{"id":191,"date":"2017-12-13T05:05:48","date_gmt":"2017-12-13T05:05:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.statsimprove.com\/?p=191"},"modified":"2020-06-15T22:01:02","modified_gmt":"2020-06-15T20:01:02","slug":"191","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/2017\/12\/13\/191\/","title":{"rendered":"Quando (e come) \u00e8 opportuno dicotomizzare una variabile?"},"content":{"rendered":"

Moltissimi ricercatori, in fase di analisi dei dati, decidono di trasformiate una variabile continua (ad esempio: \u201cpressione arteriosa\u201d, oppure \u201cpeso\u201d) in una variabile dicotomica (generalmente con valori “low” e “high”)<\/p>\n

Quali motivi li spinge ad una manovra del genere? In generale lo si fa per semplificare l’analisi o per una pi\u00f9 facile interpretazione dei dati. Un altro motivo molto \u201cgettonato\u201d \u00e8 quello per cui la variabile \u00e8 distribuita in modo molto asimmetrico e si vuole evitare l’effetto che possono avere eventuali outliers sulle stime (in tale caso, per\u00f2, ti suggerisco altre tecniche pi\u00f9 adeguate, come ad esempio la regressione quantilica).<\/p>\n

Ma quella di dicotomizzare una variabile \u00e8 una buona idea?
\nDipende.
\nIn generale, tranne che in poche situazioni, la risposta \u00e8 no.<\/strong><\/em>
\nPerch\u00e9? Il motivo pi\u00f9 evidente \u00e8 la perdita di informazione contenuta nella variabile continua.<\/em><\/strong>
\nIn particolare, se osservi il grafico qua sotto, perdi l’informazione:
\nin termini “orizzontali” (freccia blu), cio\u00e8 il range della variabile;
\nin termini \u201cverticali\u201d (freccia rossa), che rappresenta la variabilit\u00e0 del tuo outcome in relazione al valore della tua variabile continua<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tu per\u00f2 potresti dire: a me queste informazioni non interessano.<\/strong> Il problema, per\u00f2, \u00e8 che rinunciando a queste informazioni viene ridotta anche la potenza della tua analisi. E la riduzione di potenza \u00e8 considerevole: in linea generale , \u00e8 equivalente a perdere circa un terzo del tuo sample-size<\/a>.<\/strong> Se ci pensi \u00e8 un enormit\u00e0.<\/p>\n

Un ulteriore problema \u00e8 dato dal “come dicotomizzare la variabile”. Nella maggior parte dei casi viene usata la mediana. Ma la mediana varia da campione a campione e i risultati del tuo studio potrebbero non essere confrontabili con un altro studio in cui la mediana usata per dicotomizzare avr\u00e0 un valore diverso.<\/p>\n

Inoltre c’\u00e8 un problema pi\u00f9 strettamente “logico”<\/strong>: nel momento in cui tu dicotomizzi una variabile stabilendo un cutoff (ad esempio pressione sistolica=120), due valori pressori pratiamente identici, come 119,8 e 120,1, tu li consideri molto diversi, nel momento in cui li fai entrare in due categorie diverse.<\/p>\n

Quando, allora, ha senso categorizzare una variabile?<\/h1>\n

In alcuni casi, tuttavia, dicotomizzare una variabile pu\u00f2 avere senso.
\nAd esempio, quando il sample-size te lo permette. Hai un numero talmente elevato di dati che la perdita di potenza risulta comunque accettabile.
\nOppure quando il cutoff ha un razionale “solido” alle spalle ed \u00e8 “globalmente condiviso”. Classico esempio: un Body Mass Index di 25, per separare i “normopeso” dai “sovrappeso”.
\nInfine, quando la variabile \u00e8 distribuita in modo evidentemente “bimodale” e, dicotomizzando, viene pertanto rispettato il “razionale” della variabile (vedi il grafico qua sotto).<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Per concludere, pensaci due volte prima di tagliare orrendamente una variabile in due met\u00e0. Potresti avere pi\u00f9 danni che benefici. Esistono, spesso, tecniche statistiche che, quando opportunamente utilizzate, ti permettono di preservare la potenza dei tuoi test, per cui la qualit\u00e0 del tuo studio, mantenendo una chiara interpretabilit\u00e0 dei risultati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dicotomizzare una variabile è una buona idea? Quasi mai. Tranne in rari casi. Ecco quando e come.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"neve_meta_sidebar":"","neve_meta_container":"","neve_meta_enable_content_width":"","neve_meta_content_width":0,"neve_meta_title_alignment":"","neve_meta_author_avatar":"","neve_post_elements_order":"","neve_meta_disable_header":"","neve_meta_disable_footer":"","neve_meta_disable_title":"","_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"_ti_tpc_template_sync":false,"_ti_tpc_template_id":""},"categories":[6],"tags":[],"aioseo_notices":[],"yoast_head":"\nQuando (e come) \u00e8 opportuno dicotomizzare una variabile? - StatsImprove<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/2017\/12\/13\/191\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Quando (e come) \u00e8 opportuno dicotomizzare una variabile? - StatsImprove\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Dicotomizzare una variabile è una buona idea? 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