{"id":640,"date":"2023-07-29T06:06:57","date_gmt":"2023-07-29T06:06:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistica-del-test-di-normalita\/"},"modified":"2023-07-29T06:06:57","modified_gmt":"2023-07-29T06:06:57","slug":"statistica-del-test-di-normalita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistica-del-test-di-normalita\/","title":{"rendered":"Come verificare la normalit\u00e0 a stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Molti test statistici richiedono che una o pi\u00f9 variabili siano <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuite normalmente<\/a> affinch\u00e9 i risultati del test siano affidabili.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega diversi metodi che puoi utilizzare per verificare la normalit\u00e0 tra le variabili in Stata.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per ciascuno di questi metodi, utilizzeremo il set di dati Stata integrato chiamato <em>auto<\/em> . \u00c8 possibile caricare questo set di dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>utilizzo automatico del sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 1: istogrammi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo informale per vedere se una variabile \u00e8 distribuita normalmente \u00e8 creare un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/istogrammi-statali\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">istogramma<\/a> per visualizzare la distribuzione della variabile.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se la variabile <em>\u00e8<\/em> distribuita normalmente, l&#8217;istogramma dovrebbe assumere la forma di una &#8220;campana&#8221; con pi\u00f9 valori posizionati vicino al centro e meno valori posizionati sulle code.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare il comando <strong>hist<\/strong> per creare un istogramma per lo <em>spostamento<\/em> variabile:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>storia commovente<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6067 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteteststata1.png\" alt=\"Esempio di istogramma in Stata\" width=\"494\" height=\"358\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo aggiungere una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/curve-di-densita\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">curva di densit\u00e0<\/a> normale a un istogramma usando il comando <strong>normal<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>storia commovente, normale<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6068 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteteststata2.png\" alt=\"Istogramma con curva normale in Stata\" width=\"504\" height=\"363\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 abbastanza ovvio che lo <em>spostamento<\/em> della variabile \u00e8 sbilanciato verso destra (ad esempio, la maggior parte dei valori sono concentrati a sinistra e una lunga &#8220;coda&#8221; di valori si estende verso destra) e non segue una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correlati:<\/strong><\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/bias-sinistro-contro-bias-destro\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzioni distorte a destra e a sinistra<\/a><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 2: test di Shapiro-Wilk<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo formale per verificare la normalit\u00e0 \u00e8 utilizzare il <strong>test di Shapiro-Wilk<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;ipotesi nulla per questo test \u00e8 che la variabile sia distribuita normalmente. Se il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-p-significativita-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">valore p<\/a> del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (le scelte comuni includono 0,01, 0,05 e 0,10), allora possiamo rifiutare l&#8217;ipotesi nulla e concludere che esistono prove sufficienti per affermare che la variabile non \u00e8 normalmente distribuita .<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\">*Questo test pu\u00f2 essere utilizzato quando il numero totale di osservazioni \u00e8 compreso tra 4 e 2.000.<\/span><\/em><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare il comando <b>swilk<\/b> per eseguire un test di Shapiro-Wilk sullo <em>spostamento<\/em> variabile:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>movimento fluido<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6071 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteteststata3.png\" alt=\"Shapiro Wilk Test di output in Stata\" width=\"540\" height=\"134\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il risultato del test:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Oss: 74.<\/strong> Questo \u00e8 il numero di osservazioni utilizzate nel test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>W: 0,92542.<\/strong> Questa \u00e8 la statistica del test per il test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prob&gt;z: 0,00031.