Testes paramétricos são uma ferramenta estatística usada para a análise de fatores populacionais. Essa amostra deve atender a determinados requisitos, como tamanho, pois quanto maior seja o tamanho da amostra, mais preciso será o cálculo. ... Os testes paramétricos baseiam-se na lei de distribuição da variável em estudo.
Relembrando o conceito estatístico, o total de graus de liberdade do teste T é calculado da seguinte forma: (qtde respostas no grupo1 + qtde respostas no grupo2 – 2). Neste caso, temos 11 respostas em cada grupo, resultando em (11 + 11 – 2) = 20 graus de liberdade. Obtendo os resultados, passamos para a interpretação.
Resumindo, o teste t deve ser utilizado na presença de distribuição normal dos dados, quando se objetiva comparar dois momentos/ grupos para uma variável numérica. ... Já os testes de Wilcoxon e Mann-Whitney se apresentam como alternativas ao teste t pareado e o teste t para amostras independentes, respectivamente.
Se o nível do teste for 5%, como amplamente utilizado pelos pesquisadores, um p-valor abaixo de 0.
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.
O teste unicaudal é usado somente se os desvios em uma direção (comumente chamadas à direita ou à esquerda) são considerados teoricamente possíveis; em contraste, um teste bicaudal é usado se os desvios em qualquer direção são considerados possíveis.
Um teste unilateral pode ser esquerdo (como no exemplo em foco) ou direito, se a hipótese nula fosse H1: μ > 120. Se a hipótese nula fosse H1: μ ≠ 120, o teste seria bilateral.
Um resultado de teste é estatisticamente significativo quando a estatística da amostra é atípica o suficiente em relação à hipótese nula para que podemos rejeitar a hipótese nula para toda a população.
Teste de hipóteses usando região crítica
Nestes dois exemplos os testes são chamados de unilaterais porque somente valores de um lado do espaço amostral foram utilizados para construir a região crítica. Podemos ter também testes bilaterais aonde os dois extremos do espaço amostral são usados como região crítica.
Rejeitar H0 quando o p-valor é menor que 0,05 (α = 0,05) significa que, para os casos em que H0 é realmente verdade, não queremos rejeitá-la de forma incorreta mais de 5% das vezes. Assim, quando se utiliza um nível de significância de 5%, há cerca de 5% chance de fazer um erro tipo 1 se H0 é verdadeira.