{"id":625,"date":"2023-07-29T07:07:34","date_gmt":"2023-07-29T07:07:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/qualidade-qui-quadrado-de-ajuste-de-estatisticas\/"},"modified":"2023-07-29T07:07:34","modified_gmt":"2023-07-29T07:07:34","slug":"qualidade-qui-quadrado-de-ajuste-de-estatisticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/qualidade-qui-quadrado-de-ajuste-de-estatisticas\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste de qualidade de ajuste qui-quadrado no stata"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

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Um teste de ajuste qui-quadrado<\/a><\/strong> \u00e9 usado para determinar se uma vari\u00e1vel categ\u00f3rica segue ou n\u00e3o uma distribui\u00e7\u00e3o hipot\u00e9tica.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como realizar um teste de ajuste qui-quadrado no Stata.<\/span><\/p>\n

Exemplo: teste de ajuste qui-quadrado no Stata<\/strong><\/span><\/h3>\n

Para ilustrar como realizar este teste, utilizaremos um conjunto de dados chamado nlsw88<\/em> , que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre estat\u00edsticas de trabalho feminino nos Estados Unidos em 1988.<\/span><\/p>\n

Siga as etapas a seguir para realizar um teste de adequa\u00e7\u00e3o do qui-quadrado para determinar se a verdadeira distribui\u00e7\u00e3o de ra\u00e7a neste conjunto de dados \u00e9: 70% brancos, 20% negros, 10% outros.<\/span><\/p>\n

Etapa 1: Carregar e exibir dados brutos.<\/strong><\/span><\/p>\n

Primeiro, carregaremos os dados digitando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

sistema nlsw88<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Podemos visualizar os dados brutos digitando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

br<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Visualize<\/p>\n

Cada linha exibe informa\u00e7\u00f5es sobre um indiv\u00edduo, incluindo idade, ra\u00e7a, estado civil, n\u00edvel de escolaridade e v\u00e1rios outros fatores.<\/span><\/p>\n

Passo 2: Carregue o pacote de ajuste.<\/strong><\/span><\/p>\n

Para realizar um teste de adequa\u00e7\u00e3o, precisaremos instalar o pacote csgof<\/em> . Podemos fazer isso digitando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

encontrar csgof<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Uma nova janela aparecer\u00e1. Clique no link que diz csgof em https:\/\/stats.idre.ucla.edu\/stat\/stata\/ado\/an\u00e1lise<\/em> .<\/span><\/p>\n

Outra janela aparecer\u00e1. Clique no link que diz clique aqui para instalar<\/em> .<\/span><\/p>\n

A instala\u00e7\u00e3o do pacote deve levar apenas alguns segundos.<\/span><\/p>\n

Etapa 3: execute o teste de ajuste.<\/strong><\/span><\/p>\n

Depois que o pacote for instalado, podemos realizar o teste de ajuste nos dados para determinar se a verdadeira distribui\u00e7\u00e3o racial \u00e9: 70% Branco, 20% Preto, 10% Outro.<\/span><\/p>\n

Usaremos a seguinte sintaxe para realizar o teste:<\/span><\/p>\n

csgof vari\u00e1vel_de_interesse, expperc(lista_de_percentagens_esperadas)<\/strong><\/span><\/p>\n

Aqui est\u00e1 a sintaxe exata que usaremos em nosso caso:<\/span><\/p>\n

\n

execute csgof,expperc(70, 20, 10)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Qualidade<\/p>\n

Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n

Caixa de resumo:<\/strong> Esta caixa mostra a porcentagem esperada, a frequ\u00eancia esperada e a frequ\u00eancia observada para cada corrida. Por exemplo:<\/span><\/p>\n

    \n
  • O percentual esperado de indiv\u00edduos brancos era de 70%. Esta \u00e9 a porcentagem que especificamos.<\/span><\/li>\n
  • A frequ\u00eancia esperada de indiv\u00edduos brancos foi de 1.572,2. Isso \u00e9 calculado usando o fato de que havia 2.246 indiv\u00edduos no conjunto de dados, ent\u00e3o 70% desse n\u00famero \u00e9 1.572,2.<\/span><\/li>\n
  • A frequ\u00eancia observada de indiv\u00edduos brancos foi de 1.637. Este \u00e9 o n\u00famero real de indiv\u00edduos brancos no conjunto de dados.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Chisq(2):<\/strong> Esta \u00e9 a estat\u00edstica do teste Qui-quadrado para o teste de adequa\u00e7\u00e3o. Acontece que \u00e9 218,13.<\/span><\/p>\n

    p:<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado \u00e0 estat\u00edstica do teste Qui-quadrado. Acontece que \u00e9 0. Como \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula de que a verdadeira distribui\u00e7\u00e3o racial \u00e9 70% de brancos, 20% de negros e 10% de outros. Temos evid\u00eancias suficientes para concluir que a verdadeira distribui\u00e7\u00e3o racial \u00e9 diferente desta distribui\u00e7\u00e3o hipot\u00e9tica.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Um teste de ajuste qui-quadrado \u00e9 usado para determinar se uma vari\u00e1vel categ\u00f3rica segue ou n\u00e3o uma distribui\u00e7\u00e3o hipot\u00e9tica. Este tutorial explica como realizar um teste de ajuste qui-quadrado no Stata. 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