{"id":805,"date":"2023-07-28T16:58:30","date_gmt":"2023-07-28T16:58:30","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-chi-quadrato-spss\/"},"modified":"2023-07-28T16:58:30","modified_gmt":"2023-07-28T16:58:30","slug":"test-di-indipendenza-chi-quadrato-spss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-chi-quadrato-spss\/","title":{"rendered":"Come eseguire un test di indipendenza del chi quadrato in spss"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Un test di indipendenza chi quadrato<\/a> viene utilizzato per determinare se esiste o meno un’associazione significativa tra due variabili categoriali.<\/span><\/span><\/p>\n

Questo tutorial spiega come eseguire un test di indipendenza chi quadrato in SPSS.<\/span><\/p>\n

Esempio: test di indipendenza del chi quadrato in SPSS<\/strong><\/span><\/h2>\n

Supponiamo di voler sapere se il genere \u00e8 associato o meno alla preferenza per un partito politico. Prendiamo un semplice campione casuale di 500 elettori e chiediamo loro quale sia la loro preferenza per il partito politico. La tabella seguente presenta i risultati dell\u2019indagine:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\n Repubblicano<\/strong><\/span><\/td>\n Democratico<\/strong><\/span><\/td>\n Indipendente<\/strong><\/span><\/td>\n Totale<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Maschio<\/strong><\/span><\/td>\n 120<\/span><\/td>\n 90<\/span><\/td>\n 40<\/span><\/td>\n 250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Femmina<\/strong><\/span><\/td>\n 110<\/span><\/td>\n 95<\/span><\/td>\n 45<\/span><\/td>\n 250<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Totale<\/strong><\/span><\/td>\n 230<\/span><\/td>\n 185<\/span><\/td>\n 85<\/span><\/td>\n 500<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Utilizzare i seguenti passaggi per eseguire un test di indipendenza chi-quadrato in SPSS per determinare se il genere \u00e8 associato alla preferenza del partito politico.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: inserisci i dati.<\/strong><\/span><\/p>\n

Innanzitutto, inserisci i dati nel seguente formato:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Passaggio 2: utilizzare scatole ponderate.<\/strong><\/span><\/p>\n

Affinch\u00e9 il test funzioni correttamente, dobbiamo indicare a SPSS che le variabili Party e Gender devono essere ponderate dalla variabile Count.<\/span><\/p>\n

Fare clic sulla scheda Dati<\/strong> , quindi su Casi di peso<\/strong> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Nella nuova finestra visualizzata, trascina la variabile Conteggio<\/strong> nell’area denominata Elenco variabili di prova. Quindi fare clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Passaggio 3: eseguire il test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato.<\/strong><\/span><\/p>\n

Fare clic sulla scheda Analizza<\/strong> , quindi su Statistiche descrittive<\/strong> e quindi su Tabelle incrociate<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\"\"<\/span><\/p>\n

Nella nuova finestra che appare, trascina la variabile Genere<\/strong> nell’area etichettata Righe e la variabile Parte<\/strong> nell’area etichettata Colonne. Quindi fai clic su Statistiche<\/strong> e assicurati che la casella accanto a Chi quadrato<\/strong> sia selezionata. Fare clic su Continua<\/strong> . Quindi fare clic su OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Passaggio 4: interpretare i risultati<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Dopo aver fatto clic su OK<\/strong> , verranno visualizzati i risultati del test di indipendenza del chi quadrato:<\/span> <\/p>\n

\"Risultati<\/p>\n

La prima tabella mostra il numero di casi mancanti nel set di dati. Possiamo vedere che in questo esempio ci sono 0 casi mancanti.<\/span><\/p>\n

La seconda tabella presenta una tabella incrociata del numero totale di individui per genere e preferenza di partito politico.<\/span><\/p>\n

La terza tabella mostra i risultati del test di indipendenza del chi quadrato. La statistica del test \u00e8 0,864<\/strong> e il corrispondente valore p a due code \u00e8 0,649<\/strong> .<\/span><\/p>\n

L\u2019ipotesi nulla per il test di indipendenza del chi quadrato \u00e8 che le due variabili siano indipendenti. In questo caso, la nostra ipotesi nulla \u00e8 che le preferenze di genere e di partito politico siano indipendenti.<\/span><\/p>\n

Poich\u00e9 il valore p (0,649) del test non \u00e8 inferiore a 0,05, non riusciamo a rifiutare l’ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 significa che non abbiamo prove sufficienti per affermare che esista un\u2019associazione tra le preferenze di genere e quelle dei partiti politici.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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