Nei post precedenti abbiamo visto diversi tipi di test che possiamo utilizzare per analizzare i dati in nostro possesso e verificare delle ipotesi.
Il test chi quadrato fu proposto da Karl Pearson nel 1900, e trova ampia applicazione per stimare quanto efficacemente la distribuzione di una variabile categorica rappresenti una distribuzione attesa (e allora parliamo di “Test della bontà di adattamento” o “Goodness of fit test”) oppure per stimare quando due variabili categoriche sono indipendenti l’una dall’altra (e allora parliamo di “Test di indipendenza”).
Tale è l’importanza e la diffusione di questo test, da essere indicato dalla rivista Scientific American tra le 20 scoperte scientifiche più importanti del XX secolo.
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