Post-hoc do qui-quadrado de independência (no SPSS e Excel)

[@IrinaldoCapitulino]

É o melhor canal de estatística que eu conheci. Bem melhor que a aula que tive no mestrado. De fato aprendi mais com você, do que a própria disciplina. Não pare com esses vídeos jamais rsrsrsrs. Agora vou aprender R com você kkkkkk.

[@lidiabezerra32]

A Fernanda merece um prêmio Nobel.

[@FernandaPeres]

Hahahahhaha! ❤️

[@jaissoncenci3865]

Rodei toda internet pra achar essa explicação, muito obrigado e parabéns pelo canal!

[@crtfac]

Você faz a diferença no ensino da Estatística! Maravilha!

[@FernandaPeres]

Obrigada!! ♥️ Feedbacks como esse me animam muito!!

[@elispinto7038]

Fernanda. VC é barbara. Obrigada

[@leandroschwertner9677]

Fernanda, assim como o comentario anterior, eu penso o mesmo, é o melhor canal de estatística que conheci. EXCELENTE AULA. AJUDA MUITO A APRENDER DE VERDADE, diferente de muitas aulas, vc traz a informação completa, sem deixar dúvidas. PARABÉNS POR SUAS AULAS DE EXCELENTE QUALIDADE. MUITO OBRIGADO VOCÊ ME AJUDA MUITO.

[@pedrofelisberto637]

É o melhor canal de estatística do Brasil! #testeQuiquadrado

[@alexsandropedrodasilva5723]

Muito bom! Gostei muito da forma como você abordou o assunto. Muito obrigado. Você tem me ajudado bastante.

[@adrianocodato6781]

Melhor explicação de resíduos padronizados

[@rubensprado5918]

Parabéns pela AULA!!! Muito didática e direta! Parabéns!

[@FAAS12023000]

Excelente! Parabéns Profa. Fernanda!

[@vanessaandreatta5105]

Você é uma maravilhosa!

[@viniciuschaves2948]

Mais um vídeo incrível, professora. Um muito obrigado de um mero estudante de medicina que aspira a um futuro profissional envolvido com pesquisa. Você é dez

[@leslieandrewsportes105]

Excelente aula Professora. Sempre me questionei sobre a falta de um post-hoc para o qui-quadrado. Consultei-me com o Dr. Alexandre Patriota do IME e ele me recomendou fazer o que você falou aqui e algumas coisas mais.

[@Vinicius-gy8wk]

Alexandre deveria ter um canal no KZbin

[@browtch]

O que mais ele recomendou?

[@browtch]

Parabéns pelo canal, recomendo teus vídeos para todos os meus alunos! continue assim

[@opsicometrista]

Genial!

[@sabrinaguimaraespaiva5308]

Parabéns, Fernanda! Seu canal é fantástico! Aprendendo e aprofundando com suas aulas.

[@melissatavares4027]

Muito obrigada!! Compreendi (aliás, impressionante como entendi!), mas resolvi não me aprofundar na minha análise do qui quadrado que te falei kkkk pra não endoidar de vez!

[@guilhermelima8328]

Show de bola, Fernanda!!!

[@Valeria-xv6zt]

explicação perfeita, muito obrigada!

[@clertonluiz]

parabens. aulas cada vez mais profundas.

[@karolinesantos1917]

Aula incrível! Me ajudou muito.

[@raquelkomatsu8018]

Parabéns pelo trabalho Fernanda, tem sido de grande valia os seus vídeos! Me ajuda numa coisa pfvr (me desculpe se perdi algo que vc já explicou), o que você fez no excel é a mesma coisa do que foi feito no spss? Qual o nome que se dá para esse post hoc? Eu fiz tal qual você fez no spss, mas não estou sabendo como descrever na metodologia do artigo. Agradeço demais se puder responder.

