<\/p>\n
Il test Bartlett<\/a> \u00e8<\/span> un test statistico per determinare se le varianze tra diversi gruppi sono uguali o meno.<\/span><\/p>\n Molti test statistici (come l’ ANOVA unidirezionale<\/a> ) presuppongono che le varianze siano uguali tra i campioni. Per verificare questa ipotesi \u00e8 possibile utilizzare il test di Bartlett.<\/span><\/p>\n Questo test utilizza le seguenti ipotesi<\/a> nulle e alternative:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> la varianza tra ciascun gruppo \u00e8 uguale.<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> Almeno un gruppo ha una varianza non uguale agli altri.<\/span><\/p>\n La statistica del test segue una distribuzione Chi-quadrato con k-1<\/em> gradi di libert\u00e0 dove k<\/em> \u00e8 il numero di gruppi.<\/span><\/p>\n Se il corrispondente valore p<\/a> della statistica test \u00e8 inferiore a un certo livello di significativit\u00e0 (come \u03b1 = 0,05), allora possiamo rifiutare l\u2019ipotesi nulla e concludere che non tutti i gruppi hanno la stessa varianza.<\/span><\/p>\n Il seguente esempio passo passo spiega come eseguire il test Bartlett in Python.<\/span><\/p>\n Per determinare se tre diverse tecniche di studio portano a risultati di esame diversi, un professore assegna casualmente a 10 studenti l’uso di ciascuna tecnica (tecnica A, B o C) per una settimana, quindi assegna a ciascuno studente un test di uguale difficolt\u00e0.<\/span><\/p>\n I risultati degli esami dei 30 studenti sono presentati di seguito:<\/span><\/p>\n Per eseguire il test Bartlett, possiamo utilizzare la funzione scipy.stats.bartlett()<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ecco come utilizzare questa funzione nel nostro esempio:<\/span><\/p>\n Il test restituisce i seguenti risultati:<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 il valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, il professore non riuscir\u00e0 a rifiutare l’ipotesi nulla. In altre parole, non ha prove sufficienti per affermare che i tre gruppi presentano divari diversi.<\/span><\/p>\n Pertanto, pu\u00f2 procedere all’esecuzione dell’ANOVA unidirezionale.<\/span><\/p>\n Calcolatrice del test di Bartlett<\/a> Il test Bartlett \u00e8 un test statistico per determinare se le varianze tra diversi gruppi sono uguali o meno. Molti test statistici (come l’ ANOVA unidirezionale ) presuppongono che le varianze siano uguali tra i campioni. Per verificare questa ipotesi \u00e8 possibile utilizzare il test di Bartlett. Questo test utilizza le seguenti ipotesi nulle e […]<\/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 Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data<\/span>\nA = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]\nB = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]\nC = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]\n<\/strong><\/pre>\n Passaggio 2: eseguire il test Bartlett<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats\n\n#perform Bartlett's test<\/span>\nstats. bartlett<\/span> (A, B, C)\n\nBartlettResult(statistic=3.30243757, pvalue=0.191815983)\n<\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come verificare le ipotesi ANOVA<\/a>
Come eseguire ANOVA unidirezionale in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"