O que é o teste de bonferroni?

A correção de Bonferroni é um método para corrigir os valores de testes de hipóteses quando conduzimos vários testes consecutivos. Seu principal uso costuma ser nos testes post-hoc da análise de variância (ANOVA), quando fazemos vários testes-t para identificar quais grupos tem médias diferentes entre si.

O que é uma análise post-hoc?

Análise post-hoc: o que é isso? Em latim, post hoc significa "depois disto", ou seja, analisar os dados experimentais depois. O objetivo de uma análise post-hoc é encontrar padrões após a conclusão do estudo, e encontrar resultados que não fossem o objetivo principal.

Para que serve o teste de Tukey?

-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.

O que é o teste de ANOVA?

O que é Análise de Variância (ANOVA)? A Análise de Variância ( ANOVA ) é uma fórmula estatística usada para comparar as variâncias entre as medianas (ou médias) de grupos diferentes. Diversos cenários usam ANOVA para determinar se há alguma diferença entre as medianas dos diferentes grupos.

Quando usar ANOVA e teste t?

Se as amostras são independentes e há apenas duas amostras (dois grupos independentes), o teste t de amostras independentes é mais apropriado. Por outro lado, se houver três ou mais grupos independentes, a ANOVA é uma opção melhor.

Para que serve o teste de kruskal-Wallis?

Criado por William Kruskal e W. Allen Wallis, o teste de Kruskal-Wallis é utilizado em situações onde queremos comparar mais de dois grupos independentes, de tamanhos iguais ou não, com variável resposta quantitativa.

Quando usar teste t ou Mann-Whitney?

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.

O que é o teste de Mann-Whitney?

TESTE U DE MANN-WHITNEY: É usado para testar se duas amostras independentes foram retiradas de populações com médias iguais.

Qual o melhor teste estatístico?

Dentre os principais testes disponíveis para se testar a normalidade dos dados na maioria dos softwares estatísticos, podemos citar o teste de Shapiro-Wilk e o de Kolmogorov-Smirnov.

O que é poder observado?

A análise "post-hoc" do "poder observado" é conduzida após a conclusão de um estudo e usa o tamanho da amostra e o tamanho do efeito obtidos para determinar qual foi o poder no estudo, assumindo que o tamanho do efeito na amostra é igual ao tamanho do efeito na população.

Quando usamos uma análise de variância quais os tipos de testes e em quais situações os diferentes testes podem ser usados?

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.

Como funciona o teste de wilcoxon?

O teste de Wilcoxon (Wilcoxon Matched-Pairs; Wilcoxon signed-ranks test) é um método não-paramétrico para comparação de duas amostras pareadas. A princípio são calculados os valores numéricos da diferença entre cada par, sendo possível três condições: aumento (+), diminuição (-) ou igualdade (=).

Como interpretar o resultado do teste de wilcoxon?

Um nível de significância de 0,05 indica que o risco de se concluir que existe uma diferença, quando, na verdade, não existe nenhuma diferença real, é de 5%. Se o valor de p for menor ou igual ao nível de significância, você deve rejeitar a hipótese nula.

O que é o teste de Duncan?

O teste de Duncan compara a amplitude de um conjunto de médias amostrais com uma amplitude mínima significante calculada. Se a amplitude das médias do conjunto exceder a amplitude mínima significante calculada, as médias da população são declaradas significantemente diferentes.

Como fazer o teste de Duncan?

O valor do DMS para o teste de Duncan é obtido pela seguinte expressão: Sendo que: i = p + 2, sendo p o número de médias existente entre as duas médias comparadas na relação decrescente.