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StaR700
 
 
 
 
Scaricate e salvate nella cartella C:\R\ il file Statcorr.csv. I dati contenuti nel file sono gli stessi utilizzati per gli scatter plot. Da notare che  sono utilizzate la libreria corrgram e la libreria car che, se non lo avete ancora fatto, dovete scaricare dal CRAN prima di eseguire l’esempio (in caso contrario si verificherà un errore nell’esecuzione del codice laddove è previsto l’utilizzo delle librerie).
 
Copiate e incollate nella Console di R ed eseguite questo codice:
 
# sono importati i dati
mydata <- read.table("c:/R/Statcorr.csv", header=TRUE, sep=";")
# correlogramma semplice
library(corrgram)
corrgram(mydata, order=TRUE, lower.panel=panel.shade, upper.panel=panel.pie, text.panel=panel.txt, main="Correlogramma semplice")
#
L’ampiezza della colorazione della torta misura il coefficiente di correlazione (torta completamente bianca r = 0, torta completamente colorata r = 1), i valori dei coefficienti di correlazione vanno decrescendo dalla diagonale centrale verso la periferia, in blu sono riportati i valori positivi di r (le due grandezze aumentano e diminuiscono congiuntamente), in rosso i valori negativi di r (all’aumentare di una delle due grandezze l’altra diminuisce e viceversa). CorrSemp_small
 
# correlogramma con tendenze evidenziate
windows() # apre una nuova finestra
corrgram(mydata, order=TRUE, lower.panel=panel.ellipse, upper.panel=panel.pts, text.panel=panel.txt, diag.panel=panel.minmax, main="Correlogramma con tendenze evidenziate")
#
In questo caso nel quadrante superiore sono riportati i diagrammi di dispersione (scatter plot) e nel quadrante inferiore sono riportate le rette o le curve che esprimono le tendenze medie dei dati a variare congiuntamente.
  CorrTen_small
 
# correlogramma con i coefficienti di correlazione e i loro limiti di confidenza
windows() # apre una nuova finestra
corrgram(mydata, lower.panel=panel.pts, upper.panel=panel.conf, diag.panel=panel.density, main="Correlogramma con i coefficienti di correlazione r")
#
Nella diagonale sono riportate le distribuzioni delle variabili sotto forma di kernel density plot, nel quadrante inferiore i diagrammi di distribuzione (scatter plot) e nel quadrante superiore il valore del coefficiente di correlazione r con i limiti di confidenza al 95%. CorrCorr_small
 
# potete confermare le forti correlazioni tra HB/HCT e tra MCH/MCV anche con uno scatter plot
library(car)
windows() # apre una nuova finestra
scatterplotMatrix(~GR+RGO+HB+HCT+HBA2+MCV+HBF+MCH+RDW+FERRO, reg.line=lm, smooth=TRUE, span=0.5, diagonal = "density", main="Matrice degli scatter plot", data=mydata)
#
Anche un più tradizionale scatter plot aiuta a cogliere le forti correlazioni che intercorrono tra emoglobina (HB) ed ematocrito (HCT) e tra emoglobina corpuscolare media (MCH) e volume globulare medio (MCV).
CorrScatt_small
 
A questo punto, dato che con le tre istruzioni windows() avete aperto tre nuove finestre, avrete un totale di quattro finestre, con altrettanti grafici, sovrapposte. Spostate o iconizzate la finestra dell’ultimo grafico per vedere la finestra con il grafico precedente, e così via.
 
Come ho evidenziato nel capitolo su Teorema di Bayes e decisioni mediche il fatto che due variabili siano correlate non ci dice nulla sui possibili rapporti causa-effetto. Anzi, è possibile che siano “evidentemente” correlati dal punto di vista statistico fatti che in realtà sono completamente slegati tra di loro. Nonostante ciò quando utilizzata in modo appropriato la correlazione può essere utile. Ed è quello che accade quando, come nel casi dei correlogrammi, il coefficiente di correlazione viene integrato con una rappresentazione grafica dei dati che aiuta a fare emergere i legami fra le variabili in esame.
 
 
 
 
********************************
 
 
 

Correlogrammi

Ultimo aggiornamento: 20 maggio 2019

DNA_0527s
Bayes
 
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