O teste de independência Qui-Quadrado é usado para descobrir se existe uma associação entre a variável de linha e coluna variável em uma tabela de contingência construído à partir de dados da amostra. A hipótese nula é de que as variáveis não estão associadas, em outras palavras, eles são independentes.
Como fazer o teste Chi Quadrado Para realizar o teste é preciso calcular a tabela esperada do seu estudo baseado em sua tabela observada. A partir disso calcular a estatística do teste e comparar com a distribuição Chi Quadrado.
A estatística qui-quadrado é uma medida de divergência entre a distribuição dos dados e uma distribuição esperada ou hipotética que você escolhe. ... Se o valor-p associado à estatística qui-quadrado for menor do que seu α selecionado, o teste rejeita a hipótese nula de que as duas variáveis são independentes.
Para uma tabela com r linhas e c colunas, o número de células que pode variar é (r-1) (c-1). E essa é a fórmula para os graus de liberdade para o teste do qui-quadrado da independência! Dessa forma, os graus de liberdade definem a distribuição qui-quadrado usada para avaliar a independência para o teste.
A equação para qui-quadrado é: x2 = Σ((o-e)2/e), onde "o" é o valor observado e "e" é o valor esperado. Calcule os resultados desta equação para todos os resultados possíveis (veja abaixo).
Para calcular o teste, primeiramente deve-se ajustar os dados no seguinte formato:
O nível de significância é geralmente determinado pelo pesquisador antes da coleta dos dados e é tradicionalmente fixado em 0,05 ou menos, dependendo da área de estudo. Em muitas áreas de estudo, resultados com nível de significância de 0,05 (probabilidade de erro de 5%) são considerados estatisticamente relevantes.
Função de distribuição acumulada da distribuição da estatística de teste (TS) sob a hipótese nula....
O valor-p indica a probabilidade de se observar uma diferença tão grande ou maior do que a que foi observada sob a hipótese nula.
Teste de hipóteses usando p–valor
A quantidade de desvios padrão entre a distância de um número e a média. Se o valor absoluto da estatística de teste é maior que 1,96* vezes o desvio padrão da média, ele é considerado uma diferença estatisticamente relevante.
Ronald Aylmer Fisher foi um Geneticista e Estatístico britânico, que nasceu em 17 de fevereiro de 1890 em Londres. ... Trabalhou com ajustes de curvas de freqüência, com coeficientes de correlação (os chamados coeficientes de Fisher) na análise de variâncias e nas técnicas de estimação de um parâmetro.
Em geral, o valor de p 120. Se a hipótese nula fosse H1: μ ≠ 120, o teste seria bilateral.
Quando a hipótese nula é verdadeira e você a rejeita, comete um erro do tipo I. A probabilidade de cometer um erro do tipo I é α, que é o nível de significância que você definiu para seu teste de hipóteses. ... Quando a hipótese nula é falsa e você não a rejeita, comete um erro de tipo II.
O teste unicaudal é usado somente se os desvios em uma direção (comumente chamadas à direita ou à esquerda) são considerados teoricamente possíveis; em contraste, um teste bicaudal é usado se os desvios em qualquer direção são considerados possíveis.
Talvez o teste de hipótese mais conhecido, o teste t de Student pode ser utilizado para avaliar se há diferença significativa entre as médias de duas amostras.