{"id":600,"date":"2023-07-29T09:10:25","date_gmt":"2023-07-29T09:10:25","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/"},"modified":"2023-07-29T09:10:25","modified_gmt":"2023-07-29T09:10:25","slug":"interpretare-i-rapporti-di-probabilita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/","title":{"rendered":"Come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

In statistica la probabilit\u00e0<\/strong> si riferisce alla probabilit\u00e0 che un evento si verifichi. Viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n

\n

PROBABILIT\u00c0:<\/strong><\/span><\/p>\n

P(evento) = (# risultati desiderabili) \/ (# risultati possibili)<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Ad esempio, supponiamo di avere quattro palline rosse e una verde in un sacchetto. Se chiudi gli occhi e selezioni una pallina a caso, la probabilit\u00e0 che tu scelga una pallina verde viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n

P(verde) = 1\/5 = 0,2<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Le probabilit\u00e0<\/strong> che un evento si verifichi possono essere calcolate come segue:<\/span><\/p>\n

\n

PROBABILIT\u00c0:<\/strong><\/span><\/p>\n

Possibilit\u00e0 (evento) = P (l’evento si verifica) \/ 1-P (l’evento si verifica)<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Ad esempio, le probabilit\u00e0 di tirare una pallina verde sono (0,2)\/1-(0,2) = 0,2\/0,8 = 0,25<\/strong> .<\/span><\/p>\n

L’ odds ratio<\/strong> \u00e8 il rapporto tra due probabilit\u00e0.<\/span><\/p>\n

\n

RAPPORTO FORTUNA:<\/strong><\/span><\/p>\n

Rapporto quote = Quote dell’evento A \/ Quote dell’evento B<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Ad esempio, potremmo calcolare il rapporto di probabilit\u00e0 tra la scelta di una pallina rossa e di una pallina verde.<\/span><\/p>\n

La probabilit\u00e0 di estrarre una pallina rossa \u00e8 4\/5 = 0,8<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Le probabilit\u00e0 di estrarre una pallina rossa sono (0,8) \/ 1-(0,8) = 0,8 \/ 0,2 = 4<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Il rapporto di probabilit\u00e0<\/strong> per la scelta di una pallina rossa rispetto a una pallina verde viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n

Quota (rossa) \/ Quota (verde) = 4 \/ 0,25 = 16<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Quindi le probabilit\u00e0 di tirare una palla rossa sono 16 volte maggiori di quelle di sparare una palla verde.<\/span><\/p>\n

Quando vengono utilizzati i rapporti di probabilit\u00e0 nel mondo reale?<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nel mondo reale, i rapporti di probabilit\u00e0 vengono utilizzati in una variet\u00e0 di contesti in cui i ricercatori desiderano confrontare le probabilit\u00e0 che si verifichino due eventi.<\/span> Ecco alcuni esempi.<\/span><\/p>\n

Esempio n. 1: interpretazione dei rapporti di probabilit\u00e0<\/strong><\/span><\/h3>\n

I ricercatori vogliono sapere se un nuovo trattamento migliora le possibilit\u00e0 che un paziente abbia un risultato positivo sulla salute rispetto a un trattamento esistente. La tabella seguente mostra il numero di pazienti che hanno avuto un esito positivo o negativo sulla salute, a seconda del trattamento.<\/span> <\/p>\n

\"Tabella<\/p>\n

Le probabilit\u00e0 che un paziente abbia un esito positivo con il nuovo trattamento possono essere calcolate come segue:<\/span><\/p>\n

Probabilit\u00e0<\/strong> = P(positivo) \/ 1 \u2013 P(positivo) = (50\/90) \/ 1-(50\/90) = (50\/90) \/ (40\/90) = 1,25<\/strong><\/span><\/p>\n

Le probabilit\u00e0 che un paziente abbia un esito positivo con il trattamento esistente possono essere calcolate come segue:<\/span><\/p>\n

Probabilit\u00e0<\/strong> = P(positivo) \/ 1 \u2013 P(positivo) = (42\/90) \/ 1-(42\/90) = (42\/90) \/ (48\/90) = 0,875<\/strong><\/span><\/p>\n

