O teste exato de Fisher é um teste de independência. O teste exato de Fisher é útil quando as contagens de células esperadas são baixas e a aproximação do qui-quadrado não é muito boa.
O valor-p é uma probabilidade que mede a evidência contra a hipótese nula. As probabilidades inferiores fornecem evidências mais fortes contra a hipótese nula.
Use o valor-p para determinar se deve ou não rejeitar a hipótese nula, o que indica que as variáveis são independentes.
Para obter mais informações, vá para O que é o teste exato de Fisher?.
Use o teste de McNemar para determinar se as proporções pareadas são diferentes.
Para obter mais informações, vá para Por que usar o teste de McNemar?.
Utilize o teste MHC para testar as associações condicionais de duas variáveis binárias na presença de uma terceira variável categórica.
O Minitab calcula uma relação entre comuns e raros através das tabelas e um valor-p para avaliar a sua significância.
Para obter mais informações, vá para O que é o teste Cochran-Mantel-Haenszel?.
O V2 de Cramer mede a associação entre duas variáveis (a variável de linha e a variável de coluna). Os valores do V2 de variam entre 0 e 1. Os valores altos do V2 de Cramer indicam uma relação mais forte entre as variáveis, e os valores menores para o V2 indicam uma relação fraca. Um valor de 0 indica que não existe uma associação. Um valor de 1 indica que não há uma associação muito forte entre as variáveis.
O kappa mede o grau de concordância das avaliações nominais ou ordinais feitas por diversos avaliadores ao avaliar as mesmas amostras. Quando você tem classificações ordinais, como as classificações de gravidade de defeitos em uma escala de 1-5, as medidas de concordância das categorias ordinais, que levam a ordenação em consideração, geralmente são as estatísticas mais apropriadas para determinar associação que somente kappa.
Os valores de Kappa variam de -1 até +1. Quanto maior o valor de kappa, mais forte a concordância.
Lambda (λ) e tau (τ) de Goodman-Kruskal medem a força de associação com base na capacidade de adivinhar ou prever corretamente o valor de uma variável quando você conhece o valor da outra. Lambda é baseado em probabilidades modais, enquanto tau é baseado na atribuição aleatória de categoria.
Para obter mais informações, vá para O que são as estatísticas de Goodman-Kruskal?.
Use o r de Pearson e o rô de Spearman para avaliar a associação entre duas variáveis que possuam categorias ordinais. Categorias ordinais possuem um a ordem natural, como pequeno, médio e grande.
O coeficiente pode variar de -1 a +1. Quanto maior for o valor absoluto do coeficiente, mais forte é a relação entre as variáveis. Um valor absoluto de 1 indica uma relação perfeita, e um valor zero indica ausência de relação ordinal. A interpretação de um valor intermediário como correlação fraca, média ou forte depende das metas e requisitos.
Para obter mais informações, vá para O que é rô de Spearman e r de Pearson para categorias ordinais?.