Como determinar a relação entre duas variáveis categóricas?
Teste qui-quadrado de independênciaé mais comumente usado para testar a associação entre duas variáveis categóricas. A saída nos dá valor-p, graus de liberdade e valores esperados. O código para verificar a correlação entre DUAS variáveis categóricas está facilmente disponível.
Oχ de Pearson2teste(após Karl Pearson, 1900) é o teste mais comumente usado para a diferença na distribuição de variáveis categóricas entre dois ou mais grupos independentes.
Observação:A Correlação de Pearson bivariada não pode abordar relacionamentos não lineares ou relacionamentos entre variáveis categóricas. Se você deseja entender relacionamentos que envolvem variáveis categóricas e/ou relacionamentos não lineares, você precisará escolher outra medida de associação.
Teste qui-quadrado de associação
Um teste não paramétrico projetado para explorar se existe uma associação ou relação entre duas variáveis categóricas.
Revisado em 10 de novembro de 2022.O teste qui-quadrado de Pearson é um teste estatístico para dados categóricos. Ele é usado para determinar se seus dados são significativamente diferentes do que você esperava.
O teste qui-quadrado de independênciasó pode comparar variáveis categóricas. Não pode fazer comparações entre variáveis contínuas ou entre variáveis categóricas e contínuas.
Mais uma diferença é que Pearson trabalha com valores de dados brutos das variáveis, enquanto Spearman trabalha com variáveis ordenadas por classificação. Agora,se sentirmos que um gráfico de dispersão está indicando visualmente uma relação “pode ser monotônica, pode ser linear”, nossa melhor aposta seria aplicar Spearman e não Pearson.
A diferença entre a correlação de Pearson e a correlação de Spearman é queo Pearson é mais apropriado para medições feitas a partir de uma escala intervalar, enquanto o Spearman é mais apropriado para medições feitas a partir de escalas ordinais.
Inferência estatísticapode ser realizado para testar a associação entre duas variáveis categóricas usando o teste qui-quadrado de independência de Pearson e a estatística de razão de verossimilhança (Agresti, 2007).
Normalmente, você usao modocom dados categóricos, ordinais e discretos. Na verdade, a moda é a única medida de tendência central que você pode usar com dados categóricos – como o sabor preferido de sorvete.
Quais estatísticas de confiabilidade podem ser usadas com variáveis categóricas?
A estatística Q de Yule, baseado na razão de chances, é recomendado como a estatística de confiabilidade de escolha para dados categóricos devido à intuitividade da medida, sua facilidade de cálculo e sua aparente aplicabilidade na tomada de decisão dos analistas de desempenho.
Tanto os testes do qui-quadrado quanto os testes t podem testar as diferenças entre dois grupos. No entanto, um teste t é usado quando você tem uma variável quantitativa dependente e uma variável categórica independente (com dois grupos). Um teste qui-quadrado de independência é usado quando você tem duas variáveis categóricas.
Você pode comparar diferentes conjuntos de dados categóricos que têm as mesmas categorias e tipo de teste porcalculando a taxa de frequência relativa. Taxa de frequência relativa: a porcentagem de frequência com que uma avaliação de um conjunto de dados categóricos é membro de uma categoria específica nesse conjunto.
Qui-quadrado também pode ser usado com mais de duas categorias. Por exemplo, podemos examinar gênero e filiação política com 3 categorias de filiação política (Democrata, Republicano e Independente) ou 4 categorias (Democrata, Republicano, Independente e Partido Verde).
Para variáveis categóricas,você pode usar um teste t de uma amostra para proporção para testar a distribuição de categorias.
ANOVA é usada quando a variável categórica tem pelo menos 3 grupos(ou seja, três valores únicos diferentes). Se você quiser comparar apenas dois grupos, use o teste t. Abordarei o teste t em outro artigo. ANOVA permite que você saiba se sua variável numérica muda de acordo com o nível da variável categórica.
Uma análise ANOVA de uma via é usada para comparar médias de mais de dois grupos, enquanto um teste qui-quadrado é usado para explorar a relação entre duas variáveis categóricas.
Um teste qui-quadrado é um teste estatístico usadopara comparar os resultados observados com os resultados esperados. O objetivo deste teste é determinar se uma diferença entre os dados observados e os dados esperados é devido ao acaso ou se é devido a uma relação entre as variáveis que você está estudando.
ANOVA é usada quando a variável categórica tem pelo menos 3 grupos (ou seja, três valores únicos diferentes). Se você quiser comparar apenas dois grupos, use o teste t. Abordarei o teste t em outro artigo. ANOVA permite que você saiba se sua variável numérica muda de acordo com o nível da variável categórica.
Codificador de Termômetroé usado para representar variáveis categóricas como valores numéricos, especificamente para variáveis ordinais onde as categorias possuem uma ordem inerente. A codificação funciona criando uma representação binária de cada categoria e concatenando os valores binários para formar uma nova variável numérica.
Qual termo é geralmente usado para a relação entre duas variáveis categóricas?
“Correlação” é frequentemente usada para descrever uma relação entre duas variáveis quantitativas (quantitativa ⬄ quantitativa), enquanto “relação” e “Associação” são usados para duas variáveis categóricas (categórica ⬄ categórica) ou para um estudo de relacionamento categórico - quantitativo (categórico ⬄ quantitativo).