Atividade testes estatísticos

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Atividade de bioestatística – testes estatísticos 
Nome: Gabriela Domingues Werner 
Um profissional de educação física está realizando o seu doutorado na área de obesidade. Ele está 
testando a eficácia de um treinamento físico em alguns parâmetros (peso, IMC e glicemia). Ele está 
utilizando uma amostra de pacientes de dois hospitais. 
 
1. Há diferença de peso dos pacientes entre o hospital A e B, antes do treinamento? 
A partir do teste de normalidade, o valor P=0,69355. Esse valor é maior que 0,05 (0,69355 > 0,05), isso 
indica que a distribuição de dados é normal, ou seja, os dados são paramétricos. 
Como os dados são paramétricos, utiliza-se os testes paramétricos, podendo ser o teste T pareado e o 
teste T não pareado. Como nesse caso a variável peso é independente, o teste utilizado é o teste T 
independente. 
O resultado do teste T independente foi de P=0,189627. Esse valor é maior que 0,05 (0,189627 > 0,05), 
então aceita-se H0 e rejeita-se H1. 
Conclusão: não existe diferença estatística de peso entre os pacientes do hospital A e do hospital B antes 
do treinamento. 
 
2. Há diferença estatística entre os IMCs e glicemias antes e depois do treinamento (ambos os 
hospitais)? 
IMC: 
Hospital A: A partir do teste de normalidade, o valor P=0,0565; esse valor é maior que 0,05 (0,0565 > 0,05), 
isso indica que a distribuição de dados é normal, os dados são paramétricos. O teste utilizado será o teste 
T dependente, que dá o valor de P=0,00349; esse valor é menor que 0,05 (0,00349 < 0,05), então aceita H1 
e rejeita H0. Conclusão: no hospital A, há diferença estatística no IMC dos pacientes antes e depois do 
treinamento. 
Hospital B: A partir do teste de normalidade, o valor P=0,18781; esse valor é maior que 0,05 (0,18781 > 
0,05), isso indica que a distribuição de dados é normal, os dados são paramétricos. O teste utilizado será o 
teste T dependente, que dá o valor P=0,29091; esse valor é maior que 0,05 (0,29091 > 0,05), então aceita 
H0 e rejeita H1. Conclusão: no hospital B, não há diferença estatística no IMC dos pacientes antes e depois 
do treinamento. 
Glicemia: 
Hospital A: A partir do teste de normalidade, o valor P=0,60407; esse valor é maior que 0,05 (0,60407 > 
0,05), isso indica que a distribuição de dados é normal, os dados são paramétricos. O teste utilizado será o 
teste T dependente, que dá o valor de P=0,98054; esse valor é maior que 0,05 (0,98054 < 0,05), então 
aceita H0 e rejeita H1. Conclusão: no hospital A, não há diferença estatística na glicemia dos pacientes 
antes e depois do treinamento. 
Hospital B: A partir do teste de normalidade, o valor P=0,15006; esse valor é maior que 0,05 (0,15006 > 
0,05), isso indica que a distribuição de dados é normal, os dados são paramétricos. O teste utilizado será o 
teste T dependente, que dá o valor de P=0,07943; esse valor é maior que 0,05 (0,07943 > 0,05), então 
aceita H0 e rejeita H1. Conclusão: no hospital B, não há diferença estatística na glicemia dos pacientes 
antes e depois do treinamento. 
 
3. Há diferença estatística entre os pesos antes e depois do treinamento (ambos os hospitais)? 
Hospital A: A partir do teste de normalidade, o valor P=0,89074; esse valor é maior que 0,05 (0,89074 > 
0,05), isso indica que a distribuição de dados é normal. O teste utilizado será o teste T dependente, que dá 
o valor P= 0,00101; esse valor é menor que 0,05 (0,00101 < 0,05), então aceita H1 e rejeita H0. Conclusão: 
no hospital A, há diferença estatística nos pesos dos pacientes antes e depois do treinamento. 
Hospital B: A partir do teste de normalidade, o valor P=0,69841; esse valor é maior que 0,05 (0,69841 > 
0,05), isso indica que a distribuição de dados é normal. O teste utilizado será o teste T dependente, que dá 
o valor P=0,06762; esse valor é maior que 0,05 (0,06761 > 0,05), então aceita H0 e rejeita H1. Conclusão: 
no hospital B, não há diferença estatística nos pesos dos pacientes antes e depois do treinamento.