{"id":704,"date":"2023-07-29T01:09:29","date_gmt":"2023-07-29T01:09:29","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-della-qualita-della-regolazione-chi-quadrato-ti-84\/"},"modified":"2023-07-29T01:09:29","modified_gmt":"2023-07-29T01:09:29","slug":"calcolatore-della-qualita-della-regolazione-chi-quadrato-ti-84","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-della-qualita-della-regolazione-chi-quadrato-ti-84\/","title":{"rendered":"Test di adattamento chi-quadrato su una calcolatrice ti-84"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <strong>test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato<\/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 adattamento chi-quadrato su una calcolatrice TI-84.<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Esempio: test di adattamento chi-quadrato su una calcolatrice TI-84<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il proprietario di un negozio afferma che un numero uguale di clienti si reca nel suo negozio ogni giorno della settimana. Per verificare questa ipotesi, un ricercatore indipendente registra il numero di clienti che entrano nel negozio in una determinata settimana e rileva 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;\">Utilizzeremo i seguenti passaggi per eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato per determinare se i dati sono coerenti con l&#8217;affermazione del proprietario del negozio.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, inseriremo i valori dei dati per il numero previsto di clienti ogni giorno e il numero osservato di clienti ogni giorno. Premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Stat<\/span> quindi premere <span style=\"border: 1px solid black;\">EDIT<\/span> . Inserisci i seguenti valori per il numero osservato di clienti nella colonna L1 e i valori per il numero previsto di clienti nella colonna L2:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6990 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chigoodnessti3.png\" alt=\"Valori grezzi nella calcolatrice TI-84\" width=\"375\" height=\"207\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em><strong>Nota:<\/strong> c&#8217;erano 250 clienti in totale. Pertanto, se il proprietario del negozio si aspetta che un numero uguale di clienti entri nel negozio ogni giorno, sarebbero 50 clienti al giorno.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: eseguire il test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, eseguiremo il test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato. Premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Stat<\/span> quindi scorrere fino a <strong>TESTS<\/strong> . Quindi scorrere fino a <strong>X <sup>2<\/sup> GOF-Test<\/strong> e premere <span style=\"border: 1px solid black;\">Invio<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6989 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chigoodnessti2.png\" alt=\"Test di adattamento chi-quadrato su una calcolatrice TI-84\" width=\"299\" height=\"199\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per <strong>Osservato<\/strong> scegliere l&#8217;elenco L1. Per <strong>Previsto<\/strong> , scegli l&#8217;elenco L2. Per <strong>df<\/strong> (gradi di libert\u00e0), inserisci #categorie \u2013 1. Nel nostro caso abbiamo 5-1 = 4. Quindi evidenzia <strong>Calcola<\/strong> e premi <span style=\"border: 1px solid black;\">Invio<\/span> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6991 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chigoodnessti4.png\" alt=\"Test di adattamento chi-quadrato su una calcolatrice TI-84\" width=\"323\" height=\"155\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verr\u00e0 visualizzato automaticamente il seguente output:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6992 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/chigoodnessti5.png\" alt=\"Risultati del test di adattamento chi-quadrato sulla calcolatrice TI-84\" width=\"326\" height=\"109\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: interpretare i risultati.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica del test <sup>X2<\/sup> per il test \u00e8 <strong>4,36<\/strong> e il corrispondente valore p \u00e8 <strong>0,3595<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore p non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l&#8217;ipotesi nulla. Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che la reale distribuzione dei clienti sia diversa da quella riportata dal proprietario del negozio.<\/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 adattamento chi-quadrato su una calcolatrice TI-84. 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