{"id":804,"date":"2023-07-28T17:05:53","date_gmt":"2023-07-28T17:05:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-chi-quadrato-della-qualita-dellaggiustamento-spss\/"},"modified":"2023-07-28T17:05:53","modified_gmt":"2023-07-28T17:05:53","slug":"test-chi-quadrato-della-qualita-dellaggiustamento-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-chi-quadrato-della-qualita-dellaggiustamento-spss\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di bont\u00e0 dell&#39;adattamento chi quadrato in spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un<\/span> <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> <span style=\"color: #000000;\">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 chi quadrato in SPSS.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Esempio: test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in SPSS<\/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 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;\">Utilizzare i passaggi seguenti per eseguire un test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in SPSS per determinare se i dati sono coerenti con la dichiarazione 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, inserisci i dati in SPSS nel seguente formato:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8871 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gfspss1.png\" alt=\"\" width=\"356\" height=\"340\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: utilizzare scatole ponderate.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Affinch\u00e9 il test funzioni correttamente, dobbiamo dire a SPSS che la variabile &#8220;Giorno&#8221; deve essere ponderata con la variabile &#8220;Numero&#8221;.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic sulla scheda <strong>Dati<\/strong> , quindi su <strong>Casi di peso<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8872 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gfspss2.png\" alt=\"\" width=\"359\" height=\"435\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella nuova finestra visualizzata, trascina la variabile <strong>Conteggio<\/strong> nell&#8217;area denominata Elenco variabili di prova. Quindi fare clic su <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8874 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gfspss4.png\" alt=\"\" width=\"428\" height=\"363\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: eseguire il test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fare clic sulla scheda <strong>Analizza<\/strong> , quindi su <strong>Test non parametrici<\/strong> , quindi su <strong>Finestre di dialogo legacy<\/strong> , quindi <strong>su Chi quadrato<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8873 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gfspss3.png\" alt=\"\" width=\"581\" height=\"434\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella nuova finestra visualizzata, trascina la variabile <strong>Conteggio<\/strong> nell&#8217;area denominata Elenco variabili di test.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Lascia selezionata l&#8217;etichetta accanto a <strong>Tutte le categorie uguali<\/strong> poich\u00e9 ciascuna delle nostre categorie (ovvero i giorni della settimana) ha lo stesso numero previsto di visitatori ogni giorno. Quindi fare clic su <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-8874 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gfspss4.png\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"405\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: interpretare i risultati<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dopo aver fatto clic su <strong>OK<\/strong> , verranno visualizzati i risultati del test di bont\u00e0 di adattamento chi quadrato:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8875 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/gfspss5.png\" alt=\"Test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato in SPSS\" width=\"296\" height=\"556\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La prima tabella mostra il numero di clienti osservato e atteso per ciascun giorno della settimana, nonch\u00e9 il residuo (ovvero la differenza) tra osservato e atteso.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La seconda tabella mostra i seguenti numeri:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Chi quadrato:<\/strong> la statistica del test chi quadrato, che \u00e8 4,36.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>df:<\/strong> i gradi di libert\u00e0, calcolati come #categorie-1 = 5-1 = 4.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Asintomo Sig:<\/strong> il valore p che corrisponde a un valore Chi quadrato di 4,36 con 4 gradi di libert\u00e0, ovvero 0,359. Questo valore pu\u00f2 essere trovato anche utilizzando <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/calcolatore-del-valore-p-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">il calcolatore del punteggio chi quadrato rispetto al valore P.<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 il valore p (0,359) 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 bont\u00e0 di adattamento chi quadrato in SPSS. 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