QuadroGeral_TestesEstatisticos

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QUADRO GERAL: FÓRMULAS ESTATÍSTICAS, SUGESTÕES DE UTILIZAÇÃO E TIPOS DE ESCALAS COM QUE PODEM SER EMPREGADAS.
	TESTE (TIPO)
	UTILIZAÇÃO
	TIPO DE ESCALA E/OU VARIÁVEL
	FÓRMULA
	OBSERVAÇÃO
	Qui-quadrado (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ análise de tabelas de contingência (2 l x 2 c) e c/ observações independentes (s/ emparelhamento entre os Ss das amostras)
	Nominal; Discreta (Categórica: raça; sexo; estado civil)
	
gl=c-1 x l-1
Onde: fo = freqüência observada; fe = freqüência esperada
	É conhecido também como teste de aderência ("goodnes of fit") quando as fe são teoricamente supostas iguais ou desiguais
	Qui-quadrado c/ correção de Yates (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ análise de tabelas de contingência (2 l x 2 c) e c/ observações independentes (s/ emparelhamento entre os Ss das amostras)
	Nominal; Discreta
	
	Usa-se quando …
	Qui-quadrado p/ tendência (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD,, p/ análise de tabelas grandes e c/ observações independen-tes (s/ emparelhamento entre os Ss das amostras)
	Nominal; Discreta
	
	
	Qui-quadrado p/ independência (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ análise de tabelas grandes e c/ observações independen-tes (s/ emparelhamento entre os Ss das amostras)
	Nominal; Discreta
	
	
	Probabilida-des exatas de Fisher (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, c/ uma variável, p/ análise de tabelas de contingência (2 l x 2 c) e c/ observações independentes (s/ emparelhamento entre os Ss das amostras), visando comprovar a independência de 2 amostras (independentes) de tamanhos pequenos, definidas sob 2 critérios mutuamente excludentes
	Nominal; Discreta; Categórica
	
Onde: A = escores na casela A; B = escores na casela B; C = escores na casela C; e D = escores na casela D
	
	Da mediana (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ comparar 2 grupos/amostras independentes (s/ emparelhamento entre os Ss das amostras) c/ dados que tenham uma distribuição livre, com objetivo de constatar e verificar se provêm de populações com medianas iguais
	Ordinal; Postos, Posição, "Rank" (conceitos escolares; nível sócio-econômico)
	
	Onde: N = A+B+C+D; A = escores acima da mediana combinada da 1ª amostra; C = escores abaixo da mediana combinada da 2ª amostra; B = escores acima da mediana combinada da 2ª amostra; D = escores abaixo da mediana combinada da 2ª amostra
	Extensão do teste da mediana (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ comparar medianas de k amostras independentes (mais de 3 grupos) do mesmo tamanho (c/ emparelhamento entre os Ss dos grupos ou c/ medidas repetidas entre as amostras)
	
	
	
	Ordenamento das somas de Wilcoxon (Não paramétrico)
	Compara mediana?!??!
	
	
	Dados brutos
	Wilcoxon
	Compara a média ou mediana de 2 grupos c/ medidas emparelhadas
	
	
	
	T de Wilcoxon (Não paramétrico)
	Plano do tipo RBD, c/ 2 grupos(?!) e com emparelhamento entre os Ss dos grupos ou medidas repetidas entre as amostras
	Nominal ou ordinal; Discreta?!?
	
Se n ( 25, pode-se usar a estatística z
	N = nº de pares de observações, menos aqueles em que houver empate entre os valores observados, ou seja, D = 0; C = classificação das diferenças.
O valor de T sempre será o menor valor encontrado para a soma das classificações das diferenças de mesmo sinal
	z (…)
	P/ 1 amostra c/ 1 variável, quando se quer comparar a 
 com a 
 e quando n>30
	Uma variável; Numérica; Contínua
	
Onde: 
; n = nº de observações; Xi = um valor, dado, observação qualquer; ( = média da população; 
; e 
	Há necessidade do conhecimento prévio da média e do desvio-padrão da população (( e (). O desvio-padrão da população, contudo, pode ser estimado a partir da amostra (S), como mostrado ao lado.
	z
	P/ 2 amostras independentes c/ 1 variável
	Intervalo ou razão; 1 variável numérica; contínua
	
�� EMBED Equation.3 
	Onde: n1 = tamanho da 1ª amostra; n2 = tamanho da 2ª amostra
	"U" de Mann-Whitney (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ comparar a diferença entre 2 grupos e testar a significância dessa diferença
	Nominal ou ordinal; Discreta
	
	Onde n1 e n2 se referem ao nº de observações em cada um dos grupos; C1 e C2 refere-se à soma das classificações dos valores de cada grupo, quando ordenados do menor para o maior valor, independente do grupo.
O valor de U sempre será o menor valor encontrado, entre os dois à partir das formulas ao lado
	Mann-Whitney (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, compara 2 grupos/amostras de mesmo tamanho ou tamanhos diferentes, podendo também ser usado p/ planos RBD c/ 1 variável e medidas emparelhadas
	1 variável; Ordinal ou intervalo ou razão
	
	Onde: R1 = soma dos postos da 1ª amostra; R2 = soma dos postos da 2ª amostra; n1 = tamanho da 1ª amostra; n2 = tamanho da 2ª amostra
	De ordenamento de postos robusto de Behrens-Fisher (Não paramétrico)
	
	
	
	
	Kolmogorov-Smirnov (Não paramétrico)
	Para análise de um grupo, c/ 1 variável, destinado a medir o grau de concordância entre a distribuição acumulada de valores/dados observados na amostra com aqueles esperados teoricamente
	Pelo menos, a nível ordinal; Discreta
	D = máximo |Dt(X)‑Do(X)|
Onde: k = nº de postos; n = tamanho da amostra; Dt(X) = distribuição acumulada teórica; Do(X) = distribuição acumulada observada.
	É conhecido também como teste de aderência ou "goodnes of fit" (pode tb "determinar" se uma dada amostra provêm de uma população conhecida).
	Kolmogorov-Smirnov (Não paramétrico)
	P/ analisar se 2 amostras/grupos foram retirados da mesma população ou de populações c/ a mesma distribuição cumulativa (distribuições semelhantes)
	Pelo menos, a nível ordinal; Discretas ou Contínuas (não há exigência que provenham de distribuição normal)
	
Onde: NA = tamanho da 1ª amostra; NB = tamanho da 2ª amostra; k = nº de postos
É muito sensível, detectando diferenças em relação à tendência central, dispersão e simetria. Se as diferenças observadas entre elas forem grandes é provável que não se devam ao acaso.
	1. Ordenamos as duas amostras.
2. Construímos as distribuições de freqüências acumuladas nos intervalos de classe de cada amostra
3. Calculamos as diferenças entre as freqüências acumuladas de cada amostra em cada um dos intervalos de classe (diferenças entre a primeira e a segunda amostra, A-B).
4. Escolhemos a maior diferença [Dmax] que será comparada com Dcrítico
Se Dmax ≥ Dcrítico rejeitamos a hipótese de igualdade das amostras.
	Wald-Wolfowitz "runs test" (Não paramétrico)
	
	
	
	
	De reações extremas de Siegel-Tukey (Não paramétrico)
	
	
	
	
	De Moses de reações extremas (Não paramétrico)
	
	
	
	
	De randomização (permutação) (Não paramétrico)
	
	
	
	para 2 amostras independentes
	Risco relativo
	
	
	
	
	Odds ratio (razão de chances)
	
	
	
	
	Diferenças de 2 proporções
	
	
	
	
	"t" p/ uma amostra (Paramétrico)
	Compara a média de 1 grupo (c/ n ( 30) c/ a média da sua população
	No mínimo, no nível de intervalo; Numérica; Contínua (Peso em Kg; altura em m; tempo de duração de dado comportamento em min.)
	
