{"id":1526,"date":"2023-07-26T00:50:41","date_gmt":"2023-07-26T00:50:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/"},"modified":"2023-07-26T00:50:41","modified_gmt":"2023-07-26T00:50:41","slug":"prova-g","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/","title":{"rendered":"Test g di bont\u00e0 di adattamento: definizione + esempio"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In statistica, il <strong>test G per la bont\u00e0 di adattamento<\/strong> viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo test \u00e8 un&#8217;alternativa al <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-della-bonta-di-adattamento-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/a> e viene spesso utilizzato quando nei dati sono presenti valori anomali o quando i dati con cui si lavora sono estremamente grandi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il G-Test della bont\u00e0 di adattamento utilizza le seguenti ipotesi nulle e alternative:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> Una variabile segue una distribuzione ipotetica.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> Una variabile <em>non segue<\/em> una distribuzione ipotetica.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">G=2 * \u03a3[O * ln(O\/E)]<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>O:<\/strong> il numero osservato in una cella<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>E:<\/strong> il numero previsto in una cella<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se il valore p che corrisponde alla statistica del test \u00e8 inferiore a un certo <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/valori-p-significativita-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">livello di significativit\u00e0<\/a> , allora puoi rifiutare l&#8217;ipotesi nulla e concludere che la variabile studiata non segue la distribuzione ipotizzata.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come eseguire nella pratica un test G della bont\u00e0 di adattamento.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: test G di bont\u00e0 di adattamento<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un biologo sostiene che in una certa zona esiste una proporzione uguale di tre specie di tartarughe. Per verificare questa affermazione, un ricercatore indipendente conta il numero di ciascun tipo di specie e trova quanto segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Specie A: <strong>80<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Specie B: <strong>125<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Specie C: <strong>95<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il ricercatore indipendente pu\u00f2 utilizzare i passaggi seguenti per eseguire un test G di bont\u00e0 di adattamento per determinare se i dati raccolti sono coerenti con le affermazioni del biologo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: enunciare le ipotesi nulla e alternativa.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il ricercatore eseguir\u00e0 il test G di bont\u00e0 di adattamento utilizzando le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub> :<\/strong> In quest&#8217;area esiste una proporzione uguale di tre specie di tartarughe.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub> :<\/strong> In quest&#8217;area <em>non esiste<\/em> una proporzione uguale di tre specie di tartarughe.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: calcolare la statistica del test.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La formula per calcolare la statistica del test \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>G=2 * \u03a3[O * ln(O\/E)]<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo esempio, sono state osservate 300 tartarughe totali. Se ci fosse una proporzione uguale di ciascuna specie, ci aspetteremmo di osservare 100 tartarughe per ciascuna specie. Quindi, possiamo calcolare la statistica del test come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">G = 2 * [80*ln(80\/100) + 125*ln(125\/100) + 95*ln(95\/100)] = <strong>10,337<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: calcolare il valore p della statistica del test.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Secondo il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-del-valore-p-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">calcolatore chi quadrato\/valore P<\/a> , il valore p associato a una statistica test di 10,337 e #categorie-1 = 3-1 = 2 gradi di libert\u00e0 \u00e8 <strong>0,005693<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, il ricercatore rifiuterebbe l&#8217;ipotesi nulla. Ci\u00f2 significa che ha prove sufficienti per affermare che in quella particolare area <em>non esiste<\/em> una proporzione uguale di ciascuna specie di tartaruga.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Bonus: test G per la bont\u00e0 dell&#8217;adattamento in R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare la funzione <strong>Gtest()<\/strong> dal pacchetto DescTools per eseguire rapidamente un test G di bont\u00e0 di adattamento in R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come eseguire un test G per l&#8217;esempio precedente:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load the DescTools library<\/span>\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (DescTools)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform the G-test \n<\/span>GTest(x = c(80, 125, 95), <span style=\"color: #008080;\">#observed values<\/span>\n      p = c(1\/3, 1\/3, 1\/3), <span style=\"color: #008080;\">#expected proportions<\/span>\n      correct=\" <span style=\"color: #008000;\">none<\/span> \")\n\n\tLog likelihood ratio (G-test) goodness of fit test\n\ndata: c(80, 125, 95)\nG = 10.337, X-squared df = 2, p-value = 0.005693\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si noti che la statistica del test G \u00e8 <b>10,337<\/b> e il valore p corrispondente \u00e8 <strong>0,005693<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p \u00e8 inferiore a 0,05, rifiuteremo l&#8217;ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 corrisponde ai risultati che abbiamo calcolato manualmente.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sentiti libero di utilizzare questo calcolatore del test G della bont\u00e0 di adattamento per eseguire automaticamente un test G per qualsiasi set di dati.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In statistica, il test G per la bont\u00e0 di adattamento viene utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica. Questo test \u00e8 un&#8217;alternativa al test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato e viene spesso utilizzato quando nei dati sono presenti valori anomali o quando i dati con cui si [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Test G di bont\u00e0 di adattamento: definizione + esempio<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Questo tutorial fornisce una spiegazione del test G della bont\u00e0 di adattamento, inclusa una definizione formale e diversi esempi.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Test G di bont\u00e0 di adattamento: definizione + esempio\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Questo tutorial fornisce una spiegazione del test G della bont\u00e0 di adattamento, inclusa una definizione formale e diversi esempi.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-26T00:50:41+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/\",\"name\":\"Test G di bont\u00e0 di adattamento: definizione + esempio\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-26T00:50:41+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-26T00:50:41+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Questo tutorial fornisce una spiegazione del test G della bont\u00e0 di adattamento, inclusa una definizione formale e diversi esempi.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/prova-g\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Test g di bont\u00e0 di adattamento: definizione + esempio\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all&#039;alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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