o amigo do canal pesquisa Que bom ter você de novo aqui em mais um vídeo do canal porque hoje nós vamos falar sobre o teste exato de Fisher que normalmente é indicado para verificar associação entre duas variáveis qualitativas nominais Mas qual é a diferença dele então para o teste qui-quadrado Opa se você tem essa dúvida é porque pode ser que você esteja errando na indicação do melhor teste estatístico para o seu trabalho então hoje eu vou te mostrar como indicar corretamente os testes nesse cenário a utilizando um software 100% gratuito Você já conhece é o
já move Então você quer saber um pouco mais sobre esse assunto vem comigo que eu te mostro E aí [Música] a beleza amigo do canal pesquisa e já move já aí na sua tela Então olha love you já Move as always e hoje a gente vai falar do teste exato de Fisher que como eu já disse na introdução tem uma diferença básica na indicação quando a gente faz a comparação Direta com o teste qui-quadrado que é um teste muito semelhante a esse e Óbvio como vai ser muito comum para você na sua rotina é rodar
o teste exato de Fisher já te peço como sempre senta o dedo no curtir nesse vídeo Faça a sua inscrição no canal pesquise se a sua primeira vez por aqui e também não deixe de compartilhar esse material com colegas que também possam se interessar pelo assunto e eventualmente podem entrar em correndo também em erro na indicação de teste beleza bom então vamos lá a pra gente fazer uma introdução sobre o assunto quando o teste exato de Fisher ele é indicado e as mesmas situações que o teste qui-quadrado é indicado mas o raio qual é a
diferença dele deles dois no final das contas já vou te mostrar já já tá então antes de mais nada Vamos vão falar um pouco sobre o exemplo hipotético aqui que vai nortear a resolução do teste exato de Fisher se você tiver uma pesquisa semelhante adapte aqui é o meu passo a passo ao seu trabalho e rode a sua análise do seu trabalho da sua pesquisa Beleza então vamos lá olha nesse cenário hipotético para você entender quando esse teste é indicado eu dei o seguinte situação eu tenho algumas unidades amostrais no meu caso aqui são pacientes
na sua pesquisa pode ser animal pode ser corpo de prova pode ser enfim o que Você Quiser ao quais forem as suas unidades amostrais e nessas unidades amostrais a minha pesquisa os meus pacientes aqui eu avaliei duas características o primeiro eu queria saber se esses caras esses pacientes é muito açúcar porque tem gente que come muito açúcar no dia a dia ou não né É E aí eu tinha uma maneira de mensagem maneira que isso paciência eu respondi assim olha eu como muito açucar no meu dia a dia ou não como pão senão e a
no final das contas eu avaliar vocês pacientes tinham ou não diabetes é essa é minha pesquisa e eu queria verificar se esse consumo excessivo de Açúcar tinha relação não contato do paciente ter ou não diabetes. Essa é meu trabalho e se você for notar para as duas variáveis que eu tenho na pesquisa eu tenho respostas dicotômicas então comer açúcar o indivíduo ou ele come muito açúcar ou não sim ou não são variáveis qualitativas nominais e te diabetes também são variáveis qualitativas nominais de co tomicas nesse caso porque ou sim ou não eles vão ter diabetes
e aí quando eu quero verificar essa relação entre essa as variáveis qualitativas nominais o meu plano A normalmente né minha primeira a primeiro teste que me vem à cabeça é o teste qui-quadrado que é indicado para esse cenário Então já te vou deixar uma sugestão muito boa se você não assistiu o vídeo do teste qui-quadrado vou deixar o Card aqui em cima para você assistir para você assistir volta lá assistir o teste do teste qui-quadrado você vai entender muito bem qual é o propósito desse teste e vai ver que o teste exato de Fisher era
muito semelhante como uma particularidade ela que eu vou tratar no vídeo de hoje para você entender quando ele é indicado é mas eu já quero dar um spoiler vou queimar um pouquinho alargada se você for assistir o vídeo do teste qui-quadrado você vai notar que tem uma diferença muito grande daquele exemplo que eu utilizei lá para esse aqui que está Justamente na amostra aqui eu tenho uma mostra pequenininha lá eu tenho uma mostra grande e essa mostra pequenininha pode ter uma implicação no um detalhe técnico que me leve a indicar o teste exato de Fisher
