L A B C di R. Stefano Leonardi c Dipartimento di Scienze Ambientali Università di Parma Parma, 9 febbraio 2010

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1 L A B C di R Stefano Leonardi c Dipartimento di Scienze Ambientali Università di Parma Parma, 9 febbraio 2010

2 La scelta del test statistico giusto La scelta della analisi statistica appropriata per i propri dati è spesso una delle più difficili. La scelta dipende dalla natura dei dati e dalla domanda alla quale si vuole rispondere. La chiave è capire bene il tipo di variabile dipendente che si ha a disposizione e la natura delle variabili indipendenti. La variabile dipendente, che normalmente si riporta sull asse y, è quella sulla quale si sta lavorando e quella di cui cerchiamo di spiegare la variabilità. Di questa variabile (o meglio dei sui residui) è spesso necessario fare assunzioni la sua distribuzione. È necessario conoscere anche la natura delle variabili indipendenti, quelle riportate sull asse x, ma le assunzioni sulla distribuzione di queste ultime sono solitamente non rilevanti. È essenziale sapere rispondere alle seguenti domande: Quale delle nostre variabili è la variabile dipendente? Quale o quali sono le variabili indipendenti? Le variabili indipendenti sono continue, categoriche (fattori) o un misto delle due? Le variabili dipendenti sono di tipo continuo, un conteggio (intero positivo), una proporzione, un età alla morte (durata di un periodo) o delle categorie (fattori)? La risposta a queste domande conduce facilmente al test appropriato. Variabile indipendente Tutte le variabili continue Tutte le variabili categoriche Misto di variabili continue e categoriche Regressione Analsi della Varianza (ANOVA) Analisi della Covarianza (ANCOVA) Variabile dipendente Continua Proporzione Binario (1/0) Conteggio Età alla morte Regressione, ANOVA o ANCOVA Regressione logistica es: glm(...,family=binomial) Regressione logistica binaria es: glm(...,family=binomial) Modello Log-Lineare es:glm(...,family=poisson) Analisi della Sopravvivenza La seguente tabella tratta da Crawley (The R Book) riporta le formule dei più comuni modelli in R. 2

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4 La Statistica Multivariata La statistica multivariata si occupa di insieme di dati in cui le unità sperimentali (es: i nostri campioni) sono caratterizzate da molte variabili che non presentano la distinzione fra variabili dipendenti e indipendenti (possiamo quindi considerle tutte dipendenti o tutte indipendenti). A priori quindi non ci sono variabili più o meno importanti di altre. Il dataset può essere quindi pensato come una matrice con n righe rappresentanti le unità sperimentali e p colonne rappresentanti le variabili. Esistono due grandi categorie in cui sono classificati metodi multivariati: Metodi senza struttura cioè metodi in cui si cerca di individuare un eventuale struttura nei dei dati (es: PCA) Metodi in cui si assume che ci sia una struttura per esempio si assume che i dati siano già suddivisi in gruppi (es: Analisi discriminante). Alcune osservazioni: Le variabili possono essere solo continue, solo discrete, continue e discrete. Tipicamente le variabili sono correlate tra di loro ma le unità sono indipendenti tra loro Vi possono essere più variabili che osservazioni (p > n) e viceversa (p < n). La statistica multivariata si usa per risolvere problemi come: Riduzione della dimensione (ovvero di p) al fine di condurre un analisi esplorativa; semplificare la rappresentazione (ad esempio con una o due variabili) poter ottenere maggior stabilità nelle procedure statistiche (rimuovendo, ad esempio, le variabili che sono maggiormente correlate) (es: Analisi delle componenti principali, analisi fattoriale,... ) Ricerca di regole di separazione/discriminazione per assegnare un individuo a due o più gruppi prestabiliti sulla base di p informazioni aggiuntive. Ad esempio stabilire se un individuo appartiene alla specie A o alla specie B. 4

5 Analisi delle Componenti Principali Il metodo chiamato Analisi delle Componenti Principali o PCA riassumono i dati delle variabili originarie in due o tre variabili principali che, appunto, sintetizzano i dati. Le nuove variabili sintetiche sono calcolate sempre partendo dalle variabili originarie, e tramite algoritmi dell algebra lineare si calcolano delle nuove variabili che sono una combinazione lineare delle variabili originali (p i ) Y 1 = a 1 p 1 + a 2 p 2 + a 3 p 3 + a 4 p (1) Le nuove variabili sintetiche sono quindi una somma delle variabili originali, ma ciascuna variabile avrà un peso che dipende dal coefficiente a i, che può assumere valori positivi o negativi. Una volta trovati valori i dei coefficienti a i si possono sostituire per ogni stazione le variabili originarie nella formula precedente e si ricava il valore di Y 1 (score) per ogni campione. Si può fare lo stesso per una seconda variabile sintetica Y 2, che avrà i coefficienti a i diversi dalla prima, e quindi fare un grafico con le due Y come ordinata e come ascissa. Figura 1: 5

6 La chiave è quindi trovare i coefficienti a i. Questo lo fanno i software, ma può essere utile sapere che in generale viene minimizzata (un po lo stesso procedimento dei minimi quadrati) la somma quadratica della distanza perpedicolare da ogni punto alla retta che individua la nuova variabile (nell esempio riportato in figura si tratterebbe di minimizzare la somma dei quadrati dei segmenti in verde). Da notare che in questo modo si trova la nuova variabile che massimizza la varianza dei punti (nel esempio l asse rosso più lungo). La seconda variabile (asse rosso più corto) si trova imponendo la perpendicoltarità rispetto alla prima e massimizzando di nuovo la varianza residua. Il procedimento potrebbe proseguire e creare tante nuove variabili quante erano le variabili originare, ma ovviamente di solito ci si limita a guardare le prime due o tre in quanto riassumo la maggior parte dell informazione (varianza). I risultati del nuovo plot si interpretano di solito in maniera semplice: punti vicini sui grafici indicano una similarità anche per le variabili originarie dei relativi campioni. Il tutto viene computato partendo da una matrice di varianza-covarianza o da una matrice di correlazione delle variabili originarie. Altri metodi multivariati utilizzano matrici di distanze o similarità diverse Esempio in R: data(iris) colori <- c("red","blue","green") names(colori)<- unique(as.character(iris$species)) i.df <- iris[,1:4] i.pca <-princomp(i.df) summary(i.pca) loadings(i.pca) plot(i.pca) plot(i.pca$scores[,1:2], col=colori[as.character(iris$species)],pch=16) 6