Onde: 
 = média da amostra; ( = média da população; e n = tamanho da amostra
	Dados brutos.
Há necessidade do conhecimento prévio da média da população
	"t" para medidas independentes ou c/ grupos não pareados (Paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ avaliar a diferença entre as médias de 2 grupos não pareados ou independentes de tamanhos iguais ou diferentes e c/ ns(30
	No mínimo, no nível de intervalo
	
	gl = (n1 + n2) - 2.
	"t" para medidas repetidas ou c/ grupos pareados (Paramétrico)
	Plano do tipo RBD, p/ avaliar a diferença entre as médias de 2 grupos pareados ou c/ medidas repetidas entre as amostras
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	gl = n‑1
	"t" com correção de Welch (Paramétrico)
	Compara a média de 2 grupos
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	Dados brutos
	Kruskall-Wallis (ou análisede variância de Kruskall-Wallis) (Não paramétrico)
	Plano do tipo CRD, p/ comparar médias de k amostras independentes (mais de 3 grupos) do mesmo tamanho ou de tamanhos desiguais (s/ emparelhamento entre os Ss dos grupos e s/ medidas repetidas entre as amostras)
	no mínimo, a nível ordinal
	
Onde: N = nº total de observações; Cj = soma das classificações para o tratamento j; nj = nº de observações no tratamento j
	Essa estatística tem uma distribuição igual a do X2, com gl = k - 1 (desde que o nº de casos em cada tratamento seja > 5).
No caso de haver mais de 25% das observações empatadas, é recomendável usar a formula alternativa abaixo
Onde: T = t3 - t (e t é o nº de observações empatadas para cada valor); N = nº total de observações
	Friedman (ou análise de variância de Friedman) (Não paramétrico)
	Plano do tipo RBD, p/ comparar médias ou medianas de 3 ou mais grupos, quando existe emparelhamento entre os Ss dos grupos ou medidas repetidas entre as amostras
	Ordinal
	
	Para dados brutos, onde: N = número de blocos; k = número de tratamentos; Cj = soma das classificações para o tratamento j. Obs.: as observações de cada bloco (unidades experimentais) são classificadas da menor para a maior, dentro de cada bloco.
	ANOVA ONEWAY (univariada) (Paramétrico)
	P/ planos CRD, p/ comparar as variâncias de 2 ou mais grupos/amostras, c/ o fim de avaliar os possíveis efeitos de vários tratamentos (representados por essas amostras).
	1 variável, no mínimo, no nível de intervalo
	
	GlInter = r ‑ 1 e glIntra = r (nr ‑ 1)
	ANOVA (p/ medidas repetidas) (Paramétrico)
	Compara médias de 3 ou mais grupos
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	
	Análise de variância F de Snedecor (Paramétrico)
	Compara mais de 2 grupos
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	
	Análise de variância F de Snedecor (Paramétrico)
	Plano do tipo RBD, c/ 2 grupos, para testar a diferença entre as médias ou analisar as suas variâncias, c/ emparelha-mento entre os Ss dos grupos ou medidas repetidas entre as amostras
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	
	Análise de variância F de Snedecor (Paramétrico)
	Plano do tipo CRD, c/ 2 grupos independentes, para testar a diferença entre as médias ou analisar as suas variâncias
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	
	Análise de variância F de Snedecor (Paramétrico)
	Plano do tipo misto (RBD/CRD), para testar a diferença entre as médias ou analisar as suas variâncias, c/ medidas repetidas entre algumas variáveis e não em outras
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	
	Q de Cochran (Não paramétrico)
	Plano do tipo RBD, c/ mais de 2 grupos e com emparelhamento entre os Ss dos grupos ou medidas repetidas entre as amostras
	Nominal 
	?!?!(ou ordinal) dicotomizados: são definidos somente com dois valores: 1 (sim = sucesso) e 0 (não = insucesso)!??!?
	os dados estão contidos em n linhas e k colunas?!??!
	Binomial (Não paramétrico)
	Quando existe apenas 1 variável em 2 níveis e um grupo/amostra retirado(a) de população definida por 2 estratos/categorias (aqui descritas(os) como (+) sucesso e (‑) insucesso
(uma proporção) teste estatístico baseado na distribuição binomial ou na aproximação à curva normal, onde se compara a proporção de uma amostra com a do parâmetro.
	Nominal; Categórica (e.g: masculino vs feminino; sadio vs doente)
	
; onde n = tamanho da amostra; r = nº de vezes em que o evento ocorreu na amostra; p = probabilidade do evento x; q = 1‑p (probabilidade do evento y) 
	Quando pa < pp
p(valor) = 
Quando pa ( pp
p(valor) = 
Onde: pa = proporção de evento amostral; pp = proporção de evento populacional; N = tamanho da amostra
	Binomial (Não paramétrico)
	 (duas proporções) teste estatístico baseado na distribuição binomial ou na aproximação à curva normal, onde se comparam as proporções de duas amostras.
	
	
	
	McNemar p/ significância das mudanças (Não paramétrico)
	Plano do tipo RBD, c/ 2 grupos e com emparelhamento entre os Ss dos grupos ou medidas repetidas entre as amostras
	Nominal
	
	
	"One-sample runs" (Não paramétrico)
	P/ análise de um grupo
	Ordinal
	
	
	Do sinal (Não paramétrico)
	Plano do tipo RBD, c/ 2 grupos e com emparelhamento entre os Ss dos grupos ou medidas repetidas entre as amostras
	Ordinal
	
	
	( de Kendall (Paramétrico)
	P/ estabelecer apenas uma possível associação entre VI e VD usando-se 2 amostras ou conjunto de dados
	Intervalo
	
	
	Índice de correlação de Pearson (r) (Paramétrico)
	P/ estabelecer apenas uma possível associação entre 2 amostras ou conjunto de dados
	Intervalo
	
	Tem alto poder/eficiência
gl = n‑2
	Índice de correlação de Spearman (rho - rs) (Não paramétrico)
	P/ estabelecer apenas uma possível associação entre 2 amostras ou conjunto de dados, c/ 7 ( n ( 30
	Ordinal
	
ou
 gl = n
	
 Quando há postos repetidos...
	Correlação de Kendall (Tau)
	
Útil quando n ( 10, embora não relacionado diretamente ao r
	Ordinal
	(
	
	Correlação biserial
	
Dicotomia artificial, às vezes ultrapassa (1,0 – apresenta erro-padrão alto.
	Nominal e Intervalo
	rbis 
	
	Correlação Ponto biserial
	
Dicotomia natural – extensão do r de Pearson
	Nominal e Intervalo
	rpb
	
	Correlação do Coeficiente phi
	
Dicotomias naturais – extensão do r de Pearson e di Chi-quadrado
	Nominal (2 variáveis)
	r( 
	
	Correlação Tetracórica
	
Dicotomias artificiais – apresentam correlações maiores do que phi
	Nominal (2 variáveis)
	rt 
	
	Correlação Coeficiente de razão (eta)
	
Usado para a análise de relações não unilineares – extensão de r e da ANOVA
	Intervalo (2 variáveis)
	( 
	
	OMEGA2 (Paramétrico)
	É uma medida da proporção relativa da variação (ou variância) total dos desempenhos que pode ser explicada pelo efeito da manipulação experimental (VI); serve para avaliar a possível significância científica de um resultado qualquer de pesquisa manipulativa.
	Intervalo
	
; onde gl(r-1) corresponde aos graus de liberdade inter-grupais;  F corresponde ao valor do teste F (anova);  e nT corresponde ao número total de observações em todos os grupos
	Fórmula simplificada apresentada por Geoffrey Keppel in Design and Analysis - A Researcher's Handbook. Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey. 1973. p. 551
	Bartellet (Paramétrico)
	
	no mínimo, no nível de intervalo
	
	P/ poder-se avaliar o Bartellet, transforma-se-o em valor de ( X2 = (2,3026) . r . B; e se o lê na tabela do X2, sendo gl = r ‑ 1
	Efeito de tamanho (Meta análise)
	é a diferença entre as médias dos grupos experimentais (tratamento = terapias), cada um per si, e o de controle (não tratamento ou placebo) em relação à determinada medida de mudança. Esta diferença é então dividida pelo desvio padrão do grupo de controle em relação à mesma medida avaliativa.
	
