title: Test chi quadrato
text: # Test chi quadrato
  
  Con test chi quadrato "χ²", si intende uno dei test di verifica d'ipotesi usati in statistica che utilizzano la distribuzione chi quadrato per decidere se rifiutare o non rifiutare l'ipotesi nulla. A seconda degli assunti di partenza usati tali test vengono considerati parametrici o non parametrici.
  
  Il test chi quadrato è ampiamente utilizzato per verificare che le frequenze dei valori osservati si adattino alle frequenze teoriche di una distribuzione di probabilità prefissata. Per esempio, è noto che il risultato di 100 lanci di una moneta segue la distribuzione uniforme ed è difficile ottenere un risultato che si discosti sensibilmente dall'ottenere 50 teste e 50 croci. Il test chi quadrato consente di stabilire, dopo aver fissato l'errore massimo tollerato, se le discrepanze tra le frequenze osservate e quelle teoriche sono imputabili completamente al caso o se invece è lecito supporre che la moneta sia truccata.
  
  ## Definizione
  
  Supponiamo che in un particolare campione si sia osservato che un insieme di possibili eventi $E_1,$ $E_2,$ …, $E_k$ si presenta con frequenze $o_1,$ $o_2,$ …, $o_k$ (dette frequenze osservate). Supponiamo poi che, secondo le regole della probabilità, ci si attenda un secondo insieme di possibili eventi con frequenze $e_1,$ $e_2,$ …, $e_k$ (dette frequenze teoriche o attese), ossia, riassumendo:
  
  | Evento | $E_1$ | $E_2$ | ... | $E_k$ |
  | - | - | - | - | - |
  | Frequenze osservate | $o_1$ | $o_2$ | ... | $o_k$ |
  | Frequenze attese | $e_1$ | $e_2$ | ... | $e_k$ |
  
  La variabile test $\chi ^{2}$ si ottiene sommando, per ogni evento $E_i$ il quadrato degli scarti tra le frequenze teoriche e quelle osservate, pesato sulle frequenze teoriche:
  
      $\chi ^{2}=\sum _{i=1}^{k}{(o_{i}-e_{i})^{2} \over e_{i}}$
  
  Così, se il numero totale di eventi Errore del parser (SVG (MathML può essere abilitato tramite plug-in del browser): risposta non valida ("Math extension cannot connect to Restbase.") dal server "http://localhost:6011/it.wikipedia.org/v1/":): k è fissato, si distribuisce come una variabile $\chi ^{2}$ con $k-1$ gradi di libertà. Altrimenti, se k è una variabile a sua volta aleatoria, ad esempio Poissoniana (come può essere in un esperimento di conteggio), si distribuisce come una variabile $\chi ^{2}$ con $k$ gradi di libertà.
  
  Se le frequenze osservate coincidono esattamente con quelle teoriche, allora $\chi ^{2}=0$, mentre se esse differiscono, $\chi ^{2}>0$. Più grande è il valore di $\chi ^{2}$, più grande è la discrepanza tra le frequenze osservate e quelle teoriche.
  
  ## Esempio
  
  Un dado viene lanciato 2000 volte con il seguente risultato:
  
  | Esito | Occorrenza |
  | - | - |
  | 1 | 388 volte |
  | 2 | 322 volte |
  | 3 | 314 volte |
  | 4 | 316 volte |
  | 5 | 344 volte |
  | 6 | 316 volte |
  
  Si può affermare che esso non sia equilibrato?
  
  Effettivamente il risultato 1 è apparso un numero di volte sensibilmente superiore agli altri, la frequenza attesa è di 2000/6=333,333 per ciascun risultato (se il dado è equilibrato, segue una distribuzione uniforme, quindi la frequenza attesa è la stessa per tutti i risultati).
  
  La nostra statistica è quindi uguale a
  
      $\chi ^{2}={(388-333,333)^{2} \over 333,333}+{(322-333,333)^{2} \over 333,333}+{(314-333,333)^{2} \over 333,333}+{(316-333,333)^{2} \over 333,333}+{(344-333,333)^{2} \over 333,333}+{(316-333,333)^{2} \over 333,333}=12,616$
  
  e possiede 5 gradi di libertà.
  
  Se fissiamo l'errore tollerato al 5% (α = 0,05) e diamo uno sguardo alle tavole della distribuzione chi quadrato con 5 gradi di libertà (perché si hanno 6 classi di frequenza corrispondenti a 6 gradi di libertà a cui si sottrae 1 grado di libertà per via dell'utilizzo del numero totale di misure per calcolare i singoli $e_i$ ) dobbiamo rifiutare l'ipotesi nulla con valori della statistica test superiori a 11,07.
  
  La nostra statistica test è uguale a 12,616 e pertanto dobbiamo respingere l'ipotesi nulla: ciò vuol dire che il dado non è equilibrato.
  
  Il test chi quadrato funziona quando nessun valore si presenta con una frequenza inferiore a 5. Se ciò accade è meglio utilizzare altri test sulle frequenze, come il test esatto di Fisher.
  
  Tra i test chi quadrato si possono elencare:
  
  * il test chi quadrato di Pearson
  * il test chi quadrato di Yates, ovvero la correzione di Yates per la continuità
  * il test chi quadrato di Mantel-Haenszel
  
  nonché diversi test che in determinate situazioni (solitamente quando si è in presenza di molti dati) fanno ricorso alla v.c. Chi Quadrato come distribuzione approssimativa
  
  * Indice di dispersione di Poisson
  
  ## Esempio in R
  
  Utilizzando il linguaggio di programmazione R si vuole valutare se esiste un'associazione tra le variabili degree (livello di istruzione superiore) e sex (il sesso) negli Stati Uniti attraverso il test chi quadrato. Il dataset usato è stato ottenuto tramite Il "General Social Surveys", un questionario sottoposto a persone intervistate di 18 anni o più che parlavano in inglese all'interno degli Stati Uniti d'America.
  
  In totale le interviste sono state 57 061, che rappresentano meno del 10% della popolazione statunitense. Tali interviste sono state fatte tra il 1972 e il 2014 e ciascuna di queste contiene 114 variabili, di cui alcune numeriche ed altre categoriali. L'analisi fatta è osservazionale e non sperimentale, quindi non si possono stabilire relazioni casuali tra le variabili.
  
  Le condizioni necessarie perché si possa eseguire il test chi quadro sono che i campioni siano casuali, non correlati e provenienti da meno del 10% della popolazione, quindi l'indipendenza tra le osservazioni è ragionevole.
  
  Dal momento che p_value = 0 < 0,05, rifiutiamo l'ipotesi nulla. Vi è una forte evidenza che negli Stati Uniti esiste una dipendenza tra il livello di istruzione superiore e il sesso.
  
  