{"id":685,"date":"2023-07-29T02:37:17","date_gmt":"2023-07-29T02:37:17","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-grubbs-r\/"},"modified":"2023-07-29T02:37:17","modified_gmt":"2023-07-29T02:37:17","slug":"test-di-grubbs-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-grubbs-r\/","title":{"rendered":"Come eseguire il tester di grubbs in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Il test di Grubbs<\/strong> \u00e8 un test statistico che pu\u00f2 essere utilizzato per identificare la presenza di valori anomali in un set di dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per utilizzare questo test, un set di dati deve avere <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">una distribuzione approssimativamente normale<\/a> e contenere almeno 7 osservazioni.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire il test di Grubbs in R per rilevare valori anomali in un set di dati.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: test di Grubbs in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire il test di Grubbs in R, possiamo utilizzare la funzione <strong>grubbs.test()<\/strong> del pacchetto <strong>Outliers<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>grubbs.test(x, tipo = 10, opposto = FALSO, doppia faccia = FALSO)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> un vettore numerico di valori di dati<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>tipo:<\/strong> 10 = test se il valore massimo \u00e8 un valore anomalo, 11 = test se i valori minimo e massimo sono valori anomali, 20 = test se ci sono due valori anomali su una coda<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>opposto:<\/strong> logica che indica se si vuole controllare non il valore con la maggiore differenza dalla media, ma il contrario (il pi\u00f9 basso, se il pi\u00f9 sospetto \u00e8 il pi\u00f9 alto, ecc.)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>bilaterale:<\/strong> valore logico che indica se trattare o meno il test come bilaterale<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo test utilizza le seguenti due ipotesi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> (ipotesi nulla):<\/strong> non ci sono valori anomali nei dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> (ipotesi alternativa):<\/strong> \u00e8 presente un valore anomalo nei dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente illustra come eseguire il test di Grubbs per determinare se il valore massimo in un set di dati \u00e8 un valore anomalo:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load Outliers package\n<\/span>library(Outliers)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createdata<\/span>\ndata &lt;- c(5, 14, 15, 15, 14, 13, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' Test to see if '40' is an outlier\n<\/span>grubbs.test(data)\n\n# Grubbs test for one outlier\n#\n#data:data\n#G = 2.65990, U = 0.55935, p-value = 0.02398\n#alternative hypothesis: highest value 40 is an outlier\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test \u00e8 <strong>G = 2.65990<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>p = 0.02398<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore \u00e8 inferiore a 0,05, rifiuteremo l&#8217;ipotesi nulla e concluderemo che il valore massimo di 40 \u00e8 un valore anomalo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se invece volessimo verificare se il valore pi\u00f9 basso di &#8220;5&#8221; fosse un valore anomalo, potremmo usare il comando <strong>opposto=TRUE<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' Test to see if '5' is an outlier\n<\/span>grubbs.test(data, opposite= <span style=\"color: #993366;\">TRUE<\/span> )\n\n# Grubbs test for one outlier\n#\n#data:data\n#G = 1.4879, U = 0.8621, p-value = 1\n#alternative hypothesis: lowest value 5 is an outlier\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test \u00e8 <strong>G = 1.4879<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>p = 1<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore non \u00e8 inferiore a 0,05, non possiamo rifiutare l&#8217;ipotesi nulla. Non abbiamo prove sufficienti per affermare che il valore minimo di &#8220;5&#8221; sia un valore anomalo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, supponiamo di avere due valori grandi a un&#8217;estremit\u00e0 del set di dati: 40 e 42. Per verificare se questi <em>due<\/em> valori sono valori anomali, potremmo eseguire il test di Grubbs e specificare <strong>type=20<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create dataset with two large values at one end: 40 and 42<\/span>\ndata &lt;- c(5, 14, 15, 15, 14, 13, 19, 17, 16, 20, 22, 8, 21, 28, 11, 9, 29, 40, 42) \n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform Grubbs' Test to see if both 40 and 42 are outliers\n<\/span>grubbs.test(data, type=20)\n\n# Grubbs test for two outliers\n#\n#data: data\n#U = 0.38111, p-value = 0.01195\n#alternative hypothesis: highest values 40, 42 are outliers\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p del test \u00e8 <strong>0,01195<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore \u00e8 inferiore a 0,05, possiamo rifiutare l\u2019ipotesi nulla e concludere che abbiamo prove sufficienti per affermare che i valori 40 e 42 sono entrambi valori anomali.<\/span><\/p>\n<h2> <strong>Come gestire i valori anomali<\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se il test di Grubbs identifica un valore anomalo nel set di dati, hai diverse opzioni:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Ricontrolla che il valore non sia un errore di battitura o di immissione dei dati.<\/strong> A volte i valori che appaiono come valori anomali nei set di dati sono semplicemente errori di battitura effettuati da un individuo durante l&#8217;immissione dei dati. Torna indietro e verifica che il valore sia stato inserito correttamente prima di prendere ulteriori decisioni.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Assegnare un nuovo valore al valore anomalo<\/strong> . Se il valore anomalo risulta essere il risultato di un errore di battitura o di immissione dei dati, puoi decidere di assegnargli un nuovo valore, come la media<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/misura-la-tendenza-centrale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">o la mediana<\/a> del set di dati.<\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Rimuovere il valore anomalo.<\/strong> Se il valore \u00e8 davvero un valore anomalo, puoi scegliere di rimuoverlo se avr\u00e0 un impatto significativo sull&#8217;analisi complessiva.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il test di Grubbs \u00e8 un test statistico che pu\u00f2 essere utilizzato per identificare la presenza di valori anomali in un set di dati. Per utilizzare questo test, un set di dati deve avere una distribuzione approssimativamente normale e contenere almeno 7 osservazioni. 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