Associação entre uma variável nominal e uma variável ordinal

A análise de associação pretende verificar relações entre variáveis na amostra.

Pretende-se analisar a relação do género com a variável percepção da qualidade de vida. Sabemos que o género é uma variável nominal com duas categorias de resposta: masculino; feminino. Quanto à qualidade de vida, trata-se duma variável ordinal que compreende três categorias de resposta: alta, média, baixa.

Pretendemos verificar se a percepção da qualidade de vida está relacionada com o género. Neste caso, utilizamos o teste do Qui-quadrado, realizando um cruzamento entre as variáveis, como indicado na imagem abaixo..

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É aberta uma janela onde se escolhem as variáveis género e percepção da qualidade de vida e, carregando em Statistics, escolhe-se Chi Square e carrega-se em Continue.

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Carregando no botão Cells, em Counts escolhe-se Observed e Expected , para sabermos mais sobre os dados.

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Obtém-se o output do SPSS (imagem abaixo). O primeiro quadro mostra o número de inquéritos utilizados na análise. Neste caso apenas um caso foi considerado missing. O segundo quadro apresenta os valores observados e esperados em cada um dos géneros e em cada uma das categorias de resposta da variável percepção da qualidade de vida. O último quadro apresenta os valores de vários testes e a significância associada a cada um.

A significância associada ao teste do Qui-quadrado não foi menor que 0,05. Como tal, consideramos que a associação entre as variáveis não é estatisticamente significativa. No segundo quadro podemos constatar que as diferenças entre os valores esperados e os observados residem principalmente na percepção “boa” e “média”. Houve mais homens do que o esperado que consideram ter uma qualidade de vida média e menos homens do que o esperado que consideram ter uma qualidade de vida boa. No caso das mulheres, houve mais casos do que o esperado que consideram ter uma qualidade de vida boa e houve menos casos que consideram ter uma qualidade de vida média. Na qualidade de vida má as diferenças são bastante ténues. Neste caso podemos concluir que as mulheres têm uma melhor percepção da sua qualidade de vida. No entanto, esta conclusão é feita apenas a “olho nu” e carece de significância estatística, como anteriormente referido.

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8 thoughts on “Associação entre uma variável nominal e uma variável ordinal

  1. Sónia

    Não percebi a conclusão! O que vejo no último quadro é um p.value= 0,216 (Qui-Quadrado), ou seja superior a 0,05! Mas você diz que é inferior, não percebi…

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  2. Dina

    Olá Teresa, agradeço-lhe imenso pelas suas publicações, têm sido muito úteis.
    Tenho a seguinte dúvida: após fazer teste a associação destas variáveis, se concluirmos que existe associação significativo qual será o próximo passo para entender o comportamento dessas variáveis uma em relação ao outra.
    Obrigada!

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    1. Teresa Post author

      Para variáveis de escala pode fazer uma análise de correlação. Para outro tipo de variáveis tem de escolher o teste mais adequado.
      Mas não faz muito sentido analisar a relação entre as variáveis em que já analisou as diferenças.

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  3. Lúcia Jardim

    Olá! Desde já, muito obrigada pelas publicações!
    Também realizei este teste entre uma variável nominal e uma ordinal, mas no meu caso, a contagem de células era superior a 20%… continuo a ver a significância pelo Pearson Chi-square? ou uso outro valor da terceira tabela, ou tenho que realizar outro teste?
    Obrigada!

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  4. Ana Silva

    Olá. Para analisar a correlação entre uma variável qualitativa ordinal e a variável dependente que é Sim ou Não (ou 0/1) qual seria o coeficiente de correlação mais adequado?
    Obrigada e parabéns pelo site.

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