A diferença mínima significativa (DMS) deste teste é calculada por: sendo Z o valor tabela a um dado nível de significância (α) e com n e n' graus de liberdade. Tal que, n= numero de médias abrangidas e n'= graus de liberdade do resíduo.
Outra maneira de dizer isso é que o número de graus de liberdade é igual ao número de “observações” menos o número de relacionamentos necessários entre as observações (por exemplo, o número de estimativas de parâmetros).
O teste de Dunnett serve para comparações múltiplas onde apenas um tratamento serve de referência, quer dizer, deseja-se apenas comparar todos com apenas um. Por exemplo, o tratamento padrão (pode ser chamado de controle, tradicional...) não havendo interesse na comparação dos demais tratamentos entre si.
É um teste não paramétrico utilizado para comparar três ou mais populações. Ele é usado para testar a hipótese nula de que todas as populações possuem funções de distribuição iguais contra a hipótese alternativa de que ao menos duas das populações possuem funções de distribuição diferentes.
Interpretação. O Minitab utiliza a estatística de Mann-Whitney, para calcular o valor-p, que é uma probabilidade que mede a evidência contra a hipótese nula. Como a interpretação da estatística de Mann-Whitney depende do tamanho da amostra, use o valor-p para tomar uma decisão sobre o teste.
Para tomada de decisão a respeito da normalidade dos dados, compara-se o valor calculado de W com o valor tabelado Wn;α, obtido da Tabela Shapiro_prob. Se o valor calculado W for menor que o tabelado, rejeita-se a hipótese de normalidade ao nível α de significância.
Para amostras de dimens˜ao superior ou igual a 30 aconselha-se o teste de Kolmogorov-Smirnov com a correcç˜ao de Lilliefors; para amostras de dimens˜ao mais reduzida é mais indicado o teste de Shapiro-Wilk.
Execute um teste de normalidade Selecione Estat > Estatísticas Básicas > Teste de Normalidade. Os resultados do teste indicam se você deve rejeitar ou deixar de rejeitar a hipótese nula de que os dados são provenientes de uma população distribuída normalmente.
Os testes de normalidade sofrem influência do tamanho amostral quanto à sua eficiência. Em amostras pequenas (entre 4 e 30 unidades), há inflação do erro tipo I, sendo preferidos os testes de Shapiro-Wilk e Shapiro-Francia (maior especificidade).