	
 Onde: 
 é a média do grupo experimental e 
 é a média do grupo de controle; e 
 é o desvio padrão do grupo de controle.
	O uso do efeito de tamanho possui a vantagem de não ser dependente do tamanho da amostra para ser estatisticamente significativo
Obs.: se os dados forem de intervalo ou de razão, mas não provierem de uma distribuição normal (paramétrica), então deve-se transformar os dados em ordinais e trabalhar com eles nesse nível escalar.
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Quadro sobre as Escalas de Mensuração: Características, Afirmações e Operações Estatísticas.
	Tipo de Escala
	Características
	Afirmações Possíveis
	Exemplos
	Estatísticas Descritivas
	Testes Estatísticos
	1.  Nominal
	eventos/objetos identificados na base da equivalência/não-equivalência; categorias discretas
	Semelhanças e/ou diferenças (identidade apenas)
	Grupo étnico, religião, sexo, cor dos olhos, preferência manual, rótulos psiquiátricos
	Moda; Percentagem (%); IVQ
	Chi quadrado; Phi ((); G2 (modelo Log linear)
	2.  Ordinal
	ordenação, hierarquização, postos - ponto zero arbitrário (os intervalos, amiúde, não são iguais)
	Maior do que (>); menordo que (<); identidade
	Notas escolares, classe socioecônomica, posição ordinal na família, “status” social, hierarquia das forças armadas e eclesiástica
	Mediana; percentis; decis; quartis
	Provas não-paramétricas e, frequentemente, paramétricas
	3.  Intervalar
	magnitude/distância igual entre escores (pontos na escala a intervalos numericamente iguais) - ponto zero arbitrário -; valores contínuos
	Todas acima, mais o grau de distância entre escores (“personificação proibida”)
	Temperatura em graus Celsius ou Fahrenheit, medidas padronizadas de aptidão ou traços “intrapessoais” convertidos em quocientes, tempo/calendário
	Média; Desvio padrão
	r (PM de Pearson); teste t; Anova
	4.  Razão
	Todas da escala intervalar mais comparações proporcionais (advindas de medições com instrumentos com unidades numéricas precisamente calibradas) - ponto zero absoluto
	Todas acima, além de certas atribuições organicamente qualitativas
	Temperatura em graus Kelvin, altura, peso, tempo de reação, ECG, EEG, nível auditivo em Hz ou db
	Igual a 3, mais coeficente de variação Mg, Mh
	Os mesmos de 3
Nota:  Adaptado de Stevens (1968), com modificações substanciais.
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Propriedades da Distribuição Gaussiana
	ALGUNS PARÂMETROS ESTATÍSTICOS E SEUS SÍMBOLOS REPRESENTATIVOS
	Média
	(
	Variância
	(2
	Desvio Padrão
	(
	Erro Padrão da Média
	(x ( Sx
	Coeficiente de Momento de Assimetria
	sk ( g1
	Coeficiente de Momento de Curtose
	(1 ( g2
Com base nos trabalhos de Pascal (1623-1662), Fermat (1601-1665) e Bernoulli (1654-1705), Abrão de Moivre (1667-1754) demonstrou que a curva matemática que se aproxima da curva normal é dada pela seguinte fórmula:
	onde y = a altura (ordenada) da curva maior de qualquer valor de Xj na distribuição de frequência; ( = 3,14159, e = 2,71828 (a base de logaritmos naturais); ( e ( representam a média e o desvio padrão da distribuição, respectivamente.
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GLOSSÁRIO
ALEATORIZAÇÃO ‑ Processo que assegura que uma amostra seja escolhida no meio de uma população de modo que a probabilidade de seleção de cada membro é igual à probabilidade de escolha de qualquer outro da mesma população; dai que cada um e todos os membros da população tenha(m) probabilidade(s) igual(is) de ser(em) incluído(s) numa amostra aleatória.
ALFA (() ‑ A probabilidade de ocorrência de um erro do tipo I ao se tomar uma decisão sobre a insustentabilidade de uma hipótese nula. (( = 1 ‑ (; quanto menor for (, maior será (, e vice-versa)
AMOSTRA ‑ Subgrupo de uma população; grupo específico do qual se tomam medidas.
AMOSTRA ALEATÓRIA, CAUSAL, RANDÔMICA ‑ Amostra escolhida de tal maneira que cada membro da população-mãe teve a mesma chance ou oportunidade de ser escolhido. É a amostra escolhida sem a interferência do pesquisador, obtida por meio de sorteio, ou de tabelas de números aleatórios, ou por procedimento computadorizado (pseudo-randômico), constituindo, do ponto de vista matemático, amostra probabilística.
AMOSTRA ESTRATIFICADA ‑ Processo de obtenção de uma amostra representativa de todos os estratos (camadas) da população, para tal se impõe restrições e condições à composição da amostra. Temos uma amostra estratificada quando dividimos a população em categorias relacionadas ao resultado da experiência, e depois "pegamos" um número proporcional de sujeitos de cada categoria, utilizando a forma aleatória (de cada camada retiramos amostras aleatórias de tamanho proporcional a cada estrato). A estratificação de uma amostra faz-se ao longo de tantas dimensões quantas forem necessárias.
Amostra retirada de camadas da população denominadas estratos não superpostos, caracterizando-se, de um lado, pela maior homogeneidade da variável investigada dentre cada estrato e, de outro, pela maior heterogeneidade entre as camadas, como, por exemplo, nível sócio-econômico de população urbana: baixo, médio e elevado.
De importância fundamental na técnica da estratificação é o conhecimento prévio de que os estratos são pertinentes ao resultado da experiência.
AMOSTRA NÃO-TENDENCIOSA ‑ Processo de amostragem no qual não se faz nenhum tipo de restrição à possível inclusão de algum membro de uma população numa dada amostra (não-tendenciosa); um fato estatístico que caracteriza uma amostra não-tendenciosa, é sua média ser igual ou bem próxima ao parâmetro da população que ela representa (quanto mais próxima da média da população for a média da amostra, menos tendenciosa será a amostra).
Amostra por conglomerados: amostra probabilística cujas unidades simples são obtidas de modo randômico de unidades coletivas, pressupondo-se que estas últimas apresentem homogeneidade entre si. Colmeias, cardumes, blocos residenciais são exemplos de unidades coletivas de onde são retiradas amostras randômicas.
Amostra sistemática: amostra probabilística cuja primeira unidade é obtida ao acaso e as demais, a partir da primeira, escolhidas a cada k intervalo sistemático, definido pela razão entre o tamanho da população e o tamanho da amostra.
AMOSTRA TENDENCIOSA ‑ Amostra cuja média não corresponde a média da população em apreço; ou, de outro modo, que sofreu algum tipo de viés (restrição) durante seu processo de formação.
Amostra: do ponto de vista da estatística, parte representativa da população.
Amostragem: procedimento de estudo de uma parte do universo ou população. Sinônimo: sondagem.
Amostras independentes: dois ou mais subconjuntos randômicos da população retirados de modo independente; podem ser de tamanhos iguais ou desiguais.
Amostras pareadas: subconjuntos randômicos da população em que a variável estudada é mensurada antes e depois de um certo procedimento. Exemplo: medição do pulso radial antes e após esforço físico controlado. As amostragens são, necessariamente, do mesmo tamanho.
Análise de sobrevivência: análise estatística do tempo de ocorrência de determinado evento, o qual, na área médica, pode ser o óbito, a recidiva de uma doença, a resposta terapêutica a uma droga etc. As instituições securitárias utilizam esse modelo de análise. O BioEstat apresenta os seguintes programas de análise de sobrevivência: atuarial, Kaplan-Meier e “Log-Rank test”.
Análise multivariada: compreende testes estatísticos nos quais são consideradas de maneira simultânea n variáveis de k amostras, destacando-se nesta versão do BioEstat os programas: Componente Principal, Distância Multivariada (Euclidiana, Penrose e Mahalanobis), teste de Hotelling e teste de Bartlett.
ANOVA: teste estatístico cujo modelo de distribuição de probabilidades é o da variância para k amostras ou tratamentos independentes. As amostras podem ser do mesmo tamanho ou desiguais, no caso de k tratamentos (um critério), e devem ser iguais quando for o caso de k tratamentos e r blocos (dois critérios). Este teste é também conhecido como teste F, em homenagem a R. A. Fisher, e destina-se a comparar diferenças entre médias através das variâncias, cujos escores amostrais devem ser mensurados a nível intervalar ou de razões.
