Interpretar os principais resultados para Teste qui-quadrado por associação

Conclua as etapas a seguir para interpretar um teste de qui-quadrado da associação. A saída principal inclui valores-p, contagens de células, e a contribuição de cada célula para a estatística qui-quadrado.

Etapa 1: Determinar se a associação entre as variáveis é estatisticamente significativa

Para determinar se as variáveis são independentes, compare o valor-p com o nível de significância. Geralmente, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica um risco de 5% de concluir que existe uma associação entre as variáveis quando não existe uma associação real.
Valor-p ≤ α: as variáveis apresentam uma associação estatisticamente significativa (rejeite H0)
Se o valor-p for menor ou igual ao nível de significância, rejeite a hipótese nula e conclua que há uma associação estatisticamente significativa entre as variáveis.
Valor-p > α: não é possível concluir que as variáveis estão associadas (não deve rejeitar H0)
Se o valor-p for maior do que o nível de significância, você não deve rejeitar a hipótese nula porque não há evidências suficientes para concluir que as variáveis estão associadas.
Teste qui-quadrado Qui-Quadrado GL Valor-p Pearson 11,788 4 0,019 Razão de verossimilhança 11,816 4 0,019
Resultados principais: valor-p para o qui-quadrado de Pearson, valor-p para o qui-quadrado da razão de verossimilhanças

Nestes resultados, a estatística do qui-quadrado de Pearson é 11,788 e o valor-p = 0,019. A estatística do qui-quadrado da verossimilhança é 11,816 e o valor-p = 0,019. Portanto, em um nível de significância de 0,05, é possível concluir que a associação entre as variáveis é estatisticamente significativa.

Etapa 2: Examine as diferenças entre as contagens esperadas e as contagens observadas para determinar quais níveis de variáveis podem apresentar o maior impacto na associação

Para determinar quais níveis de variáveis apresentam o maior impacto, compare as contagens observadas e esperadas ou examine a contribuição para o qui-quadrado

Ao olhar para as diferenças entre as contagens de células observadas e as contagens de células esperadas, é possível ver quais variáveis apresentam as maiores diferenças, o que pode indicar dependência. Também é possível comparar as contribuições com a estatística do qui-quadrado para saber quais variáveis apresentam os maiores valores que podem indicar a dependência.

Linhas: ID da Máquina Colunas: Colunas da worksheet 1º turno 2º turno 3º turno Todos 1 48 47 48 143 56,08 46,97 39,96 1,1637 0,0000 1,6195 2 76 47 32 155 60,78 50,91 43,31 3,8088 0,2998 2,9530 3 36 40 34 110 43,14 36,13 30,74 1,1809 0,4151 0,3468 Todos 160 134 114 408 Conteúdo da Célula Contagem Contagem esperada Contribuição para Qui-Quadrado
Resultados: contagem, contagem esperada, contribuição para o qui-quadrado

Nesta tabela, a contagem de células é o primeiro número em cada célula, a contagem esperada é o segundo número em cada célula, e a contribuição para a estatística de qui-quadrado é o terceiro número em cada célula. Nestes resultados, a contagem esperada e a contagem observada são as maiores para o 1º turno com a Máquina 2, e a contribuição para a estatística qui-quadrado também é a maior. Investigue o seu processo durante o 1º turno com a Máquina 2 para saber se existe uma causa especial que possa explicar essa diferença.

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