{"id":612,"date":"2023-07-29T08:16:00","date_gmt":"2023-07-29T08:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/matrice-di-correlazione-statale\/"},"modified":"2023-07-29T08:16:00","modified_gmt":"2023-07-29T08:16:00","slug":"matrice-di-correlazione-statale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/matrice-di-correlazione-statale\/","title":{"rendered":"Come creare una matrice di correlazione in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nelle statistiche, spesso cerchiamo di comprendere la relazione tra due variabili. Ad esempio, potremmo voler comprendere la relazione tra il numero di ore di studio di uno studente e il voto ricevuto all&#8217;esame.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo per quantificare questa relazione \u00e8 utilizzare il<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">coefficiente di correlazione di Pearson<\/a> , <span style=\"color: #000000;\">che \u00e8 una misura dell&#8217;associazione lineare tra due variabili <em>.<\/em> Ha un valore compreso tra -1 e 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa tra due variabili<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 indica alcuna correlazione lineare tra due variabili<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva tra due variabili<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quanto pi\u00f9 il coefficiente di correlazione si allontana da zero, tanto pi\u00f9 forte \u00e8 la relazione tra le due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ma in alcuni casi, vogliamo comprendere la correlazione tra pi\u00f9 coppie di variabili. In questi casi, possiamo creare una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-leggere-una-matrice-di-correlazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>matrice di correlazione<\/strong><\/a> , ovvero una tabella quadrata che mostra i coefficienti di correlazione tra diverse combinazioni di variabili a coppie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo tutorial spieghiamo come creare una matrice di correlazione in Stata.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come creare una matrice di correlazione in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il comando <strong>corr<\/strong> pu\u00f2 essere utilizzato per produrre una matrice di correlazione per un particolare set di dati in Stata.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per illustrare ci\u00f2, carichiamo i dati del censimento del 1980 in Stata digitando quanto segue nella casella di comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>utilizzare https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/census13<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo quindi ottenere un breve riepilogo del set di dati digitando quanto segue nella casella di comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>riassumere<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 produce la seguente tabella:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5737 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata1.png\" alt=\"Matrice di correlazione in Stata\" width=\"536\" height=\"295\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vediamo che il set di dati contiene nove variabili diverse. Per creare una matrice di correlazione per ogni combinazione di variabili a coppie nel set di dati, possiamo inserire quanto segue nella casella di comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>corr<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 produce la seguente matrice di correlazione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5740 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata2.png\" alt=\"Esempio di matrice di correlazione in Stata\" width=\"630\" height=\"241\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I numeri mostrati nella tabella rappresentano i coefficienti di correlazione di Pearson per ciascuna combinazione di variabili a coppie. Ad esempio, la correlazione tra <em>popolazione<\/em> e <em>stato<\/em> \u00e8 <strong>-0,0540<\/strong> . Ci\u00f2 indica che queste due variabili sono leggermente correlate negativamente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da notare che le correlazioni lungo le diagonali della tabella sono 1.0000 ciascuna, poich\u00e9 ogni variabile \u00e8 perfettamente correlata con se stessa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 inoltre possibile creare una matrice di correlazione solo per un determinato sottoinsieme di variabili in un set di dati specificando le variabili dopo il comando <strong>corr<\/strong> . Ad esempio, ecco come creare una matrice di correlazione solo per le variabili <em>pop<\/em> , <em>medage<\/em> e <em>regione<\/em> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>regione del messaggio pop corretto<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 produce la seguente matrice di correlazione solo per queste tre variabili:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5741 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata3.png\" alt=\"Esempio di matrice di correlazione in Stata\" width=\"380\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 anche possibile posizionare una stella accanto ai coefficienti di correlazione statisticamente significativi ad un certo livello di significativit\u00e0 utilizzando il comando <strong>pwcorr<\/strong> (che produce lo stesso risultato di <strong>corr<\/strong> ) con il comando <strong>star()<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, il codice seguente produce una matrice di correlazione per ciascuna variabile nel set di dati del censimento e posiziona una stella accanto ai coefficienti di correlazione che sono statisticamente significativi a \u03b1 = 0,05:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pwcorr, stella (.05)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5746 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata4.png\" alt=\"Matrice di correlazione con significativit\u00e0 statistica in Stata\" width=\"596\" height=\"326\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti come molti dei coefficienti di correlazione nella tabella siano statisticamente significativi per \u03b1 = 0,05. Potremmo impostare \u03b1 su qualsiasi numero desideriamo, ma le scelte comuni sono 0,01, 0,05 e 0,10.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In generale, quanto pi\u00f9 basso \u00e8 il valore di \u03b1, tanto meno statisticamente significativi saranno i coefficienti di correlazione. Ad esempio, supponiamo di impostare \u03b1 = 0,01.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pwcorr, stella (.01)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5748 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata5.png\" alt=\"Matrice di correlazione in Stata\" width=\"595\" height=\"336\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota come meno coefficienti di correlazione hanno una stella accanto.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nelle statistiche, spesso cerchiamo di comprendere la relazione tra due variabili. Ad esempio, potremmo voler comprendere la relazione tra il numero di ore di studio di uno studente e il voto ricevuto all&#8217;esame. 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