{"id":605,"date":"2023-07-29T08:48:04","date_gmt":"2023-07-29T08:48:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/sola-andata-anova-stata\/"},"modified":"2023-07-29T08:48:04","modified_gmt":"2023-07-29T08:48:04","slug":"sola-andata-anova-stata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/sola-andata-anova-stata\/","title":{"rendered":"Come eseguire l&#39;anova unidirezionale in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-in-un-modo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Un&#8217;ANOVA unidirezionale<\/a> 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<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tipo di test \u00e8 chiamato ANOVA <em>unidirezionale<\/em> perch\u00e9 analizziamo l&#8217;impatto <em>di una<\/em> variabile predittrice su una variabile di risposta. Se fossimo invece interessati all&#8217;impatto di due variabili predittive su una variabile di risposta, potremmo eseguire <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-stata-bidirezionale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">un&#8217;ANOVA a <em>due vie<\/em><\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale in Stata.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: ANOVA unidirezionale in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo esempio, utilizzeremo il set di dati Stata integrato chiamato <em>sistolico<\/em> per eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale. Questo set di dati contiene le seguenti tre variabili per 58 individui diversi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Droga utilizzata<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Malattia del paziente<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Variazione della pressione arteriosa sistolica<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzeremo i seguenti passaggi per eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale per determinare se il tipo di farmaco utilizzato ha un impatto significativo sulla variazione della pressione arteriosa sistolica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: caricare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, carica i dati digitando <strong>webuse systolic<\/strong> nella casella di comando e facendo clic su Invio.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5638 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata1.png\" alt=\"Esempio di come caricare i dati in Stata\" width=\"418\" height=\"406\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: visualizzare i dati grezzi.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prima di eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale, diamo prima un&#8217;occhiata ai dati grezzi. Dalla barra dei menu in alto, vai a <strong>Dati &gt; Editor di dati &gt; Editor di dati (Sfoglia)<\/strong> . Questo ci mostrer\u00e0 i dati effettivi per tutti i 58 pazienti:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5641 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata2.png\" alt=\"Esempio di ANOVA unidirezionale in Stata\" width=\"387\" height=\"424\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, visualizziamo i dati. Creeremo <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/baffi-di-scatola\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">box plot<\/a> per visualizzare la distribuzione dei valori di pressione arteriosa sistolica per ciascuna categoria di farmaci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalla barra dei menu in alto, vai su <strong>Grafici &gt; Box plot<\/strong> . In variabili, scegli Sistolica:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5644 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata3.png\" alt=\"Boxplot in Stata\" width=\"512\" height=\"162\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi, nella sottovoce Categorie sotto Variabile di raggruppamento, scegli farmaco:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5645 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata4.png\" alt=\"Esempio di box plot in Stata\" width=\"519\" height=\"113\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic su <em>OK<\/em> . Verr\u00e0 visualizzato automaticamente un grafico con quattro boxplot:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5646 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata.png\" alt=\"Boxplot multipli in Stata\" width=\"554\" height=\"474\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo immediatamente vedere che la distribuzione delle variazioni della pressione arteriosa sistolica varia tra le categorie di farmaci, ma un&#8217;ANOVA unidirezionale ci dir\u00e0 se queste differenze sono statisticamente significative.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalla barra dei menu in alto, vai a <strong>Statistiche &gt; Modelli lineari e correlati &gt; ANOVA\/MANOVA &gt; ANOVA unidirezionale<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In Variabile di risposta, scegli Sistolica. Sotto il fattore variabile, scegli il farmaco. Quindi fare clic sulla casella accanto a <em>Tabella riepilogativa dei prodotti<\/em> in modo da poter visualizzare alcune statistiche descrittive di base per ciascun gruppo. Quindi fare clic su <em>OK<\/em> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5648 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata5.png\" alt=\"Esempio di ANOVA unidirezionale in Stata\" width=\"574\" height=\"469\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verr\u00e0 visualizzato il seguente output:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5651 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata6.png\" alt=\"ANOVA unidirezionale in Stata\" width=\"562\" height=\"370\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica F \u00e8 <strong>9,09<\/strong> e il valore p corrispondente \u00e8 <strong>0,0001<\/strong> . Poich\u00e9 il valore p \u00e8 inferiore a alfa = 0,05, possiamo rifiutare l&#8217;ipotesi nulla secondo cui la variazione media della pressione arteriosa sistolica per ciascun gruppo \u00e8 uguale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In altre parole, esiste una differenza statisticamente significativa nella variazione media della pressione arteriosa sistolica tra almeno due gruppi di farmaci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 5: esegui pi\u00f9 test comparativi.