Você está interessado em analisar dados categóricos para determinar se existe uma associação significativa entre as variáveis? Não procure além do teste Qui-quadrado! Neste guia para iniciantes, orientaremos você nos fundamentos do teste Qui-quadrado e mostraremos como executá-lo em Python do zero. Então, vamos mergulhar e desbloquear o poder da análise estatística com o teste Qui-quadrado!
Compreendendo o teste qui-quadrado
O teste Qui-quadrado é um teste de hipótese estatística usado para determinar se existe uma associação significativa entre duas variáveis ​​​​categóricas. Ajuda-nos a compreender se as frequências observadas nos nossos dados diferem significativamente das frequências esperadas sob uma hipótese nula de independência.
Suposições do teste qui-quadrado
Antes de mergulhar na implementação, vamos discutir as suposições associadas ao teste Qui-quadrado. É essencial garantir que essas suposições sejam verdadeiras para a validade do teste. As principais suposições são:
- Independência: As observações são independentes umas das outras.
- Tamanho da amostra: O tamanho da amostra é suficientemente grande.
- Frequência Esperada: A frequência esperada para cada célula é de pelo menos 5.
Tipos de testes qui-quadrado
Existem diversas variações do teste Qui-quadrado, cada uma adequada para diferentes cenários. Vamos explorar alguns tipos comuns de testes qui-quadrado:
1. Teste Qui-quadrado de Pearson
O teste Qui-quadrado de Pearson é utilizado para analisar a associação entre duas variáveis ​​categóricas quando as frequências observadas são independentes. Ele compara as frequências observadas com as frequências esperadas.
2. Correção de Yates para Continuidade
A correção de Yates para continuidade é uma modificação do teste Qui-quadrado de Pearson. É usado ao analisar tabelas de contingência 2×2 para levar em conta possíveis vieses causados ​​por amostras pequenas.
3. Teste Exato de Fisher
O teste exato de Fisher é usado quando o tamanho da amostra é pequeno e as suposições do teste qui-quadrado de Pearson não são atendidas. Ele fornece um valor p exato em vez de aproximado.
4. Teste de Razão de Verossimilhança
O teste da razão de verossimilhança é uma alternativa ao teste Qui-quadrado de Pearson quando as frequências esperadas não são fixas. Ele considera a probabilidade de diferentes modelos para determinar o melhor ajuste.
Teste qui-quadrado em Python
Agora que temos um conhecimento sólido do teste Qui-quadrado, vamos explorar como implementá-lo em Python. Siga os passos abaixo:
Etapa 1: Importando Bibliotecas Necessárias
Para realizar o teste Qui-quadrado, precisamos importar as bibliotecas necessárias, como
importar numpy como np
de scipy.stats importar chi2_contingency
Etapa 2: Preparação de Dados
Prepare seus dados na forma de uma tabela de contingência, onde as linhas representam uma variável e as colunas representam outra variável. Certifique-se de que os dados sejam categóricos.
Etapa 3: Cálculo das Frequências Observadas e Esperadas
Usando a tabela de contingência, calcule as frequências observadas e as frequências esperadas usando o
função chi2_contingency() do
Módulo scipy.stats. Esta função retorna a estatística qui-quadrado, valor p, graus de liberdade e as frequências esperadas.
observe_freq = np.array([[a, b], [c, d]]) # Substitua pelos seus dados reais
chi2, p_val, dof, frequência_esperada = chi2_contingência(freq_observada)
Etapa 4: realizando o teste qui-quadrado
Calculadas as frequências observadas e esperadas, podemos agora realizar o teste Qui-quadrado utilizando os valores obtidos. Este teste avaliará se existe associação significativa entre as variáveis ​​categóricas.
Interpretando os resultados do teste qui-quadrado
Uma vez realizado o teste Qui-quadrado, é fundamental interpretar os resultados corretamente. O p-valor obtido no teste indica a probabilidade de observar associação entre as variáveis ​​caso elas fossem independentes. Se o valor p estiver abaixo de um nível de significância predefinido (por exemplo, 0,05), rejeitamos a hipótese nula de independência e concluímos que existe associação significativa entre as variáveis.
Visualizando resultados de testes qui-quadrado
A visualização dos resultados do teste Qui-quadrado pode proporcionar uma compreensão mais clara da associação entre as variáveis. Você pode usar diversas técnicas de visualização, como gráficos de barras, gráficos de barras empilhadas ou mapas de calor para representar as frequências observadas e esperadas.
Vantagens e limitações do teste qui-quadrado
O teste Qui-quadrado oferece diversas vantagens, incluindo simplicidade, capacidade de lidar com dados categóricos e versatilidade em diferentes cenários. No entanto, também tem certas limitações. Por exemplo, pressupõe independência, requer um tamanho de amostra adequado e não é adequado para analisar variáveis ​​contínuas.
Aplicações do teste qui-quadrado no mundo real
O teste Qui-quadrado encontra aplicações em vários campos, como saúde, pesquisa de mercado, ciências sociais e biologia. Pode ser usado para analisar respostas de pesquisas, examinar a eficácia de tratamentos, avaliar o impacto de campanhas de marketing e investigar associações genéticas.
Concluindo, o teste Qui-quadrado é uma ferramenta estatística poderosa para analisar dados categóricos e determinar associações entre variáveis. Seguindo as etapas descritas neste guia, você pode implementar o teste Qui-quadrado em Python do zero. Lembre-se de interpretar os resultados cuidadosamente e visualizar as descobertas para obter insights mais profundos sobre seus dados.