{"id":4800,"date":"2026-08-18T11:57:01","date_gmt":"2026-08-18T09:57:01","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=4800"},"modified":"2026-08-18T11:58:26","modified_gmt":"2026-08-18T09:58:26","slug":"ricerca-dicotomica","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/it\/guide-dutilisateur\/recherche-dichotomique\/","title":{"rendered":"Ricerca dicotomica"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Biforcazione sequenziale \/ piani dicotomici.<\/em>\u00a0Di fronte a un difetto con numerose possibili cause, non ci si pu\u00f2 permettere di procedere per tentativi, esaminando i fattori uno per uno. La ricerca dicotomica ne elimina la maggior parte in pochi tentativi, raggruppando i fattori anzich\u00e9 testarli singolarmente.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"644\" height=\"294\" src=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-4801\" srcset=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie.png 644w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie-300x137.png 300w, https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/dichotomie-18x8.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 644px) 100vw, 644px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il principio: ogni fattore viene regolato al proprio livello\u00a0<strong>il pi\u00f9 favorevole a priori<\/strong>\u00a0(BOB,\u00a0<em>Il meglio del meglio<\/em>) oppure\u00a0<strong>il pi\u00f9 sfavorevole a priori<\/strong>\u00a0(WOW,\u00a0<em>Il peggiore dei peggiori<\/em>). Si costruisce un numero limitato di configurazioni in cui i fattori sospetti passano da un gruppo all\u2019altro, un po\u2019 come se si cercasse un nome in un dizionario dividendo ogni volta il fascio di pagine a met\u00e0. Un fattore attivo si rivela attraverso il comportamento del gruppo a cui appartiene; un fattore inattivo si confonde nel gruppo e scompare dall\u2019indagine.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Si tratta di un metodo di ricerca delle cause, della stessa famiglia di BOB vs WOW e dell\u2019inversione dei componenti: non conferma un modello, ma riduce un lungo elenco di sospetti a pochi probabili responsabili. Il piano sperimentale classico subentra poi per quantificare e confermare.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Quanti saggi e perch\u00e9?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per&nbsp;<strong>N fattori<\/strong>, N colonne sono aperte ma solo&nbsp;<strong>k =&nbsp;<\/strong><strong>\u2308<\/strong><strong>log\u2082N<\/strong><strong>\u2309<\/strong>&nbsp;Sono necessarie delle prove: bastano 3 prove per arrivare fino a 8 fattori, 4 prove fino a 16, 5 fino a 24. A ciascun fattore viene assegnato un&nbsp;<strong>firma binaria<\/strong>&nbsp;propria \u2014 la sua posizione BOB o WOW in ciascuna delle k prove \u2014 e due fattori non condividono mai la stessa firma. \u00c8 proprio questa firma che permette, una volta effettuate le prove, di capire quale dei fattori raggruppati abbia influenzato la risposta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Prima di avviare i test, \u00e8 necessario scegliere in che modo verr\u00e0 valutata la variazione osservata in ogni fase. Tre modalit\u00e0 tra cui scegliere nel pannello di sinistra:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td>Modalit\u00e0<\/td><td>Principio<\/td><td>Quando utilizzarlo<\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Differenza (BOB \u2212 WOW) \/ 3<\/td><td>La dispersione si ricava dallo scostamento stesso, non \u00e8 necessaria alcuna ripetizione.<\/td><td>Sgrossatura rapida, nessun dato sulla dispersione disponibile. In questa modalit\u00e0 non \u00e8 possibile effettuare alcun test di significativit\u00e0: la conclusione rimane di natura qualitativa.<\/td><\/tr><tr><td>Prove ripetute<\/td><td>Ogni configurazione viene misurata pi\u00f9 volte; la deviazione standard viene stimata sulla base di queste ripetizioni.<\/td><td>Dispersione sconosciuta, ma prove poco costose da ripetere.<\/td><\/tr><tr><td>Deviazione standard nota<\/td><td>Si inserisce un valore sigma gi\u00e0 stabilito \u2014 capacit\u00e0 della macchina, R&amp;R dello strumento di misura, carta di controllo SPC.<\/td><td>Il processo \u00e8 gi\u00e0 sottoposto a controllo statistico e il suo sigma residuo \u00e8 documentato.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f Nella modalit\u00e0 \u201cProve ripetute\u201d, una sola ripetizione non consente di stimare una deviazione standard: sono necessarie almeno due prove per ogni configurazione.