O que é Calculadora Qui-Quadrado?

A Calculadora Qui-Quadrado realiza testes de aderência e de independência qui-quadrado com resultados estatísticos completos. Insira frequências observadas e esperadas e obtenha a estatística qui-quadrado, graus de liberdade, valor-p e o V de Cramér como medida de tamanho do efeito. Inclui uma curva visual da distribuição qui-quadrado mostrando seu resultado.

A ferramenta roda os dois sabores do teste na mesma tela: aderência quando você tem uma variável categórica com frequências previstas, e independência quando tem uma tabela de contingência de duas variáveis. A saída inclui a estatística qui-quadrado, graus de liberdade, valor p, valor crítico a α 0,01, 0,05 ou 0,10 e o tamanho de efeito V de Cramer para tabelas de independência. Uma curva de distribuição traça sua estatística contra a região crítica, então você vê de relance se cai na zona de rejeição.

Como usar

1. Escolha o tipo de teste: Aderência (uma variável comparada a uma distribuição esperada) ou Teste de Independência (duas variáveis categóricas em uma tabela de contingência).
2. Insira suas frequências observadas nas células da tabela. Para aderência, insira também as frequências esperadas. Para independência, os valores esperados são calculados automaticamente.
3. Clique em Calcular para ver a estatística qui-quadrado, graus de liberdade, valor-p e se a hipótese nula deve ser rejeitada no nível de significância escolhido (0,01, 0,05 ou 0,10).

Quando usar

• Verificar se um lançamento de dados ou amostra aleatória bate com uma distribuição uniforme.
• Testar se duas variáveis categóricas (p. ex. gênero e preferência de produto) estão relacionadas.
• Testes A/B com mais de duas variantes, onde o teste t não se aplica.

Resultado

Um profissional de marketing testa se 4 variantes de anúncio têm desempenho igual. Cliques observados: A=142, B=186, C=121, D=151. Esperado: 150 cada. O teste qui-quadrado resulta em X²=14,2, gl=3, p=0,0026 — diferença significativa, a Variante B vence.

Perguntas frequentes

Quando uso aderência em vez de independência?

Use aderência quando tiver uma variável categórica com contagens observadas e uma distribuição conhecida ou prevista para comparar. Use independência quando tiver duas variáveis categóricas em linhas e colunas e quiser saber se andam juntas.

O que o V de Cramer me diz que o valor p não diz?

O valor p diz se a associação é estatisticamente significativa; o V de Cramer diz o quanto ela é forte, numa escala de 0 a 1. Com amostras grandes você pode tirar um valor p minúsculo sobre uma relação tão fraca que não tem importância prática. V abaixo de 0,1 é desprezível, 0,1–0,3 pequeno, 0,3–0,5 médio, acima de 0,5 grande.

Os resultados valem se algumas células esperadas estão abaixo de 5?

A aproximação qui-quadrado fica instável quando as frequências esperadas caem abaixo de 5. A maioria dos manuais exige que pelo menos 80% das células tenham esperados acima de 5 e nenhuma abaixo de 1. Se violar isso, agrupe categorias raras ou troque pelo teste exato de Fisher.

Qual nível de significância usar?

0,05 é a convenção em ciências sociais e marketing. Escolha 0,01 quando um falso positivo for caro (médico, regulatório). 0,10 é usado às vezes em pilotos exploratórios, quando você prefere investigar a mais do que perder um efeito real.

Por que o teste devolve gl = (linhas-1) × (colunas-1)?

Numa tabela de independência, com os totais de linha e coluna fixos, só (r-1)(c-1) células podem variar livremente; o resto fica determinado pelos totais. Esse número de parâmetros livres é o grau de liberdade que ancora a distribuição qui-quadrado.

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