Uma vari\u00e1vel categ\u00f3rica individual \u00e9 testada para determinar se ela segue uma distribui\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Um modelo ou dados hist\u00f3ricos s\u00e3o frequentemente usados para verificar se os dados observados correspondem a uma distribui\u00e7\u00e3o esperada.<\/p>\n\n\n\n Pense em lan\u00e7ar um dado 60 vezes. Como o dado \u00e9 justo, voc\u00ea esperaria que cada lado aparecesse dez vezes, mas os resultados reais variam ligeiramente. Para determinar se esse desvio \u00e9 significativo ou apenas resultado do acaso, voc\u00ea pode realizar o teste de adequa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Etapas envolvidas:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Os pesquisadores costumam usar esse teste em controle de qualidade, gen\u00e9tica e outros campos em que desejam comparar dados observados com uma distribui\u00e7\u00e3o te\u00f3rica.<\/p>\n\n\n\n 2. Teste Qui-quadrado de Independ\u00eancia<\/strong><\/p>\n\n\n\n Nesse teste, duas vari\u00e1veis categ\u00f3ricas s\u00e3o avaliadas quanto \u00e0 sua independ\u00eancia. Esse teste examina se a distribui\u00e7\u00e3o de uma vari\u00e1vel varia entre os n\u00edveis de uma segunda vari\u00e1vel. As tabelas de conting\u00eancia, que exibem as distribui\u00e7\u00f5es de frequ\u00eancia das vari\u00e1veis, geralmente s\u00e3o testadas quanto \u00e0 independ\u00eancia usando o teste qui-quadrado.<\/p>\n\n\n\n Suponha que voc\u00ea realize uma pesquisa perguntando aos participantes sobre o g\u00eanero e o tipo de filme preferido (a\u00e7\u00e3o, drama, com\u00e9dia). Um teste qui-quadrado de independ\u00eancia pode ser usado para determinar se o g\u00eanero influencia as prefer\u00eancias de filme ou se elas s\u00e3o independentes.<\/p>\n\n\n\n Etapas envolvidas:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Em pesquisa de mercado, sa\u00fade e educa\u00e7\u00e3o, esse teste \u00e9 amplamente usado para estudar a rela\u00e7\u00e3o entre vari\u00e1veis demogr\u00e1ficas e resultados, como a rela\u00e7\u00e3o entre o n\u00edvel de escolaridade e as prefer\u00eancias de voto.<\/p>\n\n\n\n O teste do qui-quadrado \u00e9 particularmente \u00fatil quando se trabalha com dados categ\u00f3ricos, como g\u00eanero, prefer\u00eancias ou afilia\u00e7\u00f5es pol\u00edticas, para testar relacionamentos e padr\u00f5es. Os testes de independ\u00eancia e de adequa\u00e7\u00e3o s\u00e3o usados para determinar se h\u00e1 uma associa\u00e7\u00e3o significativa entre duas vari\u00e1veis (teste de independ\u00eancia).<\/p>\n\n\n\n Os pesquisadores podem testar hip\u00f3teses e determinar padr\u00f5es usando o teste qui-quadrado em dados categ\u00f3ricos. H\u00e1 v\u00e1rios motivos pelos quais ele \u00e9 amplamente adotado:<\/p>\n\n\n\n Para garantir a validade dos resultados do teste de qui-quadrado, \u00e9 necess\u00e1rio atender a determinadas suposi\u00e7\u00f5es. Essas suposi\u00e7\u00f5es ajudam a manter a precis\u00e3o e a relev\u00e2ncia do teste, especialmente quando se trabalha com dados categ\u00f3ricos. Tr\u00eas suposi\u00e7\u00f5es principais precisam ser abordadas: amostragem aleat\u00f3ria, vari\u00e1veis categ\u00f3ricas e contagens de frequ\u00eancia esperadas.<\/p>\n\n\n\n 1. Amostragem aleat\u00f3ria<\/strong><\/p>\n\n\n\n Os dados devem ser coletados por meio de amostragem aleat\u00f3ria como a primeira e mais fundamental premissa. Como resultado, a amostra inclui cada indiv\u00edduo ou elemento igualmente. Uma amostra aleat\u00f3ria minimiza o vi\u00e9s, de modo que os resultados podem ser generalizados para uma popula\u00e7\u00e3o maior.