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Questo argomento contiene 3 risposte, ha 2 partecipanti, ed è stato aggiornato da Davide Massidda Davide Massidda 4 anni, 4 mesi fa.

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  • #4330

    chiara28
    Partecipante

    Buongiorno a tutti,
    premetto: sono un medico e non mi occupo di statistica! relativamente ad una sperimentazione devo analizzare la correlazione tra una variabile numerica e una dicotomica… che test mi consigliate di usare??
    Grazie a chi potrà aiutarmi.

    #4331
    Davide Massidda
    Davide Massidda
    Moderatore

    Ciao Chiara,
    fondamentalmente ti suggerirei di fare due cose: prima di tutto un grafico a dispersione (scatterplot) per verificare l’andamento di una variabile rispetto all’altra; quindi, se la relazione può ragionevolmente essere considerata lineare, calcolare l’indice di correlazione.
    Se il grafico non evidenzia alcuna relazione fra le due variabili, prova a considerare la possibilità che non ci sia qualche altra variabile che sta influenzando le due sotto analisi (es. due tipi di pazienti possono avare andamenti opposti, per cui, quando i pazienti vengono messi tutti insieme, gli andamenti si mescolano e dal grafico non appare nulla).
    Se invece la relazione c’è, ma sembra essere non di tipo lineare… torna qui a chiedere!

    #4332

    chiara28
    Partecipante

    Il problema è che una delle due variabili è “sì/no” e l’altra è numerica quindi quando creo lo scatterplot non ho una distribuzione lineare. Non so che test usare. o forse sono io che non capisco! cosa più probabile!!

    Grazie mille per l’aiuto

    #4333
    Davide Massidda
    Davide Massidda
    Moderatore

    Ops, scusa, è evidente che non avevo letto bene il primo post XD
    Certo, ovviamente non ha senso utilizzare lo scatterplot se una variabile è dicotomica. Se vuoi un indice di correlazione potresti utilizzare la correlazione biseriale, che prevede una variabile continua e una dicotomica. Se poi assumi che la variabile continua sia un predittore di quella dicotomica (spesso in medicina è così) allora potresti utilizzare un modello lineare generalizzato (ovvero una regressione logistica).

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