Il test chi quadro, anche noto come test del chi-quadro di Pearson, è una tecnica statistica utilizzata per determinare se esiste una relazione tra due variabili nominali o categoriche. È un test non parametrico, il che significa che non richiede l'assunzione di una distribuzione specifica dei dati.
Il test chi quadro confronta le frequenze osservate di un fenomeno con quelle attese in base a una distribuzione teorica o a un'ipotesi nulla. L'ipotesi nulla afferma che non ci sia alcuna relazione tra le variabili, mentre l'ipotesi alternativa sostiene l'esistenza di una relazione.
Per condurre un test chi quadro, è necessario creare una tabella di contingenza, che rappresenta le frequenze osservate di ciascuna combinazione delle due variabili. Il test calcola quindi una statistica chi quadro, basata sulla differenza tra le frequenze osservate e quelle attese, normalizzata per tener conto delle dimensioni dei campioni.
La statistica chi quadro viene quindi confrontata con un valore critico, alfa (α), definito a priori per stabilire il livello di significatività. Se la statistica chi quadro è maggiore del valore critico, si può respingere l'ipotesi nulla e affermare l'esistenza di una relazione tra le variabili. In caso contrario, non vi è sufficiente evidenza statistica per affermare che le variabili siano correlate.
Il test chi quadro può essere utilizzato in diversi contesti, come ad esempio nei sondaggi, nella ricerca di mercato, nelle scienze sociali e nelle scienze biologiche. È una tecnica statistica semplice ed efficace per analizzare la relazione tra variabili categoriche.
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