Interpretar os principais resultados para Tabulação cruzada e qui-quadrado

Conclua as etapas a seguir para interpretar uma análise de tabulação cruzada. A saída principal inclui contagens e contagens esperadas, estatísticas qui-quadrado e valores-p.

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

Use o valor-p para determinar se deve ou não rejeitar a hipótese nula, o que indica que as variáveis são independentes.

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

Saída principal: valor-p

Nestes resultados, o valor-p é 0,019. Como o valor-p é menor que α, você deve rejeitar a hipótese nula. É possível concluir que as variáveis estão associadas.

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

A contagem observada é o número real de observações em uma amostra de que pertencem a uma categoria.

A contagem esperada é a frequência com que se esperaria em uma célula, em média, se as variáveis fossem independentes. O Minitab calcula as contagens esperadas como o produto dos totais de linhas e colunas dividido pelo número total de observações.

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 os resíduos padronizados para saber quais variáveis apresentam maior diferença entre as contagens esperadas e as contagens reais em relação ao tamanho amostral.

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
	-1,0788	0,0050	1,2726

2	76	47	32	155
	60,78	50,91	43,31
	1,9516	-0,5476	-1,7184

3	36	40	34	110
	43,14	36,13	30,74
	-1,0867	0,6443	0,5889

Todos	160	134	114	408

Resultados principais: contagens, contagens esperadas, resíduo padronizado

Nesta tabela de tabulação cruzada, a contagem de células é o primeiro número em cada célula, a contagem esperada é o segundo número em cada célula e o resíduo padronizado 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 o resíduo padronizado também é o maior.