[@karinapaza104]

Parabéns e obrigada pelo video! No caso que o chi quadrado da significativo porem no post-hoc no resíduo ajustado ou com o p ajustado não se encontra diferença na celular, que pode ter acontecido? Porem fazendo as tabelas cruzadas sim se encontra "a", "b" comparando

[@tiaoc]

No caso de ter letras diferentes por exemplo a e b, mas a que tiver b não ter z crítico significante. Como eu interpreto?

[@dutakemura]

Boa tarde Fernanda, uma ótima explicação como sempre! Queria lhe fazer um questionamento: O teste qui-quadrado realizado anteriormente pelo SPSS foi feito com nível de significância de 0,05, certo? Assim, para analisar quais células que contribuíram para isso, foi realizado esse post-hoc de análise de resíduos ajustados. Entretanto para diminuir os riscos de erros do tipo I, foi feito esse ajuste do alfa de 0,05 para 0,0083. E se, por algum acaso, após a comparação dos resíduos ajustados com o valor de Z crítico ajustado, nenhuma célula estivesse além do Z critico? Em uma situação que, por exemplo, ao fazer o teste qui-quadrado o p-valor foi de 0,048 (um número bem próximo ao limite de significância) e ajustando alfa para 0,0083 de acordo com essa literatura passada, essa pouca diferença foi relevante. Como você descreveria esse resultado em um estudo?

[@FernandaPeres]

Oi! Então, esse ajuste do MacDonald não é um consenso (nada na área de estatística é, né, haha!). Você não é obrigado a usar. Mas, caso opte por fazer essa correção do MacDonald, eu descreveria exatamente o que aconteceu: apesar de o qui-quadrado ser estatisticamente significativo, a análise dos resíduos ajustados não indicou diferenças estatisticamente significativas entre as frequências observada e esperada. Ou seja, você vai acabar guiando sua discussão considerando que não houve diferença. Esse tipo de discordância acontece, por exemplo, entre o resultado da ANOVA e os post-hocs. Faz parte...

[@erickfeio123]

Como eu faço o Como eu faço o post hoc no qui-quadrado de aderência (Goodness of Fit)

[@FernandaPeres]

Eu já te respondi em outro vídeo, não tenho vídeo sobre isso. Mas você encontra na internet a fórmula.

[@erickfeio123]

O que eu faço quando o qui-quadrado der significativo, mas a análise (corrigida) dos residuos padroões ajustados não mostrar nada significativo?

[@FernandaPeres]

Como eu comento no vídeo, essa correção é bem conservadora. É comum isso acontecer quando o efeito é pequeno. Você pode não aplicar a correção.

[@mayralopes6858]

Bom dia Fernanda, como vai? Gostaria de saber se esse teste que você realiza no post-hoc do qui-quadrado seria o ajuste de bonferroni? ou se você poderia me informar qual o nome do teste para mim poder colocar na minha pesquisa. Obrigada.

[@FernandaPeres]

É o cálculo dos resíduos padronizados ajustados. Dá uma olhada nos artigos que eu deixei como referência ;)

[@mayralopes6858]

@@FernandaPeres Muito obrigada!

[@evertonoliveira9773]

Professora, minha dúvida é referente ao uso da porcentagem. Pode-se colocar ela em coluna ou em linha, quando que é mais apropriado usar uma ou outra?

[@Larystomazelli]

Oi Fernanda isso vale para o teste de Fisher também?

[@FernandaPeres]

Sim!!

[@anacarolinamomentti9808]

@@FernandaPeres Como eu posso colocar a estatística do poshoc em tabela em um artigo, além do valor p, para identificar os grupos que tiveram associação? Devo colocar o valor dos resíduos também? Obrigada!

[@FernandaPeres]

@@anacarolinamomentti9808 Não há um padrão, mas eu colocaria os resíduos padronizados ajustados. E descreveria na parte de metodologia como eles foram usados para analisar as categorias estatisticamente significativas (as referências que eu deixo na descrição do vídeo funcionam bem para isso).

