{"id":507,"date":"2023-07-29T16:26:59","date_gmt":"2023-07-29T16:26:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/tabela-de-frequencia-relativa-condicional-bidirecional\/"},"modified":"2023-07-29T16:26:59","modified_gmt":"2023-07-29T16:26:59","slug":"tabela-de-frequencia-relativa-condicional-bidirecional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/tabela-de-frequencia-relativa-condicional-bidirecional\/","title":{"rendered":"Como encontrar a frequ\u00eancia relativa condicional em uma tabela dupla"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Uma <strong>tabela de frequ\u00eancia bidirecional<\/strong> \u00e9 uma tabela que exibe as frequ\u00eancias (ou &#8220;contagens&#8221;) para duas vari\u00e1veis categ\u00f3ricas.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Por exemplo, a tabela bidirecional a seguir mostra os resultados de uma pesquisa que perguntou a 100 pessoas qual esporte elas preferiam: beisebol, basquete ou futebol americano. As linhas mostram o sexo do entrevistado e as colunas indicam o esporte escolhido:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esta \u00e9 uma tabela <em>bidirecional<\/em> porque temos duas vari\u00e1veis categ\u00f3ricas: <em>g\u00eanero<\/em> e <em>esporte favorito<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Os n\u00fameros no corpo da tabela s\u00e3o chamados de <strong>frequ\u00eancias conjuntas<\/strong> e os n\u00fameros que mostram as frequ\u00eancias totais das linhas e colunas s\u00e3o chamados de <strong>frequ\u00eancias marginais<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar esta tabela:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">No total, 100 pessoas responderam a esta pesquisa.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Do total de 100 entrevistados, 48 eram homens e 52 eram mulheres.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Um total de 36 entrevistados disseram que gostavam mais de beisebol, 31 disseram que gostavam mais de basquete e 33 disseram que gostavam mais de futebol.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Um total de 13 homens disseram que gostavam mais de beisebol, 23 mulheres disseram que gostavam mais de beisebol, 15 homens disseram que gostavam mais de basquete, 16 mulheres disseram que gostavam mais de basquete Eles gostaram mais de basquete, 20 homens disseram que gostaram mais de futebol e 13 mulheres disseram preferir futebol.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <strong><span style=\"color: #000000;\">Como encontrar frequ\u00eancias relativas condicionais usando uma tabela bidirecional<\/span><\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Uma tabela de frequ\u00eancias bidirecionais \u00e9 \u00fatil para nos ajudar a encontrar <strong>frequ\u00eancias relativas condicionais<\/strong> . Estas s\u00e3o frequ\u00eancias baseadas em certas <em>condi\u00e7\u00f5es<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Os exemplos a seguir ilustram como usar uma tabela de frequ\u00eancia bidirecional para encontrar frequ\u00eancias relativas condicionais.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo 1<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qual \u00e9 a probabilidade de um entrevistado gostar mais de basquete, <em>visto que \u00e9 do sexo masculino<\/em> ?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como a condi\u00e7\u00e3o de que o respondente seja do sexo masculino est\u00e1 definida, queremos apenas olhar a linha que cont\u00e9m as respostas do sexo masculino. Para encontrar a probabilidade de o entrevistado gostar de basquete, podemos simplesmente dividir o n\u00famero de entrevistados do sexo masculino que mais gostam de basquete pelo n\u00famero total de homens:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Portanto, a probabilidade de um entrevistado gostar mais de basquete, <em>visto que \u00e9 homem<\/em> , \u00e9 de 0,3125, ou <strong>31,25%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo 2<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qual \u00e9 a probabilidade de um entrevistado gostar mais de beisebol, <em>visto que \u00e9 mulher<\/em> ?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como a condi\u00e7\u00e3o de que o respondente seja do sexo feminino est\u00e1 definida, queremos apenas olhar a linha que cont\u00e9m as respostas do sexo feminino. Para determinar a probabilidade de o entrevistado gostar mais de beisebol, podemos simplesmente dividir o n\u00famero de mulheres entrevistadas que mais gostam de beisebol pelo n\u00famero total de mulheres:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Portanto, a probabilidade de um entrevistado gostar mais de beisebol, <em>visto que \u00e9 mulher<\/em> , \u00e9 de 0,4423, ou <strong>44,23%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo 3<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qual \u00e9 a probabilidade de um entrevistado ser do sexo masculino, <em>visto que esse entrevistado gosta mais de futebol<\/em> ?