Teste de ajuste do qui quadrado no planilhas google (passo a passo)

Um teste de ajuste qui-quadrado é usado para determinar se uma variável categórica segue ou não uma distribuição hipotética.

Por exemplo, suponha que o dono de uma loja afirme que um número igual de clientes vem à sua loja todos os dias da semana.

Para testar esta hipótese, um investigador independente regista o número de clientes que entram na loja numa determinada semana e descobre o seguinte:

• Segunda-feira: 50 clientes
• Terça-feira: 60 clientes
• Quarta-feira: 40 clientes
• Quinta-feira: 47 clientes
• Sexta-feira: 53 clientes

Podemos realizar um teste de adequação do qui-quadrado para determinar se os dados são consistentes com a afirmação do proprietário da loja.

Este exemplo passo a passo mostra como realizar um teste de ajuste qui-quadrado no Planilhas Google.

Etapa 1: crie os dados

Primeiro, vamos inserir os dados no Planilhas Google no seguinte formato:

Nota: Havia 250 clientes no total. Se o dono da loja espera que um número igual de clientes entre na loja todos os dias, ele espera ter 50 clientes por dia.

Passo 2: Calcule a diferença entre os valores observados e esperados

A estatística do teste qui-quadrado para o teste de adequação é X ² = Σ(OE) ² / E.

Ouro:

• Σ: é um símbolo sofisticado que significa “soma”
• O: valor observado
• E: valor esperado

A fórmula a seguir mostra como calcular (OE) ² /E para cada linha:

Etapa 3: Calcule o valor P

Por fim, calcularemos a estatística do teste Qui-quadrado, bem como o valor p correspondente usando as seguintes fórmulas:

Nota: A função CHISQ.DIST.RT(x, deg_freedom) retorna a probabilidade correta da distribuição qui-quadrado associada a uma estatística de teste x e um certo grau de liberdade. Os graus de liberdade são calculados como n-1. Neste caso, graus_liberdade = 5 – 1 = 4.

A estatística de teste ^X2 para o teste é 4,36 e o valor p correspondente é 0,3595 .

Como esse valor p não é inferior a 0,05, não rejeitamos a hipótese nula. Isso significa que não temos evidências suficientes para afirmar que a verdadeira distribuição dos clientes é diferente daquela relatada pelo lojista.

Recursos adicionais

Uma introdução ao teste de adequação do qui-quadrado
Calculadora de teste de ajuste qui-quadrado
Uma explicação dos valores P e significância estatística