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.
O segundo método de comparação múltipla proposto por Fisher e usualmente chamado de teste ou procedimento de Bonferroni, consiste na realização de um teste t para cada par de médias a uma taxa de erro por comparação (TPC) de α(k2).
O fato de você poder realizar um teste paramétrico com dados não normais não significa que a média seja a melhor medida da tendência central dos seus dados. Por exemplo, o centro de uma distribuição assimétrica, como a renda, pode ser mais bem medido pela mediana, em que 50% estão acima da mediana e 50% estão abaixo./span>
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.
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 usada para testar a hipótese nula que a função de distribuição acumulada Fx é igual a alguma função de distribuição, sob hipótese, S(x), ou seja, {H0:F(x)=S(x)H1:F(x)≠S(x).
Para amostras de dimens˜ao superior ou igual a 30 aconselha-se o teste de Kolmogorov-Smirnov com a correcç˜ao de Lilliefors; para amostras de dimens˜ao mais reduzida é mais indicado o teste de Shapiro-Wilk.
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.
Se o valor de p for menor ou igual ao nível de significância, você deve rejeitar a hipótese nula e concluir que os seus dados não seguem a distribuição normal. Se o valor de p for maior do que o nível de significância, você não deve rejeitar a hipótese nula.
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.
Análise da normalidade – como executar