{"id":1132,"date":"2023-07-27T13:38:47","date_gmt":"2023-07-27T13:38:47","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/bonta-del-test-di-adattamento-chi-quadrato-in-r\/"},"modified":"2023-07-27T13:38:47","modified_gmt":"2023-07-27T13:38:47","slug":"bonta-del-test-di-adattamento-chi-quadrato-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/bonta-del-test-di-adattamento-chi-quadrato-in-r\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un<\/span> <strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-della-bonta-di-adattamento-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato<\/a><\/strong> <span style=\"color: #000000;\">viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in R.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio: test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in R<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il proprietario di un negozio afferma che un numero uguale di clienti si reca nel suo negozio ogni giorno della settimana. Per verificare questa ipotesi, un ricercatore registra il numero di clienti che entrano nel negozio in una determinata settimana e rileva quanto segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Luned\u00ec:<\/strong> 50 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Marted\u00ec:<\/strong> 60 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Mercoled\u00ec:<\/strong> 40 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gioved\u00ec:<\/strong> 47 clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Venerd\u00ec:<\/strong> 53 clienti<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Seguire i passaggi seguenti per eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in R per determinare se i dati sono coerenti con l&#8217;affermazione del proprietario del negozio.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, creeremo due tabelle per contenere le frequenze osservate e la percentuale prevista di clienti per ogni giorno:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>observed &lt;- c(50, 60, 40, 47, 53) \nexpected &lt;- c(.2, .2, .2, .2, .2) <span style=\"color: #008080;\">#must add up to 1\n<\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire il test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, possiamo eseguire il test di adattamento del chi-quadrato utilizzando la funzione <strong>chisq.test()<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>chisq.test(x, p)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x:<\/strong> un vettore numerico delle frequenze osservate.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p:<\/strong> un vettore numerico delle proporzioni previste.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare questa funzione nel nostro esempio:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform Chi-Square Goodness of Fit Test<\/span>\nchisq.test(x=observed, p=expected)\n\n\tChi-squared test for given probabilities\n\ndata: observed\nX-squared = 4.36, df = 4, p-value = 0.3595<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test Chi-quadrato \u00e8 <strong>4,36<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>0,3595<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che il valore p corrisponde a un valore Chi quadrato con n-1 gradi di libert\u00e0 (dof), dove n \u00e8 il numero di diverse categorie. In questo caso, df = 5-1 = 4.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-del-valore-p-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">calcolatore dal chi quadrato al valore P<\/a> per confermare che il valore p che corrisponde a X <sup>2<\/sup> = 4,36 con df = 4 \u00e8 <strong>0,35947<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ricordiamo che un test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> : (ipotesi nulla)<\/strong> Una variabile segue una distribuzione ipotetica.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>1<\/sub> : (ipotesi alternativa)<\/strong> Una variabile non segue una distribuzione ipotetica.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p (0,35947) non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla. Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che la reale distribuzione dei clienti sia diversa da quella riportata dal proprietario del negozio.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-del-chi-quadrato-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire un test di indipendenza del chi quadrato in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/p-chi-quadrato-valore-r-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come calcolare il valore P di una statistica chi-quadrato in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valore-critico-del-chi-quadrato-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come trovare il valore critico del chi quadrato in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica. Questo tutorial spiega come eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in R. 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