O Chi Square É o teste mais experiente e um dos mais utilizados para realizar a análise de variáveis qualitativas. Seu nome vem da distribuição de probabilidade em que se baseia e sua utilidade permite avaliar a independência entre duas variáveis nominais u ordinal, fornecendo um método que verifica se as frequências observadas em cada categoria são compatíveis, com a independência das duas variáveis.
Para realizar a avaliação, o cálculo dos valores que indicarão o independência absoluta, isso é chamado de frequência esperada, que vai ser comparada com a frequência de a mostra.
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Este é um teste que só pode ser aplicado em estudos baseados em amostras independentes e se a maioria das Os valores esperados são maiores que 5, uma vez que os valores esperados são aqueles que podem mostrar independência absoluta entre os dois variáveis.
Este teste usa uma aproximação de sua distribuição, a fim de avaliar a probabilidade de uma diferença que é igual ou maior que o existente entre os dados e as frequências que são esperadas dependendo da hipótese nulo.
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A precisão desta avaliação dependerá se os valores esperados não são tão pequenos e, no caso de uma medida menor, se o contraste não aumenta muito entre eles.
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Neste artigo você encontrará:
Para que serve o Chi Square
Essa estatística serve para testar as hipóteses relacionadas às distribuições de frequência. Em geral, este teste tem a capacidade de contrastar a observação de frequências com as frequências esperadas de acordo com a hipótese nula.
Usando essa estatística, você pode testar a associação entre duas variáveis usando uma situação hipotética e os dados simulados. Também é usado para avaliar o quão bom é o resultado para uma distribuição teórica, ao fingir representar a distribuição real dos dados de uma determinada amostra.
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Isso é chamado de avaliação da qualidade de um ajuste e para testá-lo é necessário ver a medida de como os dados observados se ajustam a uma distribuição teórica ou esperada. Nesse caso, um segundo cenário e dados simulados devem ser usados.
Tipos de testes de qui quadrado
Trata-se de uma testando hipóteses, que pode comparar a distribuição que observa os dados com uma distribuição esperada dos dados. Devido a isso, existem vários tipos de testes, como os mencionados a seguir:
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Teste de adequação do qui-quadrado
Essa análise é usada para verificar se uma amostra de dados categóricos se ajusta a uma distribuição teórica.
Por exemplo, é possível verificar se um dado é justo sendo jogado várias vezes e usando um teste de adequação de Quadrado de chi a fim de determinar se os resultados seguem uma distribuição uniforme. Nesse sentido, a estatística deste teste consegue quantificar a variação da distribuição observada das contagens em relação à distribuição hipotética.
Teste de associação e independência do qui quadrado
Para esses testes, os cálculos são os mesmos, no entanto, a resposta à pergunta que pode ser feita pode ser diferente.
- O teste de associação é usado para determinar se uma variável está vinculada a outra variável.
- O teste de independência é usado para indicar se o valor observado de uma variável depende do valor que pode ser observado de outra variável.
Considerações de qui-quadrado
Este tipo de teste, ao contrário de outros, não estabelece restrições quanto ao número de modalidades por variáveis e você não precisa que o número de linhas e colunas na tabela tenha que coincidir.
Apesar disso, se você precisar que seja realizado um estudo baseado em amostras independentes e quando os valores esperados, todos são maiores que 5, uma vez que todos os valores esperados são geralmente aqueles que demonstram a independência absoluta entre os dois variáveis.
Além disso, para usar este tipo de teste, o nível de medição deve ser superior ou nominal. Não possui limite superior, o que significa que não facilita saber a intensidade da correlação, portanto, o Chi quadrado pode assumir valores entre zero e infinito. Se, por outro lado, a amostra aumentar, o valor desse teste também aumenta.
Operação qui-quadrado
Como já mencionado, este teste é utilizado com os dados que pertencem a uma escala nominal e superior, portanto, a partir do Qui quadrado pode-se chegar a estabelecer uma hipótese nula que pede uma distribuição de probabilidade específica, como é o modelo matemático da população que forneceu o mostrar.
Uma vez obtida a hipótese, deve-se realizar o contraste e, para isso, os dados devem estar disponíveis em uma tabela de frequência. Deve ser indicada a frequência absoluta observada em cada um dos valores ou intervalos de valores.
Assim, uma vez que a hipótese nula é assumida como verdadeira para cada valor ou intervalo de valores, o cálculo da frequência absoluta deve ser feito para obter a frequência esperada.
Teste de hipótese de qui quadrado
O Teste de qui quadrado Faz parte dos testes de bondade de contrastes ou ajuste, que têm por objetivo decidir se a aceitação de hipóteses é possível. quando uma determinada amostra vem de uma certa população que tem uma distribuição de probabilidade específica dentro da hipótese nulo.
Os contrastes são constituídos pela comparação das frequências que se observam na amostra com as frequências teóricas ou esperadas, caso a hipótese nula seja verdadeira. Desta forma, a hipótese nula é rejeitada, se houver uma diferença significativa entre as frequências observadas e as frequências esperadas.
