Continuo sem entender Cesar. Lá diz que o teste qui-quadrado é realizado da hipótese nula de que a distribuição conjunta da contagem de células em uma tabela de contingência Mas a tabela de contingência é a "matriz" que criei não? Então o comando chisq.test deve ser aplicado somente a matriz e não aos vetores? Acho que me perdi mais ainda.

Em 17 de novembro de 2011 19:03, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Rafael,

Veja o help da função especialmente em "Details" o 2º parágrafo e volte aqui se você ainda tiver dúvidas...

Em 17/11/2011 12:02, Rafael Simões escreveu:
Boa tarde! Estou tentando fazer um trabalho e está realmente dificíl.
Será que alguém poderia me ajudar?

Dois vetores, cada um com três elementos:

*Curitiba <-c(24673, 505, 27)
Lapa <- c(682, 2, 0)*


Quando obtenho o teste obtenho os seguintes resultados:

*chisq.test(Curitiba, Lapa)*

"> chisq.test(Curitiba, Lapa)

        Pearson's Chi-squared test

data:  Curitiba and Lapa
X-squared = 6, df = 4, p-value = 0.1991

Warning message:
In chisq.test(Curitiba, Lapa) : Chi-squared approximation may be incorrect"

Vi nos argumentos da chisq.test que para se fazer o teste, deve se usar
Matriz ou vetores. Acontece que quando coloco os dois dados em formato
de matriz, o resultado dá bem diferente:

*m <- matrix(c(Curitiba, Lapa),2,3, byrow=TRUE)
chisq.test(m)*

"> chisq.test(m)

        Pearson's Chi-squared test

data:  m
X-squared = 10.9144, df = 2, p-value = 0.004266

Warning message:
In chisq.test(m) : Chi-squared approximation may be incorrect"

A idéia é observar se existe algum tipo de associação entre Tipo de
Gravidez e Munícipio. Os dados representam Um, dois, três ou mais filhos
respectivamente.
Algum dos meus testes está certo? Caso não estejam, alguém pode me
informar onde eu estou errando? Essa é a primeira vez que trabalho com
testes envolvendo a distribuição X²

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