O qui-quadrado, mais propriamente conhecido como teste qui-quadrado de Pearson, é um meio de avaliar estatisticamente os dados. É usado quando os dados categóricos de uma amostra estão sendo comparados aos resultados esperados ou "verdadeiros". Por exemplo, se acreditarmos que 50% de todos os jujubas em uma caixa são vermelhos, uma amostra de 100 beans dessa caixa deverá conter aproximadamente 50 que são vermelhos. Se nosso número difere de 50, o teste de Pearson nos diz se nossa suposição de 50% é suspeita ou se podemos atribuir a diferença à variação aleatória normal.

Interpretando valores de qui-quadrado

Determine os graus de liberdade do seu valor qui-quadrado. Se você estiver comparando resultados para uma única amostra com várias categorias, os graus de liberdade serão o número de categorias menos 1. Por exemplo, se você estivesse avaliando a distribuição de cores em um jarro de jujubas e houvesse quatro cores, os graus de a liberdade seria 3. Se você estiver comparando dados tabulares, os graus de liberdade serão iguais ao número de linhas menos 1 multiplicado pelo número de colunas menos 1.

Determine o valor p crítico que você usará para avaliar seus dados . Esta é a probabilidade percentual (dividida por 100) de que um valor específico do qui-quadrado foi obtido apenas por acaso. Outra maneira de pensar sobre p é que é a probabilidade de seus resultados observados se desviarem dos resultados esperados pela quantidade que eles fizeram apenas devido à variação aleatória no processo de amostragem.

Procure o valor p associado com sua estatística de teste qui-quadrado usando a tabela de distribuição qui-quadrado. Para fazer isso, olhe ao longo da linha correspondente aos seus graus de liberdade calculados. Encontre o valor nessa linha mais próxima da sua estatística de teste. Siga a coluna que contém esse valor para cima até a linha superior e leia o valor p. Se sua estatística de teste estiver entre dois valores na linha inicial, você poderá ler um valor p aproximado intermediário entre dois valores p na linha superior.

Comparar o valor p obtido da tabela com o p crítico valor anteriormente decidido. Se seu valor tabular p estiver acima do valor crítico, você concluirá que qualquer desvio entre os valores da categoria da amostra e os valores esperados foi devido à variação aleatória e não foi significativo. Por exemplo, se você escolher um valor p crítico de 0,05 (ou 5%) e encontrar um valor tabular de 0,20, concluiria que não houve variação significativa.

Dica

Lembre-se de que conclusão feita com base neste teste ainda terá uma chance de estar errada, proporcional ao valor p obtido.

Aviso

O valor obtido para cada categoria na amostra deve ser pelo menos 5 para resultados são válidos.