Calculadora de Teste Qui-Quadrado

Calculadora de Teste Qui-Quadrado | Ferramenta online grátis | Elysia Tools

Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria: Math & Numbers
Tipos de entrada: select, textarea, number
Tipo de saída: json
Cobertura de exemplos: 4
API pronta: Sim

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.

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

1Selecione o tipo de teste desejado: 'Bondade de ajuste' ou 'Independência'.
2Insira os dados correspondentes: contagens observadas e esperadas separadas por vírgula, ou uma tabela de contingência com uma linha por registro.
3Defina o nível de significância (alfa, padrão 0.05) e o número de casas decimais para o resultado.
4A 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.

Exemplos

1. Teste de Bondade de Ajuste para Lançamento de Dados

Estudante de Estatística

Contexto

Um estudante lançou um dado de 6 faces 120 vezes e quer saber se o dado é viciado.

Problema

Comparar as frequências observadas de cada face com a frequência esperada (20 para cada) para verificar a aleatoriedade.

Como usar

Selecione 'Bondade de ajuste', insira as contagens observadas e as contagens esperadas (20, 20, 20, 20, 20, 20).

testType: goodness-of-fit
observedCounts: 18, 22, 20, 16, 24, 20
expectedCounts: 20, 20, 20, 20, 20, 20
alpha: 0.05

Resultado

A ferramenta calcula o qui-quadrado e o valor-p, retornando 'rejectNull: false', o que sugere que não há evidências de que o dado seja viciado.

2. Análise de Independência em Pesquisa de Mercado

Analista de Dados

Contexto

Uma empresa quer saber se a escolha do plano de assinatura (Básico ou Premium) depende do gênero do cliente.

Problema

Avaliar a relação entre duas variáveis categóricas usando os dados de uma pesquisa recente.

Como usar

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?

testType: independence
contingencyTable: 30, 20
15, 35
alpha: 0.05

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Fatos principais

Visão geral

Quando usar

Como funciona

Casos de uso

Exemplos

1. Teste de Bondade de Ajuste para Lançamento de Dados

2. Análise de Independência em Pesquisa de Mercado

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