Test Chi-Quadro Robusto
Il test chi-quadro robusto estende il classico framework del chi-quadro di Pearson per rimanere affidabile quando le assunzioni standard — in particolare la regola del conteggio minimo atteso per cella — sono violate. Utilizzando statistiche di divergenza di potenza (Cressie & Read, 1984) o correzioni basate sul ricampionamento, produce inferenze valide per tabelle di contingenza sparse, campioni piccoli e dati categorici sbilanciati dove l'approssimazione ordinaria del chi-quadro fallisce.
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Fonti
- Cressie, N., & Read, T. R. C. (1984). Multinomial goodness-of-fit tests. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 46(3), 440–464. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1984.tb01318.x ↗
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Chi-Square Test of Independence / Goodness-of-Fit. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/robust-chi-square-test
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- Test Chi-quadro di IndipendenzaStatistica↔ compare
- Test esatto di FisherStatistica↔ compare
- Test esatto robusto di FisherStatistica↔ compare
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