{"id":1203,"date":"2024-09-05T23:09:45","date_gmt":"2024-09-05T21:09:45","guid":{"rendered":"https:\/\/site.ellistat.com\/?p=1203"},"modified":"2024-10-23T15:16:15","modified_gmt":"2024-10-23T13:16:15","slug":"come-analizzare-una-tabella-di-dati","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clooma.ai\/it\/come-analizzare-una-tabella-di-dati\/","title":{"rendered":"Come si analizza una tabella di dati?"},"content":{"rendered":"

Spesso, quando vogliamo capire come funziona un processo, ci troviamo di fronte a una tabella di dati come quella che segue. In questo esempio, vogliamo vedere quali parametri influenzano il pH di una piscina.<\/p>\n\n\n\n

Fornitore di paste<\/th>Temperatura dell'acqua<\/th>Tempo tra 2 compresse<\/th>pH<\/th><\/tr><\/thead>
A<\/td>21.8<\/td>8.0<\/td>7.5<\/td><\/tr>
A<\/td>21.9<\/td>5.0<\/td>7.4<\/td><\/tr>
A<\/td>23.4<\/td>9.0<\/td>7.4<\/td><\/tr>
A<\/td>21.7<\/td>10.0<\/td>7.2<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

In altre parole, una tabella contenente pi\u00f9 righe, ognuna delle quali contiene informazioni sulla misura che vogliamo migliorare (in questo caso, il pH) e sulle condizioni del processo al momento della produzione\/misurazione (in questo caso, il tipo di fornitore di compresse, la temperatura dell'acqua e il tempo trascorso dall'ultima compressa). La difficolt\u00e0 di questo tipo di esercizio consiste nel sapere come analizzare i dati e scoprire da essi come funziona il processo.<\/p>\n\n\n\n

????Suggerimento<\/strong>Non unire le celle in Excel quando si costruisce questo tipo di tabella, perch\u00e9 in genere questo complica l'analisi successiva.<\/p>\n\n\n\n

Fase 1 per l'analisi dei dati: guardare dritto negli occhi la tabella<\/h3>\n\n\n\n

La nostra prima reazione a questo tipo di tabella \u00e8 spesso quella di guardarla dritta negli occhi e cercare di capire dalle figure come si comporta il processo. Vi lascio fare questo, ma non \u00e8 facile perch\u00e9 il nostro cervello non \u00e8 progettato per questo. Infatti, 70% delle nostre cellule nervose sono progettate per analizzare le informazioni visive. Ma una tabella di figure non contiene molte informazioni visive, soprattutto quelle che ci risultano difficili da interpretare. Perci\u00f2, se si vuole formare un'intuizione, \u00e8 necessario passare rapidamente al punto 2.<\/p>\n\n\n\n

Fase 2 per l'analisi dei dati: costruzione di grafici<\/h3>\n\n\n\n

I nostri cervelli sono visivi, quindi li soddisferemo dando loro dei grafici da guardare.<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Il grafico qui sopra mostra le misurazioni del pH in base ai due fornitori A e B. Immediatamente, funziona meglio, possiamo vedere che il fornitore di pastiglie sembra avere un'influenza sul pH della nostra piscina... Tuttavia, la creazione di grafici non deve essere la fase finale della nostra analisi. Sebbene permetta al nostro cervello di formarsi un'intuizione, non fornisce la prova che il fornitore di pastiglie abbia effettivamente un'influenza sul pH della piscina. Per farlo, dobbiamo prove statistiche<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Fase 3 per l'analisi dei dati: Prova attraverso test statistici<\/h3>\n\n\n\n

Una volta che si sa quali grafici sono interessanti, non resta che chiedere Ellistat<\/a> di fornirci una prova statistica di ci\u00f2 che stiamo dicendo, cliccando sul pulsante \"prova statistica\". Apparir\u00e0 la seguente finestra:<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Se si legge ci\u00f2 che ci dice Ellistat, si pu\u00f2 notare che la differenza nelle medie (ANAVAR e TEST T)<\/a> \u00e8 statisticamente \"molto significativamente diverso\". Questa \u00e8 la prova dell'influenza del fornitore. Non \u00e8 pi\u00f9 un'intuizione, ma una prova.<\/p>\n\n\n\n

Fase 4 per l'analisi dei dati: modellare il processo<\/h3>\n\n\n\n

Perfetto, abbiamo mostrato l'influenza del fornitore di tablet. Bene, ma possiamo andare oltre? S\u00ec, cercando di modellare il processo. Invece di analizzare le colonne una per una, proveremo ad analizzare pi\u00f9 colonne contemporaneamente utilizzando la regressione multipla. Il risultato \u00e8 il seguente:<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Utilizzando la regressione multipla, non solo vediamo che l'influenza del fornitore di compresse \u00e8 statisticamente significativa (vedere la colonna Significativit\u00e0), ma vediamo anche che il tempo trascorso dall'ultima compressa \u00e8 altrettanto influente. E tutto questo in un unico studio: \u00e8 quasi magico.<\/p>\n\n\n\n

Per andare ancora pi\u00f9 lontano, basta andare alla scheda previsioni e sarete in grado di prevedere il pH della vostra piscina in base al tipo di fornitore, al tempo trascorso tra due pastiglie e alla temperatura dell'acqua:<\/p>\n\n\n

\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n

Quindi, utilizzando il fornitore A e un tempo di intervallo tra due compresse di 7,5 giorni, prevediamo un pH medio di 7,4.<\/p>\n\n\n\n

Conclusione<\/h3>\n\n\n\n

Analizzare una tabella di dati non \u00e8 cos\u00ec complicato come sembra. \u00c8 sufficiente padroneggiare le ultime 3 fasi di questo articolo per capire come funzionano i processi. Per aiutarvi in questo processo, Ellistat vi guida attraverso lo studio, in modo che non dobbiate preoccuparvi dei calcoli statistici ma concentrarvi sulla comprensione dei fenomeni fisici.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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