O efeito da correção de Yates é para evitar superestimação da significância estatística para dados pequenos. Esta fórmula é usada principalmente quando pelo menos uma célula da tabela tem uma contagem esperada menor que 5.
A correção de Yates é necessária?
Embora algumas pessoas recomendem que você deva usar a correção somente se sua frequência de célula esperada estiver abaixo de 10 ou mesmo 5, outras recomendam que você não a use de forma alguma. Um grande corpo de pesquisa descobriu que a correção é muito rigorosa.
O que é verdade sobre a correção de Yates?
Para reduzir o erro de aproximação, Frank Yates, um estatístico inglês, sugeriu uma correção para continuidade que ajusta a fórmula do teste qui-quadrado de Pearson subtraindo 0,5 da diferença entre cada valor observado e seu valor esperado em uma tabela de contingência 2 × 2.
Quais são os usos do teste qui-quadrado?
Um teste qui-quadrado é um teste estatístico usado para comparar resultados observados com 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.
O que é um bom valor de qui-quadrado?
Para que a aproximação do qui-quadrado seja válida, a frequência esperada deve ser pelo menos 5. Este teste não é válido para amostras pequenas e se algumas das contagens forem inferiores acinco (pode estar nas caudas).
