Na estatística, os testes-t são um tipo de teste de hipóteses que permite comparar médias. Eles são chamados de testes-t porque cada um deles resume seus dados amostrais em um número, o valor-t. ... O software estatístico Minitab oferece o teste-t para 1 amostra, o teste-t pareado e o teste-t para 2 amostras.
Amostras independentes são amostras selecionados aleatoriamente para que as suas observações não dependam dos valores de outras observações. Muitas análises estatísticas são baseados no pressuposto de que as amostras são independentes.
Se o p-valor for menor que esse "ponto de corte", a hipótese nula é rejeitada. ... Caso seja usado o p-valor 5% como "ponto de corte" e a área abaixo da função densidade de probabilidade da distribuição t de Student seja menor do que 5%, pode-se afirmar que a hipótese nula é rejeitada com nível de confiança de 95%.
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 exemplo acima, por exemplo, um mesmo indivíduo foi medido mais de uma vez – uma antes e outra depois da dieta.
O Teste de Friedman é um teste não-paramétrico utilizado como uma alternativa ao teste de blocos de design aleatório na ANOVA regular, quando o pressusto de normalidade não pode ser assegurado ou quando as variações entre os fatores são 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. ... Também mostrarei como as variâncias fornecem informações sobre as médias.
Whitney generalizaram a técnica para amostras de tamanhos diferentes. 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.
Antes de rodar uma regressão linear simples, é preciso também testar a normalidade da distribuição de erros. Em alguns tipos de teste estatístico, caso a distribuição dos dados, erros ou diferenças não seja normal, é preciso fazer algum tipo de transformação ou então usar uma versão não-paramétrica.
Existem dois tipos de análises estatísticas: descritivas e conclusivas. ... Análises descritivas. As análises descritivas são utilizadas para que organizações possam resumir os dados do mercado em que atuam.
A estatística descritiva é caracterizada pela organização, análise e apresentação dos dados, enquanto a estatística inferencial tem como característica o estudo de uma amostra de determinada população e, com base nela, a realização de análises e a apresentação de dados.
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.
Os testes não paramétricos, também conhecidos como testes de distribuição gratuita, são aqueles baseados em certas hipóteses, mas que nãpossuem uma organização normal. Geralmente, contêm resultados estatísticos provenientes de suas ordenações, o que os torna mais fáceis de entender. ... As hipóteses são rigorosas.
Em um estudo não paramétrico, o pressuposto de normalidade é eliminado. Os métodos não paramétricos são úteis quando a suposição de normalidade não se sustenta e seu tamanho da amostra é pequeno. Entretanto, testes não paramétricos não são totalmente livres de pressuposições sobre os dados: por exemplo.
A análise paramétrica é uma técnica para comparação de produtos em desenvolvimento e produtos concorrentes e/ou já no mercado. Essa técnica facilita no momento das ideias, uma vez que ajuda a tomar decisões sobre melhorias que o produto precisa ter para atender e se diferenciar dos produtos existentes.
Já os testes de Wilcoxon e Mann-Whitney se apresentam como alternativas ao teste t pareado e o teste t para amostras independentes, respectivamente. Estes são utilizados nas mesmas situações descritas anteriormente, porém na presença de distribuição não normal dos dados.
-É utilizado para testar toda e qualquer diferença entre duas médias de tratamento; -É aplicado quando o teste “F” para tratamentos da ANAVA (análise de variância) for significativo.
Para o cálculo do p-valor do teste quiquadrado, usa-se a fórmula CHISQ. TEST (em português, TESTE. QUIQUA), informando como parâmetros os valores observados, e depois os valores esperados. Já para calcular a estatística de teste quiquadrado, usa-se a fórmula CHIST.
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.