Análise de dados categorizados: modelos log-lineares e independência em tabelas de contingência - Ogliari, Paulo José (1984)
O objetivo deste trabalho é o de fazer-se um estudo exploratório sobre os problemas causados pela aproximação assintótica dos testes utilizados em tabelas de contingência, objetivando determinar as condições práticas pelas quais se obtenham testes de hipóteses e estimativas confiáveis dos parâmetros do modelo multinomial. Para esse estudo foram analisadas tabelas de contingência do tipo CxDxF obtidas por meio de simulação de dados de populações com tamanhos variados. São também objetivos deste trabalho a elaboração de um programa de análise em linguagem BASIC para o ajustamento de modelos log-lineares aos dados de tabelas de contingência do tipo CxDxF e a determinação de estruturas de independência para os dados dessas tabelas. A metodologia utilizada é a de GRIZZLE, STARMER e KOCH (1969) que descrevem como modelos lineares e quadrados mínimos ponderados podem ser utilizados na análise de dados dispostos em uma tabela de contingencia. Pelos resultados obtidos observa-se que com tamanhos de amostras pequenos (N = 200, N = 250 e N = 300), os testes estatísticos mostram-se rigorosos em não rejeitar a estrutura de independência estabelecida para as tabelas de contingência; porém, os modelos ajustados aos dados nem sempre correspondem exatamente aos que se estão testando. Para tamanhos de amostras maiores (N = 1000 e N = 1500), os testes estatísticos comportam-se de modo excelente e os modelos que explicam as relações entre as diversas variáveis em estudo ficam bem ajustados. Conclui-se também que o procedimento de BERKS0N (1955) para tabelas com frequências nulas produz bons resultados, assim como, de um modo geral, o método GSK. Ao contrário das considerações feitas por GOODMAN (1971b) o método GSK mostra-se de um modo geral de fácil aplicação.