<\/p>\n\n\n\n Se a amostra n\u00e3o for aleat\u00f3ria, os resultados poder\u00e3o ser distorcidos, levando a conclus\u00f5es incorretas. Os resultados de uma pesquisa distribu\u00edda exclusivamente a um grupo espec\u00edfico de uma popula\u00e7\u00e3o podem n\u00e3o refletir as opini\u00f5es de toda a organiza\u00e7\u00e3o, violando, assim, a premissa da amostragem aleat\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n 2. Vari\u00e1veis categ\u00f3ricas<\/strong><\/p>\n\n\n\n A an\u00e1lise de vari\u00e1veis categ\u00f3ricas - dados que podem ser divididos em categorias distintas - \u00e9 o objetivo do teste qui-quadrado. N\u00e3o deve haver vari\u00e1veis num\u00e9ricas (embora elas possam ser codificadas numericamente por conveni\u00eancia) e elas devem ser agrupadas em grupos claramente definidos.<\/p>\n\n\n\n Exemplos de vari\u00e1veis categ\u00f3ricas incluem:<\/p>\n\n\n\n O teste qui-quadrado n\u00e3o pode ser usado diretamente com dados cont\u00ednuos, como altura ou peso, a menos que eles sejam convertidos em categorias. Para que o teste qui-quadrado seja significativo, os dados devem ser categ\u00f3ricos, como \"baixo\", \"m\u00e9dio\" ou \"alto\".<\/p>\n\n\n\n 3. Contagem de frequ\u00eancia esperada<\/strong><\/p>\n\n\n\n Outra suposi\u00e7\u00e3o cr\u00edtica do teste de qui-quadrado \u00e9 a frequ\u00eancia esperada das categorias ou c\u00e9lulas na tabela de conting\u00eancia. Supondo que a hip\u00f3tese nula seja verdadeira (ou seja, que as vari\u00e1veis n\u00e3o estejam associadas), a frequ\u00eancia esperada \u00e9 a contagem de frequ\u00eancia te\u00f3rica que existe em cada categoria. <\/p>\n\n\n\n A regra geral \u00e9 que: A frequ\u00eancia esperada para cada c\u00e9lula deve ser de pelo menos 5. Uma frequ\u00eancia esperada baixa pode levar a resultados n\u00e3o confi\u00e1veis se a estat\u00edstica do teste for distorcida. O Teste Exato de Fisher deve ser considerado quando as frequ\u00eancias esperadas forem inferiores a 5, especialmente em amostras pequenas.<\/p>\n\n\n\n As tabelas de conting\u00eancia mostram a frequ\u00eancia com que determinadas coisas ocorrem juntas. A tabela, por exemplo, mostra diferentes grupos (como homens e mulheres) e diferentes escolhas (como qual produto eles preferem). Ao examinar a tabela, voc\u00ea ver\u00e1 quantas pessoas se enquadram em cada um dos grupos e op\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Se n\u00e3o houvesse nenhuma conex\u00e3o real entre as coisas que voc\u00ea est\u00e1 comparando, as frequ\u00eancias esperadas seriam o que voc\u00ea esperaria. Uma f\u00f3rmula simples pode ser usada para calcul\u00e1-las:<\/p>\n\n\n\n Frequ\u00eancia esperada = (Total da linha \u00d7 Total da coluna) \/Total geral<\/p>\n\n\n\n Isso apenas informa como os n\u00fameros deveriam ser se tudo fosse aleat\u00f3rio.<\/p>\n\n\n\n O teste do qui-quadrado permite medir o quanto os dados observados se desviam dos resultados esperados, ajudando a determinar se existem rela\u00e7\u00f5es. Parece complicado, mas ele compara os n\u00fameros reais com os esperados:<\/p>\n\n\n\n \ud835\udf122=\u2211(Observado-Esperado)2\/ Esperado<\/p>\n\n\n\n Isso \u00e9 feito para cada caixa da tabela e, em seguida, soma-se todos os valores para obter um n\u00famero, que \u00e9 a estat\u00edstica qui-quadrado.<\/p>\n\n\n\n Para interpretar seus resultados, voc\u00ea precisa conhecer os graus de liberdade. Com base no tamanho da tabela, voc\u00ea os calcula. Aqui est\u00e1 a f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n\n Graus de liberdade = ( N\u00famero de linhas -1)\u00d7(N\u00famero de colunas-1)<\/p>\n\n\n\n Essa \u00e9 apenas uma maneira sofisticada de considerar o tamanho de seus dados.<\/p>\n\n\n\n Um valor p pode ser calculado usando a estat\u00edstica qui-quadrado e os graus de liberdade. Ao analisar o valor p, voc\u00ea pode determinar se as diferen\u00e7as observadas s\u00e3o provavelmente devidas ao acaso ou se s\u00e3o significativas.<\/p>\n\n\n\n Interpreta\u00e7\u00e3o do valor de p:<\/p>\n\n\n\n Se duas coisas acontecerem por acidente ou estiverem relacionadas, voc\u00ea poder\u00e1 usar esse processo simplificado para determinar se elas est\u00e3o conectadas!