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Métodos Quantitativos Tema 1 Aula 5

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Aula 5 - Estatística não paramétrica 
Olá! Seja bem-vindo à quinta aula da disciplina de “Métodos Quantitativos”. Nesse encontro, 
estudaremos o conceito de testes não paramétricos aplicados na análise de dados e veremos alguns 
tipos desses testes. Ao final dessa aula você deverá ser capaz de: 
 Compreender o conceito e a aplicações de testes não paramétricos; 
 Realizar testes de aderência; 
 Realizar testes de independência; 
 Realizar o teste de Kruskal-Wallis; 
 Realizar o teste dos sinais. 
Bons estudos! 
Tema 1: Testes não paramétricos 
Os testes que estudamos até agora evolviam problemas nos quais a distribuição da população era 
conhecida. Entretanto, nem todos os problemas da vida real são desse tipo. Se a distribuição da 
população é desconhecida e se deseja testar uma hipótese para aquela população, surge então o 
questionamento de como fazê-lo. Os testes abordados nesta aula constituem uma alternativa para 
esse e outros problemas. As vantagens dos métodos não paramétricos podem ser enumeradas 
conforme Triola (2013): 
1. Aplicam-se a uma grande variedade de situações, porque não possuem as exigências 
mais rígidas dos métodos paramétricos correspondentes. Em particular, os métodos não 
paramétricos não exigem populações normalmente distribuídas. 
2. Diferentemente dos métodos paramétricos, os métodos não paramétricos podem, em 
geral, ser aplicados a dados categóricos, tais como gênero de respondentes de pesquisa. 
Segundo o mesmo autor, as desvantagens dos métodos não paramétricos são: 
1. Tendem a desperdiçar informação, porque os dados numéricos exatos são, em geral, reduzidos a 
uma forma qualitativa. Por exemplo, no teste não paramétrico de sinais (descrito no tema 5), a 
perda de peso das pessoas que fazem dieta é registrada simplesmente como sinal negativo; as 
magnitudes dessa perda são ignoradas. 
2. Não são tão eficientes quanto os testes paramétricos, de modo que, com os testes não 
paramétricos, precisamos, em geral, de evidência mais forte (tais como amostra maior ou diferenças 
maiores) para rejeitar a hipótese nula. 
Há na literatura uma vasta gama de testes não paramétricos disponíveis. Para esse curso, 
selecionamos apenas alguns de utilização frequente ou que complementam, de alguma forma, os 
testes paramétricos discutidos anteriormente. Assim, daremos uma importância aos testes não 
paramétricos mais utilizados em pesquisas, que tem como objetivo as comparações entre grupos. 
Entre eles destacam-se: 
 Teste de aderência; 
 Teste de independência; 
 Teste de Mann-Whitney; 
 Teste de Kruskal-Wallis; 
 Teste dos sinais; 
 Teste de Wilcoxon. 
 
Entre esses, estudaremos o teste de aderência, de independência, de Kruskal-Wallis e 
dos sinais. 
Você sabe as diferenças entre os testes paramétricos e não paramétricos? Clique no link a seguir 
e tenha acesso a uma tabela que compara esses dois conceitos. Você vai ler um texto complementar 
objetivo e didático, não deixe de conferir! 
http://www.portalaction.com.br/964-t%C3%A9cnicas-n%C3%A3o-param%C3%A9tricas

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