Para que serve o qui quadrado?

Perguntado por: ataveira . Última atualização: 21 de fevereiro de 2023
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O teste Qui-quadrado é utilizado para testar a significância da associação observada entre categorias numa tabela cruzada ou de contingência. Malhotra(2000). O teste ajuda a determinar se existe uma associação entre duas variáveis categóricas.

Se as amostras são independentes e há apenas duas amostras (dois grupos independentes), o teste t de amostras independentes é mais apropriado. Por outro lado, se houver três ou mais grupos independentes, a ANOVA é uma opção melhor.

O teste t é um teste que serve para confrontar médias ou grupos de médias, logo implica na utilização de contrastes de médias. O teste t é um teste que serve para confrontar médias ou grupos de médias, logo implica na utilização de contrastes de médias.

O valor-t mede o tamanho da diferença em relação à variação em seus dados amostrais. Dito de outra forma, T é simplesmente a diferença calculada representada em unidades de erro padrão. Quanto maior a magnitude de T, maior a evidência contra a hipótese nula.

A escolha do teste estatístico apropriado requer do usuário conhecimentos básicos sobre: (1) classificar o tipo de dado que está estudando (contínuo, categórico: ordinal ou nominal); (2) como esses dados estão distribuídos após o término da sua coleta (Distribuição Normal ou Distribuição Anormal), e (3) os tipos de ...

Grau de liberdade é, em estatística, o número de determinações independentes (dimensão da amostra) menos o número de parâmetros estatísticos a serem avaliados na população. É um estimador do número de categorias independentes num teste particular ou experiência estatística.

As primeiras publicações do Qui-quadrado ocorreram em 1900 e 1904 por Karl Pearson (Pearson, 1900). Ronald Fisher detectou um erro no cálculo dos graus de liberdade e rapidamente divulgou isso, o que gerou um enorme descontentamento de Pearson (Baird, 1983).

Os graus de liberdade são utilizados para calcular o valor crítico do teste do qui-quadrado, que nos ajuda a determinar se há uma associação significativa entre as variáveis. O número de graus de liberdade no teste do qui-quadrado é calculado como o produto do número de categorias menos um para cada variável.

O teste exato de Fisher é uma alternativa ao teste qui-quadrado de Pearson para testar associações entre duas variáveis de natureza qualitativa.

A análise de variância (ANOVA) pode determinar se existe diferença significativa entre três ou mais grupos quanto à uma variável quantitativa que siga distribuição normal. A ANOVA usa testes F para testar estatisticamente a igualdade entre médias.

O Teste de Wilcoxon\Mann-Whitney é utilizado na comparação de dois grupos para se verificar se pertencem ou não à mesma população.

Pressupostos para utilização do teste
Para realizar o Teste de Tukey, deve ser levada em conta as seguintes suposições: As observações são independentes dentro e entre os grupos; Os grupos devem ser normalmente distribuídos; A variância dentro do grupo deve ser constante.

Teste de Chi Square de Bartlett para demonstrar a homogeneidade das variações.

A princípio, o teste z é usado para testar a proporção da população ou a média da população quando se sabe o desvio padrão da população. Porém, caso não exista a informação do desvio padrão da população, esse teste não poderá ser aplicado para testar a média.

Existem três tipos principais de teste t de Student: o teste t para amostra única, o teste t para amostras independentes e o teste t para amostras dependentes.

O p-valor é uma probabilidade com valor entre 0 e 1, ou entre 0 e 100% . O p-valor é a probabilidade de que a estatística do teste tenha um valor extremo em relação ao valor observado quando a hipótese nula é verdadeira.

O alfa é o limite estabelecido a priori para rejeição ou não da hipótese nula com o valor de p. Diz-nos quão extremos os resultados observados devem ser para rejeitar a hipótese nula de um teste de significância. O valor de alfa está associado ao nível de confiança do nosso teste.

Se a diferença não é devida ao acaso, dizemos que é uma diferença estatisticamente significativa. São inúmeras as situações em que precisamos ter certeza de que as diferenças que observamos não são explicadas por acaso. É a base do método científico. Por exemplo, vamos pensar sobre uma pesquisa médica.

Em estatística, os testes de normalidade são usados para determinar se um conjunto de dados de uma dada variável aleatória, é bem modelada por uma distribuição normal ou não, ou para calcular a probabilidade da variável aleatória subjacente estar normalmente distribuída.

Dentre os principais testes disponíveis para se testar a normalidade dos dados na maioria dos softwares estatísticos, podemos citar o teste de Shapiro-Wilk e o de Kolmogorov-Smirnov.

O teste qui-quadrado é utilizado para avaliar a associação entre duas variáveis qualitativas X e Y.