Receba gratuitamente todos os nossos conteúdos.

Fique por dentro das novidades e oportunidades referentes à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados.

Teste exato de Fisher: o que é, para que serve e quando utilizar

O teste exato de Fisher é uma ferramenta estatística importante para avaliar a significância de uma associação entre duas variáveis categóricas. Ele foi desenvolvido por Sir Ronald Fisher, um dos pais da estatística moderna, em 1920.

Ele é frequentemente usado em estudos de caso-controle para avaliar a associação entre a exposição a um fator de risco e a presença de uma determinada doença.

O processo envolve a criação de uma tabela de contingência dos dados observados e o cálculo da probabilidade de obter a mesma ou uma associação mais extrema entre as duas variáveis sob a hipótese nula.

Felizmente, hoje em dia, existem diversos softwares estatísticos (por exemplo SPSS, JASP, e R) que podem realizar o cálculo automaticamente, tornando o processo mais fácil e rápido.

Quando usar o teste exato de Fisher

O teste exato de Fisher é uma alternativa ao teste de qui-quadrado em que as frequências esperadas são baixas (menor que 5). Nesse caso, o teste exato de Fisher seria uma opção mais apropriada. Vale lembrar que o teste exato de Fisher não depende de nenhuma suposição sobre a distribuição dos dados.

Vamos ver um exemplo prático!

Um exemplo de aplicação do teste exato de Fisher é o estudo da associação entre o gênero e a presença de sintomas de depressão em adolescentes. Suponha que um psicólogo deseje investigar se há diferença na presença de sintomas de depressão entre meninos e meninas em uma amostra de 30 adolescentes.

Usando um software estatístico, a probabilidade exata de obter uma associação entre o gênero e a presença de sintomas de depressão é calculada. O resultado vai indicar se há uma associação estatisticamente significativa entre o gênero e a presença de sintomas de depressão em adolescentes.

Esse é apenas um exemplo de como o teste exato de Fisher pode ser aplicado para analisar a relação entre variáveis categóricas. A técnica pode ser utilizada em diversas outras situações e áreas de estudo.

No marketing, pode ser útil, para avaliar a associação entre o grau de escolaridade e a preferência por determinadas marcas de produtos, ou na Medicina, para avaliar associação da presença ou ausência de uma determinada condição médica e a exposição a um fator de risco, dentre muitas outras.

Nota-se que teste exato de Fisher é uma técnica valiosa para avaliar a significância de uma associação entre variáveis categóricas em diversas áreas do conhecimento quando o teste qui-quadrado não é apropriado.

Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

BRUNO FIGUEIREDO DAMÁSIO

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

Deseja se tornar completamente autônomo e independente na análise dos seus dados?

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Veja mais

Posts relacionados

Covariância e correlação

Covariância e correlação

Se você é estudante, professor ou pesquisador você está no lugar certo. Hoje, vamos mergulhar em um conceito fundamental: covariância e correlação. Na análise de dados, entender a relação entre

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o

Explorando as etapas da análise de dados

Explorando as etapas da análise de dados

No vasto universo da análise de dados, encontramos duas vertentes cruciais: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Cada uma desempenha um papel distintivo na interpretação e compreensão de conjuntos

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Você está pronto para embarcar em uma jornada de descoberta acadêmica? Seja você um pesquisado experiente ou iniciante, ter um guia para escrever um artigo de pesquisa é essencial para

O que são médias marginais?

O que são médias marginais?

Ao começar com estatísticas descritivas tradicionais, como as médias brutas, reconhecemos a necessidade de ir além, considerando possíveis viéses decorrentes de variações no número de observações e covariâncias. A pergunta-chave

Covariância e correlação

Covariância e correlação

Se você é estudante, professor ou pesquisador você está no lugar certo. Hoje, vamos mergulhar em um conceito fundamental: covariância e correlação. Na análise de dados, entender a relação entre

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o

Explorando as etapas da análise de dados

Explorando as etapas da análise de dados

No vasto universo da análise de dados, encontramos duas vertentes cruciais: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Cada uma desempenha um papel distintivo na interpretação e compreensão de conjuntos

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Você está pronto para embarcar em uma jornada de descoberta acadêmica? Seja você um pesquisado experiente ou iniciante, ter um guia para escrever um artigo de pesquisa é essencial para

O que são médias marginais?

O que são médias marginais?

Ao começar com estatísticas descritivas tradicionais, como as médias brutas, reconhecemos a necessidade de ir além, considerando possíveis viéses decorrentes de variações no número de observações e covariâncias. A pergunta-chave

Cadastre-se para ser notificado com o link das aulas ao vivo:

Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

Preencha abaixo para
participar gratuitamente

Fique tranquilo, não utilizaremos suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM. Os dados coletados são tratados nos termos da Lei Geral de Proteção de Dados e você pode se descadastrar da nossa lista de contatos a qualquer momento.