Pertanto, l\u2019odds ratio di ottenere un risultato positivo con il nuovo trattamento rispetto al trattamento esistente pu\u00f2 essere calcolato come segue:<\/span><\/p>\n

Rapporto probabilit\u00e0<\/strong> = 1,25 \/ 0,875 = 1,428<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Interpretiamo questo nel senso che le probabilit\u00e0 che un paziente abbia un esito positivo utilizzando il nuovo trattamento sono 1,428<\/strong> volte<\/strong> le<\/strong> probabilit\u00e0<\/strong> che un paziente abbia un esito positivo utilizzando il trattamento esistente.<\/span><\/p>\n

In altre parole, con il nuovo trattamento le possibilit\u00e0 di ottenere un risultato positivo aumentano del 42,8%<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Esempio n.2: interpretazione dei rapporti di probabilit\u00e0<\/strong><\/span><\/h3>\n

Gli esperti di marketing vogliono sapere se un annuncio induce i clienti ad acquistare un determinato articolo pi\u00f9 spesso di un altro annuncio. Quindi mostrano ogni annuncio a 100 persone. La tabella seguente mostra il numero di persone che hanno acquistato l’articolo, in base all’annuncio visto:<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Le probabilit\u00e0 che un individuo acquisti l’articolo dopo aver visto il primo annuncio possono essere calcolate come segue:<\/span><\/p>\n

Quote<\/strong> = P(comprato) \/ 1 \u2013 P(comprato) = (73\/100) \/ 1-(73\/100) = (73\/100) \/ (27\/100) = 2.704<\/strong><\/span><\/p>\n

Le probabilit\u00e0 che un individuo acquisti l’articolo dopo aver visto il secondo annuncio possono essere calcolate come segue:<\/span><\/p>\n

Quote<\/strong> = P(comprato) \/ 1 \u2013 P(comprato) = (65\/100) \/ 1-(65\/10) = (65\/100) \/ (35\/100) = 1.857<\/strong><\/span><\/p>\n

Pertanto, il rapporto di probabilit\u00e0 tra un cliente che acquista l’articolo dopo aver visto il primo annuncio e un cliente che lo acquista dopo aver visto il secondo annuncio pu\u00f2 essere calcolato come segue:<\/span><\/p>\n

Rapporto probabilit\u00e0<\/strong> = 2.704 \/ 1.857 = 1.456<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Interpretiamo questo nel senso che le probabilit\u00e0 che un individuo acquisti l’articolo dopo aver visto il primo annuncio sono 1.456<\/strong> volte<\/strong> le<\/strong> probabilit\u00e0<\/strong> che un individuo acquisti l’articolo dopo aver visto il secondo annuncio.<\/span><\/p>\n

In altre parole, grazie alla prima inserzione le possibilit\u00e0 di acquistare l’oggetto aumentano del 45,6%<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n

Come calcolare il rapporto quote e il rischio relativo in Excel<\/a>
Come interpretare un rapporto di probabilit\u00e0 inferiore a 1
Come interpretare il rischio relativo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In statistica la probabilit\u00e0 si riferisce alla probabilit\u00e0 che un evento si verifichi. Viene calcolato come segue: PROBABILIT\u00c0: P(evento) = (# risultati desiderabili) \/ (# risultati possibili) Ad esempio, supponiamo di avere quattro palline rosse e una verde in un sacchetto. Se chiudi gli occhi e selezioni una pallina a caso, la probabilit\u00e0 che tu […]<\/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":"\nCome interpretare i rapporti di probabilit\u00e0 \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Una semplice spiegazione di come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0 con diversi esempi.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0 \u2013 Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Una semplice spiegazione di come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0 con diversi esempi.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-29T09:10:25+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cotesratio1-1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/\",\"name\":\"Come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0 \u2013 Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-29T09:10:25+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-29T09:10:25+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Una semplice spiegazione di come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0 con diversi esempi.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/interpretare-i-rapporti-di-probabilita\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come interpretare i rapporti di probabilit\u00e0\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all'alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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