Selecting a Categorical Procedure · Selecionando um Procedimento Categórico
Which categorical procedure?
- For categorical data, choose among proportion $z$-procedures and chi-square tests.
- The decision hinges on how many variables and how many samples.
- Get those right and the procedure follows.
- This skills lesson ties Units 6 and 8 together.
Qual procedimento categórico?
- Para dados categóricos, escolha entre procedimentos de proporção $z$ e testes qui-quadrado.
- A decisão depende de quantas variáveis e quantas amostras.
- Acerte esses detalhes e o procedimento seguirá.
- Esta lição de habilidades une as Unidades 6 e 8.
Count the variables and samples
- One variable, one sample, matched against a claimed distribution → goodness-of-fit.
- One variable, several separate samples → homogeneity.
- Two variables, one sample → independence.
- A single proportion (two categories, one sample) can also be a one-proportion $z$-test.
Contar as variáveis e amostras
- Uma variável, uma amostra, contrastada com uma distribuição alegada → ajuste de bondade.
- Uma variável, várias amostras separadas → homogeneidade.
- Duas variáveis, uma amostra → independência.
- Uma proporção simples (duas categorias, uma amostra) também pode ser um teste z de proporção única $z$.
Chi-square vs. two-proportion z
- Comparing two groups on a two-category variable? Two valid options overlap here.
- A two-proportion $z$-test works and gives a direction (one-sided possible).
- A chi-square test of homogeneity also works (a $2\times2$ table) but is only non-directional.
- For a directional two-group proportion question, prefer the $z$-test.
Qui-quadrado vs. z de duas proporções
- Comparando dois grupos em uma variável de duas categorias? Duas opções válidas se sobrepõem aqui.
- Um teste z de duas proporções $z$ funciona e fornece uma direção (unilateral possível).
- Um teste qui-quadrado de homogeneidade também funciona (uma tabela $2\times2$), mas é apenas não-direcional.
- Para uma questão direcional de proporção de dois grupos, prefira o teste $z$.
Implement and communicate
- State hypotheses, check conditions, compute the statistic and p-value, conclude in context.
- Name the procedure explicitly and justify why it fits the data.
- Word the conclusion to match the test (fit / difference / association).
- Clear communication is graded as heavily as the arithmetic.
Implementar e comunicar
- Enuncie hipóteses, verifique condições, calcule a estatística e o p-valor, conclua no contexto.
- Nomeie o procedimento explicitamente e justifique por que ele se adapta aos dados.
- Redija a conclusão para corresponder ao teste (ajuste / diferença / associação).
- Comunicação clara é avaliada com tanto peso quanto a aritmética.
Two questions pick the categorical procedure: how many VARIABLES, and how many SAMPLES. One variable vs. a claimed distribution → goodness-of-fit; one variable across several samples → homogeneity; two variables in one sample → independence. Chi-square is never directional — if you need a one-sided claim about two proportions, use the two-proportion $z$-test instead.
Duas perguntas escolhem o procedimento categórico: quantas VARIÁVEIS e quantas AMOSTRAS. Uma variável vs. uma distribuição alegada → ajuste de bondade; uma variável em várias amostras → homogeneidade; duas variáveis em uma amostra → independência. Qui-quadrado é nunca direcional — se precisar de uma afirmação unilateral sobre duas proporções, use o teste z de duas proporções $z$ em vez disso.
"Do three schools have the same distribution of favorite sport?"
- Variables: one (favorite sport). Samples: three (separate schools).
- One variable, several samples → chi-square test of homogeneity.
- (Had it been "is sport related to gender in one survey?", → independence.)
"Três escolas têm a mesma distribuição de esporte favorito?"
- Variáveis: uma (esporte favorito). Amostras: três (escolas separadas).
- Uma variável, várias amostras → teste qui-quadrado de homogeneidade.
- (Se fosse "o esporte está relacionado ao gênero em uma pesquisa?", → independência.)
Pick a categorical procedure by number of variables and number of samples: goodness-of-fit (one variable vs. a distribution), homogeneity (one variable, several samples), independence (two variables, one sample), or a proportion $z$-procedure. Implement fully and communicate the reasoning and conclusion in context.
Escolha um procedimento categórico pelo número de variáveis e número de amostras: ajuste de bondade (uma variável vs. uma distribuição), homogeneidade (uma variável, várias amostras), independência (duas variáveis, uma amostra) ou um procedimento de proporção $z$. Implemente completamente e comunique o raciocínio e a conclusão no contexto.
Categorical data to analyze · Dados categóricos para analisar
Count the variables and samples to pick the right test. · Conte as variáveis e amostras para escolher o teste correto.
One categorical variable checked against a claimed distribution (one sample) calls for a... · Uma variável categórica verificada contra uma distribuição alegada (uma amostra) exige um...
One variable vs. a distribution → goodness-of-fit. · Uma variável vs. uma distribuição → ajuste.
Three separately-sampled schools compared on one variable calls for a... · Três escolas amostradas separadamente comparadas em uma variável exigem um...
One variable, several samples → homogeneity. · Uma variável, várias amostras → homogeneidade.
Two variables recorded in ONE sample calls for a... · Duas variáveis registradas EM UMA amostra exigem um...
Two variables, one sample → independence. · Duas variáveis, uma amostra → independência.
A chi-square test can give a one-sided (directional) conclusion. · Um teste qui-quadrado pode dar uma conclusão unidirecional (direcional).
Chi-square is never directional — use a two-proportion z-test for that. · Qui-quadrado nunca é direcional — use um teste z de duas proporções para isso.
Order the two questions that pick a categorical procedure, then the action. · Ordene as duas perguntas que escolhem um procedimento categórico, depois a ação.
Variables, then samples, then run the procedure. · Variáveis, depois amostras, depois execute o procedimento.