O objetivo é o mesmo que o do teste t utilizado para comparar duas amostras, porém, a diferença é que no teste t pareado as amostras são dependentes. No caso acima, por exemplo, um mesmo indivíduo foi medido mais de uma vez – uma antes e outra depois da dieta.
O teste de independência Qui-Quadrado é usado para descobrir se existe uma associação entre a variável de linha e coluna variável em uma tabela de contingência construído à partir de dados da amostra. A hipótese nula é de que as variáveis não estão associadas, em outras palavras, eles são independentes.
Detalhes. A ferramenta testes de normalidade permite determinar se um conjunto de dados é bem modelado por uma distribuição Normal, através dos testes de Anderson-Darling, Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk ou Ryan-Joiner.
Teste de Shapiro-Wilk para Normalidade
- No caso de uma amostra de uma única população, a suposição de normalidade é exigida quando deseja-se obter intervalo de confiança ou executar teste de hipótese sobre a média dessa população baseados na estatística t.
Os resultados mostraram equivalência dos quatro testes para dados normais, com exceção do critério de Kolmogorov-Smirnov, que se mostrou inferior, e para dados não-normais o teste de Shapiro-Wilk mostrou-se sempre superior, concluindo-se então que este é aparentemente o melhor teste de aderência à normalidade.
Em estatística, os testes de normalidade são usados para determinar se um conjunto de dados de uma dada variável aleatória, é bem modelada por uma distribuição normal ou não, ou para calcular a probabilidade da variável aleatória subjacente estar normalmente distribuída.
Os testes de normalidade são utilizados para verificar se a distribuição de probabilidade associada a um conjunto de dados pode ser aproximada pela distribuição normal.
É possível transformar dados usando muitas funções como raiz quadrada, logaritmo, potência ou arco seno. Para aplicar essas transformações aos dados diretamente na worksheet, use a Calculadora do Minitab.
Falamos que uma sequencia de dados é uma normal quando a maioria dos dados estão muito póximos da média e os dados mais diferentes da média são poucos. ... Agora dados que não seguem uma distribuição normal, são dados que não tem uma distribuição clara mais concentrada perto da média.
Interpretar os principais resultados para Teste t para 2 amostras