{"id":626,"date":"2023-07-29T07:07:34","date_gmt":"2023-07-29T07:07:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/chi-quadrato-qualita-delladattamento-stata\/"},"modified":"2023-07-29T07:07:34","modified_gmt":"2023-07-29T07:07:34","slug":"chi-quadrato-qualita-delladattamento-stata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/chi-quadrato-qualita-delladattamento-stata\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di adattamento chi quadrato in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-della-bonta-di-adattamento-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato<\/a><\/strong> 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 del chi quadrato in Stata.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per illustrare come eseguire questo test, utilizzeremo un set di dati chiamato <em>nlsw88<\/em> , che contiene informazioni sulle statistiche del lavoro femminile negli Stati Uniti nel 1988.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Seguire i passaggi seguenti per eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato per determinare se la vera distribuzione della razza in questo set di dati \u00e8: 70% bianchi, 20% neri, 10% altro.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: caricare e visualizzare i dati grezzi.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per prima cosa caricheremo i dati digitando il seguente comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>sistema nlsw88<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo visualizzare i dati grezzi digitando il seguente comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>fratello<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5929 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chisquaregoodnessstata1.png\" alt=\"Visualizza i dati grezzi in Stata\" width=\"585\" height=\"465\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ogni riga visualizza informazioni su un individuo, tra cui et\u00e0, razza, stato civile, livello di istruzione e vari altri fattori.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: caricare il pacchetto di aggiustamenti.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per eseguire un test di idoneit\u00e0, dovremo installare il pacchetto <em>csgof<\/em> . Possiamo farlo digitando il seguente comando:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>trova csgof<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Apparir\u00e0 una nuova finestra. Fare clic sul collegamento che dice <em>csgof da https:\/\/stats.idre.ucla.edu\/stat\/stata\/ado\/analysis<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Apparir\u00e0 un&#8217;altra finestra. Fare clic sul collegamento che dice <em>fare clic qui per installare<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;installazione del pacchetto dovrebbe richiedere solo pochi secondi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: eseguire il test di adattamento.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Una volta installato il pacchetto, possiamo eseguire il test di adattamento sui dati per determinare se la vera ripartizione della razza \u00e8: 70% bianco, 20% nero, 10% altro.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzeremo la seguente sintassi per eseguire il test:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>csgof variabile_di_interesse, expperc(elenco_delle_percentuali_previste)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco la sintassi esatta che utilizzeremo nel nostro caso:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>esegui csgof, expperc(70, 20, 10)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5933 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chisquaregoodnessstata2.png\" alt=\"Bont\u00e0 di adattamento del chi-quadrato in Stata\" width=\"330\" height=\"216\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il risultato:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Riquadro riepilogativo:<\/strong> questo riquadro mostra la percentuale prevista, la frequenza prevista e la frequenza osservata per ciascuna gara. Per esempio:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La percentuale prevista di individui bianchi era del 70%. Questa \u00e8 la percentuale che abbiamo specificato.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La frequenza prevista degli individui bianchi era 1.572,2. Questo viene calcolato utilizzando il fatto che nel set di dati erano presenti 2.246 individui, quindi il 70% di quel numero \u00e8 1.572,2.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">La frequenza osservata di individui bianchi era 1.637. Questo \u00e8 il numero effettivo di individui bianchi nel set di dati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Chisq(2):<\/strong> questa \u00e8 la statistica del test Chi-quadrato per il test della bont\u00e0 di adattamento. Risulta essere 218.13.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>p:<\/strong> questo \u00e8 il valore p associato alla statistica del test Chi-quadrato. Risulta essere 0. Poich\u00e9 \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla secondo cui la vera distribuzione razziale \u00e8 70% bianchi, 20% neri e 10% Altri. Abbiamo prove sufficienti per concludere che la vera distribuzione razziale \u00e8 diversa da questa ipotetica distribuzione.<\/span><\/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 del chi quadrato in Stata. 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