{"id":2595,"date":"2024-10-09T10:00:27","date_gmt":"2024-10-09T08:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/clooma.ai\/?post_type=guide-dutilisateur&#038;p=2595"},"modified":"2024-10-23T16:21:54","modified_gmt":"2024-10-23T14:21:54","slug":"05-correlazione","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/clooma.ai\/it\/guida-per-lutente\/05-correlazione\/","title":{"rendered":"Correlazione"},"content":{"rendered":"<p>Ellistat <a href=\"https:\/\/clooma.ai\/it\/soluzioni-per-lanalisi-dei-dati\/\">Analisi dei dati<\/a> offre il sottomenu Correlazione, che contiene una serie di strumenti statistici. Questi strumenti possono essere utilizzati per<strong> studi di correlazione <\/strong>di pi\u00f9 risposte in un set di dati. Oppure per ridurre le dimensioni di un set di dati o monitorare processi con pi\u00f9 variabili contemporaneamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Gli esempi che seguono mostrano gli strumenti:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Matrice di correlazione <\/li>\n\n\n\n<li>ACP<\/li>\n\n\n\n<li>Scheda T\u00b2<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il set di dati utilizzato in questi esempi \u00e8 disponibile alla pagina seguente<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.notion.so\/Independent-Data-Donn-es-ind-pendantes-1ef260c96799456c8d41959236e2cf56?pvs=21\">Dati indipendenti \ud83c\uddfa\ud83c\uddf8\/ Donn\u00e9es ind\u00e9pendantes\ud83c\uddeb\ud83c\uddf7&nbsp;<\/a><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Esempio 1: trovare la correlazione tra diverse risposte Y, utilizzando la matrice di correlazione<\/h3>\n\n\n\n<p>La&nbsp;<strong>matrice di correlazione<\/strong>&nbsp;\u00e8 uno strumento statistico essenziale utilizzato per comprendere le relazioni tra diverse variabili in un insieme di dati.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-81-1024x522.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2598\"\/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Immettere dati quantitativi da diverse colonne Y nella griglia. Nell'esempio, si vuole trovare la correlazione tra le risposte Y1=\"Delta\", Y2=\"Forza\" e Y3=\"Pressione\".<\/li>\n\n\n\n<li>Fare clic sul menu \"<strong>Statistica inferenziale<\/strong>\".<\/li>\n\n\n\n<li>Nel&nbsp;<strong>zona 1<\/strong>selezionare le colonne Y Y1=\"Delta\", Y2=\"forza\" e Y3=\"pressione\".<\/li>\n\n\n\n<li>In\u00a0<strong>Zona 2,<\/strong>\u00a0scegliere il tipo di dati. Per impostazione predefinita, se le diverse colonne selezionate contengono valori quantitativi, Ellistat traccer\u00e0 le curve di correlazione tra tutte le risposte a coppie. Oltre al sottomenu Correlazione, \u00e8 possibile scegliere anche i sottomenu \"Proporzione\" o \"Popolazione\". \ud83d\udcdd: selezionare \"Matrice di correlazione\".<\/li>\n\n\n\n<li>In\u00a0<strong>Zona 3<\/strong>Nella met\u00e0 sopra la diagonale, si ottiene la matrice di correlazione che contiene tutti i grafici di correlazione di due risposte a coppie. La diagonale di questa matrice riporta i nomi delle risposte. Nella met\u00e0 inferiore si trovano i coefficienti di determinazione R\u00b2 e la soglia di significativit\u00e0 (valore P).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Il diagramma seguente mostra il grafico di correlazione, l'R\u00b2 e il valore P per le due risposte Delta e Pressione.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-82-1024x512.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2599\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background\">\ud83d\udca1 Quando facciamo clic su un grafico, troviamo un rapporto di analisi XY delle due risposte correlate:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-83-1024x1007.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2603\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background\">\ud83d\udca1 Nella met\u00e0 inferiore della matrice di correlazione sono presenti due valori :<\/p>\n\n\n\n<p>R\u00b2 (valore P).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-90.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2604\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Esempio 2: trovare la correlazione tra diverse variabili Y, utilizzando la PCA.