BEHAVIORISMO ‑ Escola psicológica que sustenta que os dados, do ponto de vista metodológico, devem ser, a um tempo, públicos e verificáveis, e que os aspectos observáveis do comportamento (humano e não-humano) devem ser usados para desenvolver leis e para a elaboração de teorias. Por outro lado, do ponto de vista teórico, enfatiza as relações entre o comportamento dos organismos e os estímulos ambientais, o que enseja ser considerado mecanicista (tal termo, entrementes, se referia aos filósofos pós-descartesianos). Seu fundador foi John B. Watson, o qual inspirou-se nas idéias de Locke e fundamentou-se na filosofia determinista de James, no funcionalismo de John Dewey, no método experimental de Yerkes e na teoria do condicionamento reflexo de Ivan P. Pavlov (Watson criou o que ficou conhecido como behaviorismo metodológico ‑ escola que propugnou pelo estatuto de ciência para a psicologia).
BETA (() ‑A probabilidade de ocorrência de um erro do tipo II ao se tomar uma decisão sobre a sustentabilidade de uma hipótese nula. Tal risco é determinado pelo tamanho e pela variabilidade (heterogeneidade) das amostras, pelo nível de significância adotado, pelo uso de um teste estatístico bicaudal ou unicaudal, e pela verdadeira natureza da distribuição de freqüências das diferenças médias. (( = 1 ‑ (; quanto maior for (, menor será (, e vice-versa)
Bioestatística� ou Biometria: estatística aplicada às ciências da saúde e biológicas.
Bonferroni: procedimento de comparação entre médias de vários tratamentos, no sentido de verificar a significância estatística das diferenças entre essas medidas de tendência central, determinando-se, a priori, o nível alfa de decisão. A comparação é efetuada após a análise da variância e somente se o valor de F for significativo. 
CATEGORIAS ‑ Análise quantitativa (Catania, A. C., 1992)
CEGUEIRA DUPLA ‑ (Vide dupla cegueira)
CETICISMO ‑ Princípio filosófico segundo o qual é impossível se conhecer a verdade das coisas.
Coeficiente de assimetria: medida de forma de distribuição dos escores de variáveis aleatórias contínuas, podendo ser simétrica, assimétrica positiva (curva cuja cauda está desviada para a direita) e assimétrica negativa (curva cuja cauda está desviada para a esquerda).
COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO ‑ Índice estatístico que denota a tendência de uma dada variável variar (não em função da outra, mas) quando uma outra varia (aumenta ou diminui); expressa uma relação monotônica entre duas variáveis quaisquer. Estatística que mede o grau de relação interna entre duas ou mais varáveis sob investigação.
Coeficiente de curtose: medida da forma de distribuição de variáveis aleatórias contínuas, podendo ser mesocúrtica (em forma de sino), leptocúrtica (afilada) ou platicúrtica (achatada).
Coeficiente de determinação (r2): é o quadrado do coeficiente de correlação (r), representando a quantidade da variação de uma variável dependente explicada pela variável preditiva.
Coeficiente de regressão: é uma constante que determina o grau de inclinação da reta de regressão, simbolizado pela letra b. Na regressão múltipla há tantos coeficientes de regressão quanto o número de variáveis independentes testadas.
Coeficiente de variação: razão entre o desvio padrão e a média aritmética vezes 100 (%).
Coeficiente Phi ((): coeficiente de correlação entre duas variáveis qualitativas e dicotômicas, dispostas em tabela de contingência 2 x 2.
COMPORTAMENTO ESPÉCIE-ESPECÍFICO ‑ Comportamento observado em todos ou na maioria dos membros de uma espécie (de somente um dos sexo ou de ambos, e talvez somente sob limitado tempo da vida do organismo). Diferentes usos podem incluir: comportamento emitido antes de sua seleção pelas conseqüências; comportamento respondente incondicionado; e, em "fairly consistent environments"; comportamento operante estereotipado mantido pelos reforçadores primários espécie-específicos ou reflexos condicionados que dependem de reflexos incondicionados espécie-específicos. Veja também exemplos específicos: Atividade deslocada, Padrão fixo de ação, "Releaser", Atividade no vácuo (Catania, A. C., 1992)
Concordância de Kendall (W): teste de associação entre k variáveis dispostas em vários conjuntos de postos e mensuradas a nível ordinal.
Contingência C: teste de associação entre conjuntos de variáveis mensuradas a nível nominal, dispostas em tabelas de contingência l (linhas) x c (colunas), isto é, com quaisquer números de categorias.
CONTRAPESO ‑ Técnica de controle experimental em planos intraindividuais, a qual tem como objetivo distribuir uniformemente os efeitos de transferência da(s) influência(s) de cada tratamento pelas várias condições do experimento.
CONTROLE ‑ Refere-se a métodos e processos que eliminam ou tentam eliminar ou minimizar a ocorrência de variáveis estranhas ao experimento ou não desejadas na experiência (cf. variáveis geradoras de confusão). Controlada é a experiência em que o experimentador pode concluir sem ambigüidades que a variável manipulada (VI) teve (ou não teve) efeito sobre a variável dependente, ou seja, no caso da Psicologia, sobre o comportamento.
A palavra controle em ciência tem duas acepções. Na primeira, controle se refere a fazer algo ocorrer quando se quer que ocorra ou quando se está em condições de observá-lo se ele vier a ocorrer (isso envolve seleção e manipulação de variáveis independentes). A segunda acepção da palavra controle está relacionada mais diretamente às condições em que a experimentação será realizada (envolve impedir que algo não diretamente relacionado a manipulação da VI ocorra ‑ basicamente, o problema se refere ao controle de possíveis variáveis extras, estranhas, externas ou intervenientes).
Coorte: grupo bem definido de uma população, possuindo alguma característica em comum e cujos indivíduos permanecem no conjunto durante determinado tempo, registrando-se e avaliando-se as ocorrências havidas entre os elementos no período considerado.
Correção de Williams: correção do teste G para obter melhor aproximação com o teste do qui-quadrado.
Correção de Yates: correção de continuidade do teste do qui-quadrado, onde se subtrai 0.5 do numerador de cada termo, desde que o grau de liberdade seja igual à unidade (1).
CORRELAÇÃO ‑ Estratégia de pesquisa que não permite conclusões a respeito de possíveis causas acerca dos fatos que estão sendo observados. Através da estratégia correlacional podemos, apenas, estabelecer o grau em que duas ou mais variáveis estão interrelacionadas ou co-relacionadas (cf. índice de correlação).
Correlação de Kendall: teste de associação entre duas variáveis mensuradas a nível ordinal (postos), calculando-se a correlação pelo coeficiente de Kendall t.
Correlação de Spearman: teste de associação entre duas variáveis mensuradas a nível ordinal (postos), calculando-se a correlação pelo coeficiente de Spearman rs.
Correlação linear (Pearson): teste de associação linear entre duas variáveis mensuradas a nível intervalar ou de razões, medindo-se o grau e a direção pelo Coeficiente de correlação linear r.
Correlação Parcial: teste de associação de duas variáveis quantitativas – X e Y – as quais são testadas juntamente com uma outra variável – Z –, a fim de se verificar se a correlação existente entre as primeiras é alterada pela presença da terceira variável introduzida.
Correlação: teste de associação entre variáveis, medindo-se a magnitude e o sentido ou somente o grau dessa correlação, conforme o teste empregado. Não há qualquer dependência de uma variável em relação à outra.
DADOS estatísticos (OU ESTATÍSTICAS DA AMOSTRA) ‑ Escores baseados em dados amostrais empregados para estimar os parâmetros da população-mãe (por exemplo, média ou desvios-padrões).
Dados: escores obtidos de observações ou de experimentos, podendo ser de fontes primárias ou secundárias e de amostras ou de populações.
DEFINIÇÃO ‑ Enunciado a respeito do emprego de palavras na forma "A se, e apenas se, B, C etc.". As definições são um meio taquigráfico de comunicação, de modo que se preserva o significado inequívoco, ao mesmo tempo em que se reduz a verbosidade ao mínimo.
DEFINIÇÕES 0PERACIONAIS ‑ Definição na forma "condicional" que proclama as condições específicas (quando e como) para a observação ou a mensuração de conceitos mais ou menos abstratos, bem como o resultado que será observado ou medido depois que as condições impostas forem satisfeitas.
