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.
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.
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.
Teste de Postos Sinalizados de Wilcoxon: Tempo A hipótese nula indica que o tempo médio de reação é de 12 minutos. Como o valor-p é 0,227, que é maior do que o nível de significância de 0,05, você deixa de rejeitar a hipótese nula e não é possível concluir que o tempo médio de reação seja inferior a 12 minutos.
Para determinar se alguma das diferenças entre as medianas é estatisticamente significativa, compare o valor-p com o seu nível de significância a fim de avaliar a hipótese nula. A hipótese nula afirma que as medianas populacionais são todos iguais.
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.
A análise de variância (ANOVA) pode determinar se as médias de três ou mais grupos são diferentes. A ANOVA usa testes F para testar estatisticamente a igualdade entre médias. Neste post, mostrarei como a ANOVA e os testes F funcionam, usando um exemplo de ANOVA com um fator.
Para implementar no R é preciso criar um conjunto de dados de duas variáveis: uma com os valores a serem estudados e outra identificando a que grupo aquele valor pertence. Depois basta fazer um ajuste linear pela função lm() e utilizar a função anova() para obter a tabela ANOVA.
Para utilizar as ferramentas de análise, selecione Análise de Dados do menu de Ferramentas. Dentro da opção de ferramenta de análise, escolha, "ANOVA: Single Factor". Depois, marque a Faixa de Entrada e a Faixa de Saída, indicando as células necessárias.
O Teste de Tukey consiste em comparar todos os possíveis pares de médias e se baseia na diferença mínima significativa (D.M.S.), considerando os percentis do grupo. No cálculo da D.M.S. utiliza-se também a distribuição da amplitude estudentizada, o quadrado médio dos resíduos da ANOVA e o tamanho amostral dos grupos.
ANOVA. A análise de variância (ANOVA) pode determinar se existe diferença significativa entre três ou mais grupos quanto à uma variável quantitativa que siga distribuição normal. A ANOVA usa testes F para testar estatisticamente a igualdade entre médias.
A análise post hoc de "potência observada" é conduzida depois que o estudo foi concluído e usa o tamanho de amostra obtido e o tamanho de efeito para determina qual foi a potência no estudo, assumindo que o tamanho de efeito na amostra é igual ao tamanho de efeito na população.
Para maior garantia de controle de erro tipo I: usar Bonferroni, que tem mais poder que Tukey; porém é melhor para número pequeno de grupos (nível de significância é dividido pelo número de grupos - 5 grupos fazem o nível de significância baixar de 0,05 para 0,01).
Calcular manualmente intervalos de confiança de Bonferroni para os desvios padrão (sigmas)
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.
Você simplesmente pega a média amostral e subtrai o valor da hipótese nula. Se a média amostral for 10 e a hipótese nula for 6, a diferença ou sinal será 4. Se não houver diferença entre a média amostral e o valor sob a hipótese nula, o sinal no numerador (assim como o valor da razão inteira) será igual a zero.
O Poder do Teste tem como objetivo conhecer o quanto o teste de hipóteses controla um erro do tipo II, ou qual a probabilidade de rejeitar a hipótese nula se realmente for falsa. ... Isto significa que você tem menos chance de aceitar a hipótese nula quando ela é falsa, isto é, menor chance de cometer um erro do tipo II.
ψ = poder do teste : = 1 − β=P(Rejeitar H0|H0 é falsa). Em geral, em qualquer experimento, a probabilidade do erro do tipo I é controlada (α). A probabilidade do erro do tipo II (consequentemente o poder do teste) n˜ao é, em geral, controlada.
A estimativa de tamanho de efeito mais básica em comparações de amostras independentes é a diferença entre as médias. No entanto, comparar as médias sem considerar a variabilidade dos dados, dos quais as médias foram calculadas, podem ocultar propriedades importantes do efeito.