Conclua as etapas a seguir para interpretar um teste da qualidade do
ajuste para o qui-quadrado. A saída principal inclui o valor-p e um gráfico de
barras dos valores esperados e observados.
Etapa 1. Determine se os valores observados são estatisticamente
diferentes dos valores esperados
Use o valor-p para determinar se deve rejeitar ou não a hipótese nula, o que
indica que as proporções da população em cada categoria são consistentes com os
valores especificados em cada categoria.
Para determinar se os valores observados da amostra e os valores esperados
da distribuição especificada são estatisticamente diferentes, 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 rejeitar incorretamente a hipótese nula.
Valor-p ≤ α: os dados observados são estatisticamente diferentes dos
valores esperados (rejeitar H0)
Se o valor-p for menor ou igual ao nível de significância, você deve
rejeitar a hipótese nula e concluir que os dados não seguem a distribuição com
determinadas proporções. Use seu conhecimento especializado para determinar se
a diferença é praticamente significativa.
Valor-p > α: não é possível concluir que os dados observados sejam
estatisticamente diferentes dos valores esperados (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
os dados não seguem uma distribuição com as proporções especificadas. No
entanto, não é possível concluir que as distribuições são as mesmas. A
diferença pode existir, mas o teste pode não ter poder suficiente para
detectá-la.
Teste qui-quadrado
N
GL
Qui-Quadrado
Valor-p
225
3
0,648148
0,885
Resultados principais: valor-p
Nestes resultados, o valor-p é 0,885. Como o
valor-p é maior do que o valor α escolhido de 0,05, você não deve rejeitar a
hipótese nula. Portanto, não é possível concluir que as proporções observadas
são significativamente diferentes das proporções especificadas.
Etapa 2: Examine a diferença entre os valores observados e esperados
para cada categoria
Use o gráfico de barras que representa graficamente cada os valores
observados e esperados de cada categoria para determinar se há uma diferença em
uma categoria específica.