Daqui cem anos não importará:
o tipo de carro que dirigi,
o tipo de casa que morei,
o tipo de roupas que vesti e
nem quanto eu tinha depositado no banco.

Mas o mundo poderá estar um pouco melhor, isso porque:
fui importante na proteção da vida e na formação de pessoas: fui BIÓLOGA, fui PROFESSORA.

quarta-feira, 14 de setembro de 2011

Como fazer um teste Qui quadrado usando o programa Statistic?

PASSOS PARA INSERIR DADOS NO PROGRAMA STATISTICA


Como fazer um teste Qui quadrado

Exemplo 1:

Um pesquisador está avaliando o efeito de um curtume instalado as margens de um rio sobre a qualidade da água. Para isso coleta amostras de água à jusante e à montante do curtume e encontra os seguintes resultados.

Jusante: 9 pontos contaminados e 4 não contaminados.
Montante: 3 pontos contaminados e 12 não contaminados.



Resolução
Observar que não aparecem números, sendo assim o próprio programa irá fazer as contagens para cada ponto. As variáveis analisadas, portanto, serão LOCAL e CONTAMINAÇÃO. A tabela1, a seguir, mostra os dados dispostos no Excel sem incluir o peso (coluna de frequência) das amostras.

Tabela 1: Dados disposto sem a coluna de freqüência. Para este caso não há necessidade de informar o Wrigh das variáveis.
Uma outra forma de dispor os dados para análise no programa Statistic, é organizando-os a partir da freqüência de cada ponto, conforme mostra a tabela 2. Neste caso deve-se informar ao programa o Wright (peso) de cada variável.

Tabela 2: Dados disposto com a coluna de freqüência. Neste caso há necessidade de informar o Wrigh das variáveis.
Após a organização dos dados no Excel, basta seguir os passos abaixo.

a) Sem determinar o peso das variáveis

1. Insira os dados no Excel.
2. Salve como pasta de trabalho 97-2003 no Excel, feche
3. Abra o programa
4. File
5. Open
6. Abrir arquivo
7. Import select sheet to a screech
8. Seleciona a planilha desejada
9. Marcar, somente: get variable names from first row
10. Apareceram os dados
11. Menu statistics – basic statistics/tables
12. Tabels and banners
13. Specify tables (select variables) – Ok
14. Seleciona as variáveis (uma para cada somente)
15. Na nova janela clicar em options
16. Clicar no que se deseja fazer seja resultado esperado, freqüência de resíduos, e percentuais.
17. Para teste Q² comum clicar Pearson & M-L Chi square
18. Clicar em summary
19. Aparecerá um menu ao lado direito chamado worbook neste aparecerá todos os resultados que vc colocou no passo 16.
20. Acima dos valores esperados aparecerá o valor do X², p e os gl(graus de liberdade).
21. Para finalizar, seleciona as planilhas clicar em Edit – Copy with heelds. Após ir no Word e colar.

b) Determinando o peso das variáveis

1. Insira os dados no Excel.
2. Salve como pasta de trabalho 97-2003 no Excel, feche
3. Abra o programa
4. File
5. Open
6. Abrir arquivo
7. Import select sheet to a spreach
8. Seleciona a planilha desejada
9. Marcar somente get variable names from first row
10. Aparecerão os dados
11. Menu statistics – basic statistics/tables
12. Clicar no menu no canto esquerdo chamado W.
13. Selecionar use spreadsheet weights. No status clicar em On. Clicar duas vezes sobre o espaço em branco de weight variables e aparecerá as variáveis, escolha uma. OK.
14. Tabels and banners
15. Specify tables (select variables) – Ok
16. Seleciona as variáveis (uma para cada somente)
17. Na nova janela clicar em options
18. Clicar no que se deseja fazer seja resultado esperado, freqüência de resíduos, e percentuais.
19. Para teste Q² comum clicar Pearson & M-L Chi square
20. Clicar em summary
21. Aparecerá um menu ao lado direito chamado worbook neste aparecerá todos os resultados que você colocou no passo 16.
22. Acima dos valores esperados aparecerá o valor do X², p e os gl(graus de liberdade).
23. Para finalizar, seleciona as planilhas clicar em Edit – Copy with heelds. Após ir no Word e colar

Resultados obtidos, a partir do exemplo 1.

Formulação da hipótese:
H0= não existe associação entre local e contaminação
Ha= existe associação entre local e contaminação

Summary Table: Expected Frequencies (Aula 1 - Teste qui-quadado) Marked cells have counts > 10 Pearson Chi-square: 6,89231, df=1, p=,008658
Como o valor de p é menor que 0,05, então rejeita-se a hipótese nula (H0) com 5% de chance desta decisão está errada.

