Tabela de contingẽncia com freq. relativa: dúvida sobre validade teste qui-quadrado
Pessoal, Recorro aos mais especializados sobre a validade do teste qui-quadrado aplicados a uma tabela de contingência (dados e script abaixo). Os dados são de freq. relativa (cada linha fecha em 100%) de 5 estágios vegetativos (Seedling, Infant, Juvenile, Imature e Adult) do palmito juçara em 4 ambientes (MAR, ECO, MEF e MAZ). dad <- structure(list(Seedling = c(2.1664766249, 0.4830917874, 2.1466905188, 11.8236472946), Infant = c(53.2497149373, 55.0724637681, 65.831842576, 51.9038076152), Juvenile = c(33.7514253136, 33.8164251208, 26.4758497317, 28.0561122244), Imature = c(8.3238312429, 8.2125603865, 3.7567084079, 5.8116232465), Adult = c(2.5085518814, 2.4154589372, 1.7889087657, 2.4048096192)), .Names = c("Seedling", "Infant", "Juvenile", "Imature", "Adult"), class = "data.frame", row.names = c("MAR", "ECO", "MEF", "MAZ")) chisq.test(dad, correct=F)$observed chisq.test(dad, correct=F)$expected chisq.test(dad, correct=F) O objetivo da pesquisadora é saber se os ambientes podem ser considerados homogêneos (similares) ou não em relação as freq. dos estágios vegetativos. Havia aplicado o teste (foi significativo) e a pesquisadora comentou que ela havia lido que o teste do qui-quadrado não poderia ser aplicado em tabelas de contingência desse tipo. Sugestões e indicação de testes alternativos são bem vindas. Ab, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
Utilize a freqüência absoluta ao invés das relativas, deve ser isso que ela quer dizer. A estatística para marginais fixas (homogeneidade) ou não fixas (associação) é a mesma, vc não precisa fixar isso para o teste, na verdade isso está errado. Há o problema da dimensão tbm , mas uma Análise de Correspondência Simples desta tabela pode ajudar muito a entender a associação "evidenciada" pelo chi-quadrado....fora isso tem a famigerada partição do teste, mas não gosto muito. Em 18 de outubro de 2011 10:35, Jose Claudio Faria < joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Pessoal,
Recorro aos mais especializados sobre a validade do teste qui-quadrado aplicados a uma tabela de contingência (dados e script abaixo).
Os dados são de freq. relativa (cada linha fecha em 100%) de 5 estágios vegetativos (Seedling, Infant, Juvenile, Imature e Adult) do palmito juçara em 4 ambientes (MAR, ECO, MEF e MAZ).
dad <- structure(list(Seedling = c(2.1664766249, 0.4830917874, 2.1466905188, 11.8236472946), Infant = c(53.2497149373, 55.0724637681, 65.831842576, 51.9038076152), Juvenile = c(33.7514253136, 33.8164251208, 26.4758497317, 28.0561122244), Imature = c(8.3238312429, 8.2125603865, 3.7567084079, 5.8116232465), Adult = c(2.5085518814, 2.4154589372, 1.7889087657, 2.4048096192)), .Names = c("Seedling", "Infant", "Juvenile", "Imature", "Adult"), class = "data.frame", row.names = c("MAR", "ECO", "MEF", "MAZ"))
chisq.test(dad, correct=F)$observed chisq.test(dad, correct=F)$expected chisq.test(dad, correct=F)
O objetivo da pesquisadora é saber se os ambientes podem ser considerados homogêneos (similares) ou não em relação as freq. dos estágios vegetativos. Havia aplicado o teste (foi significativo) e a pesquisadora comentou que ela havia lido que o teste do qui-quadrado não poderia ser aplicado em tabelas de contingência desse tipo.
Sugestões e indicação de testes alternativos são bem vindas.
