Aula 46 Teste Qui-quadrado

E aí [Música] e fala pessoal tudo bem Carlos André aqui bem vindos de volta assunto novo para a gente tratar assunto de teste qui-quadrado tem certeza que muitos de vocês nunca ouviram falar desse teste é a utilização dele é bem interessante a gente consegue chegar a conclusões bastante relevante vamos encaixar isso naquele mapa de análise estatística tá então é a última ferramenta que nós vamos verificar para este modo para a gente poder trabalhar Dá para utilizar em diversos cenários vou citar um exemplo bastante didático aqui nós vamos aprofundar as análises num no ponto real tá

numa família real que nós já desenvolvemos também então vamos lá as explicações básicas aí de teste qui-quadrado teste qui-quadrado é utilizado para testar a dependência entre a variável de entrada x discreta na variável de saída Y também discreta através do teste podemos avaliar a significância estatística da associação entre as variáveis consideradas conforme as em baixo Então eu tenho ali algumas variáveis no qual eu quero chegar a relação entre elas ambas são discretos né uma boa possibilidade de uso e aí eu começo a testar algumas hipóteses com vocês podem perceber né as hipóteses estão presentes em

sempre as nossas análises estatísticas quais seriam as hipóteses do teste do qui-quadrado faz impostos estão h0 não há associação entre as variáveis e h After EA minha hipótese alternativa na hipótese H1 também se podem encontrar em outras literaturas a associação entre variáveis não existe Associação existe a associação na minha hipótese alternativa para isso é necessário estabelecermos as variáveis de estudo e construir uma tabulação cruzada o que nós chamamos de tabela de contingência então tem algumas variáveis que eu preciso cruzar essas informações para que o teste qui-quadrado possa ter performado nos e os cálculos aqui quase

que a mão tá para vocês mostrando como seria como chegaríamos à conclusão desse que quadrado nessa estatística qui-quadrado tá nos afastando mais um pouquinho para tabulação cruzada a distribuição de frequência de uma variável é subdividida de acordo com os valores ou categorias de variados as outras variáveis estão lembra aquele conceito de estratificação categorização tudo isso nós vamos utilizar aqui eu tenho uma variável e eu vou categoriza lá para conseguir analisar ou seja né a mostra é dividida para que se verifique como a variável se comporta de um grupo para o outro podemos falar por exemplo

né cenário de montadoras carro Sedan ou Hatch numa região específica a gente começa a comparar para verificar se há associação entre essas variáveis eu posso falar de preferência de produtos entre o gênero masculino ou gênero feminino e fim posso usar diversas associações tá São só exemplos aqui o que você quiser a o vídeo que acidentadas aí sejam discretos dá para realizar bacana os por exemplo abaixo então Ó você compra shampoo numa farmácia resposta assim e resposta não eu tenho ali as categorizações né masculino e feminino respondendo como sim ou como não de um total então

nós fizemos um total de 500 análise 500 entrevistas tá questionando rapidamente esses profissionais categorizamos por gênero masculino e feminino é uma opção que foi feita tá poderia ser por região poderia ter puridade você determina tá fizemos a tabulação colocando Como assim ó como não então vou deixar bem claro aqui para vocês vó e masculino e quantas pessoas responderam sim quantas pessoas responderam Natal quatro tem inverter que essa seta já que fiz ao contrário embaixo beleza feminino quantas pessoas responderam sim contra as pessoas responderam não tá e aqui eu tenho total de entrevistados é que me

disseram sim que compra um shampoo numa farmácia e o total que me disseram não que não compra um shampoo dentro de uma farmácia Quero saber se existe associação entre essas variáveis tá a compra é por gênero por exemplo Ok vamos apostar um pouquinho a estatística qui-quadrado né com essa simbologia aí que vocês estão verificando ó é uma medida de diferença entre os números verdadeiros observados e os números esperados os mais próximos os valores observados estiverem dos valores esperados menor será o grau de associação entre as variáveis então que quadrado mostra é esse grau de associação

entre as variáveis Oi Inês tudo tenho colocar aqui embaixo para vocês É sim que sim Que quadrado é calculado eu tenho o valor de observado uma determinada célula menos o valor de esperado eu e levo isso ao quadrado e divido pelo valor esperado de cada célula O valor é a minha estatística somatória desses valores é a minha estatística qui-quadrado obviamente a gente não vai ficar calculando isso a mão nós vamos utilizar o software minitab para isso mostrar para vocês como que isso seria feito utilizando essa ferramenta tem também as interpretações que aqui estão extremamente importante

tá é vamos avançando para a gente poder averiguar um exemplo da pesquisa observamos os valores tá 190 e 120 né observado que respondeu sim tanto para homem quanto para mulher voltar aqui só pra vocês verem ó e tira aqui 190 tá e 120 então o meu observado um nesse caso é masculino e o meu observado é dois aqui é feminino por quê que o esperado era 155 para sim porque que o esperado era 155 que eu somar esses dois valores Eu tenho um total de 310 vamos voltar lá 310 é o meu Total então era

esperado ao acaso que essa divisão fosse igual que não não houvesse relação entre essas variáveis tá que homem e mulher de teste em uma proporção quase que igual Porque quanto mais distante esses valores estiverem do valor esperado tá é significa que existe realmente uma tendência a homem ou a mulher Comprar Shampoo numa farmácia simples esta interpretação do que quadrado se eu voltar lá é a mesma coisa acontece para mostrar aqui a mesma coisa acontece para ou não aqui ó 70 homens de selfie não 130 mulheres disseram que não o esperado era 95 por quê Porque

o total de não né é citados aí é de 190 então nós tivemos um alguns valores um pouco mais discrepantes aí beleza dito isso pessoal a gente pode citar se nós jogarmos na fórmula tá o resultado da estatística qui-quadrado para este caso é 41 1,59 e o valor de p para fazer análise da hipótese né hipótese nula hipótese alternativa que nós estamos lá é igual a zero e significa devemos rejeitar a hipótese nula e concluir que existe associação entre as duas variáveis ou seja ao gênero e influencia a escolha pela compra de xampus na farmácia

tá então aumente nós vamos fazer a raça de carro aqui valor DP e pedra mal nos partidos para um exemplo no minitab Aí sim aprofundada dessas análises Ok espero que você tenha gostado tenha ficado Claro quando nós podemos utilizar essas ferramentas eu vejo vocês no próximo encontro lá então [Música]