{"id":643,"date":"2020-02-28T16:44:45","date_gmt":"2020-02-28T15:44:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/?p=643"},"modified":"2020-02-28T16:44:45","modified_gmt":"2020-02-28T15:44:45","slug":"errori-statistici-2-non-verificare-assunzioni-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.statsimprove.com\/it\/2020\/02\/28\/errori-statistici-2-non-verificare-assunzioni-test\/","title":{"rendered":"Errori statistici #2: non verificare le assunzioni dei test utilizzati"},"content":{"rendered":"

Questo post fa parte di una serie di articoli dedicata agli errori statistici pi\u00f9 frequenti che come reviewer, ma anche solo come lettore, mi capita di leggere nella letteratura scientifica.<\/p>\n

In questo post #2 della rassegna vorrei evidenziare l\u2019importanza delle assunzioni dei test utilizzati e come esse non vengano molte volte testate.<\/b><\/p>\n

Quando utilizzi un test statistico per analizzare i tuoi dati devi giustificare l\u2019uso<\/b> di<\/b> quel test<\/b>, anche se si tratta solo di un banalissimo confronto tra medie. So che \u00e8 una cattiveria per il ricercatore che la statistica la conosce poco o che si affida magari al collega che ne sa un po\u2019 di pi\u00f9.<\/p>\n

Ma fidati che sar\u00e0 ancora pi\u00f9 cattivo il reviewer che prender\u00e0 in mano il vostro lavoro. Ed \u00e8 comunque ancora pi\u00f9 cattivo da parte tua se pubblichi dati analizzati con test sbagliati.<\/p>\n

Una seppur ridotta survey<\/a> condotta all\u2019Universit\u00e0 di Groningen, Paesi Bassi, ha mostrato come in anche meno del 50% dei casi i ricercatori vadano a testare tra i loro dati le assunzioni dei test che utilizzano<\/b>. Nella stragrande maggioranza dei casi \u00e8 la mancanza di conoscenza di queste assunzioni. Capisci per\u00f2 bene che tutto questo \u00e8 abbastanza allarmante.<\/p>\n

Per evitare di fornire risultati affetti da bias e pertanto inutili o peggio ancora dannosi, quando stai per effettuare un test statistico ricordati di cercare quelle che sono le sue assunzioni, di verificarle e di riportare nel tuo articolo scientifico o tesi che sia cosa hai fatto per verificarle.<\/p>\n

Attenzione: molto spesso la verifica di queste assunzioni non \u00e8 sempre semplice e molto spesso serve un ragionamento ed un approfondimento che va oltre una semplice regoletta da applicare.<\/p>\n

Prendiamo per esempio una delle assunzioni pi\u00f9 basic che un ricercatore debba conoscere quando analizza dei dati: l\u2019omoschedasticit\u00e0 in una analisi della varianza (ANOVA), cio\u00e8 la stabilit\u00e0 della varianza dei residui in tutti i gruppi.<\/p>\n

Per verificare questa assunzione esistono dei bellissimi test. Tuttavia questi stessi test hanno delle loro assunzioni. Ad esempio il Levene test per valutare l\u2019omoschedasticit\u00e0 non \u00e8 adeguato quando si ha a che fare con variabili distribuite in modo non normale (in tal caso \u00e8 meglio usare il Bartlett test).<\/p>\n

Inoltre bisogna aggiungere che il vincolo dell\u2019omoschedasticit\u00e0 diventa meno stretto quando i gruppi che stai confrontando hanno\u00a0 la stessa numerosit\u00e0.<\/p>\n

Insomma,\u00a0 il concetto che vorrei trasmetterti con questo breve post \u00e8: ricordati che ogni test utilizzato deve essere adeguato al contesto<\/b>. E per accertarsene non bisogna solo affidarsi a qualche p value estratto in fretta e furia dal tuo pc, ma serve un ragionamento, un\u2019analisi profonda del contesto stesso<\/b>. E ricordati, ovviamente, di riportare questo ragionamento alle persone a cui stai presentando i dati.<\/p>\n

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