<\/p>\n\n\n\n Uma estat\u00edstica de qui-quadrado nos informa o quanto os dados reais (o que voc\u00ea observou) diferem do que esperar\u00edamos se n\u00e3o houvesse rela\u00e7\u00e3o entre as categorias. Essencialmente, ela mede o quanto nossos resultados observados diferem do que previmos por acaso.<\/p>\n\n\n\n Embora isso seja verdade, o valor do qui-quadrado sozinho n\u00e3o fornece todas as informa\u00e7\u00f5es de que voc\u00ea precisa. Usando um valor p, voc\u00ea pode determinar se uma diferen\u00e7a \u00e9 significativa ou apenas uma coincid\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n Os valores de P ajudam a determinar se as diferen\u00e7as entre os dados s\u00e3o significativas. Em outras palavras, ele informa qual \u00e9 a probabilidade de que as diferen\u00e7as observadas sejam resultado do acaso.<\/p>\n\n\n\n Quando voc\u00ea tiver a estat\u00edstica qui-quadrado e o valor p, poder\u00e1 tirar conclus\u00f5es:<\/p>\n\n\n\n Observe o valor de p:<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea deve considerar se uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa \u00e9 importante na vida real, mesmo que ela mostre uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa. \u00c9 poss\u00edvel considerar importantes at\u00e9 mesmo pequenas diferen\u00e7as em um conjunto de dados muito grande, mas elas podem n\u00e3o ter um impacto significativo no mundo real. Em vez de apenas observar os n\u00fameros, sempre considere o que o resultado significa na pr\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n Ele informa se a diferen\u00e7a entre o que voc\u00ea esperava e o que obteve \u00e9 real ou apenas um acaso, usando uma estat\u00edstica de qui-quadrado. Voc\u00ea pode determinar se seus dados t\u00eam uma rela\u00e7\u00e3o significativa quando os combina.<\/p>\n\n\n\n O teste do qui-quadrado ajuda a descobrir padr\u00f5es nos dados, mas a apresenta\u00e7\u00e3o desses insights de forma eficaz requer recursos visuais atraentes. Mind the Graph<\/a> O Mind the Graph fornece ferramentas intuitivas para criar visuais impressionantes para os resultados do teste qui-quadrado, facilitando a compreens\u00e3o de dados complexos. Seja para relat\u00f3rios acad\u00eamicos, apresenta\u00e7\u00f5es ou publica\u00e7\u00f5es, o Mind the Graph ajuda voc\u00ea a transmitir insights estat\u00edsticos com clareza e impacto. 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Aplica\u00e7\u00f5es do teste qui-quadrado em cen\u00e1rios do mundo real<\/h2>\n\n\n\n
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Premissas do teste de qui-quadrado<\/h2>\n\n\n\n
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Guia passo a passo para a realiza\u00e7\u00e3o de um teste qui-quadrado<\/h2>\n\n\n\n
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2. Cria\u00e7\u00e3o da tabela de conting\u00eancia<\/h3>\n\n\n\n
3. C\u00e1lculo de frequ\u00eancias esperadas<\/h3>\n\n\n\n
4. C\u00e1lculo da estat\u00edstica qui-quadrado<\/h3>\n\n\n\n
5. Determina\u00e7\u00e3o dos graus de liberdade<\/h3>\n\n\n\n
6. Usando a distribui\u00e7\u00e3o qui-quadrada para encontrar o valor p<\/h3>\n\n\n\n
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Interpreta\u00e7\u00e3o dos resultados do teste de qui-quadrado<\/h2>\n\n\n\n
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O que significa o valor p<\/h3>\n\n\n\n
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Como tirar conclus\u00f5es<\/h3>\n\n\n\n
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Lembre-se da relev\u00e2ncia no mundo real<\/h3>\n\n\n\n
Visualiza\u00e7\u00e3o dos resultados do teste qui-quadrado com o Mind the Graph<\/h2>\n\n\n\n
![\""GIF](\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/mtg-80-plus-fields.gif\")