Como calcular o valor p de uma estatística qui-quadrado em r

Cada vez que você realiza um teste qui-quadrado, você obterá uma estatística de teste qui-quadrado. Você pode então encontrar o valor p que corresponde a esta estatística de teste para determinar se os resultados do teste são estatisticamente significativos ou não.

Para encontrar o valor p que corresponde a uma estatística de teste qui-quadrado em R, você pode usar a função pchisq() , que usa a seguinte sintaxe:

pchisq(q, df, lower.tail = VERDADEIRO)

Ouro:

• q: A estatística do teste qui-quadrado
• df: Graus de liberdade
• lower.tail: Se TRUE, a probabilidade esquerda de q na distribuição qui-quadrado é retornada. Se for FALSO, a probabilidade à direita de q na distribuição qui-quadrado será retornada. O padrão é verdadeiro.

Os exemplos a seguir mostram como usar esta função na prática.

Exemplo 1: Teste de adequação do qui-quadrado

O dono de uma loja diz 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

Depois de realizar um teste de ajuste qui-quadrado , o pesquisador descobre o seguinte:

Estatística do teste qui-quadrado (X ² ): 4,36

Graus de liberdade: (df): 4

Para encontrar o valor p associado a esta estatística de teste qui-quadrado e graus de liberdade, podemos usar o seguinte código em R:

 #find p-value for the Chi-Square test statistic
pchisq(q=4.36, df=4, lower.tail= FALSE )

[1] 0.3594721

O valor p acaba sendo 0,359 . 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.

Exemplo 2: Teste qui-quadrado de independência

Os investigadores querem saber se o género está ou não associado à preferência por um partido político. Eles pegam uma amostra aleatória simples de 500 eleitores e perguntam sobre suas preferências partidárias. Depois de realizar um teste de independência qui-quadrado , eles descobrem o seguinte:

Estatística do teste qui-quadrado (X ² ): 0,8642

Graus de liberdade: (df): 2

Para encontrar o valor p associado a esta estatística de teste qui-quadrado e graus de liberdade, podemos usar o seguinte código em R:

 #find p-value for the Chi-Square test statistic
pchisq(q=0.8642, df=2, lower.tail= FALSE )

[1] 0.6491445

O valor p acaba sendo 0,649 . Como esse valor p não é inferior a 0,05, não rejeitamos a hipótese nula. Isto significa que não temos provas suficientes para afirmar que existe uma associação entre género e preferências partidárias.

Relacionado: Como realizar um teste de independência qui-quadrado em R

Encontre a documentação completa da função pchisq() aqui .