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Gamma de Goodman-Kruskal

Calcula o coeficiente gamma de Goodman-Kruskal, uma medida de associação entre duas variáveis ordinais a partir de uma tabela de contingência. Ele compara o número de pares concordantes (que apontam na mesma direção) com o de discordantes, e varia de −1 a +1: perto de +1, as variáveis sobem juntas; perto de −1, uma sobe enquanto a outra desce. Diferente de outras medidas, o gamma ignora completamente os empates. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.

Tabela ordinal (colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula)

Resultado

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Gamma de Goodman-Kruskal

Quão alinhadas estão duas variáveis ordinais?

Quando duas variáveis têm ordem mas não números precisos — nível de escolaridade e faixa de renda, satisfação e probabilidade de recompra — a correlação de Pearson não se aplica bem. O gamma de Goodman-Kruskal foi feito para esse caso ordinal, medindo o quanto as duas variáveis tendem a subir ou descer juntas.

O cálculo percorre todos os pares de observações e os classifica. Um par é concordante quando a observação maior numa variável também é maior na outra, e discordante quando a ordem se inverte. O gamma é simplesmente a diferença entre concordantes e discordantes, dividida pela soma deles. Um detalhe que o distingue: ele descarta completamente os pares empatados, o que o torna otimista perto dos extremos.

Informe a tabela de contingência, com as colunas separadas por vírgula e as linhas por ponto e vírgula, e com as categorias dispostas em ordem. A ferramenta devolve o gamma e as contagens de pares concordantes e discordantes. Valores perto de mais um ou menos um indicam associação ordinal forte; perto de zero, as variáveis pouco se relacionam na ordem.

Ferramentas Relacionadas

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Teste Qui-Quadrado de Independência

Calcula o teste qui-quadrado de independência para uma tabela de contingência, verificando se duas variáveis categóricas estão associadas ou são independentes. Por exemplo: a preferência por um produto depende da faixa etária? O teste compara as frequências observadas com as que seriam esperadas se não houvesse relação nenhuma, e a estatística qui-quadrado mede o tamanho desse desencontro. A ferramenta devolve a estatística, os graus de liberdade e o valor-p. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.

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Teste Exato de Fisher (2×2)

Calcula o teste exato de Fisher para uma tabela de contingência 2×2, a escolha certa quando as contagens são pequenas e a aproximação qui-quadrado deixa de valer. Em vez de aproximar, ele calcula a probabilidade exata de observar a tabela atual — e tabelas ainda mais extremas — fixando os totais das margens, pela distribuição hipergeométrica. A ferramenta devolve o valor-p unilateral e o bilateral (pela soma das probabilidades das tabelas tão ou menos prováveis que a observada). Informe as quatro células a, b, c e d.

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Teste H de Kruskal-Wallis

Calcula o teste H de Kruskal-Wallis, a versão não paramétrica da ANOVA para comparar três ou mais grupos independentes. Assim como o Mann-Whitney faz para dois grupos, ele trabalha com as posições (ranks) dos dados em vez dos valores brutos, dispensando a suposição de normalidade. A estatística H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado. É a escolha quando os dados são ordinais ou claramente não normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.

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Teste de Tendência de Mann-Kendall

Calcula o teste de Mann-Kendall, usado para detectar tendência monotônica (de alta ou de baixa) numa série temporal sem assumir que os dados são normais ou que a tendência é linear. Ele soma os sinais de todas as comparações par a par entre os valores: se a série tende a subir ao longo do tempo, predominam os sinais positivos. É muito usado em hidrologia, climatologia e meio ambiente para avaliar tendências em séries longas. A estatística S vira um z pela aproximação normal, com correção de empates. Informe a série em ordem cronológica.

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Correlação Ponto-Bisserial

Calcula o coeficiente de correlação ponto-bisserial, que mede a associação entre uma variável contínua e uma variável dicotômica (de dois grupos). É, na verdade, a correlação de Pearson aplicada ao caso em que uma das variáveis só assume dois valores — por isso varia de −1 a +1 e tem a mesma interpretação. Aparece muito em psicometria, para avaliar o quanto um item de prova (acertou/errou) discrimina entre alunos com notas altas e baixas. Informe os valores contínuos de cada um dos dois grupos.

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IC para a Razão de Duas Variâncias

Calcula o intervalo de confiança para a razão entre as variâncias de duas populações normais, σ₁²/σ₂². Em vez de só testar se as variâncias diferem, ele dá uma faixa plausível para quantas vezes uma é maior que a outra. Se o intervalo contém o número 1, não há evidência de que as dispersões sejam diferentes. O cálculo usa a distribuição F, e por ela ser assimétrica, os limites vêm de quantis F com os graus de liberdade trocados. Informe as duas amostras e o nível de confiança.

Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.