Ab, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
-- Fernando A.B. Colugnati Pesquisador Associado Instituto de Pesquisas em Tecnologia e Inovação - IPTI Tel. 55 11 8704-9812 www.ipti.org.br fernando@ipti.org.br
Fernando, Concordo em relação a análise de correspondência (já havia feito). Havia feito também um biplot (que ficou inclusive mais informativo). O problema é que ela quer (por que quer) um p-value! Quanto as freq. absolutas vs. relativas, o que se pretende é eliminar a influência da abundância absoluta, dai a opção pela relativa em cada linha (ambiente). Ab, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Em 18 de outubro de 2011 09:47, Fernando Colugnati <fernando@ipti.org.br> escreveu:
Utilize a freqüência absoluta ao invés das relativas, deve ser isso que ela quer dizer. A estatística para marginais fixas (homogeneidade) ou não fixas (associação) é a mesma, vc não precisa fixar isso para o teste, na verdade isso está errado. Há o problema da dimensão tbm , mas uma Análise de Correspondência Simples desta tabela pode ajudar muito a entender a associação "evidenciada" pelo chi-quadrado....fora isso tem a famigerada partição do teste, mas não gosto muito.
Em 18 de outubro de 2011 10:35, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Pessoal,
Recorro aos mais especializados sobre a validade do teste qui-quadrado aplicados a uma tabela de contingência (dados e script abaixo).
Os dados são de freq. relativa (cada linha fecha em 100%) de 5 estágios vegetativos (Seedling, Infant, Juvenile, Imature e Adult) do palmito juçara em 4 ambientes (MAR, ECO, MEF e MAZ).
dad <- structure(list(Seedling = c(2.1664766249, 0.4830917874, 2.1466905188, 11.8236472946), Infant = c(53.2497149373, 55.0724637681, 65.831842576, 51.9038076152), Juvenile = c(33.7514253136, 33.8164251208, 26.4758497317, 28.0561122244), Imature = c(8.3238312429, 8.2125603865, 3.7567084079, 5.8116232465), Adult = c(2.5085518814, 2.4154589372, 1.7889087657, 2.4048096192)), .Names = c("Seedling", "Infant", "Juvenile", "Imature", "Adult"), class = "data.frame", row.names = c("MAR", "ECO", "MEF", "MAZ"))
chisq.test(dad, correct=F)$observed chisq.test(dad, correct=F)$expected chisq.test(dad, correct=F)
O objetivo da pesquisadora é saber se os ambientes podem ser considerados homogêneos (similares) ou não em relação as freq. dos estágios vegetativos. Havia aplicado o teste (foi significativo) e a pesquisadora comentou que ela havia lido que o teste do qui-quadrado não poderia ser aplicado em tabelas de contingência desse tipo.
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a resposta benewtoniana para requisicoes do tipo "preciso de um p-valor" seria: runif(1)
B, Principalmente se for antecidio de um set.seed(0) :) -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Em 18 de outubro de 2011 10:00, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com> escreveu:
a resposta benewtoniana para requisicoes do tipo "preciso de um p-valor" seria: runif(1) _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
Kkkk...gostei da ideia do Benilton, e já me deparei com esta requisição inúmeras vezes! Mas no caso da AC, a inércia é proporcional à estatística do Qui-quadrado (não me lembro agora de cabeça), mas vc consegue exatamente o mesmo valor da estatística feita sobre a tabela, e então encontra o p-valor. quanto à justificativa das freq relativas, ainda acho que isso testa outra coisa, que não sei o que é. O que difere a hipótese do teste é o delineamento, se a margem não foi fixa no delineamento, não é assim (fixando em 100%) que vai corrigir... Abs Em 18 de outubro de 2011 11:00, Benilton Carvalho < beniltoncarvalho@gmail.com> escreveu:
a resposta benewtoniana para requisicoes do tipo "preciso de um p-valor" seria: runif(1) _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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Fernando, só pra complementar, a inércia é calculada pela estatística Qui-Quadrado/N. Em 18 de outubro de 2011 11:06, Fernando Colugnati <fernando@ipti.org.br> escreveu:
Kkkk...gostei da ideia do Benilton, e já me deparei com esta requisição inúmeras vezes! Mas no caso da AC, a inércia é proporcional à estatística do Qui-quadrado (não me lembro agora de cabeça), mas vc consegue exatamente o mesmo valor da estatística feita sobre a tabela, e então encontra o p-valor. quanto à justificativa das freq relativas, ainda acho que isso testa outra coisa, que não sei o que é. O que difere a hipótese do teste é o delineamento, se a margem não foi fixa no delineamento, não é assim (fixando em 100%) que vai corrigir... Abs
Em 18 de outubro de 2011 11:00, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com> escreveu:
a resposta benewtoniana para requisicoes do tipo "preciso de um p-valor" seria: runif(1) _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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-- Bruno C. Vidigal
Grato Bruno, sabia que era proporcional, não lembrava por qual constante. Em 18 de outubro de 2011 12:03, bruno vidigal <caetano.vidigal@gmail.com>escreveu:
Fernando,
só pra complementar, a inércia é calculada pela estatística Qui-Quadrado/N.
