<\/p>\n
Un test z su una proporzione<\/a> viene utilizzato per confrontare una proporzione osservata con una proporzione teorica.<\/span><\/p>\n Questo test utilizza le seguenti ipotesi nulle:<\/span><\/p>\n L\u2019ipotesi alternativa pu\u00f2 essere bilaterale, sinistra o destra:<\/span><\/p>\n La statistica del test viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n z = (pp 0<\/sub> ) \/ \u221a p 0<\/sub> (1-p 0<\/sub> )\/n<\/span><\/span><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n Se il valore p che corrisponde alla statistica del test z \u00e8 inferiore al livello di significativit\u00e0 scelto (le scelte comuni sono 0,10, 0,05 e 0,01), \u00e8 possibile rifiutare l’ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n Per eseguire un test z su una proporzione in R, possiamo utilizzare una delle seguenti funzioni:<\/span><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come eseguire un test z con una proporzione in R.<\/span><\/p>\n Supponiamo di voler sapere se la percentuale di residenti in una determinata contea che sostengono una determinata legge \u00e8 pari o meno al 60%. Per verificarlo, raccogliamo i seguenti dati su un campione casuale:<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 la dimensione del nostro campione \u00e8 maggiore di 30, possiamo utilizzare la funzione prop.test()<\/strong> per eseguire uno z-test di un campione:<\/span><\/p>\n Dal risultato, possiamo vedere che il valore p \u00e8 0,475<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore non \u00e8 inferiore a \u03b1 = 0,05, non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla. Non abbiamo prove sufficienti per affermare che la percentuale di residenti favorevoli alla legge sia diversa da 0,60.<\/span><\/p>\n Anche l’intervallo di confidenza del 95% per la percentuale reale di residenti della contea che sostengono la legge \u00e8:<\/span><\/p>\n IC al 95% = [0,5373, 7318]<\/strong><\/span><\/p>\n Poich\u00e9 questo intervallo di confidenza contiene la proporzione 0,60<\/strong> , non abbiamo prove che la reale proporzione di residenti che sostengono la legge sia diversa da 0,60. Ci\u00f2 corrisponde alla conclusione che abbiamo raggiunto utilizzando solo il valore p del test.<\/span><\/p>\n Un’introduzione al test Z della proporzione singola<\/a> Un test z su una proporzione viene utilizzato per confrontare una proporzione osservata con una proporzione teorica. Questo test utilizza le seguenti ipotesi nulle: H 0 : p = p 0 (la proporzione della popolazione \u00e8 uguale alla proporzione ipotetica p 0 ) L\u2019ipotesi alternativa pu\u00f2 essere bilaterale, sinistra o destra: H 1 (a due […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
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Test della proporzione Z in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Esempio: un test della proporzione Z in R<\/strong><\/span><\/h3>\n
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prop.test(x=64, n=100, p=0.60, alternative=\" two.sided<\/span> \")\n\n\n\t1-sample proportions test with continuity correction\n\ndata: 64 out of 100, null probability 0.6\nX-squared = 0.51042, df = 1, p-value = 0.475\nalternative hypothesis: true p is not equal to 0.6\n95 percent confidence interval:\n 0.5372745 0.7318279\nsample estimates:\n p \n0.64<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Una calcolatrice per il test della proporzione Z<\/a>
Come eseguire un test Z di una proporzione in Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"