Mapa de qui-quadrado e resíduos
Altere as contagens das células e veja a significância e os pontos críticos de resíduos se atualizarem imediatamente.
Bondade de ajuste e variância categórica 🖖
O teste de qui-quadrado avalia a associação entre variáveis categóricas comparando as frequências observadas (O) e esperadas (E): χ² = Σ (O - E)² / E. Os resíduos mostram o desvio de cada categoria face à hipótese nula. O teste assume contagens esperadas não inferiores a 5 nas células.
Onde a associação realmente mora 🖖
Um único valor de qui-quadrado e seu valor-p dizem apenas se duas variáveis categóricas estão associadas ou não — um veredito de sim ou não. A história real está no mapa de resíduos padronizados: cada célula colorida mostra quais combinações específicas ocorrem muito mais ou muito menos do que a independência preveria. Um resíduo positivo marca um par sobrerrepresentado; um negativo, um par sub-representado. A lição prática: persiga as células mais brilhantes, não as maiores contagens brutas.
A correção de Fisher que Pearson recusou 🖖
Os graus de liberdade mostrados aqui, (r−1)(c−1), vêm de uma amarga disputa estatística. Karl Pearson introduziu o teste de qui-quadrado em 1900, mas deduziu seus graus de liberdade do simples número de categorias. Em 1922, Ronald Fisher mostrou que cada frequência esperada estimada a partir das margens da própria tabela custa um grau de liberdade — por isso uma tabela r×c tem (r−1)(c−1), e não rc−1. Pearson rejeitou a correção pelo resto da vida, mas Fisher estava certo, e é a fórmula que cada tabela aqui usa.
Problemas de exemplo
- Dependência fraca - Dependência fraca: qui-quadrado moderado com pequenos pontos de resíduo elevados.
- Associação forte - Associação forte: grandes pontos de resíduo elevados e qui-quadrado alto.
- Caso de alerta por esparsidade - Tabela esparsa: o aviso de contagem esperada destaca as limitações do teste.
- Referência equilibrada - Tabela balanceada: quase independência com resíduos de baixa magnitude.