que é o que eu vou fazer no vídeo de hoje tá bom então vamos lá antes blablablá sem sem mais conversas vamos lá vamos fazer o teste nesse caso aqui se eu quiser fazer um teste Associação Como eu disse meu plano A é o teste qui-quadrado e o passo a passo Eu já mostrei no vídeo lá vou repetir aqui você vai clicar em frequências e a amostras Independentes teste qui-quadrado ok E aí você vai selecionar a nas linhas aqui o consumo de Açúcar que a minha primeira variável na coluna E aí tudo eu posso inverter
aqui para fazer o teste pode não vai mudar o resultado aqui nesse caso é mais ou menos a mesma coisa né e a mágica já aconteceu né então eu já tenho aqui o valor do Pi do teste qui-quadrado me mostrando que existe uma associação estatisticamente significativa entre as variáveis que eu busquei verificar essa Associação é E aí eu posso a para interpretar melhores resultados colocar aqui na nas colunas ou nas linhas né os valores de porcentagem então que eu vou colocar as porcentagens nas minhas porque eu consigo explorar melhor os resultado e eu vejo por
exemplo que o dos indivíduos que não consomem muito açúcar sessenta e dois por cento deles desenvolver o Diabetes 37 por cento não dos indivíduos que sim que com sua mãe muito açúcar 12 e não tem diabetes e oitenta e sete porcento sim tem E aí eu consegui entender que os caras ficam somente açúcar tem muito mais diabetes que os que não consomem E aí eu entendo essa significância aqui do teste qui-quadrado nesse caso pelo amor de Deus eu não consigo mas se vocês forem ver bem aqui nesse caso eu tenho uma moça de 16 indivíduos
Como eu disse agora a pouco ou amostra bem pequenininha e nesse cenário Normalmente quando você tem amostras pequenas Não tô dizendo que exclusivamente nesses casos Mas normalmente quando você tem amostras pequenas o teste qui quadrado não é o mais indicado para fazer essa análise porque você já me conhece de outros vídeos do canal pesquise e sabe muito bem eu tenho isso como filosofia pessoal especialmente que como esses vídeos eles são para a área da saúde eu não gosto muito de ficar falando de fórmula de conceitos matemáticos mais complexos mas o teste qui-quadrado é uma fórmula
em que você uma noite né e bota forma aí na tela para o seguidor do canal pesquisa acompanhar é uma forma relativamente simples em que você tem que para cada célula dessa tabela de contingência dois por dois essas quatro células com os dados que o objetivo da minha pesquisa você tem que fazer a um cálculo específico você vem pegar o valor que você obteve na sua pesquisa - o esperado e o resultado essa conta você leva ao quadrado dividido pelo esperado soma o resultado dessa conta nas quatro células de contingência e tem o valor do
teste qui-quadrado calculado Eu não quero entrar no mérito do que eu chamo de valor esperado tem uma regrinha de três que você utiliza para chegar nesse valor você não vai precisar saber dele coitado os meus alunos da graduação sou obrigado a saber fazer essa conta você não vai precisar fazer é E aí para o O importante Então nesse caso é que vocês conheça e esposa conversas com Raça Então nesse caso é que você se conheça esses valores esperados e aqui no já move ele te permite tá aqui olha basta você ficar essa casinha aqui e
ele te permite verificar os valores observados nesse caso aí os esperados tá então eu vou só para ficar uma tabela menos poluído eu vou tirar aqui esses dados de por senar porcentagem aqui das linhas e também vou tirar os valores observados que são os valores observados são os valores que eu encontrei na pesquisa efetivamente né então eu tenho aqui é cinco indivíduos que não consomem muito açúcar e não tem diabetes três que não consomem tem diabetes tá eu tenho um indivíduo que sim consome muito açúcar e não tem diabetes e tenho 7 que tem muito
