Analisi esplorativa e statistica del consumo globale di alcol: evidenze da dati WHO disaggregati per fattori socio-demografici

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Autori

• Daniele Angeloni – daniele.angeloni@studenti.unipg.it
• Alessandra Ruggeri – alessandra.ruggeri@studenti.unipg.it

Università degli Studi di Perugia
Corso Data Science for Health Systems – A.A. 2024/2025

Descrizione del progetto

Questo progetto analizza le disuguaglianze nel consumo di alcol utilizzando dati disaggregati provenienti dall’Health Inequality Data Repository dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO).
L’obiettivo è esaminare la diffusione, l’intensità e l’astensione dal consumo di alcol secondo variabili socio-demografiche come genere, gruppo di reddito, regione WHO e trend temporali.

L’analisi si è focalizzata su tre indicatori principali:

• Alcohol, consumers past 12 months (%) → Perc_Cons
• Alcohol, drinkers only per capita (15+) consumption (litres of pure alcohol) → Litres_Cons
• Alcohol, abstainers lifetime (%) → Perc_Ast

L’intero workflow è stato implementato in linguaggio R, includendo fasi di preprocessing del dataset, analisi esplorativa dei dati (EDA), test statistici e visualizzazioni comparative.

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Metodologia statistica

Per verificare l’ipotesi di disuguaglianza tra gruppi socio-demografici sono stati applicati:

• Test di normalità: Shapiro-Wilk + QQ-plot
• Test non parametrici:
  • Wilcoxon (tra due gruppi: genere)
  • Kruskal-Wallis (tra più gruppi: reddito, regione)
  • Friedman (su dati longitudinali: Italia, Francia, Germania)
• Test post-hoc con correzione di Bonferroni (Dunn e Friedman)

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Contenuti principali del progetto

• dataset_preprocessed.xlsx – Dataset pulito e preprocessato
• alcohol_consumption_analysis.R – Codice R completo del progetto
• img_eda/ – Visualizzazioni EDA (boxplot, trend, violin plot, heatmap ecc.)
• img_qqplot/ – QQ-plot dei test di normalità
• img_compareTest/ – Grafici per il confronto visivo con i test statistici
• results_testNormalita/ – Risultati test di normalità Shapiro-Wilk (.csv)
• results_testNonParametrici/ – Risultati Wilcoxon, Kruskal, Friedman (.csv)
• results_testPostHoc/ – Post-hoc test (.csv)

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Requisiti R

Assicurati di avere installato i seguenti pacchetti:

install.packages(c("dplyr", "ggplot2", "readxl", "writexl", "ggpubr",
                   "PMCMRplus", "FSA", "rcompanion", "patchwork", 
                   "tibble", "gridExtra", "tidyr", "stringr"))

Nota: nel file alcohol_consumption_analysis.R ricordati di modificare il percorso assoluto della working directory alla riga:

setwd("insert/your/path/of/project_DSHS")