Interpretar os principais resultados para Teste qui-quadrado para 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.

Neste tópico

Etapa 1: Determinar se 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

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

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.