Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.
- Os dados da amostra devem ser selecionados aleatoriamente
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As amostras aleatórias são usadas para fazer generalizações, ou inferências, sobre uma população. Se seus dados não foram coletados aleatoriamente, seus resultados podem não ser válidos.
- Cada observação deve ser independente de todas as outras observações
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A independência das observações é um pressuposto fundamental para o teste do qui-quadrado de associação.
- Todos os dados devem ser classificados em categorias de linhas e colunas mutuamente exclusivas
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O teste de associação para o qui-quadrado não pode ser realizado quando as categorias das variáveis se sobrepõem. Assim, cada observação deve ser categorizada em uma e apenas uma categoria.
- As contagens esperadas não devem ser pequenas demais
- Cada amostra deve ser grande o suficiente para que haja uma probabilidade razoável de observação dos resultados em cada categoria. Se as contagens esperadas forem muito baixas, o valor-p para o teste pode não ser preciso. O Minitab indica, em seus resultados, se as contagens esperadas são baixas demais.
- Se a contagem esperada para uma categoria for muito baixa, é possível combinar essa categoria com as categorias adjacentes para alcançar a contagem mínima esperada. Você deve combinar categorias somente quando necessário porque as informações são perdidas quando as categorias são combinadas. Ou é possível usar o teste exato de Fisher, que é preciso para todos os tamanhos amostrais. Para obter mais informações, vá para O que é o teste exato de Fisher?.
