4.1 - Aplicações para a Correção de continuidade de Yates

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Exemplo 4.1.1

Vejamos a sua aplicação no exemplo 3.3.1, em que os dados foram colhidos de um estudo sobre os efeitos secundários provocados por um medicamento.

 

 Efeito Secundário Total
Presente Ausente
Tratamento Medicamento 15 35 50
Placebo 4 46 50
Total 19 81 100

Tabela 4.1.1: População tratados com medicamento e outra população com placebo.

Vamos calcular a correção de Yates:

$$Q^2_{corr}=\cfrac{n~(|AD-BC|-\frac{1}{2}~n)^2}{(A+B)(C+D)(A+C)(B+D)}= \cfrac{100~(|15*46-35*4|-\frac{1}{2}~100)^2}{(15+35)(4+46)(15+4)(35+46)}=6,4977$$

e o p-valor: 

$$\mbox{p-valor}=P[6,4977\textgreater \chi^2_{0,05;(2-1)(2-1)}|H_0]=0,0108$$

 

 

Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar:

 Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário.

Observação: O software Action, já faz a correção de Yates automaticamente.

Após o cálculo da estatística de teste, $ Q^2_{obs}=6,4977 $ e do p-valor$ =0,0108 $, concluímos que existe uma diferença das probabilidades do tipo de efeito provocado pela administração do medicamento e pela administração do placebo, com um nível de significância de $ \alpha=0,05 $ (5%). Compare com o resultados da aplicação do módulo teste de homogeneidade obtido e tire as devidas conclusões.

 

 

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