{"id":499,"date":"2023-07-29T17:08:36","date_gmt":"2023-07-29T17:08:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-nascoste\/"},"modified":"2023-07-29T17:08:36","modified_gmt":"2023-07-29T17:08:36","slug":"variabili-nascoste","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-nascoste\/","title":{"rendered":"Variabili nascoste: definizione ed esempi"},"content":{"rendered":"

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Una variabile nascosta<\/strong> \u00e8 una variabile che non \u00e8 inclusa in un’analisi statistica, ma influisce sulla relazione tra due variabili all’interno dell’analisi.<\/span><\/p>\n

Una variabile nascosta pu\u00f2 nascondere la vera relazione tra le variabili o pu\u00f2 dare falsamente l’impressione che sia presente una relazione tra le variabili. In sostanza, le variabili nascoste possono rendere fuorvianti i risultati di uno studio.<\/span><\/p>\n

Negli studi osservazionali \u00e8 importante essere consapevoli che le variabili nascoste possono portare a interpretazioni insolite dei dati e delle relazioni tra le variabili. Negli studi sperimentali \u00e8 importante progettare l’esperimento in modo da eliminare (per quanto possibile) il rischio di variabili nascoste.<\/span><\/p>\n

Esempi di variabili nascoste<\/span><\/strong><\/h2>\n

I seguenti esempi illustrano diversi casi in cui le variabili nascoste potrebbero essere presenti in uno studio:<\/span><\/p>\n

Esempio 1<\/strong><\/span><\/h3>\n

Un ricercatore rileva che le vendite di gelati e gli attacchi di squali sono fortemente correlati positivamente. Ci\u00f2 significa che l\u2019aumento delle vendite di gelati sta causando pi\u00f9 attacchi di squali?<\/span><\/p>\n

E ‘improbabile. La causa pi\u00f9 probabile \u00e8 il tempo<\/em> variabile in agguato. Quando fuori fa pi\u00f9 caldo, pi\u00f9 persone acquistano il gelato e pi\u00f9 persone vanno al mare.<\/span><\/p>\n

Esempio 2<\/strong><\/span><\/h3>\n

Un ricercatore scopre che il consumo di popcorn e il numero di incidenti stradali nel corso degli anni sono fortemente correlati. Ci\u00f2 significa che un maggiore consumo di popcorn causa pi\u00f9 incidenti stradali?<\/span><\/p>\n

E ‘improbabile. La causa pi\u00f9 probabile \u00e8 la variabile popolazione<\/em> in agguato. Con l\u2019aumento della popolazione, aumentano la quantit\u00e0 di popcorn consumati e il numero di incidenti stradali.<\/span><\/p>\n

Esempio 3<\/strong><\/span><\/h3>\n

Uno studio rileva che quanti pi\u00f9 volontari si fanno avanti dopo un disastro naturale, tanto maggiore \u00e8 il danno. Questo significa che i volontari stanno causando pi\u00f9 danni?<\/span><\/p>\n

E ‘improbabile. La causa pi\u00f9 probabile \u00e8 la diversa portata del disastro naturale<\/em> . Un disastro naturale pi\u00f9 grande si traduce in un numero maggiore di volontari e in un aumento della quantit\u00e0 di danni causati dal disastro naturale.<\/span><\/p>\n

Esempio 4<\/strong><\/span><\/h3>\n

Lo studio rileva che le vendite di guanti e gli incidenti con lo snowboard sono fortemente correlati. Questo significa che i guanti causano pi\u00f9 incidenti con lo snowboard?<\/span><\/p>\n

E ‘improbabile. La causa pi\u00f9 probabile \u00e8 la temperatura<\/em> variabile in agguato. Quando la temperatura scende, sempre pi\u00f9 persone acquistano guanti e sempre pi\u00f9 persone vanno a fare snowboard.<\/span><\/p>\n

Come identificare le variabili nascoste<\/strong><\/span><\/h2>\n

Per scoprire le variabili nascoste, \u00e8 utile avere esperienza nell\u2019area studiata. Conoscendo quali potenziali variabili potrebbero influenzare la relazione tra le variabili dello studio che non sono esplicitamente incluse nello studio, potresti essere in grado di scoprire potenziali variabili nascoste.<\/span><\/p>\n

Un altro modo per identificare potenziali variabili nascoste \u00e8 esaminare i grafici residui. Se c’\u00e8 una tendenza (lineare o non lineare) nei residui, ci\u00f2 potrebbe significare che una variabile nascosta non inclusa nello studio sta influenzando in qualche modo le variabili di studio.<\/span><\/p>\n

Come eliminare il rischio di variabili nascoste<\/strong><\/span><\/h2>\n

Negli studi osservazionali pu\u00f2 essere molto difficile eliminare il rischio di variabili nascoste. Nella maggior parte dei casi, la cosa migliore che puoi fare \u00e8 semplicemente identificare, anzich\u00e9 prevenire, le potenziali variabili nascoste che potrebbero avere un impatto sullo studio.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, negli studi sperimentali, l\u2019impatto delle variabili nascoste pu\u00f2 essere in gran parte eliminato attraverso un buon disegno sperimentale.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo di voler sapere se due pillole hanno un impatto diverso sulla pressione sanguigna. Sappiamo che anche variabili nascoste come la dieta<\/em> e l\u2019abitudine al fumo<\/em> influiscono sulla pressione sanguigna. Possiamo quindi tentare di controllare queste variabili nascoste utilizzando un disegno randomizzato<\/a> . Ci\u00f2 significa che assegniamo in modo casuale i pazienti a prendere la prima o la seconda pillola.<\/span><\/p>\n

Dato che stiamo assegnando i pazienti a gruppi in modo casuale, possiamo supporre che le variabili nascoste influenzeranno entrambi i gruppi pi\u00f9 o meno allo stesso modo. Ci\u00f2 significa che qualsiasi differenza nella pressione sanguigna pu\u00f2 essere attribuita alla pillola piuttosto che all\u2019effetto di una variabile nascosta.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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