Test di adattamento del chi quadrato in fogli google (passo dopo passo)
Un test di bontà di adattamento chi quadrato viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica.
Ad esempio, supponiamo che il proprietario di un negozio affermi che un numero uguale di clienti si reca nel suo negozio ogni giorno della settimana.
Per verificare questa ipotesi, un ricercatore indipendente registra il numero di clienti che entrano nel negozio in una determinata settimana e rileva quanto segue:
- Lunedì: 50 clienti
- Martedì: 60 clienti
- Mercoledì: 40 clienti
- Giovedì: 47 clienti
- Venerdì: 53 clienti
Possiamo eseguire un test di bontà di adattamento chi quadrato per determinare se i dati sono coerenti con quanto affermato dal proprietario del negozio.
Questo esempio passo passo mostra come eseguire un test di bontà di adattamento del chi quadrato in Fogli Google.
Passaggio 1: creare i dati
Innanzitutto, inseriamo i dati in Fogli Google nel seguente formato:
Nota: c’erano 250 clienti in totale. Se il proprietario del negozio si aspetta che un numero uguale di clienti entri nel negozio ogni giorno, si aspetterebbe di avere 50 clienti al giorno.
Passaggio 2: calcolare la differenza tra i valori osservati e attesi
La statistica del test Chi-quadrato per il test della bontà di adattamento è X 2 = Σ(OE) 2 / E.
Oro:
- Σ: è un simbolo di fantasia che significa “somma”
- O: valore osservato
- E: valore atteso
La formula seguente mostra come calcolare (OE) 2 /E per ciascuna riga:
Passaggio 3: calcolare il valore P
Infine, calcoleremo la statistica del test Chi-quadrato e il corrispondente valore p utilizzando le seguenti formule:
Nota: la funzione CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom) restituisce la giusta probabilità della distribuzione Chi-quadrato associata a una statistica test x e un certo grado di libertà. I gradi di libertà sono calcolati come n-1. In questo caso, gradi_libertà = 5 – 1 = 4.
La statistica del test X2 per il test è 4,36 e il corrispondente valore p è 0,3595 .
Poiché questo valore p non è inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla. Ciò significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che la reale distribuzione dei clienti sia diversa da quella riportata dal proprietario del negozio.
Risorse addizionali
Un’introduzione al test della bontà di adattamento del chi quadrato
Calcolatore del test di bontà di adattamento chi-quadrato
Una spiegazione dei valori P e della significatività statistica
Informazioni sull'autore
Benjamin anderson
Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. Con una vasta esperienza e competenza nel campo della statistica, sono ansioso di condividere le mie conoscenze per potenziare gli studenti attraverso Statorials. Scopri di più