12.2 Chi 2

Vamos utilizar o banco de dados da Pesquisa de Origem e Destino de Belo Horizonte para realizar um teste de Chi2 entre as variáveis Escolaridade e Número de carros por domicílio.

dadoschi2<-read_excel("/Users/eugeniaviana/Documents/Documents/Eugenia/Sociologia/Disciplinas/Analise de dados/Chi2/Chi2.xlsx")

Criar tabela de contingência

table(dadoschi2$Escolaridade,dadoschi2$Carros)

##              
##               Dois ou mais Nenhum   Um
##   Fundamental          191    701  521
##   Infantil             339   1411  971
##   Medio                241    435  504
##   Superior             332    325  406

A função chisq.test permite realizar o e visualizar teste do Chi2

chi2 <- chisq.test(dadoschi2$Escolaridade,dadoschi2$Carros)

chi2

## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  dadoschi2$Escolaridade and dadoschi2$Carros
## X-squared = 287.17, df = 6, p-value < 2.2e-16

Permite também comparar os valores observados e esperados

chi2$observed

##                       dadoschi2$Carros
## dadoschi2$Escolaridade Dois ou mais Nenhum   Um
##            Fundamental          191    701  521
##            Infantil             339   1411  971
##            Medio                241    435  504
##            Superior             332    325  406

round(chi2$expected,0)

##                       dadoschi2$Carros
## dadoschi2$Escolaridade Dois ou mais Nenhum   Um
##            Fundamental          244    636  532
##            Infantil             471   1225 1025
##            Medio                204    531  444
##            Superior             184    479  400

Podemos também realizar um gráfico de barra, com o pacote ggplot

ggplot(dadoschi2, aes(x=Escolaridade, fill = Carros))+
  geom_bar(position="fill")

Por fim, calculamos o V de Cramer e Coeficiente de Contigência com o pacote Desctools (lembrar de instalar e carregar o pacote!)

ContCoef(dadoschi2$Escolaridade,dadoschi2$Carros)

## [1] 0.2075845

CramerV(dadoschi2$Escolaridade,dadoschi2$Carros)

## [1] 0.150053

Phi(dadoschi2$Escolaridade,dadoschi2$Carros)

## [1] 0.212207

Aqui vai um vídeo para resumir tudo isso :)