Popolazione

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Ellistat Analisi dei dati offre una gamma completa di test statistici test parametrici e non parametrici per confrontare una popolazione di dati quantitativi. Lo scopo di questi test statistici è quello di confrontare due o più popolazioni, sia in termini di posizioni (come medie o mediane) che di variazioni (varianze).

I test di ipotesi possono essere suddivisi in due grandi categorie:

  • Test parametrici (in arancione): Questi test statistici fanno ipotesi sui parametri della distribuzione della popolazione, come la media e la varianza, e comprendono esempi come il test t di Student, l'ANOVA e il test di regressione lineare.
  • Test non parametrici (in verde): Si tratta di test statistici che non fanno ipotesi sulla distribuzione dei dati della popolazione e comprendono esempi come il test di Wilcoxon, Kruskal-Wallis o Friedman.

La tabella seguente riassume tutti i test statistici disponibili in Ellistat Data Analysis:

Le sezioni seguenti illustrano i test statistici che possono essere eseguiti con Ellistat Data Analysis:

1. Test statistici per il confronto delle medie

Confronto delle medie:

I seguenti esempi riassumono i tipi di confronto effettuati per comparare le medie.

I link sottostanti contengono i dati utilizzati per le varie analisi di confronto delle medie proposte da Ellistat Data Analysis. Prendiamo l'esempio dei seguenti dati

Dati indipendenti 🇺🇸/ Données indépendantes🇫🇷 

Dati appaiati 🇺🇸/ Données appariées 🇫🇷 

Esempio 1: confronto tra una media e un valore teorico :

Eseguire un test 1T per confrontare una media con un valore teorico.

  • Inserite nella griglia i dati quantitativi dell'esempio. L'obiettivo di questo studio è quello di confrontare la forza media del fornitore A con 5 N.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1selezionare la colonna con i dati quantitativi in Y.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4Il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra la media e il valore teorico è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente possiamo concludere che la differenza è significativa). Nel caso seguente possiamo concludere che la differenza è significativa). 📝: Il contenuto di Zona 4dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2.

💡 Fare attenzione a verificare i prerequisiti del test: la normalità dei dati e l'assenza di outlier.

  1. Se queste condizioni sono soddisfatte, il logo ✅ apparirà in alto a sinistra del rapporto.
  2. Se una delle condizioni non è soddisfatta, il logo ⚠️ APP appare nell'angolo superiore sinistro del report.

Esempio 2: confronto tra due medie

Eseguire un test 2T per confrontare due medie diverse.

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. Lo scopo di questo studio è quello di confrontare i punti di forza medi dei fornitori A e B.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1Se i dati sono in due colonne diverse, scegliere le colonne A e B in Y. Se i dati sono sovrapposti (una colonna fornitore oltre a una colonna forza), scegliere forza come Y e fornitore come X.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4. . il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra le due medie A e B è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). 📝: Il contenuto di Zona 4 dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2.

💡 Fare attenzione a verificare i prerequisiti del test: normalità dei dati, assenza di outlier e uguaglianza delle varianze.

  • Se queste condizioni sono soddisfatte, il logo ✅ apparirà in alto a sinistra del rapporto.
  • Se una delle condizioni non è soddisfatta, il logo ⚠️ APP appare nell'angolo superiore sinistro del report.

Esempio 3: confronto di tre o più medie

Eseguire un test ANOVA (Analisi della varianza) per confrontare 3 o più medie.

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. Lo scopo di questo studio è quello di confrontare i punti di forza medi dei fornitori A, B e C.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1Scegliere le colonne A, B e C in Y se i dati sono in 3 colonne diverse. o se i dati sono sovrapposti (una colonna con i fornitori oltre a una colonna con i punti di forza). scegliere il punto di forza come Y e il fornitore come X.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4. . il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra le medie A, B e C è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). 📝: Il contenuto di Zona 4 dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2.

💡 Fare attenzione a verificare i prerequisiti del test: normalità dei dati, assenza di outlier e uguaglianza delle varianze.

  • Se queste condizioni sono soddisfatte, il logo ✅ apparirà in alto a sinistra del rapporto.
  • Se una delle condizioni non è soddisfatta, il logo ⚠️ APP appare nell'angolo superiore sinistro del report.

Esempio 4: Dati accoppiati

Nel contesto della statistica, i dati appaiati (o dati accoppiati) si riferiscono a serie di dati in cui le osservazioni sono raccolte a coppie. Ogni coppia di osservazioni è solitamente collegata in un modo specifico, che consente di confrontare direttamente i due valori all'interno di ciascuna coppia.

