{"id":918,"date":"2023-07-28T07:54:12","date_gmt":"2023-07-28T07:54:12","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/p-chi-quadrato-valore-r-statistica\/"},"modified":"2023-07-28T07:54:12","modified_gmt":"2023-07-28T07:54:12","slug":"p-chi-quadrato-valore-r-statistica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/p-chi-quadrato-valore-r-statistica\/","title":{"rendered":"Come calcolare il valore p di una statistica chi-quadrato in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ogni volta che esegui un test Chi-quadrato, otterrai una statistica del test Chi-quadrato. \u00c8 quindi possibile trovare il valore p che corrisponde a questa statistica del test per determinare se i risultati del test sono statisticamente significativi o meno.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per trovare il valore p che corrisponde a una statistica del test Chi quadrato in R, \u00e8 possibile utilizzare la <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/stats\/versions\/3.6.2\/topics\/Chisquare\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">funzione pchisq()<\/a> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pchisq(q, df, lower.tail = TRUE)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>q:<\/strong> La statistica del test Chi-quadrato<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>df:<\/strong> Gradi di libert\u00e0<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>lower.tail:<\/strong> se VERO, viene restituita la probabilit\u00e0 sinistra di <strong>q<\/strong> nella distribuzione Chi-quadrato. Se FALSO, viene restituita la probabilit\u00e0 a destra di <strong>q<\/strong> nella distribuzione Chi quadrato. Il valore predefinito \u00e8 VERO.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa funzione nella pratica.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: test della bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/strong><\/span><\/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;\">Dopo aver eseguito un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-della-bonta-di-adattamento-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test di bont\u00e0 di adattamento del chi quadrato<\/a> , il ricercatore rileva quanto segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Statistica del test chi quadrato (X <sup>2<\/sup> ): <strong>4,36<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gradi di libert\u00e0: (df): <strong>4<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per trovare il valore p associato a questa statistica del test Chi-quadrato e ai gradi di libert\u00e0, possiamo utilizzare il seguente codice in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find p-value for the Chi-Square test statistic<\/span>\npchisq(q=4.36, df=4, lower.tail= <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> )\n\n[1] 0.3594721<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p risulta essere <strong>0,359<\/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<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: test di indipendenza del chi quadrato<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I ricercatori vogliono sapere se il genere \u00e8 associato o meno alla preferenza per un partito politico. Prendono un semplice campione casuale di 500 elettori e chiedono loro quale sia la loro preferenza per il partito politico. Dopo aver eseguito un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-del-chi-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">test di indipendenza del chi quadrato<\/a> , trovano quanto segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Statistica del test chi quadrato (X <sup>2<\/sup> ): <strong>0,8642<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gradi di libert\u00e0: (df): <strong>2<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per trovare il valore p associato a questa statistica del test Chi-quadrato e ai gradi di libert\u00e0, possiamo utilizzare il seguente codice in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find p-value for the Chi-Square test statistic<\/span>\npchisq(q=0.8642, df=2, lower.tail= <span style=\"color: #008000;\">FALSE<\/span> )\n\n[1] 0.6491445<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore p risulta essere <strong>0,649<\/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 esista un\u2019associazione tra le preferenze di genere e quelle dei partiti politici.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correlato:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-di-indipendenza-del-chi-quadrato-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire un test di indipendenza del chi-quadrato in R<\/a><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Trova la documentazione completa per la funzione pchisq() <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/stats\/versions\/3.6.2\/topics\/Chisquare\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">qui<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ogni volta che esegui un test Chi-quadrato, otterrai una statistica del test Chi-quadrato. \u00c8 quindi possibile trovare il valore p che corrisponde a questa statistica del test per determinare se i risultati del test sono statisticamente significativi o meno. 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