DESCRIÇÃO ‑ A mais simples das estratégias de pesquisa, a qual envolve o ato de observar e registrar os comportamentos à medida que eles ocorrem.
Desvio Padrão (DP) ‑ (Apresenta propriedades da variância e tem a mesma unidade de medida dos dados). É definido como a raiz quadrada da variância, com sinal positivo e negativo ao mesmo tempo, pois envolve desvio em torno da média para um e para outro lado da distribuição dos dados.  O desvio padrãoé representado por S. 
	ou	
Distribuição binomial: modelo de distribuição de probabilidades de variáveis aleatórias discretas, consistindo de n provas idênticas e independentes, cada uma apresentando apenas dois resultados: sucesso (p) e insucesso (q = 1 - p). 
DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA DE DIFERENÇAS MÉDIAS DE AMOSTRAS ‑ Distribuição de freqüências de diferenças médias (
) obtida de um número supostamente infinito de diferenças médias entre amostras (diferenças entre médias de amostras); o valor médio (ou seja, a média das diferenças entre as médias) de uma distribuição de diferenças médias de amostras é zero.
DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA DE MÉDIAS DE AMOSTRAS ‑ Distribuição de freqüências de um número infinito de médias de amostras aleatórias, geralmente hipotéticas; seu valor médio é igual a média da população.
Distribuição de Poisson: modelo de distribuição de probabilidades de variáveis aleatórias discretas, cujos eventos são raros e referentes ao tempo e ao espaço. A média é igual à variância.
Distribuição exponencial: modelo de distribuição de probabilidades de variáveis aleatórias contínuas, referente ao intervalo de tempo decorrido entre eventos raros e discretos.
Distribuição hipergeométrica: modelo de distribuição de probabilidades de variáveis aleatórias discretas, com as mesmas características da distribuição binomial. O tamanho da amostra, contudo, é relativamente grande em relação ao tamanho da população, alterando-se em grau acentuado a probabilidade dos elementos do universo pela retirada de cada unidade sem reposição.
DistribuiçÃo normal (ou curva normal OU CURVA DE GAUSS) ‑ Modelo de distribuição de probabilidades de variáveis aleatórias contínuas de largo emprego em estatística, caracterizando-se por ser simétrica, em forma de sino, assintótica, cuja área sob a curva é igual à unidade.
É a distribuição simétrica de dados em que a maioria dos valores se concentra na região central da curva, isto é, perto da média, e as freqüências dos dados decresce rapidamente de ambos os lados da área central. A forma geral da curva é descrita como em forma de sino e, sendo simétrica, a média, a mediana e a moda terão todas o mesmo e único valor. A curva normal tem como parâmetros ( (mi) e ( (sigma), onde ( representa a média e ( o desvio-padrão da população.  Apresenta também dois pontos de inflexão (lugares onde a curva muda de direção) correspondentes, respectivamente, aos valores de x = ( + ( e x = ( - (. O termo "curva normal" foi cunhado por Pearson em 1893.
DUPLA CEGUEIRA ‑ Processo experimental no qual nem o sujeito, nem o experimentador, tem conhecimento prévio da condição específica que está sendo administrada (manipulada) na experiência.
Ecoetologia ‑ ("ekos" = casa, lugar, ambiente) disciplina que estudo o comportamento dos organismos em seus ambientes naturais, sem levar em consideração os determinantes internos (o mesmo que ecologia comportamental; vide tb. etologia).
EFEITO PRINCIPAL ‑ Comparação de médias globais com dados geralmente decompostos através dos níveis de uma terceira variável.
EFEITO SIMPLES ‑ Quando há efeito de interação entre duas variáveis, a análise deve focalizar as diferenças entre cada par de médias (por exemplo, A1 vs. A2) em cada nível de alguma outra variável (B1 e B2, por exemplo).
EMPARELHAMENTO ‑ Método de controle em planos de grupos separados em que se tenta explicitamente tornar os grupos (amostras) equivalentes, antes da introdução das condições experimentais ou da aplicação dos tratamentos, com respeito a uma ou mais de uma medida ou característica.
EMPIRISMO ‑ Escola filosófica que afirma serem as experiências fatuais, verificáveis, sensoriais, o fundamento da observação e, por conseqüência, de todo o conhecimento.
EQUIPARAÇÃO ‑ (Vide emparelhamento).
Erro amostral: viés observado nas amostras aleatórias, decorrente da natural variabilidade dos elementos constituintes das populações, assinalando-se o fato de que nem todos as unidades do universo participam da amostra. O erro amostral é minimizado pelo aumento do tamanho amostral e medido pelo erro padrão.
ERRO DE AMOSTRAGEM ‑ Erro não-sistemático ocorrido entre amostras retiradas de uma mesma população, o qual se deve a representações errôneas nas amostras de características relevantes da população.
ERRO DO TIPO G ‑ Tipo de erro de amostragem (extrínseco ao planejamento experimental) que se deve à ocorrência acidental de alguma particularidade ambiental que influi no desempenho de toda uma amostra.
ERRO DO TIPO I (ou simplesmente Erro tipo I) ‑ Erro de julgamento que resulta da rejeição da hipótese nula (H0) quando ela é, de fato, verdadeira.
ERRO DO TIPO II (ou simplesmente Erro tipo II) ‑ Erro de julgamento que resulta da aceitação da hipótese nula (H0) quando ela é, de fato, falsa.
ERRO DO TIPO R ‑ Tipo de erro de amostragem (intrínseco ao planejamento experimental) que se deve à seleção de uma amostra que contém alguma particularidade relativamente permanente que a diferencia da população-mãe.
ERRO DO TIPO S ‑ Tipo de erro de amostragem que se deve à inclusão inadequada, numa amostra, de indivíduos com características extremas e pouco representativas ou não representativas da totalidade dos indivíduos da população.
ERRO PADRÃO DA DIFERENÇA ENTRE MÉDIAS ‑ O erro-padrão da diferença entre médias é igual à raiz quadrada da soma das variâncias estimadas das populações. O tamanho do erro-padrão de uma distribuição de freqüências de diferenças entre médias depende do tamanho das amostras e das estimativas das variâncias das populações. Ele é calculado pela formula:  
ERRO PADRÃO DA MÉDIA (ou simplesmente Erro padrão) ‑ É o desvio padrão da média (
); é o "erro" inerente a qualquer cálculo de médias de amostras. Pode ser calculado pelas seguintes formulas:  
 , ou ainda, 
. O erro padrão é uma estimativa da diferença entre a média da população e a média da amostra.
ESCALA DE RAZÃO ‑ caracteriza-se por apresentar unidade constante e comum de mensuração, atribuindo-se um número real a cada escore, havendo uma razão conhecida entre dois intervalos quaisquer, um quociente conhecido entre dois valores quaisquer e um verdadeiro ponto zero como origem. Escala de mensuração que possui todas as propriedades das escalas nominal, ordinal e de intervalo, mais a propriedade adicional de possuir um zero absoluto no ponto de origem (por exemplo, as mensurações físicas corriqueiras de peso e comprimento).
ESCALA INTERVALAR ‑ Escala de mensuração que proporciona enunciados do tipo "maior do que" ou "menor do que", e especifica a quantidade de unidades "maiores do que" ou "menores do que" (como exemplo, a escala de temperatura em graus centígrados). A escala de intervalos tem as propriedades de ordenação e adição de valores. A Escala intervalar é semelhante à escala de razão, havendo apenas uma razão conhecida entre dois intervalos quaisquer, sendo a unidade de medição e o ponto zero arbitrários. Alguns pesquisadores não fazem distinção entre esta escala e a de razão
ESCALA NOMINAL ‑ Escala mais simples que existe; nela se usam números ou quaisquer outros símbolos para distinguir características ou indivíduos, uns(umas) do(a)s outro(a)s, dentre um conjunto ou classe de objetos, coisas etc., havendo relação de equivalência entre e dentre as categorias. Exemplo: estado civil: solteiro, casado, divorciado e viúvo.
ESCALA ORDINAL (ou por postos) ‑ Escala na qual os números (valores) indicam tão somente diferença(s) de magnitude, tamanho ou ordem (por exemplo, posição, ordem ou lugar em que atletas velocistas ou fundistas atingem a linha de chegada).
Escala na qual as modalidades de uma variável são ordenadas em graus ou magnitudes convencionadas, havendo uma relação matemática “maior do que” ou “menor do que” dos elementos, objetos, coisas entre as diversas categorias e de equivalência das unidades dentre cada modalidade. Exemplo: conceitos escolares: Excelente, Bom, Regular e Insuficiente.