Resultado: Foi encontrada associação significativa entre o local e a contaminação (x² = 6,89231; gf=1; p=0,008). Cerca de 70% dos pontos amostrados a jusante do curtume estão contaminados, enquanto que a montante apenas 20%.


Exemplo 2:

Um educador ambiental ao analisar numa comunidade o conhecimento da população sobre o destino do esgoto doméstico, obteve primeiramente um conjunto de dados sobre as pessoas que sabiam ou não sabiam para onde o esgoto vai (resposta positivas e negativas). Para complementar o estudo este mesmo pesquisador complementava a pergunta para àqueles que respondiam positivamente e lhe perguntava qual era então o destino do esgoto, as respostas foram divididas em RESERVATÓRIO (quando a pessoas sabia o destino) e OUTROS (quando a pessoa respondia córrego e fossa). Foram entrevistadas 101 pessoas de idade entre 7 e 82 anos. Na Tabela 3 estão encontra-se os dados organizados.

A hipótese de trabalho era: A percepção dos problemas ambientais ligados ao saneamento básico da cidade é influenciado pela idade da população.

Tabela 3: Dados de uma pesquisa de percepção ambiental a respeito dos problemas ligados ao esgoto de uma cidade. n=101. Dados etários foram categorizados em crianças, jovens, adultos e idosos.

Comentários

Primeiramente deve-se fazer um teste qui-quadrado com os dados das três primeiras colunas (Conforme explicado no item a, sem peso de variáveis) para este exemplo as variáveis a serem analisadas será classe etária e Sabe para onde vai o esgoto da sua casa?. Feito isso deve-se complementar a análise incluindo a resposta das pessoas que responderam positivamente. Para isso deve-se, portanto analisar a 4º coluna sem incluir os valores desconhecidos (estes correspondem ao público que respondeu negativo). A seguir estão os passos para isso.

c) Para trabalhar com dados desejados (excluir células indesejadas)

1. Insira os dados no Excel.
2. Salve como pasta de trabalho 97-2003 no Excel, feche
3. Abra o programa
4. File
5. Open
6. Abrir arquivo
7. Import select sheet to a spreach
8. Seleciona a planilha desejada
9. Marcar somente get variable names from first row
10. Aparecerão os dados
11. Menu statistics – basic statistics/tables
12. Clicar no menu no canto esquerdo em select cases.
13. Na janela que abrir clicar em enable selects conditions. Após specific select by.
14. Em By expression; escrever a fórmula sendo: v+número da coluna + = (incluir) or <> (excluir)+ “palavra que quer excluir”.
Ex:

v3="positivo" (para incluir todos os dados positivos)
v3<>”positivo” (para excluir os valores positivos)
v3=”positivo”and v3=”negativo” (para incluir dados positivos e negativos)

15. Clicar em ok.
16. Tabels and banners
17. Specify tables (select variables) – Ok
18. Seleciona as variáveis (uma para cada somente)
19. Na nova janela clicar em options
20. Clicar no que se deseja fazer seja resultado esperado, freqüência de resíduos, e percentuais.
21. Para teste Q² comum clicar Pearson & M-L Chi square
22. Clicar em summary
23. Aparecerá um menu ao lado direito chamado worbook neste aparecerá todos os resultados que vc colocou no passo 16.
24. Acima dos valores esperados aparecerá o valor do X², p e os gl(graus de liberdade).
25. Para finalizar, seleciona as planilhas clicar em Edit – Copy with heelds. Após ir no Word e colar.

Resolução, a partir do exemplo 2.

1º teste: (respostas positivas e negativas x idade)

Formulação da hipótese:
H0= não existe associação entre o conhecimento sobre para onde vai o esgoto e a idade.
Ha= existe associação entre o conhecimento sobre para onde vai o esgoto e a idade.
Ao analisar os dados de frequência esperada percebe-se que 73% dos entrevistados responderam que sabem o destino do esgoto (positivo). Portanto há este grupo de pessoas complementou-se o estudo perguntando então qual era o destino (Coluna 4 da tabela 3).


2º teste: (destino do esgoto x idade)

Conclusão: Dos 73% que responderam positive, 43% dizem que o esgoto vai para o reservatório e 30% acham que estes vão para outros lugares (fossa e córrego). Como o valor de p não foi menor que 0,05, então aceita-se a hipotese nula, então não há diferença entre as classes etárias e conhecimento sobre o destino do esgoto.

Resultado: Não foi encontrada associação significativa entre a idade e o destino do esgoto (x² = 3,93085; gf=3; p=0,26).

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