Eduardo Peixoto
2019
Exclusivamente para variáveis nominais e ordinais;
Observações independentes;
Não se aplica se 20% das observações forem inferiores a 5
Não pode haver frequências inferiores a 1;
Nos dois últimos casos, se houver incidências desta ordem, aconselha-se agrupar os dados segundo um critério em específico.
Este teste objetiva verificar se a frequência absoluta observada de uma variável é significativamente diferente da distribuição de frequência absoluta esperada. Teste do qui quadrado para uma amostra
Aplica-se quando se quer estudar a dependência entre duas variáveis, através de uma tabela de dupla entrada ou também conhecida como tabela de contingência. Condições para a execução do teste
H0: não há diferenças significativas entre os bairros
H1: as diferenças observadas para os bairros 3 e 4 são significativamente diferentes para melhor em relação aos demais bairros.
µ = 0,05
g.l = 5 – 1 = 4, onde Qui quadrado tabelado é igual a 9,49.
Determinar H0. Será a negativa da existência de diferenças entre a distribuição de frequência observada e a esperada;
Estabelecer o nível de significância (µ );
Determinar a região de rejeição de H0. Determinar o valor dos graus de liberdade (φ), sendo K – 1 (K = número de categorias). Encontrar portanto, o valor do Qui-quadrado tabelado;
Calcular o Qui Quadrado, através da fórmula:
x2= soma(observada - esperada)2/soma(observada)
A utilização do presente teste em pesquisa visa verificar se as distribuições de duas ou mais amostras não relacionadas diferem significativamente em relação à determinada variável.
Exclusivamente para variáveis nominais e ordinais;
Preferencialmente para amostras grandes, <30;
Observações independentes;
Não se aplica se 20% das observações forem inferiores a 5
Não pode haver frequências inferiores a 1;
Nos dois últimos casos, se houver incidências desta ordem, aconselha-se agrupar os dados segundo um critério em específico.
Determinar H0. As variáveis são independentes, ou as variáveis não estão associadas;
Estabelecer o nível de significância (µ );
Determinar a região de rejeição de H0. Determinar o valor dos graus de liberdade (φ), sendo φ = (L – 1) (C – 1), onde L = números de linhas da tabela e C = ao número de colunas.. Encontrar portanto, o valor do Qui-quadrado tabelado;
Para encontrar o valor esperado (E), utilizar a fórmula a seguir:
Sendo o Qui Quadrado calculado, maior do que o tabelado, rejeita-se H0 em prol de H1. Há dependência ou as variáveis não estão associadas.
x2= soma(observada - esperada)2/soma(observada)
esperada = (soma da linha) x (soma da linha)/(total observada)
A regra de ouro usual para decidir se o teste de aproximação da qui-quadrado é bom o suficiente é que o teste qui-quadrado não é adequado quando os valores esperados nas células da tabela de contingência estão abaixo de 5, ou abaixo de 10 quando há apenas um grau de liberdade
formula: https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/89491b3e58ce5ba651d3d22217cbbcbf05fbd7f1