Em 18 de outubro de 2011 11:06, Fernando Colugnati <fernando@ipti.org.br> escreveu:
Kkkk...gostei da ideia do Benilton, e já me deparei com esta requisição inúmeras vezes! Mas no caso da AC, a inércia é proporcional à estatística do Qui-quadrado (não me lembro agora de cabeça), mas vc consegue exatamente o mesmo valor da estatística feita sobre a tabela, e então encontra o p-valor. quanto à justificativa das freq relativas, ainda acho que isso testa outra coisa, que não sei o que é. O que difere a hipótese do teste é o delineamento, se a margem não foi fixa no delineamento, não é assim (fixando em 100%) que vai corrigir... Abs
Em 18 de outubro de 2011 11:00, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com> escreveu:
a resposta benewtoniana para requisicoes do tipo "preciso de um p-valor" seria: runif(1) _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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Pessoal, Na intenção de acrecentar novas informações na discussão (no meu entendimento não finalizada), segue uma argumentação (com citação) e que reforça o teste qui-quadrado apicado. (Está em PDF devido a necessidade de expressões matemáticas no texto.) Abs, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Em 18 de outubro de 2011 11:06, Fernando Colugnati <fernando@ipti.org.br> escreveu:
Grato Bruno, sabia que era proporcional, não lembrava por qual constante.
Em 18 de outubro de 2011 12:03, bruno vidigal <caetano.vidigal@gmail.com> escreveu:
Fernando,
só pra complementar, a inércia é calculada pela estatística Qui-Quadrado/N.
Em 18 de outubro de 2011 11:06, Fernando Colugnati <fernando@ipti.org.br> escreveu:
Kkkk...gostei da ideia do Benilton, e já me deparei com esta requisição inúmeras vezes! Mas no caso da AC, a inércia é proporcional à estatística do Qui-quadrado (não me lembro agora de cabeça), mas vc consegue exatamente o mesmo valor da estatística feita sobre a tabela, e então encontra o p-valor. quanto à justificativa das freq relativas, ainda acho que isso testa outra coisa, que não sei o que é. O que difere a hipótese do teste é o delineamento, se a margem não foi fixa no delineamento, não é assim (fixando em 100%) que vai corrigir... Abs
Em 18 de outubro de 2011 11:00, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com> escreveu:
a resposta benewtoniana para requisicoes do tipo "preciso de um p-valor" seria: runif(1) _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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-- Bruno C. Vidigal _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
-- Fernando A.B. Colugnati Pesquisador Associado
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_______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
José Cláudio, O texto que você cita não abona o uso do teste de qui-quadrado para freqüências relativas. Se você pensar bem, isso vem da própria natureza do teste que usa a distribuição qui-quadrado. Imagine o famoso exemplo do número de nascimentos de crianças em dois hospitais: um de uma cidade pequena com dez nascimentos por semana e um de uma grande metrópole com cem nascimentos por semana. No caso da cidade pequena, numa certa semana houve seis nascimentos de meninas e quatro de meninos; No caso da cidade grande numa certa semana houve sessenta nascimentos de meninas e quarenta de meninos. embora as proporções sejam iguais, o p-valor do teste para o 1º caso é 0,52 e para o segundo 0,045!! Conclusão: Se proporções fossem usadas, você poderia escolher o seu p-valor bastando escolher a base da proporção! meus 0,0199.... Em 31/10/2011 08:01, Jose Claudio Faria escreveu:
Pessoal,
Na intenção de acrecentar novas informações na discussão (no meu entendimento não finalizada), segue uma argumentação (com citação) e que reforça o teste qui-quadrado apicado. (Está em PDF devido a necessidade de expressões matemáticas no texto.)
-- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/
Em 31 de outubro de 2011 15:39, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
José Cláudio,
O texto que você cita não abona o uso do teste de qui-quadrado para freqüências relativas.
Foi exatamente a minha interpretação!
Se você pensar bem, isso vem da própria natureza do teste que usa a distribuição qui-quadrado.
Imagine o famoso exemplo do número de nascimentos de crianças em dois hospitais: um de uma cidade pequena com dez nascimentos por semana e um de uma grande metrópole com cem nascimentos por semana.