ESCOLADE WÜRZBURG ‑ Escola psicológica que enfatizou atos e processos e usou a introspeção como método; precursora do Funcionalismo.
ESCOLA, ABORDAGEM, CORRENTE OU TENDÊNCIA PSICOLÓGICA ‑ Estes termos referem-se, geralmente, a um grupo de estudiosos que seguem ou compartilham os mesmos princípios ou princípios metodológicos semelhantes.
Cada Escola ou corrente reúne um conjunto de psicólogos que, em decorrência de pesquisas já realizadas, admitem certos métodos e concepções próprias acerca do comportamento.
Escores padronizados: transformação dos escores brutos em escores z, onde a média é igual a zero e o desvio padrão igual à unidade (1).
Especificidade: percentagem de indivíduos sem o evento (sem a afeção investigada, por exemplo), cujo teste – tuberculínico, por exemplo – é negativo (–).
Estatística descritiva: parte da estatística cujo objetivo é a coleta, a organização, a classificação dos dados amostrais ou das populações, as apresentações tabular e gráfica e o cálculo de determinadas medidas: média, mediana, variância, desvio padrão, coeficiente de variação, de assimetria, de curtose e outras.
Estatísticas (no plural): valores numéricos das amostras, constituindo nas amostras probabilísticas estimativas não enviesadas dos parâmetros conforme é demonstrado pelo Teorema do Limite Central.
Estimação de parâmetros: parte da inferência estatística, cujo procedimento indutivo consiste em generalizar os valores numéricos amostrais para o universo investigado.
ESTRUTURALISMO ‑ A primeira escola de psicologia; tentou reduzir a mente a elementos básicos ou estruturais e desenvolveu a introspecção como método experimental. Fundada por Wilhelm Wundt.
Estudo longitudinal: é aquele no qual se coleta informações sobre os indivíduos selecionados ao longo de um intervalo de tempo especificado.
Estudo prospectivo: estudo longitudinal no qual os indivíduos são observados a partir de um dado momento, prosseguindo-se ao longo do tempo previamente fixado.
Estudo retrospectivo: estudo longitudinal no qual as informações de interesse estão contidas em registros anteriores, em arquivos de dados como, por exemplo, em prontuários hospitalares.
Estudo transversal: dados coletados de um grupo de indivíduos em um momento definido, avaliando-se sobretudo a prevalência de uma determinada afecção.
ETOLOGIA ‑ ("ethos" = comportamento, hábitos, costumes) estudo do comportamento dos organismos e seus determinantes internos e ambientais.
EXPERIÊNCIA (EXPERIMENTO, EXPERIMENTAÇÃO) ‑ Conjunto de regras que orientam o arranjo e a ocorrência de certos eventos numa forma lógica, de modo que os dados dos sentidos possam ser usados para formular relações legítimas entre esses eventos.
Enfoque analítico no qual há intervenção do pesquisador nas condições em que os indivíduos são submetidos à pesquisa, com controle efetivo dos fatores causais e dos respectivos efeitos.
EXPLICAÇÃO ‑ Refere-se à aplicação de conceitos, leis e teorias em relação a um resultado experimental qualquer ou em relação a um evento que ocorre naturalmente. A explicação, em ciência, só é útil quando pode ser posta à prova; e só será testável quando os fatos que poderiam falseá-la são conhecidos e podem ser descartados como dispensáveis para a referida explicação.
Explicar, em ciência, envolve identificar a “causa” de um dado evento ou acontecimento tido como efeito (via de regra, VI ( VD).
FATO ‑ Em sentido mais geral, descrição de uma observação que transmite uma espécie de conhecimento empírico acerca do mundo. Os fatos devem ser a base na elaboração e explicação da teoria científica.
FENOMENOLOGIA ‑ Enquanto escola psicológica, procura compreender o mundo do ponto de vista do indivíduo. Em oposição aos behavioristas, os fenomenólogos fazem uso da experiência subjetiva, dos relatos introspectivos e dos processos mentais. Enquanto escola filosófica, teve sua primeira formulação através de Edmund Husserl (1900). Pretende levar ao conhecimento da verdade ou essência do fenômeno, através da intencionalidade da consciência (haja vista que toda consciência é consciência de algo ‑ porém, a consciência da essência das realidades é uma tarefa infindável, necessariamente incompleta, pois toda compreensão do fenômeno é apenas superficial e deve ser "completada" por outras essências das vivências). Portanto, a fenomenologia seria o conhecimento descritivo das essências da consciência pura, livre de preconceitos.
Fenótipo: característica de um indivíduo resultante do produto dos genes e expressada de diversas maneiras. As pessoas do sistema sanguíneo ABO, por exemplo, são classificadas em fenótipos dos grupos A, B, AB ou O.
FIDEDIGNIDADE DA MEDIDA DE RESPOSTA ‑ Representa o grau em que uma dada resposta reflete, sem variação com o passar do tempo, os efeitos de uma variável independente (a medida de resposta, em uma dada experiência, é a mesma em dois momentos distintos dessa experiência).
FOTOTAXIA ‑ Rejeição de substâncias com dado veneno ("taste") após sua ingestão ter sido seguida por distúrbio gastrointestinal ou náusea (e.g., como a produzida por raio-x). Ela pode ser interpretada como comportamento operante (punição de ingestão de substância com este veneno ("taste") ou como condicionamento respondente (onde distúrbio gastrointestinal é o EI e o veneno ("taste") torna-se um EC). Em outros casos, sua característica especial é o longo intervalo (algumas vezes horas) entre o "taste and its aftermath". O procedimento não é efetivo sob tais lapsos, intervalos ("delays") se estímulos como sons ou "fights" são substituídos por veneno ("taste"). Por esta razão, aversão a veneno ("taste") é freqüentemente citada como um exemplo de preparação. Taxis (plural. taxes). Movimento filogeneticamente determinado ou orientação "em direção de" ou "para longe de" um estímulo (e.g., fototaxia negativa é movimento de afastamento desde a luz). Cf. KINESIS.
FUNCIONALISMO ‑ Escola psicológica que se ocupa dos propósitos dos eventos mentais e do como e do por quê das operações mentais (função da mente no processo de adaptação dos organismos as condições sempre flutuantes de seus ambientes). O funcionalismo é o primeiro sistema psicológico genuinamente norte-americano.
Genótipo: conjunto de todos os genes que determinado indivíduo possui. No caso, por exemplo, do sistema sanguíneo ABO, as pessoas do grupo A possuem o genótipo AA ou AO; do grupo B, genótipo BB ou BO; do grupo AB, genótipo AB; e do grupo O, genótipo OO.
GESTALT ‑ Escola psicológica que enfatiza a experiência do organismo total. Os psicólogos da Gestalt entendem que o todo é mais que a soma das partes (princípio enunciado pelo filósofo chinês Mao Tsé no séc. II AC). A Gestalt se orienta por pontos de vista fenomenológicos ‑ o todo, o conjunto, a forma resulta da descoberta de relações entre as partes que compõem este todo ‑. A Gestalt ficou conhecida como a psicologia da boa forma ou da percepção.
“Goodness of fit”: teste estatístico de modelo de distribuição de probabilidades, no qual as proporções observadas se ajustam às proporções esperadas, deduzidas matematicamente ou estabelecidas de acordo com alguma teoria. É também denominado de teste de aderência.
Graus de liberdade (gl): são parâmetros indexadores estatísticos correspondentes ao número de observações independentes, como se observa nas distribuições t de Student, F da ANOVA, Qui-quadrado e r da correlação linear de Pearson.
Conceito estatístico de difícil explicitação - contudo, pode ser simplificado pela formula gl = n - 1 -. Graus de liberdade se refere a segurança que o pesquisador adquire em função do tamanho relativo de sua(s) amostra(s).
Heterogeneidade das amostras: é um modelo probabilístico que indica se as amostras investigadas não são oriundas da mesma população, sendo utilizado nos testes do qui-quadrado, da correlação linear e da regressão linear.
Heterogeneidade das variâncias: é um modelo probabilístico que revela se as variâncias dossubconjuntos testados são desiguais, não são oriundas da mesma população, sendo empregado no teste F ou da ANOVA, no teste t de Student para duas amostras independentes, e na regressão linear. Sinônimo: heteroscedasticidade.