<\/h3>\n\n\n\n<p>L'analisi delle componenti principali (PCA) \u00e8 un metodo statistico utilizzato per ridurre la dimensionalit\u00e0 di un insieme di dati, conservando il maggior numero possibile di informazioni. Questa tecnica \u00e8 particolarmente utile quando si lavora con dati multivariati (cio\u00e8 dati contenenti diverse variabili).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-84-1-1024x549.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2605\"\/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Inserire nella griglia una serie di dati quantitativi con diverse colonne Y. Nell'esempio, vogliamo eseguire un'analisi PCA sui dati: Y1=\"Delta\", Y2=\"Forza\", Y3=\"Pressione\", Y4=\"Pressione 2\", Y5=\"Pressione 3\".<\/li>\n\n\n\n<li>Fare clic sul menu \"<strong>Statistica inferenziale<\/strong>\".<\/li>\n\n\n\n<li>Nel&nbsp;<strong>zona 1<\/strong>selezionare le colonne Y1=\"Delta\", Y2=\"Forza\" e Y3=\"Pressione\", Y4=\"Pressione 2\", Y5=\"Pressione 3\".<\/li>\n\n\n\n<li>In&nbsp;<strong>Zona 2,<\/strong>&nbsp;selezionare il tipo di dati che si desidera utilizzare. Premere il sottomenu \"Correlazione\" e selezionare \"Correlazione\".<strong>ACP<\/strong>\". Oltre a questo sottomenu, \u00e8 possibile selezionare anche i sottomenu \"Proporzione\" o \"Popolazione\". \ud83d\udcdd: selezionare \"<strong>ACP<\/strong>\"<\/li>\n\n\n\n<li>In\u00a0<strong>Zona 3<\/strong>si ottiene la proiezione delle varie risposte sul piano composto dai vettori principali\u00a0<strong>C1 (asse x)<\/strong>\u00a0e\u00a0<strong>C2 (asse y).<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background\">\ud83d\udca1 Nella parte superiore del&nbsp;<strong>Zona 3<\/strong>Per scegliere uno dei fattori del foglio di calcolo sono disponibili due strumenti:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Con lo strumento \"Etichetta\" :<\/h4>\n\n\n\n<p>\u00c8 possibile vedere come gli individui variano in base al fattore scelto. In questo modo \u00e8 possibile applicare un codice colore agli individui in base alla variabile scelta. Il caso seguente presenta i risultati ottenuti per l'etichetta = \"Delta\". Possiamo notare che gli individui con un delta elevato sono in arancione\/giallo. Gli individui con un delta basso sono in blu.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-91.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2608\"\/><\/figure>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-85-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2609\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Lo strumento \"altra variabile <\/h4>\n\n\n\n<p>Si utilizza per tracciare un fattore senza tenerne conto nella determinazione dei vettori principali. Attenzione! Affinch\u00e9 questa funzione funzioni, il fattore non deve essere spuntato contemporaneamente nelle zone 1 e 3. Deve essere selezionato solo nella zona 3. Deve essere spuntato solo nella zona 3. Ecco l'esempio del fattore \"Delta\" (vedi figura seguente). Questa variabile pu\u00f2 essere quantitativa o qualitativa.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-86-1024x427.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2610\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Sia che si scelga l'opzione \"Etichetta\" che l'opzione \"Altra variabile\", le variabili scelte possono essere quantitative o qualitative.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background\"> \ud83d\udca1 Nella parte centrale del&nbsp;<strong>Zona 3<\/strong>\u00c8 possibile scegliere diverse schede:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-87-1024x34.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2611\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">La scheda \"Riepilogo\": <\/h4>\n\n\n\n<p>Questa scheda contiene il grafico, i menu per la visualizzazione degli individui nel grafico, le impostazioni di classificazione e la tabella dei vettori principali.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">La scheda Pareto : <\/h4>\n\n\n\n<p>Questa scheda mostra il diagramma di Pareto, che esprime il contributo di ciascun vettore principale.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-88-1024x327.