Diferenças entre edições de "Chi-quadrado"

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O coeficiente '''Chi-Quadrado''' (ler ''qui''-quadrado), ou chi quadrado, normalmente escrito como '''χ²''' é um valor da dispersão para duas variáveis de [[Escala (estatística)|escala]] nominal, usado em alguns [[testes estatísticos]].
 
O coeficiente '''Chi-Quadrado''' (ler ''qui''-quadrado), ou chi quadrado, normalmente escrito como '''χ²''' é um valor da dispersão para duas variáveis de [[Escala (estatística)|escala]] nominal, usado em alguns [[testes estatísticos]].
 
Ele diz-nos em que medida é que os valores observados se desviam do [[valor esperado]], caso as duas variáveis não estivessem correlacionadas.
 
Ele diz-nos em que medida é que os valores observados se desviam do [[valor esperado]], caso as duas variáveis não estivessem correlacionadas.

Edição atual desde as 22h13min de 21 de fevereiro de 2008

A função densidade de probabilidade da distribuição χ² A função distribuição acumulada da distribuição χ² O coeficiente Chi-Quadrado (ler qui-quadrado), ou chi quadrado, normalmente escrito como χ² é um valor da dispersão para duas variáveis de escala nominal, usado em alguns testes estatísticos. Ele diz-nos em que medida é que os valores observados se desviam do valor esperado, caso as duas variáveis não estivessem correlacionadas.

Quanto maior o chi-quadrado, mais significante é a relação entre a variável dependente e a variável independente.

Este valor está relacionado com uma distribuição, chamada Distribuição Chi-Quadrado.

A Distribuição Chi-quadrado com k graus de liberdade é a Distribuição gama com parâmetros (k/2, 1/2).

Quanto maior o número de casos (n) ou o número de linhas ou colunas da tabela de contingência, maior será o Chi-quadrado. Por isso não faz sentido comparar o Chi-quadrado de duas relações entre variáveis. Para o efeito existem outros coeficientes, entre os quais o coeficiente de contingência.

A distribuição Chi-quadrado pode ser simulada a partir da distribuição normal. Por definição, se Z_1, Z_2, \ldots Z_k\, forem k distribuições normais padronizadas (ou seja, média 0 e desvio padrão 1) independentes, então a soma de seus quadrados é uma distribuição Chi-quadrado com k graus de liberdade:

\chi^2_k = Z_1^2 + Z_2^2 + \ldots + Z_k^2\,

Um corolário imediato da definição é que a soma de duas Chi-quadrado independentes também é uma Chi-quadrado:

\chi^2_a + \chi^2_b = \chi^2_{a+b}\,


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