Este blogue será utilizado na nova Unidade Curricular - Metodologias de Investigação do Programa Doutoral Multimédia em Educação. Os elementos do grupo são: Carlota Lemos,Cláudia Cruz, Isabel Araújo, Luís Pereira e Lurdes Martins.

25
Mar 10

O teste Qui-quadrado permite analisar a relação de independência entre variáveis qualitativas, aplica-se tanto para a análise univariada, como bivariada ou multivariada. Na análise univariada, as observações de uma única população são subdivididas em categorias, geralmente os dados resultam da contagem de objectos em cada uma das categorias, pretendendo-se comparar as frequências observadas com as frequências esperadas. 


Na análise bivariada, analisa-se a relação entre duas variáveis nominais independentes, cada uma com duas categorias (por exemplo, sim e não ou feminino e masculino), tratando-se por isso de variáveis dicotómicas, sendo os dados apresentados em tabelas de contingência 2x2.

As tabelas de contingência são utilizadas para estudar a relação entre duas ou mais variáveis categóricas descrevendo a frequências das categorias de uma das variáveis relativamente às categorias das outras.

O Qui-quadrado mede a probabilidade de as diferenças encontradas nos dois grupos da amostra serem devidas ao acaso, partindo do pressuposto que, na verdade, não há diferenças entre esses grupos na população donde provêm. Se a probabilidade for alta pode-se concluir que não há diferenças estatisticamente significativas. Se a probabilidade for baixa (particularmente menor que 5%) pode-se concluir que um grupo é diferente do outro grupo, quanto à característica estudada, e de forma estatisticamente significativa.

No entanto, o Qui-quadrado tem limitações, nomeadamente, deverá ser substituído pela prova exacta de Fisher quando os valores esperados nas células da tabela são inferiores a 5.

É sensível aos desvios definidos entre valores previstos e observados e ao tamanho da amostra. O teste exige que, quanto maior for o tamanho da amostra, menor deverá ser os desvios de modo a que a hipótese não seja rejeitada. 

Os seguintes pressupostos precisam ser satisfeitos:

1.     As observações devem ser independentes;

2.     Os itens de cada grupo são seleccionados aleatoriamente;

3.     As observações são frequências ou contagens;

4.     Cada observação pertence a uma e uma só categoria;

5.     Nenhuma frequência esperada pode ser inferior a 1;

6.     Não se aplica se 20% das observações ou valores esperados forem inferiores a 5;

Na análise multivariada, os dados podem ser apresentados em tabelas de contingência maiores com mais de 2 filas e/ou colunas. Neste caso, quando o valor esperado de uma célula é inferior a 5 já não se pode utilizar a prova de Fisher, então deve-se agrupar ou eliminar células de modo a que a nova tabela verifique as condições de aplicação do Qui-quadrado.

 


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