{"id":2112,"date":"2023-07-23T15:39:34","date_gmt":"2023-07-23T15:39:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-test-del-chi-quadrato\/"},"modified":"2023-07-23T15:39:34","modified_gmt":"2023-07-23T15:39:34","slug":"esempi-reali-di-test-del-chi-quadrato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/esempi-reali-di-test-del-chi-quadrato\/","title":{"rendered":"4 esempi di utilizzo dei test chi-quadrato nella vita reale"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In statistica, esistono due diversi tipi di <strong>test Chi-quadrato:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> <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> : utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Il test di indipendenza del Chi quadrato<\/a> \u2013 Utilizzato per determinare se esiste o meno un&#8217;associazione significativa tra due variabili categoriali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo articolo condividiamo diversi esempi di come ciascuno di questi tipi di test Chi-quadrato viene utilizzato in situazioni reali.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> Supponiamo che il proprietario di un negozio <span style=\"color: #000000;\">affermi che un numero uguale di clienti si reca nel suo negozio ogni giorno della settimana.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per verificare questa ipotesi, registra il numero di clienti che entrano nel negozio in una determinata settimana e trova 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;\">Pu\u00f2 utilizzare un <strong>test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/strong> per determinare se la distribuzione dei clienti che arrivano ogni giorno \u00e8 coerente con la sua ipotesi di distribuzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-della-bonta-del-fit-test-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">calcolatore del test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/a> , pu\u00f2 vedere che il valore p del test \u00e8 <strong>0,359<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19634 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chireel1.png\" alt=\"\" width=\"303\" height=\"486\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19635 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chireel2.png\" alt=\"\" width=\"214\" height=\"105\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 questo valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non ci sono prove sufficienti per affermare che la reale distribuzione dei clienti sia diversa da quella affermata dal proprietario del negozio.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che un biologo affermi che un numero uguale di quattro specie diverse di cervi entri ogni settimana in una determinata area boschiva di una foresta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per verificare questa ipotesi, registra il numero di ciascuna specie di cervi che entra nell&#8217;area boschiva nel corso di una settimana:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specie n. 1:<\/strong> 22<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specie n. 2:<\/strong> 20<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specie n. 3:<\/strong> 23<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specie n. 4:<\/strong> 35<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pu\u00f2 utilizzare un <strong>test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato<\/strong> per determinare se la distribuzione delle specie di cervi che entrano nell\u2019area boschiva della foresta ogni settimana \u00e8 coerente con la sua distribuzione ipotetica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-della-bonta-del-fit-test-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">calcolatore del test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/a> , pu\u00f2 vedere che il valore p per il test \u00e8 <strong>0,137<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19636 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chireel3.png\" alt=\"\" width=\"309\" height=\"501\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19637 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chireel4.png\" alt=\"\" width=\"196\" height=\"94\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 questo valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non ci sono prove sufficienti per affermare che la vera distribuzione dei cervi sia diversa da quella affermata dal biologo.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 3: test di indipendenza del chi-quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che un decisore politico di una certa citt\u00e0 voglia sapere se il genere \u00e8 associato o meno alle preferenze di un partito politico.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Decide di prendere un semplice campione casuale di 500 elettori e chiedere loro quale sia la loro preferenza per il partito politico. La tabella seguente presenta i risultati dell\u2019indagine:<\/span><\/p>\n<table width=\"379\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"84\"><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\" width=\"74\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Repubblicano<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\" width=\"74\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Democratico<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\" width=\"110\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Indipendente<\/strong><\/span><\/td>\n<td width=\"37\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Totale<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Maschio<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">120<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">90<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">40<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Femmina<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">110<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">95<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">45<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Totale<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">230<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">185<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">85<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">500<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pu\u00f2 utilizzare un <strong>test di indipendenza chi quadrato<\/strong> per determinare se esiste un&#8217;associazione statisticamente significativa tra le due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-per-il-test-di-indipendenza-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">calcolatore del test di indipendenza del chi quadrato<\/a> , pu\u00f2 vedere che il valore p del test \u00e8 <strong>0,649<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19640 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chireel5.png\" alt=\"\" width=\"440\" height=\"439\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non ci sono prove sufficienti per affermare che esista un&#8217;associazione tra genere e preferenza del partito politico.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 4: test di indipendenza del chi-quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che un ricercatore voglia sapere se lo stato civile \u00e8 associato o meno al livello di istruzione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Decide di prendere un campione casuale semplice di 300 individui e ottiene i seguenti risultati:<\/span><\/p>\n<table width=\"379\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"84\"><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\" width=\"74\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Scuola superiore<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\" width=\"74\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Scapoli<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\" width=\"110\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Maestro o superiore<\/strong><\/span><\/td>\n<td width=\"37\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Totale<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sposato<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">20<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">100<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">35<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">155<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Laurea breve<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">50<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">80<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">15<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">145<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Totale<\/strong><\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">70<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">180<\/span><\/td>\n<td style=\"text-align: center;\"> <span style=\"color: #000000;\">50<\/span><\/td>\n<td> <span style=\"color: #000000;\">300<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pu\u00f2 utilizzare un <strong>test di indipendenza chi quadrato<\/strong> per determinare se esiste un&#8217;associazione statisticamente significativa tra le due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-per-il-test-di-indipendenza-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">calcolatore del test di indipendenza del chi quadrato<\/a> , pu\u00f2 vedere che il valore p del test \u00e8 <strong>0,000011<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19641 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chireel6.png\" alt=\"\" width=\"422\" height=\"425\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p \u00e8 inferiore a 0,05, ci sono prove sufficienti per affermare che esiste un\u2019associazione tra stato civile e livello di istruzione.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial forniscono un&#8217;introduzione ai diversi tipi di test Chi-quadrato:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Test di indipendenza del chi quadrato<\/a><\/li>\n<li> <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><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano la differenza tra i test Chi-quadrato e altri test statistici:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-chi-quadrato-vs-test-t\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Test chi quadrato vs test T<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/chi-quadrato-vs-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Test del chi quadrato vs ANOVA<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In statistica, esistono due diversi tipi di test Chi-quadrato: 1. 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