# Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/La malattia mentale

Esempi di statistica descrittiva e inferenziale
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Esempi di statistica descrittiva e inferenzialeEsempi di statistica descrittiva e inferenziale
** Eventi di siccità in ItaliaEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi di siccità in Italia
** Le donne in USAEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Le donne in USA
** I tumoriEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/I tumori
** La malattia mentaleEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/La malattia mentale
** Analisi del proprio genomaEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Analisi del proprio genoma
** Genoma del Covid-19Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/Genoma del Covid-19
** Ricerca di esopianetiEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Ricerca di esopianeti
** Previsione incendiEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Previsione incendi
** Eventi avversi vaccini CovidEsempi di statistica descrittiva e inferenziale/Eventi avversi vaccini Covid
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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## Parte 1 : Dati

Il dataset scaricabile da qui : https://osmihelp.org/research è ricavato da un sondaggio del 2014, che misura le attitudini verso la salute mentale e la frequenza di disturbi mentali in ambienti di lavoro tecnologici. E' costituito da 1259 records contenenti ognuna 27 risposte, confluite nelle seguenti 27 variabili:
* Timestamp: Data della registrazione
* Age: Età del rispondente
* Gender: Sesso
* Country: Paese del rispondente
* state: Se vivi negli Stati Uniti, in quale stato o territorio risiedi?
* self_employed: Sei un lavoratore autonomo ?
* family_history: Hai una storia familiare di malattia mentale?
* treatment: Hai cercato un trattamento farmacologico o psicoterapeutico per problemi di salute mentale?
* work_interfere: Se hai un problema di salute mentale, questo interferisce con il tuo lavoro?
* no_employees: Quanti impiegati ha la tua azienda o organizzazione?
* remote_work: Lavori in remoto al di fuori dell'ufficio per almeno il 50% del tempo?
* tech_company: Il tuo datore di lavoro è principalmente un'azienda oppure un' organizzazione tecnologica?
* benefits: Il tuo datore di lavoro offre benefits per la salute mentale?
* care_options: Conosci le possibilità di assistenza per la salute mentale offerte dal tuo datore di lavoro??
* wellness_program: Il tuo datore di lavoro ha mai discusso di salute mentale nell'ambito di un programma di benessere per i dipendenti?
* seek_help: il tuo datore di lavoro fornisce risorse per saperne di più sui problemi di salute mentale e su come chiedere aiuto?
* anonymity: il tuo anonimato è protetto se scegli di utilizzare le risorse per la salute mentale o contro l'abuso di sostanze?
* leave: quanto è facile per te prendere un congedo medico per un problema di salute mentale??
* mentalhealthconsequence: Pensi che discutere di un problema di salute mentale con il tuo datore di lavoro avrebbe conseguenze negative?
* physhealthconsequence: Pensi che discutere di un problema di salute fisica con il tuo datore di lavoro avrebbe conseguenze negative?
* coworkers: Saresti disposto a discutere di un problema di salute mentale con i tuoi colleghi?
* supervisor: Saresti disposto a discutere un problema di salute mentale con i tuoi diretti supervisori?
* mentalhealthinterview: Faresti emergere un problema di salute mentale con un potenziale datore di lavoro in un'intervista?
* physhealthinterview: faresti emergere un problema di salute fisica con un potenziale datore di lavoro in un'intervista?
* mentalvsphysical: ritieni che il tuo datore di lavoro prenda in considerazione la salute mentale tanto seriamente quanto la salute fisica?
* obs_consequence: hai sentito parlare o hai osservato conseguenze negative per i colleghi con problemi di salute mentale sul posto di lavoro?
* comments: eventuali note o commenti aggiuntivi
Essendo l'analisi osservazionale e non sperimentale non è possibile stabilire relazioni di causalità tra le variabili

## Parte 2 : Domanda di ricerca

Analizzando esclusivamente le variabili treatment, family_history, work_interfere e gender si vuole valutare :
* se esiste una relazione di dipendenza tra l'avere una storia familiare di malattia mentale e avere un disturbo mentale sottoposto a trattamento farmacologico o psicoterapico
* se esiste una relazione di dipendenza tra l'avere un disturbo mentale sottoposto a trattamento farmacologico o psicoterapico e avere difficoltà lavorative
* se esiste una relazione di dipendenza tra l'avere un disturbo mentale sottoposto a trattamento farmacologico o psicoterapico e la propria sfera sessuale

## Parte 3 : Esplorazione dei dati

Come si vede dal seguente grafico nel campione il numero di persone in trattamento farmacologico o psicoterapico che hanno una storia familiare di malattia mentale è maggiore di chi è sano mentalmente:
Come si vede dal seguente grafico nel campione chi ha un problema di salute mentale ha maggiori problemi in ambito lavorativo:
Si crea una nuova variabile sex, a partire dalla variabile gender, che può assumere soltanto 3 valori : Maschio, Femmina e Trans e si valuta se c'è una relazione di dipendenza fra questa variabile e treatment (trattamemento per la malattia mentale)

## Parte 4 : Inferenza

Essendo il p-value<0.0001 si rifiuta l'ipotesi nulla quindi c'è associazione o dipendenza tra l'avere una storia familiare di malattia mentale e avere una malattia mentale.
Come si vede dal test dei Chi quadro applicato alle variabili treatment e work_interfere, non vale l'ipotesi nulla essendo p_value=0<0.05 e quindi le 2 variabili sono associate o dipendenti. In pratica i disturbi mentali interferiscono con il lavoro
Come si vede dal test dei Chi quadro applicato alle variabili treatment e sex, non vale l'ipotesi nulla essendo p_value=0<0.05 e quindi le 2 variabili sono associate o dipendenti. In pratica i disturbi mentali interferiscono con la sfera sessuale