LINEA GUIDA – TEST DI ANALISI DELLA OMOGENEITÀ DELLE VARIANZE


FISSSA, Federazione Italiana delle Società di Servizi di Sperimentazione in Agricoltura, nell’ambito del proprio costante impegno nel mantenere elevati standard di qualità dei dati scientifici prodotti dalle Società ad essa aderenti, adotta procedure e linee guida riguardo alla organizzazione,
effettuazione e reportistica delle prove sperimentali. In particolare, il riferimento di FISSSA in materia di studi di efficacia, sono le linee guida EPPO.


All’interno della linea guida n. 152 “Design and analysis of efficacy evaluation trials” (PP1/152, versione 4), viene fatto cenno alla verifica dei requisiti che i dati sperimentali devono avere per poter eseguire l’ANOVA (Analysis of Variance – Analisi della Varianza) su di essi. Uno di questi
requisiti è quello della cosiddetta omogeneità delle varianze, che può essere verificata attraverso l’uso di alcuni test statistici da eseguire prima dell’ANOVA. Nella linea guida non si entra nel merito dell’uso dei singoli tests, pertanto a questo riguardo, FISSSA adotta la linea guida allegata alla
presente.

Per effettuare l’analisi statistica dei dati sperimentali, FISSSA utilizza diversi tipi di software, all’interno dei quali sono presenti test statistici per verificare l’omogeneità delle varianze prima di eseguire l’ANOVA. A questo riguardo, F.I.S.S.S.A. adotta la seguente procedura.

  1. Prima di effettuare l’ANOVA, viene sempre verificata la OMOGENEITÀ delle varianze, scegliendo un test statistico opportuno.
  2. Se il protocollo di studio riporta indicazioni sul tipo di test di omogeneità da adottare, i centri di saggio aderenti a FISSSA si attengono alle indicazioni contenute in esso.
  3. Nel caso che l’ANOVA sia fatta attraverso l’uso del software ARM, la verifica della omogeneità delle varianze viene eseguita secondo quanto proposto dal programma stesso nei vari passaggi in esso contenuti, sapendo che i test proposti da ARM sono il test di Bartlett (Bartlett, 1937) e il test di Levene (Levene, 1960).
  4. Laddove non sia specificato nessun tipo di test nel protocollo di studio fornito dal committente o sponsor dello studio, in considerazione delle argomentazioni scientifiche internazionali a riguardo
    dell’opportunità di uso dell’uno o dell’altro test (Acutis et al., 2012; Box, 1953; O’Brien, 1981; Zar, 2010), FISSSA predilige l’uso del il test di Levene, in quanto altri test, compreso quello di Bartlett, sono meno affidabili laddove la distribuzione dei dati non segua la normalità, situazione che si verifica spesso nei dati biologici e agronomici.
  5. Questa priorità viene adottata in generale anche nel caso di utilizzo di software diversi da ARM, laddove possano esservi ulteriori altri test proposti.
    Bibliografia consultata
    · Acutis M., Scaglia B., Confalonieri R., 2012. Perfunctory analysis of variance in agronomy, and its
    consequences in experimental results interpretation. Europ. J. Agronomy 43 (2012) 129–135.
    · Box, G.E.P., 1953. Nonnormality and test of variances. Biometrika 40, 318–335.
    · O’Brien, R.G., 1981. A simple test for variance effects in experimental designs. Psychological
    Bulletin 89, 570–574.
    · Zar, J. H. (2010). Biostatistical analysis (5th ed.). Upper Saddle River, N.J.: Prentice-Hall/Pearson.
    · Levene, H., 1960. In: Olkin, I.I. (Ed.), Contributions to Probability and Statistics: Essays in Honor of
    Harold Hotelling. Stanford University Press, Palo Alto, CA, pp. 278–292.
    · Bartlett, M.S., 1937. Properties of sufficiency and statistical tests. Applied Statistics. Journal of the
    Royal Statistical Society Series A 160, 268–282.