Due distribuzioni, come si ottengono

  Dovendo confrontare due distribuzioni, con qualche metodo parametrico, e' importante capire da dove vengono queste distribuzioni. Puo' essere che la loro provenienza ci imponga solo uno o due test di correlazione invece di tutti quelli a noi noti.

  Le ipotesi di lavoro che sottendono questa parte delle slide che riguarda la correlazione sono:

• abbiamo una serie di "oggetti" seriali, molto simili fra loro,
• abbiamo due strumenti che misurano lo stesso parametro sugli oggetti (il peso, il diametro, pressione arteriosa misurata al braccio ed al dito, etc.),
• oppure abbiamo due strumenti che misurano due parametri sugli oggetti (pH e conducibilita', durezza e peso, etc.),
• oppure abbiamo due procedure applicabili agli oggetti ed una misura prima e dopo l'applicazione (due protettivi per lapidei, due antipertensivi, etc.),
• oppure abbiamo un solo "oggetto",
• misuriamo con due diversi setting per uno strumento (spettro IR in funzione dello slit, in funzione del tempo di scansione, etc.),
• oppure due serie di strumenti che misurano lo stesso parametro (11 sensori di temperatura della societa' AA ed 11 della societa' BB nella stessa stanza.

  Dati i presupposti, valori provenienti da misure reali avranno una distribuzione qualsiasi (speriamo una di quelle studiate tante slide prima) che dipende dalla misura/strumento, dai suoi limiti, dagli operatori, etc.

  Pero' la maggior parte dei libri afferma che i test parametrici sono applicabili a distribuzioni con una forma simile alla gaussiana, magari con piccole deviazioni.

  Quello che viene spiegato a lezione e' che stiamo usando un cucchiaio da minestra per stendere l'intonaco su cui poi faremo un affresco.

  Per questo se vi troverete a criticare qualche correlazione, fra due silossani, fra due farmaci, fra due strumenti vi troverete a dover fronteggiare risposte tipo: cucchiaio, cucchiaia, cazzuola ma perche' siete cosi' pignoli?.