A distribuição normal pode ser usada para aproximar distribuições discretas de probabilidade, como por exemplo a distribuição binomial. Além disso, a distribuição normal serve também como base para a inferência estatística clássica. Nela, a média, mediana e moda dos dados possuem o mesmo valor./span>
A tabela. A tabela de distribuição normal só apresenta valores de Z positivos e a probabilidade acumulada para Z=0 é de 0,5. Isto acontece porque a distribuição normal é simétrica.
A distribuição normal padrão (tabela de pontuação z) é usada no teste de várias hipóteses, incluindo o valor médio, a diferença entre a média e a proporcionalidade dos valores. Essa distribuição tem um valor médio de 0 e desvio padrão de 1./span>
Calcule o valor Z. Utilize a seguinte equação para encontrar o valor Z: Z = (X - μ)/σ. Essa fórmula permite calcular um valor Z para qualquer dado da sua amostra. O valor Z é a medida de quantos desvios padrão um valor de amostra está acima ou abaixo da média aritmética.
Quanto maior o nível de confiança desejado (maior (1-a)) maior é o valor crítico de z. Logo, maior é amplitude do intervalo (menor precisão). Quanto maior a dimensão da amostra, menor é a amplitude do intervalo (maior precisão).
áreas (ou probabilidades) para muitas regiões diferentes. – Se refere à distribuição normal padrão (μ=0 e σ=1). – Possui resultados para escores z negativos e positivos. normal padrão: – Parte inteira e decimal: coluna à esquerda da tabela.
O que eu preciso para poder usar o teste t?
Duas amostras aleatórias separadas, uma de cada população, devem ser selecionadas para calcular o teste T resultante. A fórmula para calcular a estatística de teste que compara duas médias populacionais é, Z= ( x - y )/√(σx2/n1 + σy2/n2).
Cálculo de um valor crítico para um teste t com 1 amostra
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./span>
Se o objetivo é comparar a média dos valores destas variáveis, pode-se utilizar o teste “t” de Student para esta finalidade. ...
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.