HIPÓTESE EXPERIMENTAL, HIPÓTESE DE TRABALHO, HIPÓTESE ALTERNATIVA OU H1‑ É a hipótese que contraria a de nulidade, no sentido de afirmar que há diferença entre os grupos específicos objetos da pesquisa. A diferença observada é considerada real, rejeitando-se, portanto, a hipótese de nulidade. A H1 é uma reformulação explícita da pergunta (problema) geral da pesquisa, a qual esclarece a relação entre as variáveis, independente e dependente (VI e VD), quais os sujeitos experimentais, os processos e materiais a serem usados. A hipótese experimental prediz que ocorrerá uma variação sistemática na VD (observações diferentes) em função de variações na VI (tratamentos).
HIPÓTESE NULA OU DE NULIDADE (H0) ‑ Enunciado que sustenta que quaisquer diferenças entre duas observações, amostras, grupos etc., se devem ao acaso ou a fatores aleatórios e não a uma variação sistemática da VI; hipótese que sustenta que não há uma diferença "real" entre as médias das amostras usadas no experimento. É a hipótese que se testa, considerando-se não haver diferenças entre os grupos específicos objetos do estudo.
Homogeneidade das amostras: é um modelo probabilístico o qual indica se as amostras investigadas são oriundas da mesma população, sendo utilizado nos testes do qui-quadrado, da correlação linear e da regressão linear.
Homogeneidade das variâncias: é um modelo probabilístico quel revela se as variâncias dos subconjuntos testados são iguais, oriundas, portanto, da mesma população, sendo empregado no teste F ou ANOVA, no t teste de Student para duas amostras independentes e na regressão linear. Sinônimo: homoscedasticidade.
Incidência: estudo epidemiológico de ocorrência de casos novos de determinada doença, constatados ao longo de um período de tempo pré-fixado como, por exemplo, 6 meses, um ano, e assim por diante. Os estudos relativos à incidência são denominados de longitudinais.
ÍNDICE DE CORRELAÇÃO ‑ O coeficiente de correlação não é uma medida da mudança quantitativa de uma "variável" em relação a outra, é somente uma medida da intensidade de associação (co-relação) entre duas variáveis. Sua formula para dados independentes é: 
; para dados correlatos ou repetidos é: 
 ou 
Inferência estatística: método indutivo de generalização dos valores numéricos amostrais para a população de onde os dados foram retirados. As generalizações estatísticas, diferentes das leis universais, admitem exceções, mas proporcionam conhecimentos de relevância em termos científicos.
INTERAÇÃO ‑ Ocorre interação entre variáveis independentes, quando o efeito de uma delas é substancialmente diferente em cada nível da outra.
INTERAÇÃO DE ORDEM TRIPLA ‑ Interação que ocorre em planos trifatoriais. Uma interação de ordem tripla implica que uma ou mais interações bifatoriais provavelmente serão significantes em um nível do terceiro fator (por exemplo, AB é significante em C1), ao passo que uma ou mais interações bifatoriais que envolvem os mesmos termos, não são significantes em um outro nível do mesmo terceiro fator (AB não é significante em C2, por exemplo); uma interação de ordem tripla também poderá ocorrer se as formas das interações bifatoriais se alterarem radicalmente nos níveis do terceiro fator.
Intercepto: é uma constante relativa ao valor de Y nas equações de regressão linear quando o escore de X é igual a zero, sendo simbolizada pela letra a. Representa, portanto, o valor da variável dependente quando o valor da variável preditiva é igual a zero.
Intervalos de confiança: área abrangida pela estimativa pontual e, mais ou menos, n erros padrões, definidos em termos probabilísticos pela Regra Empírica e pelo Teorema do Limite Central. Os intervalos de confiança mais usados são de 95% e 99%, correspondentes, no caso da média aritmética de grandes amostras, a e , respectivamente.
INTROSPECÇÃO ‑ Método usado pelos primeiros psicólogos estruturalistas, o qual exigia sujeitos treinados a "olhar para dentro de sí mesmos", refletir sobre as mudanças ocorridas em suas experiências conscientes e relatar fielmente essas mudanças a um experimentador que relacionava sistematicamente, em relação ao conteúdo da mente, um relato subjetivo a outro, buscando a formulação de leis do tipo R‑R.
INVERSÃO ‑ Técnica de controle em experimentos com sujeitos únicos; consiste em se retornar, após a aplicação do tratamento experimental, às condições que vigiam durante a fase de registro da linha de base inicial.
Kolmogorov-Smirnov: teste estatístico não-paramétrico, de aderência ou de independência, para uma ou duas amostras, respectivamente. O teste de aderência é utilizado também para testar a normalidade dos escores amostrais.
LEI ‑ Enunciado de uma relação sistemática entre variáveis ou conceitos. Um exemplo de ocorrência de um conceito está sempre ligado ao exemplo de ocorrência de um outro.
Levantamentos ou “surveys”: estudos caracterizados pela coleta de dados, descrevendo-se os escores amostrais e calculando-se estatísticas que estimam os parâmetros da população investigada. Nos levantamentos pode-se, ainda, estudar a relação de causa e efeito de variáveis, mas sem o controle efetivo dos elementos causais.
LINGUAGEM DA OBSERVAÇÃO ‑ Palavras usadas para descrever ou nomear eventos observáveis diretamente. Essa linguagem consiste em termos que especificam e identificam, ou indicam propriedades de objetos, ou descrevem relações entre eles; a linguagem da observação é o ponto de partida para a comunicação científica.
LINHA DE BASE (COMPORTAMENTO DE BASE OU, SIMPLESMENTE, BASE) ‑ Refere-se, via de regra, ao comportamento firme, estável, apresentado por um organismo antes da introdução do tratamento experimental em um plano de sujeito único (estratégia de controle usada na abordagem de pesquisa conhecida como manipulativa funcional ou AEC - cf. Behaviorismo e/ou Manipulação).
LINHA DE BASE MÚLTIPLAS ‑ Processo de controle experimental usado em pesquisas de sujeito único. Diferentes sujeitos podem receber o mesmo tratamento em diferentes ocasiões ou o mesmo sujeito pode receber o mesmo tratamento para diferentes tipos de respostas ao longo do tempo ou de ambientes diferentes.
MANIPULAÇÃO ‑ Estratégia ou abordagem de pesquisa muito poderosa, que envolve a manipulação (alteração) de uma ou mais variáveis independentes. A manipulação é utilíssima para determinar relações causais. Essa abordagem pode ser dividida em: Abordagem Manipulativa Propriamente Dita (AMPD) e Abordagem manipulativa funcional (também conhecida como Análise Experimental do Comportamento ‑ AEC, a qual faz uso do plano de sujeito único). As principais diferenças entre elas são: uso de grupos de sujeitos (AMPD) em contraste com o uso extensivos de planos de sujeito único (AEC); uso de testes de hipóteses e de estatísticas na análise dos dados experimentais (AMPD) em contraste com o uso de curvas acumuladas de respostas (AEC); uso do método hipótetico-dedutivo na elaboração de teorias (AMPD) em contraste com o uso do método indutivo (AEC).
MÉDIA (ou simplesmente Média aritmética)‑ Medida de tendência central de largo emprego em estatística, usada para caracterizar ou descrever alguma particularidade quantificável de uma dada amostra, subconjunto, ou mesmo, de uma população. Como estatística, a média é definida como um índice aritmético, calculado pela somatória ou soma de todos os valores ou escores (Xn) observados na amostra, dividido pelo total de observações realizadas ou pelo número de indivíduos ou casos (N) que compõem a amostra (
).
Média geométrica: medida de tendência central representada pela raiz n do produto dos escores e indicada, sobretudo, quando os dados estão dispostos em progressão geométrica.
Média harmônica: medida de tendência central paragrandezas inversamente proporcionais como, por exemplo, tempo e velocidade, tempo e produtividade etc.
Mediana: medida de tendência central que separa os escores em dois grupos: 50% inferiores e 50% superiores à mediana.
