{"id":584,"date":"2023-07-29T10:25:20","date_gmt":"2023-07-29T10:25:20","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/dimensione-delleffetto-chi-quadrato\/"},"modified":"2023-07-29T10:25:20","modified_gmt":"2023-07-29T10:25:20","slug":"dimensione-delleffetto-chi-quadrato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/dimensione-delleffetto-chi-quadrato\/","title":{"rendered":"Tre modi per calcolare la dimensione dell'effetto per un test chi-quadrato"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

In statistica, ci sono due test Chi-quadrato comunemente usati:<\/span><\/p>\n

Test chi quadrato per la bont\u00e0 di adattamento<\/a><\/strong> : utilizzato per determinare se una variabile categoriale segue o meno una distribuzione ipotetica.<\/span><\/p>\n

Test chi quadrato per l’indipendenza<\/a> :<\/strong> utilizzato per determinare se esiste o meno un’associazione significativa tra due variabili categoriali nella stessa popolazione.<\/span><\/p>\n

Per entrambi questi test, otteniamo un valore p che ci dice se dobbiamo rifiutare o meno l’ipotesi nulla del test. Il valore p ci dice se i risultati del test sono significativi o meno, ma non ci dice la dimensione dell\u2019effetto<\/a> del test.<\/span><\/p>\n

Esistono tre modi per misurare la dimensione dell’effetto: Phi (\u03c6), V di Cramer (V) e odds ratio (OR).<\/span><\/p>\n

In questo articolo spieghiamo come calcolare ciascuna di queste dimensioni degli effetti e quando \u00e8 opportuno utilizzarli.<\/span><\/p>\n

Phi (\u03c6)<\/strong><\/span><\/h2>\n

Come calcolare<\/strong><\/span><\/h3>\n

Phi \u00e8 calcolato come<\/span> \u03c6<\/sup> = \u221a<\/em> (<\/span><\/p>\n

Oro:<\/span><\/p>\n

X<\/em> 2<\/sup> \u00e8 la statistica del test Chi quadrato<\/span><\/p>\n

n = numero totale di osservazioni<\/span><\/p>\n

Quando usare<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u00c8 opportuno calcolare \u03c6 solo quando si lavora con una tabella di contingenza 2 x 2 (ovvero una tabella con esattamente due righe e due colonne).<\/span><\/p>\n

Come interpretare<\/strong><\/span><\/h3>\n

Un valore di \u03c6 = 0,1 \u00e8 considerato un effetto piccolo, 0,3 un effetto medio e 0,5 un effetto grande.<\/span><\/p>\n

V di Cramer (V)<\/strong><\/span><\/h2>\n

Come calcolare<\/strong><\/span><\/h3>\n

La V di Cramer \u00e8 calcolata come<\/span> V<\/sup> = \u221a<\/em> (<\/span><\/p>\n

Oro:<\/span><\/p>\n

X<\/em> 2<\/sup> \u00e8 la statistica del test Chi quadrato<\/span><\/p>\n

n = numero totale di osservazioni<\/span><\/p>\n

df = (#righe-1) * (#colonne-1)<\/span><\/p>\n

Quando usare<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u00c8 opportuno calcolare V quando si lavora con una tabella pi\u00f9 grande di una tabella di contingenza 2 x 2.<\/span><\/p>\n

Come interpretare<\/strong><\/span><\/h3>\n

La tabella seguente mostra come interpretare V in base ai gradi di libert\u00e0:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Gradi di libert\u00e0<\/strong><\/span><\/th>\n Poco<\/strong><\/span><\/th>\n MEDIA<\/strong><\/span><\/th>\n grande<\/strong><\/span><\/th>\n<\/tr>\n
1<\/strong><\/span><\/td>\n 0,10<\/span><\/td>\n 0,30<\/span><\/td>\n 0,50<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
2<\/strong><\/span><\/td>\n 0,07<\/span><\/td>\n 0,21<\/span><\/td>\n 0,35<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
3<\/b><\/span><\/span><\/td>\n 0,06<\/span><\/td>\n 0,17<\/span><\/td>\n 0,29<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
4<\/b><\/span><\/span><\/td>\n 0,05<\/span><\/td>\n 0,15<\/span><\/td>\n 0,25<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
5<\/strong><\/span><\/td>\n 0,04<\/span><\/td>\n 0,13<\/span><\/td>\n 0,22<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Rapporto di probabilit\u00e0 (OR)<\/strong><\/span><\/h2>\n

Come calcolare<\/strong><\/span><\/h3>\n

Data la seguente tabella 2×2:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n
Dimensione dell’effetto<\/span><\/th>\n #Successo<\/span><\/th>\n #Scacchi<\/span><\/th>\n<\/tr>\n
Gruppo di trattamento<\/strong><\/span><\/td>\n HA<\/span><\/td>\n B<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Gruppo di controllo<\/strong><\/span><\/td>\n VS<\/span><\/td>\n D<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Il rapporto odd verrebbe calcolato come segue:<\/span><\/p>\n

Rapporto di probabilit\u00e0 = (AD) \/ (BC)<\/span><\/p>\n

Quando usare<\/strong><\/span><\/h3>\n

\u00c8 opportuno calcolare il rapporto odd solo quando si lavora con una tabella di contingenza 2 x 2. In genere, l’odds ratio viene calcolato quando si desidera studiare le probabilit\u00e0 di successo in un gruppo di trattamento rispetto alle probabilit\u00e0 di successo in un gruppo di controllo.<\/span><\/p>\n

Come interpretare<\/strong><\/span><\/h3>\n

Non esiste un valore specifico al quale consideriamo che un odds ratio corrisponda a un effetto piccolo, medio o grande, ma pi\u00f9 l’odds ratio \u00e8 lontano da 1, pi\u00f9 \u00e8 probabile che il trattamento abbia un effetto reale. alto.<\/span><\/p>\n

\u00c8 meglio utilizzare competenze specifiche del settore per determinare se un dato rapporto di probabilit\u00e0 deve essere considerato piccolo, medio o grande.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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