O teste F é utilizado para analisar a variância entre dois conjuntos de dados diferentes e compará-los utilizando o teste de hipóteses.
Execute um teste de normalidade Selecione Estat > Estatísticas Básicas > Teste de Normalidade. Os resultados do teste indicam se você deve rejeitar ou deixar de rejeitar a hipótese nula de que os dados são provenientes de uma população distribuída normalmente.
- No caso de uma amostra de uma única população, a suposição de normalidade é exigida quando deseja-se obter intervalo de confiança ou executar teste de hipótese sobre a média dessa população baseados na estatística t.
Para verificar a normalidade da distribuição vamos apresentar três ferramentas que devem ser utilizadas em conjunto: o teste Shapiro-Wilk, o histograma e o QQ-plot. Todas as três serão acompanhadas de um exemplo de como implementar no software R ao final.
A suposição de normalidade é aquela, segunda a qual assumimos que um conjunto de dados segue uma distribuição normal por não termos evidências suficientes para descartar essa. Dessa forma, seguimos com os cálculos da inferência estatística que assumem esse modelo de curva para a explicação da população.
Dados normais são dados que estão distribuidos em uma normal (ou seguem uma normal). ... Falamos que uma sequencia de dados é uma normal quando a maioria dos dados estão muito póximos da média e os dados mais diferentes da média são poucos. Ao fazer um gráfico com esses pontos, o gráfico fica com um formato de sino.
Os testes paramétricos típicos só podem avaliar dados contínuos e os resultados podem ser significativamente afetados por outliers. Em contrapartida, alguns testes não paramétricos podem manusear dados ordinais, dados ordenados e não serem seriamente afetados por outliers.
Na grande família dos modelos lineares, que incluem o teste t e a ANOVA, testes mais complexos, como os modelos lineares generalizados simples ou mistos (GLM e GLMM), permitem ainda escolher outros tipos de distribuição além da normal para estimar a significância da estatística.
Estatísticas de teste comuns
Resposta. Explicação: Teste t de Wilcoxon, teste U de Mann-Whitney, teste H de Kruskal-Wallis e teste de Friedman, todos esses testes comparam medianas de dados não paramétricos.
O Teste Exato de Fisher é utilizado em tabelas de contingência 2x2 para comparar 2 grupos de duas amostras independentes, em outras palavras, tem como objetivo testar se a variável da linha e a variável da coluna são independentes (H0: a variável da linha e a variável de coluna são independentes).