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Le funzioni statistiche di R sono trattate assumendo che abbiate familiarizzato adeguatamente con tutti gli argomenti contenuti nella parte preliminare. Le indicazioni qui riportate fanno riferimento alla versione di R per Windows©. Per MacOS X© vedere come utilizzare i dati e gli script con MacOS X.
 
Potete imparare a utilizzare le funzioni statistiche di R eseguendo il codice che trovate nelle pagine seguenti con i dati di esempio forniti. Si tratta di file .csv generati con Excel© e OpenOffice.org Calc© che devono essere scaricati e installati sul PC nella cartella C:\R\. Se li installate in una cartella diversa, dovete modificare opportunamente il codice read.table("c:/R/ specificando il nuovo percorso nel quale avete installato i file. Per eseguire il codice R dovete semplicemente selezionarlo nella pagina web includendo il cancelletto # che chiude ogni blocco di codice, copiarlo, e incollarlo nella Console di R.
 
In queste pagine trovate innanzitutto come effettuare l’analisi statistica di dati qualitativi con le varie forme del test chi quadrato, con e senza la correzione di Yates. Sono illustrate anche due varianti molto importanti del test chi quadrato, il test di Fisher e il test di McNemar, e le situazioni nelle quali devono essere applicati.
 
Le statistiche elementari prevedono innanzitutto la verifica della gaussianità dei dati, che deve guidare la scelta tra l’utilizzo dei test parametrici e dei test non parametrici. Seguono quindi le misure di posizione, le misure di dispersione, e i quantili, per i quali sono illustrati i calcoli sia con metodi parametrici sia con metodi non parametrici.
 
Nel confronto tra medie viene illustrato per primo il test t di Student sia per campioni indipendenti sia per dati appaiati.  Ma anche in questo caso è necessario effettuare la verifica preliminare della gaussianità dei dati e sono quindi illustrati, come alternative non parametriche al test t di Student, il test U di Mann-Whitney  e il test di Kruskal-Wallis per campioni indipendenti, e il test di Wilcoxon per dati appaiati.
 
Il tema della regressione lineare si apre con la correlazione, e si sviluppa quindi con la regressione lineare semplice e la regressione lineare multipla, presentando i metodi che consentono di indivisuare il peso che la variabili indipendenti hanno nel determinare il valore della variabile dipendente.
 
L’analisi multivariata viene limitata (per ora) alla presentazione dell’analisi dei gruppi (o cluster analysis), un potente metodo di analisi esplorativa dei dati.
 
La statistica bayesiana presenta l’esempio della valutazione di un test diagnostico con il calcolo dei classici valori di sensibilità, specificità, accuratezza diagnostica, odd ratio, numero necessario per la diagnosi, indice di Youden valore predittivo e rapporto di verosimiglianza.
 
 
 
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R funzioni statistiche

Ultimo aggiornamento: 20 maggio 2019

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