acho que consome muito açúcar ele tem diabetes então esses números aqui são os valores observados o que eu e não é pesquisa mas aí não é isso que eu quero ver agora porque eu vou tirar eles daqui o que eu quero olhar agora são esses valores esperados dessas quatro Células E aí fica regra a regra sempre que você for rodar um teste qui-quadrado ou sempre que você for buscar verificar uma associação entre duas variáveis qualitativas nominais tá você tem que verificar esses valores esperados do seu trabalho que se em uma dessas dessas casinhas dessas células
da sua tabela de contingência você tiver ao menos um valor esperado menor do que 5 o teste mais indicado é o teste exato de Fisher não é o teste qui-quadrado é o teste exato de Fisher Ok Então essa é a regra não se esqueça então sempre que você estiver fazendo um teste qui-quadrado já mencionei isso no vídeo anterior vou repetir agora ver O que é que os valores esperados para ter certeza que nenhum valor aqui dessa Essa tabela de contingência tem o valor esperado menor do que 5 se isso acontecer o teste qui quadrado não
é mais um o mais indicado mas sim o teste exato de Fisher Ok então vou tirar agora aqui esses valores esperados vou colocar os observados como eu tinha lá e agora para rodar o teste exato de Fisher é muito fácil né aquele já tá selecionado aqui o teste qui-quadrado basta eu selecionar o teste exato de Fisher aqui embaixo E já apareceu a mágica aí o resultado do teste exato difícil e o mais importante para mim agora é interpretar o valor do p e olha aqui aqui é importante você fazer o teste correto porque quando eu
rodei o teste qui-quadrado ele falou que sim que essas que essa associação entre essas duas variáveis era estatisticamente significativa então peças eu indiquei o teste qui quadrado no meu artigo na minha pesquisa eu vou escrever lá o artigo com 10 qui-quadrado e com essa interpretação mas nesse caso aqui ele não é o mais indicado o indicado é o teste exato de Fisher e olha o valor do P é maior do que 0,05 e isso me permite interpretar o que que não houve uma associação estatisticamente significativa entre essas variáveis testadas é e não houve uma associação
para o que de fato elas não existem não é Ou pode ser que existam mas os percentuais agora falou a sagge novo aqui eles me mostra o que Poxa tem uma tendência a acreditar que quem come mais açúcar vai ter mais diabetes mas com essa amostra pequena não foi possível verificar essa Associação significativa Então isso é muito importante nesse caso a então aqui eu concluir e o meu artigo não Com base no que quadrado vou tirar ele aqui da análise e sim com base no teste exato de Fisher dizendo que olha com base na amostra
analisada não foi possível verificar uma associação significativa entre as variáveis consumo de açúcar e presença de diabetes Ok então ficou claro então percebe que se você bitolado vai lá e para o roda Oh que quadrado logo de cara e não se atenta a esse detalhe dos valores esperados aqui você pode estar indicando equivocadamente o teste qui quadrado no seu trabalho tá já fiz vídeos anteriores também falando do teste exato de Fisher com outro só a tática vou deixar o link aqui em cima também se você quiser assistir é um vídeo bem rapidinho vai ser bom
para você sedimentar os conceitos um outro exemplo semelhante a esse aqui tá então se eu posso te dar um conselho para esses casos é até tô puxando minha planilha aqui para o lado sempre que você tiver uma amostra muito pequenininha Fique esperto porque você aumenta muito a chance de ter um valor esperado menor que 5 e aí pessoalmente você vai ter que fazer o teste exato de Fisher e não o teste qui-quadrado Beleza amigo do canal pesquisa espero ter esclarecido esse ponto importantíssimo para você o teste qui-quadrado é muito utilizado em pesquisas na área da
saúde o teste exato de Fisher também então não se confunda porque o teste exato de Fisher tem suas indicações bem pontuais como eu demonstrei nesse vídeo o ok então eu te vejo em próximo vídeo aqui dessa fantástica playlist do software já move que você já sabe é 100 porcento gratuito mas até lá Nunca se esqueça pergunte mais para responder e pesquise e