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi possiamo eseguire diversi test comparativi per scoprire effettivamente quali medie di gruppo sono diverse l&#8217;una dall&#8217;altra.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalla barra dei menu in alto, vai a <strong>Statistiche &gt; Riepiloghi, tabelle e test &gt; Statistiche riassuntive e descrittive &gt; Confronti a coppie di medie<\/strong> <strong>.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per Variabile, scegliere la variabile Risposta <em>sistolica<\/em> . Per Over scegliere la variabile esplicativa <em>farmaco<\/em> . Per Regolazione per confronti multipli, scegliere <em>il metodo Tukey<\/em> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5652 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata7.png\" alt=\"Confronti multipli per ANOVA unidirezionale in Stata\" width=\"433\" height=\"355\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi, nella sottovoce <em>Reporting<\/em> , fai clic sul pulsante accanto a <em>Tabelle degli effetti<\/em> e seleziona la casella accanto a <em>Mostra tabella degli effetti con intervalli di confidenza e valori p<\/em> . Quindi fare clic su <em>OK<\/em> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5654 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata9.png\" alt=\"Confronti multipli in Stata\" width=\"420\" height=\"347\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verranno visualizzati i seguenti risultati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5655 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata10.png\" alt=\"Test di Tukey nei risultati di Stata\" width=\"566\" height=\"420\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ogni riga rappresenta un confronto tra due gruppi di farmaci specifici. Ad esempio, la prima riga confronta la variazione media della pressione sanguigna sistolica tra il gruppo di farmaci 2 e il gruppo di farmaci 1. Il valore p per questo confronto \u00e8 <strong>0,999<\/strong> , che \u00e8 estremamente alto e non inferiore a 0,05. Ci\u00f2 significa che non esiste alcuna differenza statisticamente significativa tra i gruppi di farmaci 1 e 2.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, possiamo vedere che i valori p per i seguenti confronti sono tutti inferiori a 0,05:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">medicina 3 a 1 | valore p = <strong>0,001<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">medicina 4 a 1 | valore p = <strong>0,010<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">medicina 3 contro 2 | valore p = <strong>0,001<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">medicina 4 contro 2 | valore p = <strong>0,015<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che la differenza nella variazione media della pressione arteriosa sistolica \u00e8 statisticamente significativa tra ciascuno di questi gruppi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 6: riportare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, riporteremo i risultati della nostra analisi ANOVA unidirezionale. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n<hr>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 stata eseguita un\u2019ANOVA unidirezionale per determinare se quattro diversi tipi di farmaci avessero effetti diversi sulla pressione arteriosa sistolica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La tabella seguente riassume il numero di partecipanti in ciascun gruppo, nonch\u00e9 la variazione media della pressione arteriosa sistolica e la deviazione standard della pressione arteriosa sistolica per ciascun gruppo:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5657 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/onewaystata11.png\" alt=\"Statistica descrittiva per ANOVA unidirezionale in Stata\" width=\"387\" height=\"201\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un&#8217;ANOVA unidirezionale ha rivelato che c&#8217;era una differenza statisticamente significativa tra almeno due gruppi (F(3, 54) = 9,09, p = 0,001).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test di Tukey per confronti multipli ha rivelato che la variazione della pressione arteriosa sistolica era pi\u00f9 elevata in modo statisticamente significativo per il farmaco 3 rispetto al farmaco 1 (17,32 +\/- 4,15, p = 0,001), per il farmaco 3 rispetto al farmaco 2 (16,78 +\/- 4,15, p = 0,001), per il farmaco 4 rispetto al farmaco 1 (12,57 +\/- 3,85, p = 0,010) e per il farmaco 4 rispetto al farmaco 2 (12,03 +\/- 3,85, p = 0,015).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Non \u00e8 stata riscontrata alcuna differenza statisticamente significativa tra i gruppi di farmaci 1 e 2 (0,533 +\/- 3,91, p = 0,999) o tra i gruppi di farmaci 3 e 4 (4,75 +\/- 4,09, p = 0,654).<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un&#8217;ANOVA unidirezionale viene utilizzata per determinare se esiste o meno una differenza statisticamente significativa tra le medie di tre o pi\u00f9 gruppi indipendenti. 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