Specialista in Statistica Medica
In questo post vediamo la differenza tra correlazione e regressione in termini “concettuali” più che “matematici”. Uno dei quesiti, infatti, che i pone spesso chi non ha dimestichezza con la… Leggi tutto »La differenza tra correlazione e regressione spiegata facile
Quando discutiamo i risultati dei nostri studi e delle analisi statistiche che conduciamo, quasi sempre i nostri sforzi finiscono con il sottolineare la significatività statistica dei risultati. Abbiamo un p… Leggi tutto »Il p value e quell’informazione che non conosci (ma che arricchisce la discussione dei tuoi risultati)
Tra le misure statistiche, il p value è: quella a cui si rivolge maggiore attenzione; quella allo stesso tempo peggio interpretata. Non voglio però discutere in questo post tutti gli… Leggi tutto »Il peggior errore di interpretazione che puoi fare con un p value < 0.05
Vediamo in questo post cos’è la correzione di Bonferroni e soprattutto come e quando applicarla. La situazione è questa: hai condotto uno studio, un esperimento, un progetto qualsiasi, e hai… Leggi tutto »Correzione di Bonferroni: come, quando e perché
Quando sviluppi un modello di regressione lineare è necessario avere variabili distribuite normalmente? Vediamo.Una delle domande più comuni che si pone un ricercatore che sta per analizzare i propri dati… Leggi tutto »Regressione lineare: variabili dipendente e indipendenti devono essere distribuite normalmente?
Questo post fa parte di una serie di articoli dedicata agli errori statistici più frequenti che come reviewer, ma anche solo come lettore, mi capita di leggere nella letteratura scientifica.… Leggi tutto »Errori statistici #2: non verificare le assunzioni dei test utilizzati
Molti ricercatori e studenti che analizzano dati per i loro lavori si chiedono spesso se lasciare o rimuovere dai loro modelli predittivi variabili che non mostrano significatività statistica. Vediamo come… Leggi tutto »Variabili non statisticamente significative: quando tenerle nell’analisi?
Questo post fa parte di una serie di articoli dedicata agli errori statistici più frequenti che come reviewer, ma anche solo come lettore, mi capita di leggere nella letteratura scientifica.… Leggi tutto »Errori Statistici #1: usare media e deviazione standard quando non è il caso
Ronald Fisher è stato un genio, per qualcuno il più grande dopo Darwin. Basterebbe andare sulla pagina di Wikipedia dedicata a lui per capire quanto grande sia stato il suo… Leggi tutto »Come riportare correttamente un modello a effetti misti in letteratura o in una tesi
Quando devi analizzare i dati di una tua sperimentazione, conoscere la differenza tra fattori annidati (Nested) e incrociati (Crossed) è estremamente importante per evitare strafalcioni. Giusto come breve reminder: cos’è… Leggi tutto »Vuoi veramente sbagliare il disegno e l’analisi del tuo esperimento? Ignora la differenza tra fattori annidati (Nested) e incrociati (Crossed).