# Calculadora de Teste Qui-Quadrado

Executa testes qui-quadrado de bondade de ajuste ou independencia com contagens observadas ou tabelas de contingencia

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- **Categoria:** Math & Numbers

- **Palavras-chave:** qui-quadrado, bondade de ajuste, independencia, tabela de contingencia, valor p

## Visão geral

A Calculadora de Teste Qui-Quadrado permite executar testes estatísticos de bondade de ajuste ou independência de forma rápida e precisa. Insira suas contagens observadas ou tabelas de contingência para calcular automaticamente a estatística qui-quadrado, os graus de liberdade e o valor-p, ajudando a validar hipóteses com base no nível de significância (alfa) desejado.

## Entradas

- **Tipo de teste** (select)
- **Contagens observadas** (textarea): e.g. 18, 22, 20, 16, 24
- **Contagens esperadas** (textarea): e.g. 20, 20, 20, 20, 20
- **Tabela de contingencia** (textarea): One row per line, e.g. 30, 20 15, 35
- **Alfa** (number)
- **Casas decimais** (number)

## Quando usar

- Para verificar se a distribuição de uma amostra categórica corresponde a uma distribuição teórica esperada (teste de bondade de ajuste).
- Para analisar se duas variáveis categóricas são independentes ou se existe uma associação significativa entre elas (teste de independência).
- Para validar resultados de pesquisas de mercado, experimentos biológicos ou testes A/B usando tabelas de contingência.

## Como funciona

- Selecione o tipo de teste desejado: 'Bondade de ajuste' ou 'Independência'.
- Insira os dados correspondentes: contagens observadas e esperadas separadas por vírgula, ou uma tabela de contingência com uma linha por registro.
- Defina o nível de significância (alfa, padrão 0.05) e o número de casas decimais para o resultado.
- A ferramenta processa os dados e retorna um objeto JSON com o valor qui-quadrado, graus de liberdade, valor-p e a decisão de rejeitar ou não a hipótese nula.

## Casos de uso

- Pesquisadores de biologia comparando proporções genéticas observadas em um experimento com as proporções mendelianas esperadas.
- Analistas de marketing verificando se a preferência por um produto específico é independente da faixa etária dos consumidores.
- Estudantes de estatística conferindo cálculos manuais de graus de liberdade e valores-p em exercícios acadêmicos.

## Perguntas frequentes

### Qual a diferença entre bondade de ajuste e independência?

A bondade de ajuste compara uma única variável categórica com uma distribuição esperada. O teste de independência avalia se duas variáveis categóricas estão relacionadas usando uma tabela de contingência.

### Como devo formatar a tabela de contingência?

Insira os valores numéricos separados por vírgula, usando uma nova linha para cada linha da tabela. Por exemplo: '30, 20' na primeira linha e '15, 35' na segunda.

### O que significa o valor alfa?

O alfa (nível de significância) é a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira. O padrão comum em estatística é 0.05 (5%).

### O que indica o campo 'rejectNull' no resultado?

Se 'rejectNull' for verdadeiro (true), significa que o valor-p calculado é menor ou igual ao alfa definido, indicando que há evidências estatísticas para rejeitar a hipótese nula.

### Posso alterar o número de casas decimais do resultado?

Sim, você pode configurar o campo 'Casas decimais' (de 0 a 10) para ajustar a precisão do valor qui-quadrado e do valor-p gerados no JSON.

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