Esempio:

  • Confrontare la durezza media prima e dopo il trattamento termico.
  • Confrontare la conta dei globuli bianchi prima, dopo la prima dose di trattamento e dopo la seconda dose di trattamento.

Confrontare le medie di dati appaiati.

Ellistat offre due test adatti a confrontare le medie di dati appaiati:

⇒ Test T per dati appaiati per due medie.

⇒ ANOVA per dati appaiati per due o più medie.

Dati appaiati 🇺🇸/ Données appariées 🇫🇷 

2. Test statistici per il confronto delle deviazioni standard

Confronto delle deviazioni standard:

I seguenti esempi riassumono i tipi di confronto effettuati per comparare le deviazioni standard.

I link sottostanti contengono i dati utilizzati per le varie analisi di confronto della deviazione standard proposte da Ellistat Data Analysis. Prendiamo ad esempio i dati seguenti:

Dati indipendenti 🇺🇸/ Données indépendantes🇫🇷 

Esempio 1: confronto tra una deviazione standard e un valore teorico :

Realizzare un Test Chi-2per confrontare una deviazione standard con un valore teorico.

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. Lo scopo di questo studio è quello di confrontare la deviazione standard della forza del fornitore A con 1 N.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1selezionare la colonna con i dati quantitativi in Y.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4Il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra la deviazione standard e il valore teorico è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente possiamo concludere che la differenza è significativa). 📝: Il contenuto di Zona 4dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2.

💡 Fare attenzione a verificare i prerequisiti del test: la normalità dei dati e l'assenza di outlier.

  • Se queste condizioni sono soddisfatte, il logo ✅ apparirà in alto a sinistra del rapporto.
  • Se una delle condizioni non è soddisfatta, il logo ⚠️ APP appare nell'angolo superiore sinistro del report.

Esempio 2: confronto tra due deviazioni standard.

Ellistat offre 2 test per confrontare le deviazioni standard:

Test di Fischerper confrontare due diverse deviazioni standard.

Il test di Leveneper confrontare due o più deviazioni standard.

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. Lo scopo di questo studio è quello di confrontare le deviazioni standard dei punti di forza dei fornitori A e B.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1Se i dati sono in due colonne diverse, scegliere le colonne A e B in Y. Se i dati sono sovrapposti (una colonna fornitore oltre a una colonna forza), scegliere forza come Y e fornitore come X.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4. . il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra le due deviazioni standard A e B è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente possiamo concludere che la differenza non è significativa). 📝: Il contenuto di Zona 4 dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2.

💡 Assicuratevi di controllare i prerequisiti del test:

⇒ Test di Fischer :Normalità dei dati e assenza di outlier.

⇒ Test di Levene :Assenza di valori anomali.

  • Se queste condizioni sono soddisfatte, il logo ✅ apparirà in alto a sinistra del rapporto.
  • Se una delle condizioni non è soddisfatta, il logo ⚠️ APP appare nell'angolo superiore sinistro del report.

Esempio 3: confronto di tre o più deviazioni standard

Ellistat offre 2 test per confrontare le deviazioni standard:

Il test di Bartlettper confrontare due o più deviazioni standard.

Il test di Leveneper confrontare due o più deviazioni standard.

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. L'obiettivo di questo studio è confrontare le deviazioni standard dei punti di forza dei fornitori A, B e C.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1Scegliere le colonne A, B e C in Y se i dati sono in 3 colonne diverse. o se i dati sono sovrapposti (una colonna con i fornitori oltre a una colonna con i punti di forza). scegliere il punto di forza come Y e il fornitore come X.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4. . il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra le deviazioni standard A, B e C è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). 📝: Il contenuto di Zona 4 dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2.

💡 Assicuratevi di controllare i prerequisiti del test:

⇒ Test di Bartlett: Normalità dei dati e assenza di outlier.

⇒ Test di Levene : Assenza di valori anomali.

Se queste condizioni sono soddisfatte, il logo ✅ apparirà in alto a sinistra del rapporto.

Se una delle condizioni non è soddisfatta, il logo ⚠️ APP appare nell'angolo superiore sinistro del report.

3. Test statistici per il confronto delle mediane

Confronto tra le mediane:

I seguenti esempi riassumono i tipi di confronto effettuati per comparare le mediane.

I link sottostanti contengono i dati utilizzati per le varie analisi di confronto delle mediane proposte da Ellistat Data Analysis. Prendiamo ad esempio i dati seguenti:

Dati indipendenti 🇺🇸/ Données indépendantes🇫🇷

Dati appaiati 🇺🇸/ Données appariées 🇫🇷

Su questo set di dati è possibile effettuare diverse analisi.

