e due variabili di risposta (reddito annuo e debito studentesco), quindi possiamo eseguire una MANOVA unidirezionale.<\/span><\/p>\n

Correlati:<\/strong><\/span> Comprendere le differenze tra ANOVA, ANCOVA, MANOVA e MANCOVA<\/p>\n

Come eseguire una MANOVA in R<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nell’esempio seguente, illustreremo come eseguire una MANOVA unidirezionale in R utilizzando il set di dati iris<\/strong> integrato, che contiene informazioni sulla lunghezza e larghezza delle diverse misurazioni dei fiori per tre diverse specie (“setosa”, “virginica” , \u201cversicolor\u201d):<\/span><\/p>\n

 #view first six rows of iris<\/em> dataset<\/span>\nhead(iris)\n\n# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n#1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n#2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n#3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n#4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n#5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa\n#6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa\n<\/strong><\/pre>\n
 Supponiamo di voler sapere se le specie hanno un effetto sulla lunghezza e larghezza dei sepali. Utilizzando specie<\/em> come variabile indipendente e lunghezza<\/em> e larghezza<\/em> dei sepali come variabili di risposta, possiamo eseguire una MANOVA unidirezionale utilizzando la funzione manova()<\/strong> in R.<\/span><\/p>\n
 La funzione manova()<\/strong> utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n
 manova (cbind (rv1, rv2, \u2026) ~ iv, dati)<\/span><\/strong><\/p>\n
 Oro:<\/span><\/p>\n