{"id":853,"date":"2023-07-28T13:09:22","date_gmt":"2023-07-28T13:09:22","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/pitone-anova-unidirezionale\/"},"modified":"2023-07-28T13:09:22","modified_gmt":"2023-07-28T13:09:22","slug":"pitone-anova-unidirezionale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/pitone-anova-unidirezionale\/","title":{"rendered":"Come eseguire anova unidirezionale in python"},"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> (&#8220;analisi della varianza&#8221;) 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 tutorial spiega come eseguire ANOVA unidirezionale in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: ANOVA unidirezionale in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un ricercatore recluta 30 studenti per partecipare a uno studio. Gli studenti vengono <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/selezione-casuale-vs.-assegnazione-casuale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">assegnati in modo casuale<\/a> a utilizzare una delle tre tecniche di studio nelle tre settimane successive per prepararsi a un esame. Alla fine delle tre settimane, tutti gli studenti sostengono lo stesso test.<\/span><\/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: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, inseriremo i risultati dell&#8217;esame per ciascun gruppo in tre tabelle separate:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#enter exam scores for each group<\/span>\ngroup1 = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]\ngroup2 = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]\ngroup3 = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire l&#8217;ANOVA unidirezionale.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, utilizzeremo la <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.f_oneway.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">funzione f_oneway()<\/a> della libreria SciPy per eseguire l&#8217;ANOVA unidirezionale:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">from<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> f_oneway\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform one-way ANOVA<\/span>\nf_oneway(group1, group2, group3)\n\n(statistic=2.3575, pvalue=0.1138)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un&#8217;ANOVA unidirezionale utilizza le seguenti <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/verifica-delle-ipotesi-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ipotesi<\/a> 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>1<\/sub> (ipotesi nulla):<\/strong> almeno una media della popolazione \u00e8 diversa <sub>&nbsp;<\/sub> riposo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-valore-f-valore-p\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">statistica del test F<\/a> \u00e8 <strong>2,3575<\/strong> e il valore p corrispondente \u00e8 <strong>0,1138<\/strong> . Poich\u00e9 il valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che ci sia una differenza nei punteggi degli esami tra le tre tecniche di studio.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le esercitazioni seguenti forniscono informazioni aggiuntive sugli ANOVA unidirezionali:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/anova-in-un-modo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione all&#8217;ANOVA unidirezionale<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-danova-unidirezionale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calcolatore ANOVA unidirezionale<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-riportare-i-risultati-di-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La guida completa: come riportare i risultati ANOVA<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un&#8217;ANOVA unidirezionale (&#8220;analisi della varianza&#8221;) 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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