{"id":666,"date":"2023-07-29T04:03:38","date_gmt":"2023-07-29T04:03:38","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-di-regressione-gerarchica\/"},"modified":"2023-07-29T04:03:38","modified_gmt":"2023-07-29T04:03:38","slug":"statistiche-di-regressione-gerarchica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/statistiche-di-regressione-gerarchica\/","title":{"rendered":"Come eseguire la regressione gerarchica in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\"><b>La regressione gerarchica<\/b> \u00e8 una tecnica che possiamo utilizzare per confrontare diversi modelli lineari.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">L&#8217;idea di base \u00e8 che per prima cosa adattiamo un modello di regressione lineare con una singola variabile esplicativa. Successivamente, adattiamo un altro modello di regressione utilizzando una variabile esplicativa aggiuntiva. Se l\u2019R quadrato (la proporzione della varianza nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili esplicative) nel secondo modello \u00e8 significativamente pi\u00f9 alto dell\u2019R quadrato nel modello precedente, ci\u00f2 significa che il secondo modello \u00e8 migliore.<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ripetiamo quindi il processo di adattamento di ulteriori modelli di regressione con pi\u00f9 variabili esplicative e vediamo se i modelli pi\u00f9 recenti offrono un miglioramento rispetto ai modelli precedenti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio di come eseguire la regressione gerarchica in Stata.<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Esempio: regressione gerarchica in Stata<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzeremo un set di dati integrato chiamato <em>auto<\/em> per illustrare come eseguire la regressione gerarchica in Stata. Innanzitutto, carica il set di dati digitando quanto segue nella casella di comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>utilizzo automatico del sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo ottenere un rapido riepilogo dei dati utilizzando il seguente comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>riassumere<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6403 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata1.png\" alt=\"Riepilogo automatico del set di dati in Stata\" width=\"477\" height=\"337\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che il set di dati contiene informazioni su 12 diverse variabili per 74 auto in totale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Adatteremo i seguenti tre modelli di regressione lineare e utilizzeremo la regressione gerarchica per vedere se ciascun modello successivo fornisce o meno un miglioramento significativo rispetto al modello precedente:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modello 1:<\/strong> prezzo = intercetta + mpg<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modello 2:<\/strong> prezzo = intercetta + mpg + peso<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modello 3:<\/strong> prezzo = intercetta + mpg + peso + rapporto di trasmissione<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire la regressione gerarchica in Stata, dovremo prima installare il pacchetto <strong>Hireg<\/strong> . Per fare ci\u00f2, digitare quanto segue nella casella Comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>trova Hireg<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella finestra che appare, clicca su <strong>Hireg da https:\/\/fmwww.bc.edu\/RePEc\/bocode\/h<\/strong><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6404 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata2.png\" alt=\"Installa il pacchetto Hireg in Stata\" width=\"511\" height=\"371\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella finestra successiva, fai clic sul collegamento che dice <strong>fai clic qui per installare<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6405 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata3.png\" alt=\"\" width=\"522\" height=\"517\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il pacchetto verr\u00e0 installato in pochi secondi. Quindi, per eseguire una regressione gerarchica, utilizzeremo il seguente comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>prezzo del noleggio (mpg) (peso) (gear_ratio)<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco cosa chiede a Stata di fare:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Esegui una regressione gerarchica utilizzando <strong>il prezzo<\/strong> come variabile di risposta in ciascun modello.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Per il primo modello, utilizzare <strong>mpg<\/strong> come variabile esplicativa.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Per il secondo modello, aggiungere <strong>il peso<\/strong> come variabile esplicativa aggiuntiva.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Per il terzo modello, aggiungi <strong>gear_ratio<\/strong> come un&#8217;altra variabile esplicativa.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco il risultato del primo modello:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6406 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata4.png\" alt=\"Output della regressione gerarchica in Stata\" width=\"607\" height=\"311\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vediamo che l&#8217;R quadrato del modello \u00e8 <strong>0,2196<\/strong> e il valore p complessivo (Prob &gt; F) del modello \u00e8 <strong>0,0000<\/strong> , che \u00e8 statisticamente significativo con \u03b1 = 0,05.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, vediamo il risultato del secondo modello:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6407 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata5.png\" alt=\"Output della regressione gerarchica del secondo modello in Stata\" width=\"602\" height=\"355\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il quadrato R di questo modello \u00e8 <strong>0,2934<\/strong> , che \u00e8 maggiore di quello del primo modello. Per determinare se questa differenza \u00e8 statisticamente significativa, Stata ha eseguito un test F che ha fornito i seguenti numeri in fondo al risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Differenza R al quadrato tra i due modelli = <strong>0,074<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Statistica F per differenza = <strong>7.416<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Valore p corrispondente della statistica F = <strong>0,008<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p \u00e8 inferiore a 0,05, concludiamo che vi \u00e8 un miglioramento statisticamente significativo nel secondo modello rispetto al primo modello.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, possiamo vedere il risultato del terzo modello:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6408 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata6.png\" alt=\"Regressione gerarchica nell'interpretazione di Stata\" width=\"601\" height=\"365\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il quadrato R di questo modello \u00e8 <strong>0,3150<\/strong> , che \u00e8 maggiore di quello del secondo modello. Per determinare se questa differenza \u00e8 statisticamente significativa, Stata ha eseguito un test F che ha fornito i seguenti numeri in fondo al risultato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Differenza R al quadrato tra i due modelli = <strong>0,022<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Statistica F per differenza = <strong>2.206<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Valore p corrispondente della statistica F = <strong>0,142<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non abbiamo prove sufficienti per affermare che il terzo modello fornisca un miglioramento rispetto al secondo modello.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Alla fine del risultato, possiamo vedere che Stata fornisce un riepilogo dei risultati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6409 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/hierarchstata7.png\" alt=\"La regressione gerarchica d\u00e0 come risultato Stata\" width=\"601\" height=\"84\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo particolare esempio, concluderemmo che il Modello 2 ha offerto un miglioramento significativo rispetto al Modello 1, ma che il Modello 3 non ha offerto un miglioramento significativo rispetto al Modello 2.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione gerarchica \u00e8 una tecnica che possiamo utilizzare per confrontare diversi modelli lineari. 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