<\/strong> Questo \u00e8 il valore p associato alla statistica del test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l&#8217;ipotesi nulla del test. Abbiamo prove sufficienti per affermare che lo <em>spostamento<\/em> variabile non \u00e8 distribuito normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche eseguire il test Shapiro-Wilk su pi\u00f9 variabili contemporaneamente elencando pi\u00f9 variabili dopo il comando <strong>swilk<\/strong> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>lunghezza mpg di cilindrata swilk<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6072 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteteststata4.png\" alt=\"Pi\u00f9 test Shapiro-Wilk contemporaneamente in Stata\" width=\"501\" height=\"162\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando un livello di significativit\u00e0 pari a 0,05, concluderemmo che <em>lo spostamento<\/em> e <em>il mpg<\/em> non sono distribuiti normalmente, ma non abbiamo prove sufficienti per affermare che <em>la lunghezza<\/em> non \u00e8 distribuita normalmente.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 3: test di Shapiro-Francia<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo formale per verificare la normalit\u00e0 \u00e8 utilizzare il <strong>test di Shapiro-Francia<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;ipotesi nulla per questo test \u00e8 che la variabile sia distribuita normalmente. Se il valore p del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0, allora possiamo rifiutare l\u2019ipotesi nulla e concludere che esistono prove sufficienti per affermare che la variabile non \u00e8 distribuita normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\">*Questo test pu\u00f2 essere utilizzato quando il numero totale di osservazioni \u00e8 compreso tra 10 e 5.000.<\/span><\/em><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare il comando <b>sfrancia<\/b> per eseguire un test di Shapiro-Wilk sullo <em>spostamento<\/em> variabile:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>spostamento sfrancia<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6073 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteteststata5.png\" alt=\"Risultati del test Shapiro-Francia a Stata\" width=\"522\" height=\"135\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il risultato del test:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Oss: 74.<\/strong> Questo \u00e8 il numero di osservazioni utilizzate nel test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>W&#8217;: 0,93011.<\/strong> Questa \u00e8 la statistica del test per il test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prob&gt;z: 0,00094.<\/strong> Questo \u00e8 il valore p associato alla statistica del test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l&#8217;ipotesi nulla del test. Abbiamo prove sufficienti per affermare che lo <em>spostamento<\/em> variabile non \u00e8 distribuito normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Similmente al test di Shapiro-Wilk, puoi eseguire il test di Shapiro-Francia su pi\u00f9 variabili contemporaneamente elencando pi\u00f9 variabili dopo il comando <strong>sfrancia<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 4: test di asimmetria e curtosi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo per verificare la normalit\u00e0 \u00e8 utilizzare il <strong>test di asimmetria e curtosi<\/strong> , che determina se l&#8217;asimmetria e la curtosi di una variabile sono coerenti o meno con la distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;ipotesi nulla per questo test \u00e8 che la variabile sia distribuita normalmente. Se il valore p del test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0, allora possiamo rifiutare l\u2019ipotesi nulla e concludere che esistono prove sufficienti per affermare che la variabile non \u00e8 distribuita normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\">*Questo test richiede l&#8217;utilizzo di un minimo di 8 osservazioni.<\/span><\/em><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare il comando <b>sktest<\/b> per eseguire un test di asimmetria e curtosi sullo <em>spostamento<\/em> variabile:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>spostando la prova<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6075 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaliteteststata6.png\" alt=\"Asimmetria e curtosi per la normalit\u00e0 in Stata\" width=\"556\" height=\"124\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il risultato del test:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Oss: 74.<\/strong> Questo \u00e8 il numero di osservazioni utilizzate nel test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>agg chi(2): 5.81.<\/strong> Questa \u00e8 la statistica del test chi quadrato per il test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Prob&gt;chi2: 0,0547.<\/strong> Questo \u00e8 il valore p associato alla statistica del test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla del test. Non abbiamo prove sufficienti per affermare che <em>i movimenti<\/em> non siano distribuiti normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Analogamente ad altri test di normalit\u00e0, \u00e8 possibile eseguire il test di asimmetria e curtosi su pi\u00f9 variabili contemporaneamente elencando pi\u00f9 variabili dopo il comando <strong>sktest<\/strong> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Molti test statistici richiedono che una o pi\u00f9 variabili siano distribuite normalmente affinch\u00e9 i risultati del test siano affidabili. Questo tutorial spiega diversi metodi che puoi utilizzare per verificare la normalit\u00e0 tra le variabili in Stata. 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