Como usar o Qui-quadrado em Estudos Qualitativos

Ao trabalhar com dados qualitativos , os pesquisadores podem usar um teste qui-quadrado para comparar os resultados de data observado com dados que eles esperam obter de acordo com uma hipótese específica . Por exemplo, quando se trabalha com as leis de Mendel da genética , seria de esperar de 50 por cento da prole ser do sexo masculino . Se o número observado real dos homens é diferente do que, no entanto, você pode querer determinar a “bondade de ajuste” entre o resultado esperado eo observado. O teste do qui-quadrado examina a hipótese nula ou a falta de correlação entre o esperado eo observado values.Things você precisa

Computer suíte planilha

Observado valores de dados

esperado valores de dados

Mostrar mais instruções

implementação de um teste qui-quadrado

1

Abra o Microsoft Excel ou outro software de planilha eletrônica .

2

Entre os resultados observados em uma linha, em seguida, digite em seus resultados esperados em uma segunda linha.

3

Coloque o cursor onde você deseja ter os resultados do teste do qui-quadrado exibido e clique esquerdo do mouse.

4

Abra o ” Assistente de Funções ” e selecione a opção ” Estatística ” categoria de função .

5

Clique na função designada ” TESTE.QUI ” na seção direita, em seguida, selecione “Avançar”.

6

destacar seus dados observados na primeira linha , que será exibido na caixa ” área_actual ” .

7

Clique na caixa ” expected_range ” e destacar seus dados esperados em a segunda fila .

8

Observe os resultados do teste do qui-quadrado , que será exibido na célula que originalmente selecionado.

Analisando um teste qui-quadrado

9

Aceite sua hipótese nula se o valor do teste qui-quadrado, ou p- valor , é mais do que 0,05 por cento desde que o desvio é pequeno o suficiente para ser considerado insignificante.

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Conclua que algum fator diferente de probabilidade está operando para o desvio e rejeitar a sua hipótese nula se o valor-p é igual ou superior a 0,05 por cento.

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Realizar o teste novamente se o p- valor é maior do que 0,10 por cento e determinar se o erro experimental ocorreu.

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