Rafael, A distribuição (esperada) referente à hipótese nula é construída a partir das somas das linhas e das colunas da sua tabela, a matriz m. A estatística do teste -- qui-quadrado -- é a soma dos seis ( E[ i ] - m[ i ] ) ^ 2 / E[ i ], sendo que a matriz E tem a distribuição dos valores esperados calculados a partir das marginais de m (sob hipótese nula de independência). Repare no warning que apareceu. A qui-quadrado não é uma boa aproximação para a distribuição da estatística do teste quando a tabela de contingência tem zeros. Em 17 de novembro de 2011 16:31, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com>escreveu:
Em 17/11/2011 14:55, Rafael Simões escreveu:
Continuo sem entender Cesar. Lá diz que o teste qui-quadrado é realizado
da hipótese nula de que a distribuição conjunta da contagem de células em uma tabela de contingência Mas a tabela de contingência é a "matriz" que criei não? Então o comando chisq.test deve ser aplicado somente a matriz e não aos vetores? Acho que me perdi mais ainda.
Sim, Rafael,
Para a forma dos dados que você dispõe, somente a matriz (que será interpretada como uma tabela de contingência) dará resultados utilizáveis.
Imagine que você dispusesse dos dados do seu exemplo como algo assim:
Curitiba Lapa 1 1 1 2 1 2 2 1 2 3+ 3+ 1 . . . . . .
então Curitiba e Lapa poderiam ser os vetores x e y na função chisq.test.
HTH
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Em 17 de novembro de 2011 19:03, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com <mailto:cesar.rabak@gmail.com>**> escreveu:
Rafael,
Veja o help da função especialmente em "Details" o 2º parágrafo e volte aqui se você ainda tiver dúvidas...
Em 17/11/2011 12:02, Rafael Simões escreveu:
Boa tarde! Estou tentando fazer um trabalho e está realmente dificíl. Será que alguém poderia me ajudar?
Dois vetores, cada um com três elementos:
*Curitiba <-c(24673, 505, 27) Lapa <- c(682, 2, 0)*
Quando obtenho o teste obtenho os seguintes resultados:
*chisq.test(Curitiba, Lapa)*
"> chisq.test(Curitiba, Lapa)
Pearson's Chi-squared test
data: Curitiba and Lapa X-squared = 6, df = 4, p-value = 0.1991
Warning message: In chisq.test(Curitiba, Lapa) : Chi-squared approximation may be incorrect"
Vi nos argumentos da chisq.test que para se fazer o teste, deve se usar Matriz ou vetores. Acontece que quando coloco os dois dados em formato de matriz, o resultado dá bem diferente:
*m <- matrix(c(Curitiba, Lapa),2,3, byrow=TRUE) chisq.test(m)*
"> chisq.test(m)
Pearson's Chi-squared test
data: m X-squared = 10.9144, df = 2, p-value = 0.004266
Warning message: In chisq.test(m) : Chi-squared approximation may be incorrect"
A idéia é observar se existe algum tipo de associação entre Tipo de Gravidez e Munícipio. Os dados representam Um, dois, três ou mais filhos respectivamente. Algum dos meus testes está certo? Caso não estejam, alguém pode me informar onde eu estou errando? Essa é a primeira vez que trabalho com testes envolvendo a distribuição X²
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