{"id":325953,"date":"2022-04-23T01:00:00","date_gmt":"2022-04-22T23:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/torniamo-alle-basi-lanalisi-di-regressione\/"},"modified":"2022-04-23T01:00:00","modified_gmt":"2022-04-22T23:00:00","slug":"torniamo-alle-basi-lanalisi-di-regressione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/torniamo-alle-basi-lanalisi-di-regressione\/","title":{"rendered":"Torniamo alle basi: l&#8217;analisi di regressione"},"content":{"rendered":"<p><strong>In molti studi clinici, l&#8217;analisi di regressione \u00e8 una base importante della valutazione statistica &#8211; e quindi dei risultati trovati. Ad esempio, la maggior parte dei medici avr\u00e0 sentito parlare o letto della regressione di Cox. Se le variabili A e B hanno una relazione lineare pu\u00f2 essere dimostrato matematicamente dallo sviluppo della regressione alla fine del XIX secolo da parte di Galton. Fino ad oggi, \u00e8 stato fatto molto per poter mappare anche le interazioni complesse.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>Spesso la domanda di uno studio clinico \u00e8 chiara: x \u00e8 correlato a y? Oppure, per fare un esempio pi\u00f9 concreto, ampiamente utilizzato in oncologia: L&#8217;et\u00e0 del paziente ha un effetto sulla sopravvivenza globale? In questo caso, l&#8217;et\u00e0 pu\u00f2 essere definita la variabile indipendente e la sopravvivenza globale la variabile dipendente. Quindi esaminiamo i potenziali effetti della variabile indipendente sulla variabile dipendente. Fin qui, tutto semplice. L&#8217;influenza di altri fattori &#8211; altre variabili indipendenti &#8211; \u00e8 un ulteriore fattore di complicazione in ogni caso. Quindi, non solo l&#8217;et\u00e0 influenza l&#8217;esito, ma anche, ad esempio, la terapia, il sesso e forse anche la fase lunare durante la somministrazione dei farmaci. Il che ci porta a un punto importante che non dovrebbe mai essere dimenticato nell&#8217;interpretazione delle analisi di regressione: come \u00e8 noto, una correlazione non implica la causalit\u00e0!<\/p>\n<p>Idealmente, un&#8217;analisi di regressione dovrebbe essere in grado di distinguere i diversi effetti delle diverse variabili indipendenti sulla variabile dipendente. Oggi esiste una moltitudine di metodi statistici per questo scopo, che vengono utilizzati a seconda della situazione e della domanda. \u00c8 anche importante distinguere tra regressione e analisi della varianza.<\/p>\n<h2 id=\"diverse-forme-di-analisi-di-regressione\">Diverse forme di analisi di regressione<\/h2>\n<p>La scelta del metodo di analisi pi\u00f9 appropriato dipende dal numero di variabili da studiare e dal tipo di scala <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(Tabella 1) <\/span>[2]. In linea di principio, per un&#8217;analisi di regressione lineare, deve esistere una relazione lineare tra le variabili. Una misura della linearit\u00e0 tra due variabili \u00e8 il <em>coefficiente di correlazione di Pearson <\/em>. Inoltre, le variabili indipendenti non devono essere correlate tra loro e devono avere una distribuzione approssimativamente normale [2]. Un altro requisito \u00e8 l&#8217;omoscedasticit\u00e0: il valore dell&#8217;errore della variabile indipendente deve essere lo stesso per ogni valore. Il resto lo fa il software statistico, dove il cosiddetto &#8220;coefficiente di determinazione&#8221;<sup>R2<\/sup> esprime quanto l&#8217;equazione di regressione rifletta la relazione tra le variabili. Se la correlazione trovata \u00e8 statisticamente significativa &#8211; e quindi pu\u00f2 essere trasferita dal campione alla popolazione &#8211; \u00e8 determinato dal test F e, nel caso di diverse variabili indipendenti, dal test t [3].<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\" size-full wp-image-18474\" alt=\"\" src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/tab1_dp1_s48.png\" style=\"height:299px; width:600px\" width=\"1100\" height=\"548\"><br \/>\n<span style=\"font-size:12px\">secondo [2]<\/span><\/p>\n<p>\n&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"e-qual-e-la-differenza-tra-e-lanalisi-della-varianza-anova\">E qual \u00e8 la differenza tra&nbsp;e l&#8217;analisi della varianza (ANOVA)?<\/h2>\n<p>L&#8217;analisi di regressione e l&#8217;analisi della varianza<em>( <\/em>ANOVA) sono entrambi metodi standard in vari programmi statistici e le aree di applicazione si sovrappongono. Mentre l&#8217;analisi di regressione \u00e8 stata originariamente sviluppata per esaminare le variabili metriche indipendenti, come l&#8217;et\u00e0, l&#8217;analisi della varianza nella sua origine \u00e8 servita principalmente per analizzare le variabili indipendenti nominali, come la scelta del trattamento. Entrambi i metodi di analisi possono essere utilizzati oggi con variabili indipendenti metriche e nominali [4]. Quindi la scelta giusta non \u00e8 cos\u00ec facile, ma \u00e8 una domanda legittima e dovrebbe essere discussa con uno statistico.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Letteratura:<\/p>\n<ol>\n<li>Hemmerich W: StatistikGuru Versione 1.96: Regressione, Analisi di regressione. https:\/\/statistikguru.de\/lexikon\/regression-regressionsanalyse.html (ultimo accesso 23.12.2021)<\/li>\n<li>Qualtrics: Analisi di regressione: procedura, obiettivi ed esempi. www.qualtrics.com\/de\/erlebnismanagement\/marktforschung\/regressionsanalyse (ultimo accesso 23.12.2021)<\/li>\n<li>Analisi di regressione &#8211; Definizione Statista https:\/\/de.statista.com\/statistik\/lexikon\/definition\/113\/regressionsanalyse\/ (ultimo accesso 23.12.2021)<\/li>\n<li>Smigierski J: Quando deve essere calcolata un&#8217;analisi della varianza e quando un&#8217;analisi di regressione? www.beratung-statistik.de\/statistik-infos\/statistik-beratung-faqs\/unterschied-varianzanalyse-regressionsanalyse (ultimo accesso 23.12.2021)<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>PRATICA DERMATOLOGICA 2022; 32(1): 48<br \/>\nInFo ONCOLOGIA &amp; EMATOLOGIA 2022; 10(1): 41<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In molti studi clinici, l&#8217;analisi di regressione \u00e8 una base importante della valutazione statistica &#8211; e quindi dei risultati trovati. 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