Utilize a freqüência absoluta ao invés das relativas, deve ser isso que ela quer dizer. A estatística para marginais fixas (homogeneidade) ou não fixas (associação) é a mesma, vc não precisa fixar isso para o teste, na verdade isso está errado.
Há o problema da dimensão tbm , mas uma Análise de Correspondência Simples desta tabela pode ajudar muito a entender a associação "evidenciada" pelo chi-quadrado....fora isso tem a famigerada partição do teste, mas não gosto muito.

Em 18 de outubro de 2011 10:35, Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria@gmail.com> escreveu:
Pessoal,

Recorro aos mais especializados sobre a validade do teste qui-quadrado
aplicados a uma tabela de contingência (dados e script abaixo).

Os dados são de freq. relativa (cada linha fecha em 100%) de 5
estágios vegetativos (Seedling, Infant, Juvenile,
Imature e Adult) do palmito juçara em 4 ambientes (MAR, ECO, MEF e MAZ).

dad <- structure(list(Seedling = c(2.1664766249, 0.4830917874, 2.1466905188,
11.8236472946), Infant = c(53.2497149373, 55.0724637681, 65.831842576,
51.9038076152), Juvenile = c(33.7514253136, 33.8164251208, 26.4758497317,
28.0561122244), Imature = c(8.3238312429, 8.2125603865, 3.7567084079,
5.8116232465), Adult = c(2.5085518814, 2.4154589372, 1.7889087657,
2.4048096192)), .Names = c("Seedling", "Infant", "Juvenile",
"Imature", "Adult"), class = "data.frame", row.names = c("MAR",
"ECO", "MEF", "MAZ"))

chisq.test(dad, correct=F)$observed
chisq.test(dad, correct=F)$expected
chisq.test(dad, correct=F)

O objetivo da pesquisadora é saber se os ambientes podem ser
considerados homogêneos (similares) ou não em relação as freq. dos
estágios vegetativos.
Havia aplicado o teste (foi significativo) e a pesquisadora comentou
que ela havia lido que o teste do qui-quadrado não poderia ser
aplicado em tabelas de contingência desse tipo.

Sugestões e indicação de testes alternativos são bem vindas.

Ab,
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Jose Claudio Faria
Estatistica - Prof. Pleno
UESC/DCET/Brasil
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Fernando A.B. Colugnati
Pesquisador Associado

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