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


--
Cesar Rabak
GNU/Linux User 52247.
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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

       --
       att,
       Rafael Simões
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