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Le diciture \u00abBOB\u00bb e \u00abWOW\u00bb sono generiche. Le prime due righe della tabella dei test, cos\u00ec come il nome di ciascun fattore, sono modificabili: rinominatele utilizzando il vocabolario del vostro laboratorio (ad esempio \u00abNuovo\u00bb \/ \u00abUsato\u00bb, \u00abFornitore A\u00bb \/ \u00abFornitore B\u00bb). Una volta personalizzate, saranno queste denominazioni a comparire nelle celle della tabella, e non pi\u00f9 le parole BOB\/WOW.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Scheda \"Runs\": visualizzare le prove<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La tabella centrale riporta, per ogni prova, l'impostazione di ciascun fattore (con la relativa denominazione personalizzata) e una colonna&nbsp;<strong>Lettura<\/strong>&nbsp;dove inserire il valore misurato. Accanto alla tabella rimane sempre visibile un grafico, con le bande BOB e WOW posizionate a \u00b1 la soglia di dispersione impostata: un valore che rientra in una banda classifica il test, mentre un valore compreso tra le due bande lo lascia indeciso (INC).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dopo ogni lettura, una barra di stato riassume lo stato dell'indagine e segnala immediatamente eventuali anomalie: scostamento non significativo, bande sovrapposte o contraddizioni nelle eliminazioni.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Un valore nella banda BOB conferma il gruppo BOB di questa prova; ;<\/li>\n\n\n\n<li>Un valore nella banda WOW conferma il gruppo WOW; ;<\/li>\n\n\n\n<li>Un valore compreso tra le due bande \u00e8\u00a0<strong>indecisa<\/strong>\u00a0: non consente ancora di eliminare i fattori di questo studio, ma non \u00e8 per questo da scartare (vedi la stima parsimoniosa degli effetti)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Scheda \"Diagnostica\": la traccia di eliminazione<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 qui che la logica della sgrossatura diventa verificabile. Per ogni prova, <a href=\"https:\/\/ellistat.com\/it\/soluzioni-per-lanalisi-dei-dati\/\" data-type=\"page\" data-id=\"905\">Ellistat<\/a> mostra quali fattori sono stati\u00a0<strong>eliminati<\/strong>\u00a0(considerati inattivi) e quali rimangono\u00a0<strong>sospetti<\/strong>, con la motivazione di ogni decisione. Una matrice delle firme binarie riporta, fattore per fattore, la sua posizione in ogni prova, il che permette di comprendere a posteriori perch\u00e9 un determinato fattore sia stato mantenuto e un altro no.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Scheda Multi-Vari: visualizzare i sopravvissuti<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un grafico multivariabile annidato riporta tutti i fattori sopravvissuti, ordinati in ordine decrescente di ampiezza dell\u2019effetto. Consente di vedere a colpo d\u2019occhio se uno o due fattori dominano nettamente gli altri, oppure se l\u2019effetto \u00e8 ripartito tra diversi fattori di peso comparabile: un\u2019informazione utile per valutare se la ricerca \u00e8 conclusa o se occorre integrare il piano.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Completare il piano di conferma<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Quando sopravvivono pi\u00f9 fattori (m \u2265 2), i k test di screening non sono sufficienti per distinguere i loro effetti specifici: questi rimangono ancora confusi. Ellistat propone quindi i test complementari necessari per ottenere un piano analizzabile L4\/L8 di risoluzione III o IV a seconda del numero di sopravvissuti\u00a0<strong>riutilizzando i test gi\u00e0 effettuati<\/strong>, senza mai ricominciare da zero.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Sopravvissuti (m)<\/strong><\/td><td><strong>Piano proposto<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>1<\/strong><\/td><td>Nessuna informazione aggiuntiva: il fattore \u00e8 isolato, passare direttamente alla conferma.<\/td><\/tr><tr><td><strong>da 2 a 4<\/strong><\/td><td>Integrazione verso un piano fattoriale completo o una risoluzione IV, a seconda del numero esatto di sopravvissuti.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Dalle 5 alle 7<\/strong><\/td><td>Integrazione per il conseguimento di una laurea di ottavo livello (L8), livello III (come minimo) o IV.<\/td><\/tr><tr><td><strong>8<\/strong><\/td><td>\u00c8 necessario un piano fattoriale completo o frazionario di risoluzione IV, a seconda delle interazioni da considerare.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Scheda \"Effetti\"<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Il principio.<\/strong>&nbsp;Ogni fattore della ricerca dicotomica presenta solo due livelli: BOB e WOW. Verificare se un fattore ha un effetto significativo sulla risposta equivale quindi a verificare se il&nbsp;<strong>coefficiente di regressione<\/strong>&nbsp;associato a questo fattore, in un modello lineare, \u00e8 diverso da zero.