O exemplo é muito bom!
No caso da cidade pequena, numa certa semana houve seis nascimentos de meninas e quatro de meninos;
No caso da cidade grande numa certa semana houve sessenta nascimentos de meninas e quarenta de meninos.
embora as proporções sejam iguais, o p-valor do teste para o 1º caso é 0,52 e para o segundo 0,045!!
No meu entendimento os testes feitos assim significam coisas diferentes: 1. Com os valores aobsolutos, testa a independência de linhas e colunas. 2. Com os dados em proporção testa a similaridade dos hospitais, ou seja, se o nacimento de meninos e meninas independe do tamanho da cidade.
Conclusão: Se proporções fossem usadas, você poderia escolher o seu p-valor bastando escolher a base da proporção!
Não entendi muito bem a frase acima... poderia explanar de outra forma?
meus 0,0199....
Nas esquinas da vida qualquer contribuição já alegra o dia... Ivan, Aproveitando o gancho do Cesar: Acho que é mais por ai: o objetivo é testar a distribuição dos estágios vegetativos de 4 ambientes (2 hospitais no exemplo do cesar) (que são muito diferentes em termos de tamanho e abundância absoluta) em relação a 4 variáveis preditoras (os estágios vegetativos). Ou seja, o que importa é saber, independente do tamanho do ambiente (cidade no exemplo do Cesar), se a distribuição dos estágios (meninos e meninas no exemplo do Cesar) diferem ou não. Ab, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica - Prof. Pleno UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
Em 31/10/2011 18:32, Jose Claudio Faria escreveu:
Em 31 de outubro de 2011 15:39, Cesar Rabak<cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
José Cláudio,
O texto que você cita não abona o uso do teste de qui-quadrado para freqüências relativas.
Foi exatamente a minha interpretação!
Se você pensar bem, isso vem da própria natureza do teste que usa a distribuição qui-quadrado.
Imagine o famoso exemplo do número de nascimentos de crianças em dois hospitais: um de uma cidade pequena com dez nascimentos por semana e um de uma grande metrópole com cem nascimentos por semana.
O exemplo é muito bom!
No caso da cidade pequena, numa certa semana houve seis nascimentos de meninas e quatro de meninos;
No caso da cidade grande numa certa semana houve sessenta nascimentos de meninas e quarenta de meninos.
embora as proporções sejam iguais, o p-valor do teste para o 1º caso é 0,52 e para o segundo 0,045!!
No meu entendimento os testes feitos assim significam coisas diferentes: 1. Com os valores aobsolutos, testa a independência de linhas e colunas.
Na verdade, você pode testar mais do que a independência. Se você tiver uma distribuição de frequências esperadas você pode testar as suas observações contra ela. Dois exemplos são a distribuição de resultados do jogo simultâneo de dois dados (onde o sete passa a ser o número mais frequente) ou a distribuição dos tipos de sangue de uma determinada população.
2. Com os dados em proporção testa a similaridade dos hospitais, ou seja, se o nacimento de meninos e meninas independe do tamanho da cidade.
Lamento: sem o "tamanho da cidade" == população, você estará brincando de cabra cega com o intervalo de confiança das suas proporções. Imagine o problema das proporções como as pesquisas de intenção de voto: para determinar o erro padrão você precisa do tamanho da amostra...
Conclusão: Se proporções fossem usadas, você poderia escolher o seu p-valor bastando escolher a base da proporção!
Não entendi muito bem a frase acima... poderia explanar de outra forma?
Dado que as proporções podem ser feitas em cima de uma base arbitrária, duas avaliações sobre as mesmas proporções podem dar p-valores diferentes, ora ultimadamente a escolha da base permitiria "decidir" qual p-valor obter...
meus 0,0199....
Nas esquinas da vida qualquer contribuição já alegra o dia...
Ivan,
Aproveitando o gancho do Cesar: Acho que é mais por ai: o objetivo é testar a distribuição dos estágios vegetativos de 4 ambientes (2 hospitais no exemplo do cesar) (que são muito diferentes em termos de tamanho e abundância absoluta) em relação a 4 variáveis preditoras (os estágios vegetativos). Ou seja, o que importa é saber, independente do tamanho do ambiente (cidade no exemplo do Cesar), se a distribuição dos estágios (meninos e meninas no exemplo do Cesar) diferem ou não.
Ab,
-- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/
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