Como interpretar o teste Chi Quadrado Considerando que p-valores abaixo de 0.05 são significativo, se o seu resultado é significativo é preciso observar a tabela e verificar onde está essa diferença. Caso contrário, dizemos que não há evidências o suficiente para mostrar a não homoneidade da tabela.
O teste qui-quadrado (χ2) de Pearson (ou teste chi-quadrado de Pearson) é um teste estatístico aplicado a dados categóricos para avaliar quão provável é que qualquer diferença observada aconteça ao acaso.
O Teste qui-quadrado é um teste não-paramétrico que serve para comparar dus proporções quando os dados assumirem qualquer distribuição. Também testa o grau de associação entre as variáveis.
Valor-p. O valor-p é uma probabilidade que mede a evidência contra a hipótese nula. ... Use o valor-p para determinar se deve ou não rejeitar a hipótese nula, o que indica que não existe nenhuma associação entre duas variáveis categóricas. O Minitab usa a estatística do qui-quadrado para determinar o valor-p.
Para tomada de decisão a respeito da normalidade dos dados, compara-se o valor calculado de W com o valor tabelado Wn;α, obtido da Tabela Shapiro_prob. Se o valor calculado W for menor que o tabelado, rejeita-se a hipótese de normalidade ao nível α de significância.
CORREÇÃO DE CONTINUIDADE OU CORREÇÃO DE YATES Quando a amostra é pequena e/ou que a frequência esperada em uma das classes é pequena (tipicamente, quando for menor que 5) a fórmula de obtenção de X² poderá produzir um valor significativo (> do que o X² crítico), e portanto maior do que o valor real.
O Qui-Quadrado de Mantel-Haenszel testa a hipótese de que existe um relacionamento linear entre as duas variáveis. R2 é a correlação de Pearson (rô) entre as duas variáveis. O teste de Fisher é útil para analisar dados discretos (nominais ou ordinais), quando os tamanhos das duas amostras são pequenos.
Entre os testes de avaliação de hipóteses genéticas o teste de x² tem se mostrado bastante útil e eficiente, pois leva em consideração os desvios ocorridos entre valores previstos e observados e é sensível ao tamanho da amostra.
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