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como temos a condi\u00e7\u00e3o de o respondente gostar mais de futebol, queremos apenas olhar a coluna que cont\u00e9m as respostas das pessoas que mais gostam de futebol. Para encontrar a probabilidade de o entrevistado ser do sexo masculino, podemos simplesmente dividir o n\u00famero de homens que mais gostam de futebol pelo n\u00famero total de entrevistados que mais gostam de futebol:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Portanto, a probabilidade de um entrevistado ser do sexo masculino, <em>dado que o entrevistado gosta mais de futebol<\/em> <em>&nbsp;<\/em> \u00e9 0,606 ou <strong>60,6%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo 4<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qual \u00e9 a probabilidade de um entrevistado ser mulher, <em>visto que ela gosta mais de beisebol<\/em> ?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como estamos sujeitos \u00e0 condi\u00e7\u00e3o de que o entrevistado goste mais de beisebol, queremos apenas olhar a coluna que cont\u00e9m as respostas das pessoas que mais gostam de beisebol. Para encontrar a probabilidade de o entrevistado ser mulher, podemos simplesmente dividir o n\u00famero de mulheres que mais gostam de beisebol pelo n\u00famero total de entrevistados que mais gostam de beisebol:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Assim, a probabilidade de um entrevistado ser do sexo feminino, <em>dado que o entrevistado gosta mais de beisebol<\/em> <em>&nbsp;<\/em> \u00e9 0,6389 ou <strong>63,89%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo 5<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qual \u00e9 a probabilidade de um entrevistado gostar mais de beisebol <em>ou<\/em> futebol, <em>visto que ele ou ela \u00e9 do sexo masculino<\/em> ?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como a condi\u00e7\u00e3o de que o respondente seja do sexo masculino est\u00e1 definida, queremos examinar apenas a linha que cont\u00e9m as respostas do sexo masculino. Para determinar a probabilidade de o entrevistado gostar de beisebol <em>ou<\/em> futebol americano, podemos simplesmente dividir o n\u00famero de homens que gostam de beisebol ou futebol americano pelo n\u00famero total de homens pesquisados:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Portanto, a probabilidade de um entrevistado gostar mais de beisebol <em>ou<\/em> futebol, <em>visto que ele ou ela \u00e9 do sexo masculino<\/em> <em>&nbsp;<\/em> \u00e9 0,6875 ou <strong>68,75%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo 6<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qual \u00e9 a probabilidade de um entrevistado gostar de beisebol <em>ou<\/em> basquete, <em>visto que \u00e9 mulher<\/em> ?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como a condi\u00e7\u00e3o de que o respondente seja do sexo feminino est\u00e1 definida, queremos apenas olhar a linha que cont\u00e9m as respostas do sexo feminino. Para determinar a probabilidade de o entrevistado gostar de beisebol <em>ou<\/em> basquete, podemos simplesmente dividir o n\u00famero de mulheres que gostam de beisebol ou basquete pelo n\u00famero total de mulheres pesquisadas:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Portanto, a probabilidade de um entrevistado gostar mais de beisebol <em>ou<\/em> basquete, <em>visto que \u00e9 mulher<\/em> <em>&nbsp;<\/em> \u00e9 0,75 ou <strong>75%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Exemplo 7<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Qual \u00e9 a probabilidade de um entrevistado <em>n\u00e3o gostar<\/em> mais de futebol, <em>visto que \u00e9 do sexo masculino<\/em> ?<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Como a condi\u00e7\u00e3o de que o respondente seja do sexo masculino est\u00e1 definida, queremos examinar apenas a linha que cont\u00e9m as respostas do sexo masculino. Para determinar a probabilidade de o entrevistado n\u00e3o gostar mais de futebol, podemos simplesmente dividir o n\u00famero de homens que mais gostam de beisebol ou basquete pelo n\u00famero total de homens pesquisados:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Portanto, a probabilidade de um entrevistado <em>n\u00e3o gostar<\/em> mais de futebol, <em>visto que \u00e9 do sexo masculino<\/em> <em>&nbsp;<\/em> \u00e9 0,5833 ou <strong>58,33%<\/strong> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uma tabela de frequ\u00eancia bidirecional \u00e9 uma tabela que exibe as frequ\u00eancias (ou &#8220;contagens&#8221;) para duas vari\u00e1veis categ\u00f3ricas. Por exemplo, a tabela bidirecional a seguir mostra os resultados de uma pesquisa que perguntou a 100 pessoas qual esporte elas preferiam: beisebol, basquete ou futebol americano. 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