Videoaula 10 – Comparação entre proporções no JAMOVI

Tabelas de contingência, qui-quadrado e Fisher

Pergunta guia

Como avaliar se duas variáveis categóricas estão associadas?

Tempo sugerido

12 a 15 minutos

Objetivo da videoaula

Ao final desta videoaula, o aluno deverá construir e interpretar tabelas de contingência, percentuais por linha, teste qui-quadrado e teste exato de Fisher.

Fundamento teórico

16.2 Estatística do qui-quadradoPara comparar proporções ou avaliar associação entre variáveis categóricas, a estatística qui-quadrado pode ser escrita como:

$$\chi^2 = \sum \frac{(O - E)^2}{E}$$

em que $O$ representa a frequência observada e $E$ representa a frequência esperada sob a hipótese de independência.

Prática no JAMOVI

18.10 Comparação entre proporções no JAMOVI

Exemplo:

A proporção de excesso de peso difere entre homens e mulheres?

Caminho:

Analyses → Frequencies → Contingency Tables → Independent Samples

Use:

• Rows: sexo;
• Columns: excesso_peso.

Marque:

• contagens observadas;
• percentuais por linha;
• qui-quadrado;
• teste exato de Fisher, se necessário;
• resíduos padronizados, se disponível.

Modelo de interpretação:

O teste qui-quadrado avaliou se existe associação entre sexo e excesso de peso. Quando o valor-p é inferior a 0,05, conclui-se que a distribuição do excesso de peso difere estatisticamente entre os sexos. Quando o valor-p é maior ou igual a 0,05, não há evidência suficiente de associação.

Fechamento da videoaula

Em variáveis qualitativas, interpretar os percentuais é tão importante quanto interpretar o valor-p.