Como escolher o teste estatístico?

Perguntado por: aportela . Última atualização: 28 de maio de 2023
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Existem três fatores principais que regem a escolha do teste estatístico. 1) o tipo de distribuição de dados (normal e não normal), 2) a classificação do tipo de dado (qualitativo ou quantitativo) e 3) o tipo de amostras (dependentes ou independentes).

Devemos usar o teste Chi Quadrado de Pearson quando queremos comparar duas variáveis categóricas independentes entre si. No exemplo acima é evidente a independência pois temos 30 pacientes distintos para cada tratamento e a melhora ou piora é atribuída a um único indivíduo.

O teste t de Student é um tipo de estatística inferencial usado para determinar se há uma diferença significativa entre as médias de dois grupos em alguma determinada característica.

Existem três fatores principais que regem a escolha do teste estatístico. 1) o tipo de distribuição de dados (normal e não normal), 2) a classificação do tipo de dado (qualitativo ou quantitativo) e 3) o tipo de amostras (dependentes ou independentes).

Se as amostras são independentes e há apenas duas amostras (dois grupos independentes), o teste t de amostras independentes é mais apropriado. Por outro lado, se houver três ou mais grupos independentes, a ANOVA é uma opção melhor.

Quais os tipos de testes psicológicos utilizados em processo seletivo?

  • Questionário de Avaliação Psicológica (QUATI) ...
  • Inventário de Administração de Tempo (ADT) ...
  • Teste de Raciocínio Lógico ou Teste de Bateria Fatorial de Personalidade (BPR) ...
  • Teste de Atenção Concentrada (AC) ...
  • Palográfico. ...
  • Teste Não Verbal de Inteligência.

O teste de Mann-Whitney (Wilcoxon rank-sum test) é indicado para comparação de dois grupos não pareados para se verificar se pertencem ou não à mesma população e cujos requisitos para aplicação do teste t de Student não foram cumpridos.

Estatística Exploratória, Introdução à Inferência Estatística, Noções de Amostragem e de Simulação, Estimação de Parâmetros, Intervalos de Confiança, Testes de Hipóteses, Testes de Ajustamento, Regressão Linear e Regressão Múltipla, Análise de Variância, Técnicas Estatísticas Multivariadas.

O teste Qui-quadrado é utilizado para testar a significância da associação observada entre categorias numa tabela cruzada ou de contingência. Malhotra(2000). O teste ajuda a determinar se existe uma associação entre duas variáveis categóricas.

Teste de Friedman
Ele se apresenta como uma alternativa para os casos em que a variável de interesse não possui distribuição normal, pois é um teste não-paramétrico.

A distribuição t de Student é uma distribuição de probabilidades muito semelhante à distribuição normal. É uma distribuição também em forma de sino e simétrica em relação a média. A grande diferença é que sua utilização é para os casos em que as amostras são pequenas e o desvio-padrão da população é desconhecido.

O Teste de Shapiro-Wilk tem como objetivo avaliar se uma distribuição é semelhante a uma distribuição normal. A distribuição normal também pode ser chamada de gaussiana e sua forma assemelha-se a de um sino. Esse tipo de distribuição é muito importante, por ser frequentemente usada para modelar fenômenos naturais.

É indicado quando o tamanho das duas amostras independentes é pequeno e consiste em determinar a probabilidade exata de ocorrência de uma frequência observada, ou de valores mais extremos; É necessário que as marginais das linhas e colunas sejam fixas (não aleatórias).

O teste de Kruskal-Wallis é uma extensão do teste de Wilcoxon-Mann-Whitney. Enquanto o teste não paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney consiste em comparar a distribuição de duas amostras, o teste de Kruskal-Wallis permite realizar a comparação de três ou mais grupos em amostras independentes.

Hipótese Nula (H0) é a hipótese assumida como verdadeira para a construção do teste (ou seja, queremos através do teste que ela seja falsa). Hipótese Alternativa (H1) é a hipótese considerada quando a hipótese nula não tem evidência estatística (ou seja, queremos através do teste que ela seja verdadeira).

One-way ANOVA entre grupos: usado quando você quer testar dois grupos para ver se há uma diferença entre eles. Two way ANOVA sem replicação: usado quando você tem um grupo e você está testando o mesmo grupo.

F (análise de variância ou ANOVA).

Avaliar médias usando a variação
O ANOVA usa o teste F para determinar se a variabilidade entre as médias do grupo é maior que a variabilidade das observações dentro dos grupos. Se essa proporção for suficientemente grande, você poderá concluir que nem todas as médias são iguais.