Como interpretar tabelas de referência cruzada com Qui-quadrado

Escrito por damon verial | Traduzido por débora sousa

As tabelas de referência cruzada (crosstabs) são uma função no programa estatístico SPSS. Sua finalidade é apresentar informações sobre a relação bivariada entre duas variáveis. Ao usar as tabelas de referência cruzada, os usuários têm a opção de incluir testes de Qui-quadrado. Isso produz dois quadros relacionados: um para as tabelas de referência cruzada e outro para o Qui-quadrado. Embora as tabelas de referência cruzada com Qui-quadrado sejam uma função fácil de empregar, o output pode parecer confuso e complicado para alguns usuários do SPSS. Para interpretar corretamente o output da função das tabelas de referência cruzada, é preciso saber a forma básica das tabelas exibidas em cima do output. Ao compreender tudo isso, fica fácil fazer interpretações sobre a relação bivariada entre as duas variáveis ​​em questão.

Instruções

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    Verifique a célula pertencente pertencente à primeira linha e última coluna na tabela do Qui-quadrado. O cabeçalho da última coluna é chamado de "Asymp. Sig". O primeiro número dessa coluna é o valor de p (p-value) para o teste de Qui-quadrado. Se esse valor for menor que o seu valor de alfa, isso implica que o teste de Chi-quadrado foi um sucesso e que você deve rejeitar a hipótese nula desse teste (ou seja, que as duas variáveis são independentes uma da outra). Lembre-se que você deve decidir o valor de alfa; 0,05 é o valor mais comum nas ciências sociais. Assim, por exemplo, se você notar que o número na primeira linha e última coluna da tabela de Qui-quadrado for inferior a 0,05, é possível concluir que as variáveis incluídas no estudo, provavelmente, estão relacionadas, na medida em que são dependentes uma da outra.

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    Verifique a tabela de referência cruzada para entender por que o teste de Qui-quadrado falhou ou teve sucesso. Nessa tabela, cada célula contém um número correspondente à "contagem" e outro correspondente à "contagem esperada". Diferenças maiores entre esses dois valores em suas células levam a uma maior probabilidade do teste Qui-quadrado ter sucesso (isto é, fazendo você rejeitar a ideia de que as duas variáveis são independentes). Encontre as células com as maiores diferenças absolutas (desconsidere se os valores são positivos ou negativos) entre as variáveis de "contagem" e "contagem esperada". Essas células são onde a suposição de independência entre as variáveis erram mais. Faça uma menção a isso na sua interpretação (por exemplo, "Quando o valor da variável x foi "Mongólia", verificou-se que a variável y tinha uma grande probabilidade de ser "1").

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    Verifique as contagens esperadas da tabela de referência cruzada para assegurar que o teste de Qui-quadrado é preciso. Esse teste não deve ser realizado no caso de qualquer uma das células ter um número esperado com um único dígito. Ou seja, se você encontrar qualquer célula que tenha uma contagem esperada inferior a 6, denuncie essa conclusão e afirme que o teste de Qui-quadrado pode não ser válido para os dados. Se suas contagens esperadas forem todas altas, não há nenhuma preocupação real. Você pode interpretar isso como o teste de Qui-quadrado sendo um teste exato para a hipótese de que as variáveis ​​de interesse são independentes.

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