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Leggi la tabella.<\/strong>&nbsp;Per ciascun fattore selezionato, la scheda \"Effetti\" mostra:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><td><strong>Colonna<\/strong><\/td><td><strong>Significato<\/strong><\/td><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>Effetto<\/strong><\/td><td>Il postino (con il suo nome personalizzato).<\/td><\/tr><tr><td><strong>Coefficiente<\/strong><\/td><td>La met\u00e0 della differenza tra il livello BOB e il livello WOW nella risposta \u2014 l\u2019effetto del fattore.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Errore standard<\/strong><\/td><td>L'incertezza relativa a questo coefficiente, tenuto conto del progetto realizzato.<\/td><\/tr><tr><td><strong>T<\/strong><\/td><td>Il rapporto tra coefficiente e errore standard: \u00e8 la statistica del test di Student.<\/td><\/tr><tr><td><strong>P<\/strong><\/td><td>Il valore p associato \u2014 da interpretare secondo gli stessi criteri indicati al \u00a72: significativo al di sotto di 0,05, limite tra 0,05 e 0,1.<\/td><\/tr><tr><td><strong>Significato<\/strong><\/td><td>Il verdetto in poche parole: significativo o al limite.<\/td><\/tr><tr><td><strong>VIF<\/strong><\/td><td>Fattore di inflazione della varianza (VIF). Misura il grado di correlazione di questo fattore con gli altri nel piano realizzato. Un VIF elevato indica che il piano non \u00e8 sufficientemente equilibrato per isolare correttamente questo fattore; potrebbe essere necessario un ulteriore test di conferma.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In calce al quadro: il&nbsp;<strong>R\u00b2<\/strong>&nbsp;e il&nbsp;<strong>R\u00b2 aggiustato<\/strong>&nbsp;(percentuale della variazione della risposta spiegata dal modello), e la&nbsp;<strong>costante<\/strong>&nbsp;(il valore medio previsto quando tutti i fattori si trovano al loro livello di riferimento).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\u26a0\ufe0f I valori p di questa scheda sono ottimistici. Il modello visualizzato non \u00e8 stato definito in anticipo: i fattori che vi figurano sono quelli che la fase di selezione iniziale ha ritenuto validi dopo un primo esame dei dati. Questa scelta, effettuata a posteriori, gonfia artificialmente la confidenza indicata dai seguenti valori p. Essi rimangono utili per confrontare i fattori tra loro, ma non devono essere interpretati come il valore p di un test pianificato in anticipo; per questo motivo Ellistat riporta questo avviso direttamente nella scheda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La scheda rimane bloccata finch\u00e9 il piano di conferma di cui al paragrafo 8.5 non \u00e8 completo: con un solo sopravvissuto (m = 1), non c'\u00e8 nulla da decidere e un messaggio specifico lo segnala.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">7. Scheda \u201cMethod\u201d: specificare il metodo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Questa scheda colloca la ricerca dicotomica nel suo contesto metodologico e distingue due contributi storici ben distinti, sebbene spesso confusi:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>la\u00a0<strong>biforcazione sequenziale<\/strong>\u00a0(<em>biforcazione sequenziale<\/em>), sviluppata da Bettonvil nella sua tesi del 1990 a partire da un\u2019idea di Jacoby e Harrison (1962), che raggruppa i fattori in fasce fisse attorno a una deviazione standard di riferimento; ;<\/li>\n\n\n\n<li>le\u00a0<strong>piani dicotomici<\/strong>, sviluppati appositamente per sfruttare le colonne dispari delle tabelle di Taguchi e convalidare ogni soglia mediante un test statistico effettivo anzich\u00e9 un intervallo fisso \u2014 z, test di Dixon, poi test t man mano che le prove si accumulano.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background wp-block-paragraph\">\ud83d\udca1 Il nome \u00abRicerca dicotomica\u00bb scelto per questo modulo non \u00e8 quindi solo una semplificazione terminologica: \u00e8 proprio il termine utilizzato negli studi francesi all\u2019origine dei piani dicotomici.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":80,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[23],"class_list":["post-4800","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-5-statistiques-inferentielles"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.5 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Recherche dichotomique - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sequential bifurcation \/ plans dichotomiques. 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