Os comandos da aplicação, os identificadores das folhas de cálculo e os valores dos dados dos exemplos mantêm a sua forma original. As capturas de ecrã, os gráficos e os ficheiros para transferência estão em inglês. Os exemplos científicos conservam o ponto decimal e a vírgula como separador de milhares da fonte original; os preços e as contagens do sítio seguem as convenções portuguesas.
Exemplo: serviço de transporte e estado à chegada
Uma tabela 3 x 3 de frequências observadas que representa 600 remessas diferentes.
Transfira os dados do exemplo (CSV)Este é o mesmo exemplo usado em Help. Importe o CSV para seguir os passos ou use Open example in a practice copy em Help para preencher previamente as entradas.
1. Crie o espaço de trabalho
Na barra lateral, abra Basic Statistics e escolha Categorical: Independence (χ²). Crie uma análise, dê-lhe um nome, selecione New blank worksheet e escolha Create analysis.
2. Importe os dados do exemplo
Transfira o CSV acima e importe-o para a folha de cálculo. Escolha Comma como delimitador, Dot como separador decimal e First row contains column names.
3. Atribua as colunas de frequências
Em Inputs, escolha Contingency table em Input format. Abra Frequency columns e selecione intact, cosmetic_damage_only e functional_damage por esta ordem. Atribua shipping_service a Row category labels (optional). O CSV já é uma tabela de frequências; não conte cada linha da tabela como uma única remessa.
4. Defina o teste e os rótulos das categorias
Introduza 0.05 em Significance level (α) e assinale Apply Yates’ continuity correction. Abra Column category labels. Introduza Intact em Column 1 label, Cosmetic damage only em Column 2 label e Functional damage em Column 3 label. Mantenha a definição guardada da caixa de seleção para reproduzir o exemplo. Não tem efeito nesta tabela 3×3: a correção de Yates aplica-se apenas a tabelas 2×2.
5. Execute a análise
Escolha Run analysis e abra Results.
6. Interpretar resultados
Leia as frequências observadas
As três linhas de serviços e as três colunas de estados representam 600 remessas diferentes. Cada remessa tem um serviço e um estado à chegada mutuamente exclusivo. Por exemplo, Consolidated tem 160 remessas intactas, 38 apenas com danos estéticos e 22 com danos funcionais.
Leia o teste de associação
χ² é 11.2614 com 4 graus de liberdade; p = 0.02378. Há evidência de associação ao nível de 5%. A menor frequência esperada é 14.7 e nenhuma é inferior a 5. A correção de Yates não foi usada nesta tabela 3×3.
Compare as frequências observadas com as esperadas
As frequências esperadas usam os totais observados dos serviços e dos estados, pressupondo independência. Nos danos apenas estéticos de Consolidated, há 38 observados contra 27.867 esperados. Estas frequências esperadas são um modelo de comparação, não metas de desempenho do cliente.
Localize as principais diferenças
Os danos apenas estéticos de Consolidated têm um resíduo de cerca de +1.92; os de Express, cerca de −1.84. Positivo significa mais do que o esperado e negativo significa menos. Os danos apenas estéticos correspondem a 38/220 remessas de Consolidated (17.3%) contra 14/180 remessas de Express (7.8%). Estas células não são testes ajustados separados.
Investigue antes de mudar a política
Verifique a combinação de produtos, a embalagem e as condições de transporte entre serviços. Esta associação observacional não demonstra que escolher um serviço cause danos.
Mais detalhes: leia cada secção de resultados
As tabelas completas de resultados usam seis algarismos significativos, como na Ajuda.
Teste de independência do qui-quadrado
χ² resume as diferenças entre frequências observadas e esperadas. Os graus de liberdade são 4; o valor-p testa a independência. Alfa é 0.05. As linhas de Yates solicitado e usado distinguem uma definição da correção efetivamente aplicada. As verificações das frequências esperadas descrevem a adequação da aproximação; todas as frequências esperadas são aqui pelo menos 14.7.
| Estatística | Valor |
|---|---|
| Estatística χ² | 11.2614 |
| Graus de liberdade | 4 |
| Valor p | 0.0237781 |
| Alfa | 0.05 |
| Correção de Yates pedida | true |
| Correção de Yates usada | false |
| Existe alguma frequência esperada inferior a 5 | false |
| Número de células com frequência esperada inferior a 5 | 0 |
| Frequência esperada mínima | 14.7 |
- Evidência de associação (p=0.0238).
Frequências observadas
Cada linha de serviço apresenta as frequências observadas nas três categorias de chegada mutuamente exclusivas. As nove células estão incluídas e somam 600 remessas. Compare as proporções usando o total de cada serviço, não apenas as frequências brutas de danos.
| Categoria da linha | Intactas | Apenas danos estéticos | Danos funcionais |
|---|---|---|---|
| Standard | 160 | 24 | 16 |
| Express | 155 | 14 | 11 |
| Consolidated | 160 | 38 | 22 |
Frequências esperadas
Frequência esperada = total do serviço × total do estado / 600 sob independência. Estes valores decimais são frequências do modelo, não remessas adicionais nem limiares de aceitação. Compare cada célula com a célula correspondente de frequência observada.
| Categoria da linha | Intactas | Apenas danos estéticos | Danos funcionais |
|---|---|---|---|
| Standard | 158.333 | 25.3333 | 16.3333 |
| Express | 142.5 | 22.8 | 14.7 |
| Consolidated | 174.167 | 27.8667 | 17.9667 |
Resíduos padronizados
Cada resíduo é (observado − esperado) / raiz quadrada do esperado. O seu sinal localiza excessos e défices, e a magnitude ajuda a localizar contribuições para a associação global. Não são testes separados por célula com ajustamento para multiplicidade.
| Categoria da linha | Intactas | Apenas danos estéticos | Danos funcionais |
|---|---|---|---|
| Standard | 0.132453 | -0.264906 | -0.0824786 |
| Express | 1.04713 | -1.84296 | -0.965035 |
| Consolidated | -1.07346 | 1.9196 | 0.951547 |
7. Criar um relatório
Mantenha Chi-square independence test, todas as Observed counts, Expected counts e Standardized residuals, as definições das categorias e as verificações das frequências esperadas. Indique que a correção de Yates foi solicitada mas não usada e que a associação não demonstra uma causa.
Selecione Add to report da execução concluída. Abra Choose individual items and advanced options para selecionar tabelas e gráficos e, em seguida, selecione Add to draft. Os elementos ocultos permanecem na análise guardada.
Dê um nome ao relatório e acrescente o objetivo do estudo e a sua interpretação. Selecione Save, reveja Preview e, em seguida, use Export → Download HTML. O exemplo abaixo contém todo o conteúdo selecionado, incluindo resultados que não cabem num único ecrã.