[@gildasiojunior460]

Fernanda, boa noite. No caso da varíavel categórica ter distribuição anormal, eu posso fazer o qui-quadrado? Se não, o que eu poderia usar? Obrigado pela atenção!

[@FernandaPeres]

Oi, o qui-quadrado é um teste não paramétrico, que não assume nenhuma distribuição. De fato, variáveis categóricas nunca vão ter distribuição normal. A única preocupação deve ser com relação ao tamanho da amostra, como eu explico no vídeo.

[@marcellovieira4158]

Fernanda, estou fazendo uma pesquisa em que as tabelas são maiores do que 2x2 e a contagem de células esperadas foi menor do que 5. Para descrever no meu trabalho eu posso apenas usar os valores do teste Exato de Fisher, ou preciso fazer essa correção com o Post-hoc do qui-quadrado?

[@FernandaPeres]

São duas coisas diferentes: o Fisher é para o cálculo do valor de p do qui-quadrado. Caso esse valor de p seja menor que 0,05, você precisa olhar os resíduos ajustados - e essa correção que eu ensino nesse vídeo, apesar de conservadora, é recomendada.

[@isabelavechiatoguimaraes7393]

Oii Fernanda, obrigada pelo vídeo, é excelente ainda mais considerando a complexidade do assunto. Fiquei com uma duvida: eu esperava que com o teste post hoc eu poderia interpretar o resultado da associação das variáveis na perspectiva de o que leva a o que, por exemplo se você é mais idoso tem mais chance de ser diabético. Contudo, por exemplo no ultimo tipo de análise que você fez ali eu percebo que nas linhas menos de 30 anos e mais de 50 anos, há a diferença entre a coluna sim e não, mas em ambas o valor de não é maior que sim, ou seja, me parece que não dá para afirmar que ser idoso corrobora com o aparecimento do diabetes. No fim minha dúvida então é: eu consigo obter essa informação pelo post hoc? como posso fazer isso?

[@FernandaPeres]

Oi, Isabela, obrigada! Na verdade, é isso mesmo que conseguimos obter a partir dos resíduos: que o desenvolvimento da diabetes depende da faixa etária, de forma que há mais casos na faixa dos "50 anos ou mais". A questão é que não vamos comparar o sim com o não dentro de cada faixa. O teste do qui-quadrado na verdade compara o valor observado com o que seria esperado caso a associação não existisse. Não é tão simples quanto esperar que, por exemplo, o sim seja superior ao não, porque de forma geral vão mesmo existir menos casos de diabetes. Eu ainda não gravei vídeo teórico sobre qui-quadrado (tá nos meus planos), mas se quiser dá uma olhada em material teórico que ensina a calcular, que acho que isso vai ficar mais claro.

[@isabelavechiatoguimaraes7393]

@@FernandaPeres aaah agora fez super sentido! Você é ótima, é um talento mesmo sua habilidade de explicar estatística, muito obrigada!

[@isabelavechiatoguimaraes7393]

Se me permite queria fazer uma ultima pergunta. Também nesse último modelo que se faz a correção do bonferroni, as letras indicando diferença ou não vale na mesma linha ou na tabela inteira? Isto é, todos onde está a são iguais ou somente na mesma linha os a significação iguais?

[@FernandaPeres]

É só para as comparações 2 a 2 (mesma linha).

[@daviazevedo2698]

Fernanda, aí no caso eu vou considerar que a célula que está "deixando" o o p estatisticamente significativo é aquela que tem o resíduo ajustado maior ou igual a 1,96 ? Obg pelos seus vídeos!! estão me salvando, agradeço se puder tirar essa dúvida :)

[@FernandaPeres]

Na verdade não, depende da correção (que é baseada no tamanho da tabela). No caso do exemplo, eu consideraria estatisticamente significativas as células com resíduos padronizados ajustados acima de 2,64 ou abaixo de -2,64.

[@pedrofelisberto637]

#PostHoc