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 sua estatística qui-quadrado for menor do que a seu α selecionado, o teste rejeita a hipótese nula de que o modelo ajusta os dados.
Exemplo. Um pesquisador deseja identificar se há dependência no consumo de seus chocolates e as cidades de sua região. H1: A preferência pelos sabores depende da cidade. φ = (4 – 1) (3 – 1) = 6, onde Qui quadrado tabelado é igual a 12,6.
Como interpretar o teste Chi Quadrado Considerando que p-valores abaixo de 0.
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.
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.
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.
Relembrando o conceito estatístico, o total de graus de liberdade do teste T é calculado da seguinte forma: (qtde respostas no grupo1 + qtde respostas no grupo2 – 2). Neste caso, temos 11 respostas em cada grupo, resultando em (11 + 11 – 2) = 20 graus de liberdade. Obtendo os resultados, passamos para a interpretação.
O p-valor, também denominado nível descritivo do teste, é a probabilidade de que a estatística do teste (como variável aleatória) tenha valor extremo em relação ao valor observado (estatística) quando a hipótese H0 é verdadeira. ... Além disso, quanto menor for o p-valor, mais "distante" estamos da hipótese nula H0.
Em geral, o valor de p