O que é teste t de amostra?

Perguntado por: dramos . Última atualização: 25 de abril de 2023
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O procedimento de teste T de uma amostra testa se a média de uma variável única difere de uma constante especificada e automatiza o cálculo de tamanho do efeito do teste t. Um pesquisador pode querer testar se o escore médio de QI para um grupo de estudantes difere de 100.

Existem três tipos principais de teste t de Student: o teste t para amostra única, o teste t para amostras independentes e o teste t para amostras dependentes.

Se o nível do teste for 5%, como amplamente utilizado pelos pesquisadores, um p-valor abaixo de 0.05 dá evidências a favor da hipótese alternativa. Caso a hipótese nula seja a usual, médias iguais, p-valor abaixo de 0.05 dá indícios de que são diferentes, mas sempre em função da hipótese alternativa.

Teste t

  1. coletamos uma amostra de tamanho no grupo 1 e uma amostra de tamanho. no grupo 2.
  2. A partir desses dados, calculamos as médias ( e ) e os desvio-padrão ( e. ) dos dois grupos.
  3. O critério de decisão para se testar a hipótese nula acima consiste em rejeitar se.

O valor-t mede o tamanho da diferença em relação à variação em seus dados amostrais. Dito de outra forma, T é simplesmente a diferença calculada representada em unidades de erro padrão. Quanto maior a magnitude de T, maior a evidência contra a hipótese nula.

Um teste t é uma estratégia factual utilizada para verificar se dois arranjos de informação são fundamentalmente únicos. Um teste z é um teste factual para ajudar a decidir a probabilidade de que novas informações estejam próximas do ponto para o qual a pontuação foi determinada.

O valor T da amostra é resultado de uma divisão. O numerador formado é dado pela média da amostra menos média da amostragem aleatória, enquanto o denominador é o desvio padrão da amostragem aleatória.

O teste t pareado é útil para analisar o mesmo conjunto de itens que foram medidos sob duas condições diferentes, as diferenças nas medições feitas sobre o mesmo assunto antes e depois de um tratamento, ou diferenças entre dois tratamentos dados ao mesmo assunto.

O teste-t independente é usado para comparar as médias de dois grupos independentes. O que significa dizer que dois grupos são independentes? Significa que os valores obtidos em um dos grupos não dependem dos valores obtidos no outro.

Trataremos também da distribuiç˜ao de qui-quadrado que nos diz em que medida é que os valores observados se desviam do valor esperado, caso as duas variáveis n˜ao estivessem associadas, e a t-Student que é uma distribuiç˜ao de probabilidade teórica.

ANOVA. A análise de variância (ANOVA) pode determinar se existe diferença significativa entre três ou mais grupos quanto à uma variável quantitativa que siga distribuição normal. A ANOVA usa testes F para testar estatisticamente a igualdade entre médias.

A Tabela t-student difere da tabela Z por apresentar duas variáveis (graus de liberdade e erro permissível) ao invés de apenas uma (Z). Assim, para se encontrar o valor “t” é preciso procurar na linha correspondente ao grau de liberdade e na coluna correspondente ao erro permissível adotado.

Não se preocupe! Todo bom software gera este teste no momento em que você solicita o teste t independente, basta apenas interpretá-lo. Por outro lado, o uso do teste t pareado é realizado quando existe a situação em que os dados não são independentes.

A hipótese nula é, muitas vezes, uma alegação inicial baseado em análises anteriores ou conhecimentos especializados. A hipótese alternativa afirma que um parâmetro da população é menor, maior ou diferente do valor hipotético na hipótese nula.

Obtendo um teste T de amostras independentes
Nos menus, escolha: Analisar > Comparar Significa > Independente-Amostras T Test ... Selecione uma ou mais variáveis de teste quantitativas. Um teste t separado é calculado para cada variável.

Teste t pareado
Suponha um estudo onde os indivíduos foram submetidos a uma dieta e deseja-se verificar se houve diferença entre o peso antes e depois da dieta. Nesse caso, a variável de interesse é numérica e o objetivo é verificar se existe diferença significativa dessa variável entre dois grupos de interesse.

Se a diferença não é devida ao acaso, dizemos que é uma diferença estatisticamente significativa. São inúmeras as situações em que precisamos ter certeza de que as diferenças que observamos não são explicadas por acaso. É a base do método científico. Por exemplo, vamos pensar sobre uma pesquisa médica.