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2612\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">La scheda \"variabile\" : <\/h4>\n\n\n\n<p>Questa scheda mostra il grado di significativit\u00e0 della correlazione tra le variabili e i vari assi principali (C1, C2, ecc.). Un valore P inferiore a 0,05 significa che la correlazione tra la variabile e il vettore principale \u00e8 significativa. (vedi tabella sotto)<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-89-1024x176.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2613\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">La scheda \"valori individuali\": <\/h4>\n\n\n\n<p>Questa scheda mostra le coordinate degli individui nello spazio dei vettori principali.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Esempio 3: Carta T\u00b2 di Hotelling<\/h3>\n\n\n\n<p>La mappa T\u00b2 di Hotelling \u00e8 uno strumento statistico utilizzato per l'analisi di\u00a0<strong>controllo di qualit\u00e0 multivariato<\/strong>\u00a0e l'analisi dei dati. Consentono di monitorare simultaneamente processi con diverse variabili. Si tratta di un'estensione multivariata delle carte di controllo di Shewhart, che si concentrano su una singola variabile. La T\u00b2 di Hotelling viene spesso utilizzata in contesti in cui \u00e8 necessario monitorare contemporaneamente diverse caratteristiche di qualit\u00e0. Ne sono un esempio la produzione, la biologia e l'ingegneria.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-92-1-1024x537.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2615\"\/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Inserire dati quantitativi da diverse colonne Y nella griglia. Nell'esempio, vogliamo monitorare contemporaneamente i seguenti dati: Y1=\"Delta\", Y2=\"Forza\", Y3=\"Pressione\", Y4=\"Pressione 2\", Y5=\"Pressione 3\".<\/li>\n\n\n\n<li>Fare clic sul menu \"<strong>Statistica inferenziale<\/strong>\".<\/li>\n\n\n\n<li>Nel&nbsp;<strong>zona 1<\/strong>selezionare le colonne Y1=\"Delta\", Y2=\"Forza\" e Y3=\"Pressione\", Y4=\"Pressione 2\", Y5=\"Pressione 3\".<\/li>\n\n\n\n<li>In&nbsp;<strong>Zona 2,<\/strong>&nbsp;selezionare il tipo di dati che si desidera utilizzare. Premere il sottomenu \"Correlazione\" e selezionare \"Correlazione\".<strong>T\u00b2<\/strong>\". Oltre a questo sottomenu, \u00e8 possibile selezionare anche i sottomenu \"Proporzione\" o \"Popolazione\". \ud83d\udcdd: selezionare \"<strong>T\u00b2<\/strong>\"<\/li>\n\n\n\n<li>In&nbsp;<strong>Zona 3<\/strong>otteniamo il diagramma di controllo&nbsp;<strong>T\u00b2<\/strong>&nbsp;con valori individuali e limiti di controllo.<\/li>\n\n\n\n<li>Nel&nbsp;<strong>zona 4<\/strong>Qui si trovano opzioni quali le impostazioni generali della mappa, le opzioni di visualizzazione e il calcolo dei limiti di controllo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"has-very-light-gray-background-color has-background\"> \ud83d\udca1 Nella parte centrale del&nbsp;<strong>Zona 4<\/strong>\u00c8 possibile impostare diverse opzioni:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/Untitled-93-1024x216.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2616\"\/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li> <strong>\"Generale<\/strong>Con questa opzione \u00e8 possibile scegliere il tipo di calcolo del grafico di controllo (classico, Sullivan e Chi-2). \u00c8 inoltre possibile scegliere il livello di rischio alfa e determinare i dati per l'addestramento.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\"Mostra<\/strong> Questa opzione trasforma l'ordinata in una scala logaritmica e applica un'etichetta ai dati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\"Limiti<\/strong> Questa opzione consente di modificare il limite di controllo impostandolo manualmente.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"menu-guide-dutilisateur":[23],"class_list":["post-2595","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 v25.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Corr\u00e9lation - Clooma<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Comment r\u00e9aliser des \u00e9tudes de corr\u00e9lation de plusieurs r\u00e9ponses avec Ellistat ? 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