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Gamma de Goodman-Kruskal

Calcula o coeficiente gamma de Goodman-Kruskal, uma medida de associação entre duas variáveis ordinais a partir de uma tabela de contingência. Ele compara o número de pares concordantes (que apontam na mesma direção) com o de discordantes, e varia de −1 a +1: perto de +1, as variáveis sobem juntas; perto de −1, uma sobe enquanto a outra desce. Diferente de outras medidas, o gamma ignora completamente os empates. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.

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Gamma de Goodman-Kruskal

Calcula o coeficiente gamma de Goodman-Kruskal, uma medida de associação entre duas variáveis ordinais a partir de uma tabela de contingência. Ele compara o número de pares concordantes (que apontam na mesma direção) com o de discordantes, e varia de −1 a +1: perto de +1, as variáveis sobem juntas; perto de −1, uma sobe enquanto a outra desce. Diferente de outras medidas, o gamma ignora completamente os empates. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.

Quão alinhadas estão duas variáveis ordinais?

Quando duas variáveis têm ordem mas não números precisos — nível de escolaridade e faixa de renda, satisfação e probabilidade de recompra — a correlação de Pearson não se aplica bem. O gamma de Goodman-Kruskal foi feito para esse caso ordinal, medindo o quanto as duas variáveis tendem a subir ou descer juntas.

O cálculo percorre todos os pares de observações e os classifica. Um par é concordante quando a observação maior numa variável também é maior na outra, e discordante quando a ordem se inverte. O gamma é simplesmente a diferença entre concordantes e discordantes, dividida pela soma deles. Um detalhe que o distingue: ele descarta completamente os pares empatados, o que o torna otimista perto dos extremos.

Informe a tabela de contingência, com as colunas separadas por vírgula e as linhas por ponto e vírgula, e com as categorias dispostas em ordem. A ferramenta devolve o gamma e as contagens de pares concordantes e discordantes. Valores perto de mais um ou menos um indicam associação ordinal forte; perto de zero, as variáveis pouco se relacionam na ordem.

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Teste Qui-Quadrado de Independência

Calcula o teste qui-quadrado de independência para uma tabela de contingência, verificando se duas variáveis categóricas estão associadas ou são independentes. Por exemplo: a preferência por um produto depende da faixa etária? O teste compara as frequências observadas com as que seriam esperadas se não houvesse relação nenhuma, e a estatística qui-quadrado mede o tamanho desse desencontro. A ferramenta devolve a estatística, os graus de liberdade e o valor-p. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.

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Teste Exato de Fisher (2×2)

Calcula o teste exato de Fisher para uma tabela de contingência 2×2, a escolha certa quando as contagens são pequenas e a aproximação qui-quadrado deixa de valer. Em vez de aproximar, ele calcula a probabilidade exata de observar a tabela atual — e tabelas ainda mais extremas — fixando os totais das margens, pela distribuição hipergeométrica. A ferramenta devolve o valor-p unilateral e o bilateral (pela soma das probabilidades das tabelas tão ou menos prováveis que a observada). Informe as quatro células a, b, c e d.

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Teste H de Kruskal-Wallis

Calcula o teste H de Kruskal-Wallis, a versão não paramétrica da ANOVA para comparar três ou mais grupos independentes. Assim como o Mann-Whitney faz para dois grupos, ele trabalha com as posições (ranks) dos dados em vez dos valores brutos, dispensando a suposição de normalidade. A estatística H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado. É a escolha quando os dados são ordinais ou claramente não normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.

Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.