Esempio 1: Confronto tra una mediana e un valore teorico :

Ellistat offre due test non parametrici per confrontare la mediana con un valore teorico.

⇒ Test dei segni

⇒ Test di Wilcoxon

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. Lo scopo di questo studio è quello di confrontare la forza mediana del fornitore A con 5 N.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1selezionare la colonna con i dati quantitativi in Y.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4Il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra la mediana e il valore teorico è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza è significativa). Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza è significativa).

📝: Il contenuto di Zona 4 dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2. Per selezionare correttamente il confronto tra una mediana e un valore teorico, scegliere il test non parametrico.

💡 Si noti che tutti i test di confronto delle mediane in Ellistat sono test non parametrici, quindi non ci sono prerequisiti per l'utilizzo dei risultati.

Esempio 2: Confronto tra due mediane.

Ellistat offre 3 test per confrontare due diverse mediane.

⇒  Test di Mann Withney : in caso di confronto tra dati indipendenti

⇒  Test dei segni : adattato per i dati accoppiati

⇒  Test di Wilcoxon: adattato per i dati accoppiati

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. Lo scopo di questo studio è quello di confrontare le mediane dei punti di forza dei fornitori A e B.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1Se i dati sono in due colonne diverse, scegliere le colonne A e B in Y. Se i dati sono sovrapposti (una colonna fornitore oltre a una colonna forza), scegliere forza come Y e fornitore come X.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4. . il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra le due mediane A e B è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa).

📝: Il contenuto di Zona 4 dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2. Per selezionare il confronto tra due mediane, scegliete il test non parametrico.

💡 Si noti che tutti i test di confronto delle mediane in Ellistat sono test non parametrici. Quindi non è necessario alcun prerequisito per sfruttare i risultati.

Esempio 3: Confronto di tre o più mediane .

Ellistat offre due test non parametrici per confrontare tre o più mediane.

⇒ Test di Kruskal-Walis : adattato a dati indipendenti

⇒ Test di Friedman: adattato ai dati abbinati

  • Inserite i dati quantitativi dell'esempio nella griglia. Lo scopo di questo studio è quello di confrontare le mediane dei punti di forza dei fornitori A, B e C.
  • Cliccate sul menu "Statistiche inferenziali".
  • Nel zona 1Scegliere le colonne A, B e C in Y se i dati sono in 3 colonne diverse. o se i dati sono sovrapposti (una colonna con i fornitori oltre a una colonna con i punti di forza). scegliere il punto di forza come Y e il fornitore come X.
  • In Zona 2, scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se la colonna contiene valori qualitativi, Ellistat proporrà solo "Proporzione", ma se i dati sono quantitativi, Ellistat proporrà i due tipi "proporzione" e "popolazione". 📝: scegliere "popolazione".
  • In Zona 3per ottenere il grafico selezionato nella zona 2.
  • Nel zona 4. . il risultato della significatività (è visualizzato sulla destra) con le diverse statistiche sottostanti. (La differenza tra le mediane A, B e C è significativa se il valore P è inferiore a 0,05. Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa). Nel caso seguente, possiamo concludere che la differenza non è significativa).

📝: Il contenuto di Zona 4 dipende dal tipo di dati selezionati in Zona 2. Per selezionare il confronto tra più mediane, scegliere il test non parametrico.

💡 Si noti che tutti i test di confronto delle mediane in Ellistat sono test non parametrici. Quindi non è necessario alcun prerequisito per sfruttare i risultati.

Esempio 4: Dati accoppiati

Nel contesto della statistica, i dati appaiati (o dati accoppiati) si riferiscono a serie di dati in cui le osservazioni sono raccolte a coppie. Ogni coppia di osservazioni è solitamente collegata in un modo specifico, che consente di confrontare direttamente i due valori all'interno di ciascuna coppia.

Esempio:

  • Confrontare la durezza mediana prima e dopo il trattamento termico.
  • Confrontare la conta dei globuli bianchi prima, dopo la prima dose di trattamento e dopo la seconda dose di trattamento.

Confrontare le mediane di dati appaiati.

Ellistat offre 3 test adatti a confrontare le mediane di dati appaiati:

⇒⇒ Test dei segni : adatto a confrontare due mediane.

⇒ Test di Wilcoxon Per confrontare due mediane.

⇒ Test di Friedman: adatto al confronto di 3 o più mediane

💡 Si noti che tutti i test di confronto delle mediane in Ellistat sono test non parametrici. Quindi non è necessario alcun prerequisito per sfruttare i risultati.