Como interpretar o qui-quadrado

Escrito por michael judge | Traduzido por daniel tamayo
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Como interpretar o qui-quadrado
A distribuição de cores nas jujubas pode ser a base de um teste de qui-quadrado (Jupiterimages/Photos.com/Getty Images)

O qui-quadrado, mais apropriadamente chamado de teste do qui-quadrado de Pearson, é uma forma de avaliar estatisticamente os dados. Ele é usado quando dados categorizados de uma amostra são comparados com os resultados esperados ou "verdadeiros". Por exemplo, se sabemos que 50 porcento das jujubas em uma tigela são vermelhas, uma amostra de 100 jujubas deveria contar aproximadamente 50 vermelhas. Se o número diferir muito do 50, o teste de Pearson nos diz se nossa premissa é suspeita ou se podemos atribuir essa diferença a uma variação aleatória normal.

Nível de dificuldade:
Moderado

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O que você precisa?

  • Tabela de valores de qui-quadrado
  • Teste do qui-quadrado para seus dados

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Instruções

    Interpretando os valores do qui-quadrado

  1. 1

    Determine os graus de liberdade do seu valor de qui-quadrado. Se você estiver comparando resultados de uma única amostra com várias categorias, o grau de liberdade é o número de categorias menos 1. Por exemplo, se estiver avaliando a distribuição de cores em uma tigela de jujubas e houver 4 cores, o grau de liberdade será 3. Se você estiver comparando dados tabelados, o grau de liberdade será igual ao número de linhas menos 1, multiplicado pelo número de colunas menos 1.

  2. 2

    Determine o valor crítico de p que você usará para avaliar seus dados. Essa é a porcentagem de probabilidade (dividida por 100) de que um valor específico de qui-quadrado foi obtido aleatoriamente. Outra maneira de pensar em p é que ele representa a probabilidade de que os resultados observados se desviam dos esperados em uma quantidade devido apenas à variação aleatória do processo de amostragem.

  3. 3

    Procure pelo valor de p do seu teste de qui-quadrado na tabela de distribuição. Para fazer isso, procure nas linhas correspondentes ao seu grau de liberdade. Encontre o valor mais próximo do seu teste nessas linhas. Siga a coluna até o topo e faça a leitura do valor de p. Caso seu teste esteja entre dois valores, você pode fazer a leitura como um valor intermediário aproximado.

  4. 4

    Compare o valor de p obtido pela tabela com o valor crítico estabelecido antes. Caso o p da tabela seja maior que o crítico, você deve concluir que qualquer variação entre os valores da amostra e o resultado esperado foi oriunda de variação aleatória e não foi significativa. Por exemplo, se o seu valor crítico de p era 0,05 (ou 5%) e você encontrou um valor na tabela de 0,20, você pode concluir que não houve variação significativa.

Dicas & Advertências

  • Lembre-se de que qualquer conclusão baseada nesse teste ainda tem uma probabilidade de estar errada, proporcional ao valor de p obtido.
  • No mínimo, cinco valores devem ser obtidos para cada categoria na amostra para que os resultados sejam válidos.

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