Qui-quadrado · trama

O que o bloco faz

models/chisq Testa independência entre duas colunas categóricas pelo qui-quadrado. A saída é data/test.

Antes de continuar
Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.
Resíduo
A diferença entre o valor observado e o valor que o modelo ajustado prevê para aquela observação. É nos resíduos que se conferem os pressupostos do modelo: eles devem parecer ruído, sem padrão.
Independência
Pressuposto de que o erro de uma observação não informa sobre o de outra. Falha com medidas repetidas no mesmo indivíduo, unidades vizinhas ou dados no tempo, e a sua violação pode distorcer bastante os p-valores e os intervalos.

Quando usar

Use para verificar associação entre duas variáveis categóricas em uma tabela de contingência.

Pressupostos

Cada linha da tabela é uma unidade independente, contada uma vez só.
Se falhar: É a coleta que garante; a mesma unidade em duas caselas invalida o teste.
Contagens esperadas de pelo menos 5 em (quase) todas as caselas: com mais de 20% abaixo disso, a aproximação qui-quadrado falha.
Se falhar: A própria nota do bloco avisa quando há esperados abaixo de 5 e sugere o models/fisher_exact; outra saída é juntar categorias raras num data/mutate.

Configuração

Informe Linha e Coluna; Correção de Yates é aplicável a tabelas 2 × 2.

Exemplo

Exemplo de modelos

Qui-quadrado

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.models", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "warpbreaks") |>
  tr_add("resultado", "models/chisq", linha = "wool", coluna = "tension", from = "dados")

warpbreaks cruza tipo de lã e tensão em uma tabela categórica.

Como interpretar

A tabela cruza frequências observadas e esperadas. Frequências esperadas pequenas enfraquecem a aproximação.

Implementação

trama::tr_models_chisq() versão 0.5.11Efeito: V de Cramér, sqrt(X² / (n (min(l, c) - 1))), sem correção de viés (a nota avisa); resíduos padronizados ajustados de chisq.test()$stdres, |r| > 2 listados na nota. V conferido com effectsize::cramers_v(adjust = FALSE) (1.0.3).
stats::chisq.test() versão 4.6.0correct = FALSE por padrão no bloco: X² de Pearson sem correção, porque a de Yates deixa o teste conservador (Agresti 2002); a opção Correção de Yates liga correct = TRUE, que só age em 2 × 2. Validado contra a forma fechada do 2 × 2 no exemplo do Physicians' Health Study (Agresti).

No código O bloco chama trama.models::tr_models_chisq(), em trama.models/R/testes.R:455.

A conta é feita nesta chamada:

stats::chisq.test(ct$tab, correct = isTRUE(correcao))

em tr_models_chisq() · trama.models/R/testes.R:458

Outras funções de pacotes que o bloco usa (1)

```
stats::complete.cases(d)
```
em .tr_models_teste_dados() · trama.models/R/testes.R:15

Referências

Teoria

Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling. The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 50(302), 157-175. doi:10.1080/14786440009463897

Livro-texto

Siegel, S.; Castellan, N. J. (2006). Estatística não-paramétrica para ciências do comportamento. 2. ed. Porto Alegre: Artmed.

Complementar

Yates, F. (1934). Contingency tables involving small numbers and the χ² test. Supplement to the Journal of the Royal Statistical Society, 1(2), 217-235. doi:10.2307/2983604
Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis. 2. ed. Hoboken: Wiley. doi:10.1002/0471249688
Cramér, H. (1946). Mathematical Methods of Statistics. Princeton: Princeton University Press.
Bergsma, W. (2013). A bias-correction for Cramér's V and Tschuprow's T. Journal of the Korean Statistical Society, 42(3), 323-328. doi:10.1016/j.jkss.2012.10.002

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