{"id":810,"date":"2023-07-28T16:33:51","date_gmt":"2023-07-28T16:33:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:33:51","modified_gmt":"2023-07-28T16:33:51","slug":"anova-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-spss\/","title":{"rendered":"Come eseguire l&#39;anova unidirezionale in spss"},"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 unidirezionale perch\u00e9 analizziamo l&#8217;impatto <strong>di una<\/strong> variabile predittrice su una variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se fossimo invece interessati all&#8217;impatto <strong>di due<\/strong> variabili predittive su una variabile di risposta, potremmo eseguire <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-a-due-vie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">un&#8217;ANOVA a due vie<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale in SPSS.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: ANOVA unidirezionale in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che un ricercatore recluti 30 studenti per partecipare a uno studio. Agli studenti viene assegnato in modo casuale l&#8217;utilizzo di una delle tre tecniche di studio il mese successivo per prepararsi a un esame. Alla fine del mese tutti gli studenti sostengono lo stesso test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I risultati dei test degli studenti sono mostrati di seguito:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8946 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss1-1.png\" alt=\"\" width=\"308\" height=\"587\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare i passaggi seguenti per eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale per determinare se i punteggi medi sono gli stessi nei tre gruppi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: visualizzare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per prima cosa creeremo <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/baffi-di-scatola\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dei boxplot<\/a> per visualizzare la distribuzione dei punteggi dei test per ciascuna delle tre tecniche di studio. Fare clic sulla scheda <strong>Grafici<\/strong> , quindi su <strong>Generatore di grafici<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8948 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss2.png\" alt=\"\" width=\"444\" height=\"237\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Selezionare <strong>Boxplot<\/strong> nella finestra <strong>Scegli da:.<\/strong> Quindi trascina il primo grafico denominato <strong>Boxplot semplice<\/strong> nella finestra di modifica principale. Trascina la variabile <strong>tecnica<\/strong> sull&#8217;asse x e <strong>il punteggio<\/strong> sull&#8217;asse y.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare quindi clic su <strong>Propriet\u00e0 elemento<\/strong> e quindi <strong>su Asse Y1<\/strong> . Modificare il valore <strong>minimo<\/strong> in 60. Quindi fare clic su <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8949 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss3.png\" alt=\"\" width=\"665\" height=\"465\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Appariranno i seguenti boxplot:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8950 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss4.png\" alt=\"\" width=\"502\" height=\"340\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che la distribuzione dei punteggi dei test tende ad essere pi\u00f9 alta per gli studenti che hanno utilizzato la Tecnica 2 rispetto agli studenti che hanno utilizzato le Tecniche 1 e 3. Per determinare se queste differenze di punteggio sono statisticamente significative, eseguiremo un&#8217;ANOVA unidirezionale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire un&#8217;ANOVA unidirezionale.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic sulla scheda <strong>Analizza<\/strong> , quindi <strong>su Confronta medie<\/strong> , quindi su <strong>ANOVA unidirezionale<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8951 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss5.png\" alt=\"\" width=\"556\" height=\"361\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella nuova finestra che appare, posiziona il <strong>punteggio<\/strong> della variabile nella casella denominata Elenco dipendente e la <strong>tecnica<\/strong> della variabile nella casella denominata Fattore.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8952 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss6.png\" alt=\"\" width=\"413\" height=\"245\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi fare clic su <strong>Post Hoc<\/strong> e selezionare la casella accanto a <strong>Tukey<\/strong> . Quindi fare clic su <strong>Continua<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8953 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss7.png\" alt=\"\" width=\"398\" height=\"261\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quindi fare clic su <strong>Opzioni<\/strong> e selezionare la casella accanto a <strong>Descrittivo<\/strong> . Quindi fare clic su <strong>Continua<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8954 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss8.png\" alt=\"\" width=\"205\" height=\"267\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, fare clic su <strong>OK<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare il risultato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopo aver fatto clic su <strong>OK<\/strong> , verranno visualizzati i risultati ANOVA unidirezionali. Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Descrizione della tabella<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa tabella mostra le statistiche descrittive per ciascuno dei tre gruppi nel nostro set di dati.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8955 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss9.png\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"187\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I dati pi\u00f9 rilevanti includono:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>N:<\/strong> il numero di studenti in ciascun gruppo.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Media:<\/strong> il punteggio medio del test per ciascun gruppo.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Standard. Deviazione:<\/strong> deviazione standard dei risultati del test per ciascun gruppo.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tabella ANOVA<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa tabella mostra i risultati dell&#8217;ANOVA unidirezionale:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8956 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss10.png\" alt=\"Tabella di output ANOVA in SPSS\" width=\"512\" height=\"158\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I dati pi\u00f9 rilevanti includono:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>F:<\/strong> la statistica F complessiva.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig:<\/strong> il valore p che corrisponde alla statistica F (4.545) con il numeratore df (2) e il denominatore df (27). In questo caso, il valore p risulta essere <strong>0,020<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ricordiamo che un&#8217;ANOVA unidirezionale utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> (ipotesi nulla):<\/strong> \u03bc <sub>1<\/sub> = \u03bc <sub>2<\/sub> = \u03bc <sub>3<\/sub> = \u2026 = \u03bc <sub>k<\/sub> (tutte le medie della popolazione sono uguali)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> (ipotesi alternativa):<\/strong> almeno una media della popolazione \u00e8 diversa <sub>&nbsp;<\/sub> riposo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p della tabella ANOVA \u00e8 inferiore a 0,05, abbiamo prove sufficienti per rifiutare l&#8217;ipotesi nulla e concludere che almeno una delle medie del gruppo \u00e8 diversa dalle altre.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per sapere esattamente quali medie di gruppo differiscono l&#8217;una dall&#8217;altra, possiamo fare riferimento all&#8217;ultima tabella del risultato ANOVA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tabella di confronto multiplo<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa tabella mostra i confronti multipli post-hoc di Tukey tra ciascuno dei tre gruppi. Siamo interessati principalmente al <strong>Sig.<\/strong> colonna, che mostra i valori p per le differenze nelle medie tra ciascun gruppo:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8957 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/anovaspss11.png\" alt=\"Confronti multipli di Tukey in SPSS\" width=\"566\" height=\"263\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella tabella possiamo vedere i valori p per i seguenti confronti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tecnica 1 contro 2: | valore p = <strong>0,024<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tecnica 1 contro 3 | valore p = <strong>0,883<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tecnica 2 contro 3 | valore p = <strong>0,067<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;unico confronto di gruppo con un valore p inferiore a 0,05 \u00e8 tra la Tecnica 1 e la Tecnica 2.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo ci dice che esiste una differenza statisticamente significativa nei punteggi medi dei test tra gli studenti che hanno utilizzato la Tecnica 1 e quelli che hanno utilizzato la Tecnica 2.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, non vi \u00e8 alcuna differenza statisticamente significativa tra le tecniche 1 e 3, n\u00e9 tra le tecniche 2 e 3.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: riportare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Infine, possiamo riportare i risultati dell\u2019ANOVA unidirezionale. Ecco un esempio di come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 stata eseguita un&#8217;ANOVA unidirezionale per determinare se tre diverse tecniche di studio portassero a risultati di test diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un totale di 10 studenti hanno utilizzato ciascuna delle tre tecniche di studio per un mese prima di sostenere tutti lo stesso test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un&#8217;ANOVA unidirezionale ha rivelato che c&#8217;era una differenza statisticamente significativa nei punteggi dei test tra almeno due gruppi (F(2, 27) = 4,545, p = 0,020).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il test di Tukey per confronti multipli ha rivelato che i punteggi medi dei test erano significativamente diversi tra gli studenti che hanno utilizzato la Tecnica 1 e la Tecnica 2 (p = 0,024, IC 95% = [-14,48, -0,92]).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Non c&#8217;era differenza statisticamente significativa tra i punteggi per le tecniche 1 e 3 (p = 0,883) o tra i punteggi per le tecniche 2 e 3 (p = 0,067).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\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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