Meta análise: permite a integração de várias pesquisas, no entanto, antes que tal análise seja possível, pesquisas individuais devem, evidentemente, ser conduzidas. Entrementes, SMITH et al. (1980) previnem que a comparação é bruta e não controlada quando se trata de pesquisas na clínica – por exemplo, para avaliar a efetividade de terapias ‑, visto que as pessoas que buscam ajuda psicológica não se alocam aleatoriamente nos diferentes tipos de terapia. Um exemplo de meta análise é a medida do efeito de tamanho, a qual pode ser obtida para cada tipo de terapia, geralmente através da média das diferentes medidas de resposta utilizadas para avaliar a efetividade da terapia. O efeito de tamanho é a diferença entre as médias dos grupos experimentais (tratamento = terapias) e o de controle (não tratamento ou placebo) em relação à determinada medida de mudança. Esta diferença é então dividida pelo desvio padrão do grupo de controle em relação à mesma medida avaliativa. O uso do efeito de tamanho possui a vantagem de não ser dependente do tamanho da amostra para ser estatisticamente significativo, como acontece nos testes de significância.
Moda: é o valor mais freqüente de um conjunto de dados.
Modelo: forma simbólica de um princípio físico expresso por uma equação ou por uma fórmula.
Newman-Keuls: procedimento de comparação entre médias de vários tratamentos, no sentido de verificar a significância estatística das diferenças entre essas medidas de tendência central. A comparação é efetuada após a análise da variância e somente se o valor de F for significativo.
NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA ‑ Ao realizarmos um teste estatístico sobre os dados de um experimento, estaremos habilitados a dizer em que medida (nível) é provável que qualquer diferença observada seja devida ao acaso. Se é muito improvável que a diferença possa ser causada por acaso, ‑ digamos, a probabilidade é de 1:1000, ou seja, 0,001 ‑ então, se concluirá que a variável independente é a responsável pela diferença; diz-se, então, que a diferença é significante.  Se, por outro lado, a diferença entre os dois grupos pode facilmente surgir por acaso, então não há razão alguma para atribuí-la ao efeito da variável independente. Os resultados serão considerados não-significantes.
Até que ponto (nível) a explicação aleatória tem de ser improvável para que a rejeitemos e possamos considerar os resultados significantes? Essa é essencialmente uma questão arbitrária. Em geral, adota-se o valor alfa de 0,05 ou 0,01, admitindo-se, ao rejeitarmos a hipótese nula, a possibilidade de ocorrência de 1 erro em 20 chances (0,05 = 5%) ou 1 em 100 (0,01 = 1%), respectivamente; a maioria dos psicólogos experimentais adota um nível de significância (() de 0,05, ou seja, precisará estar num nível de ocorrência (aleatória) de 5:100 ou 1:20 (5 casos em cada 100 ou 1 caso em cada 20 observações, respectivamente).
Observação censurada: observação na análise de sobrevivência que não cumpriu o seguimento estabelecido, desconhecendo-se o motivo (abandono etc.).
OBSERVAÇÃO NATURALÍSTICA ‑ Estratégia descritiva que requer observação e mensuração do comportamento à medida que ele ocorre em seu estado natural ou normal.
“Odds ratio” (razão de chances): teste estatístico simbolizado por OR para determinar o risco relativo de dois grupos independentes, funcionando um deles como controle, sendo utilizado em epidemiologia a fim de avaliar a ocorrência de pessoas expostas a determinado evento em relação ao grupo de indivíduos não expostos.
OMEGA2 ‑ É uma medida da proporção relativa da variação (variância) total dos desempenhos que pode ser explicada pelo efeito da manipulação experimental (VI); serve para avaliar a possível significância científica de um resultado qualquer de pesquisa manipulativa.
Uma fórmula simplificada é a apresentada por Geoffrey Keppel (in Design and Analysis - A Researcher's Handbook. Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey. 1973. p.551): 
; onde gl(r-1) corresponde aos graus de liberdade inter-grupais;  F corresponde ao valor do teste F (anova);  e nT corresponde ao número total de observações em todos os grupos.
P (valor): é a probabilidade obtida nos testes de hipótese (inferência estatística). Quando o P (valor) é igual ou menor que o nível alfa previamente estabelecido, rejeita-se a hipótese de nulidade.
PARADIGMA ‑ O mesmo que modelo (no caso da ciência, modelo teórico usado para explicar a classe de fenômenos estudados ...).  Kuhn usa o termo paradigma para se referir "à constelação total de crenças" compartilhada por certos cientistas ou uma dada comunidade, ou ainda, a uma experiência exemplar ‑ por exemplo, os pesos deixados cair por Galileu Galilei da torre de Pisa, na Itália.  Modelo teórico exemplar.
Em outros momentos Kuhn (1997: 13) usa o termo paradigmas, referindo-se às realizações científicas universalmente reconhecidas que, durante algum tempo, fornecem problemas e propiciam soluções modelares para uma comunidade de praticantes de uma ciência.
PARÂMETROS DA POPULAÇÃO ‑ Características (valores numéricos das populações representando constantes de cada variável do universo investigado) inerentes a toda e qualquer população, como sua média, variância etc. Geralmente esses parâmetros são deduzidos à partir de amostras da população que se está interessado em conhecer seu comportamento ou certas características. Os dados estatísticos das amostras são então generalizados para a população de onde as amostras foram retiradas.
PARTICULARIDADES RECORTADAS (ABSTRATAS) ‑ Particularidades ou objetos reais (!?) que requerem condições especiais para a sua observação.
PARTICULARIDADES SALIENTES (NOTÁVEIS) ‑ Particularidades ou objetos da experiência sensorial que não precisam de outra definição além de uma lista dos seus atributos.
PLACEBO ‑ Condição de controle em que todas as particularidades são idênticas à condição experimental, excetuando-se seu aspecto-chave ou crítico. Em medicina, substância sem propriedades terapêuticas, usada no lugar de substâncias sabidamente com princípios ativos, ou substância usada e acreditada como tendo ação farmacológica importante.. Em psicossomática, efeito placebo se refere a um efeito meramente devido à sugestão psicológica ou crença.
PLANO ALEATORIZADO SIMPLES ‑ Experimento com dois ou mais níveis de uma única variável; geralmente um dos níveis é a condição experimental, e o outro nível, é a condição de controle (sem a presença da variável independente).
PLANO BIFATORIAL, INTRA-INDIVIDUAL (?) ‑ Experimento em que se manipula duas variáveis intraindividuais e no qual se apresenta a cada sujeito todos os níveis de cada uma delas (plano intragrupal).
PLANO DE TRATAMENTO INTRA-INDIVIDUAL ‑ Tipo de plano em que, a cada sujeito, se administra todas as condições que fazem parte da pesquisa.
PLANO DE TRATAMENTO POR NÍVEIS ‑ Experimento do tipo interindividual, com duas variáveis independentes, no qual uma delas funciona como variável emparelhante (via de regra, é uma variável "do sujeito" que serve para equiparar os grupos); do ponto de vista da análise teórica, os efeitos da variável emparelhante anulam-se reciprocamente, uma vez que ela está presente tanto na condição experimental, como na condição de controle. Para que o emparellhamento tenha sentido, é necessário que haja uma correlação significativa entre a variável dependente e a variável emparelhante.
PLANO DE TRATAMENTO POR SUJEITOS ‑ Experimento do tipo intraindividual, com apenas um variável, em que cada sujeito recebe todos os níveis dessa variável. Neste plano, a influência das variáveis do sujeito como variáveis geradoras de confusão, são desconsideradas no momento da análise dos resultados (se ocorreram erros devido as variáveis dos sujeitos,elas ocorreram em todos os tratamentos, logo, seus efeitos se igualam quanto ao resultado final, portanto, podem ser desconsiderados).
PLANO DE TRATAMENTO POR TRATAMENTO (PLANO FATORIAL) ‑ Tipo de plano interindividual, com duas variáveis, em que os efeitos de interação e os efeitos principais ou os simples são investigados; a forma mais simples desse plano é o plano fatorial 2 x 2.
PLANO INTERINDIVIDUAL ‑ Tipo de plano em que, a cada sujeito, de cada grupo, só se administra uma, e apenas uma, dentre as várias condições que fazem parte da pesquisa.
PLANO INTRA-INDIVIDUAL UM, INTERINDIVIDUAL DOIS ‑ Plano misto com duas variáveis interindividuais e uma intraindividual.
PLANO INTRA-INDIVIDUAL UM, INTERINDIVIDUAL UM ‑ Plano misto com duas variáveis independentes, sendo uma intraindividual e a outra, interindividual.
PLANO MISTO ‑ Tipo de plano em que se administra, pelo menos, duas variáveis independentes, sendo que uma delas, pelo menos, precisa ser uma variável do tipo intraindividual, e outra, pelo menos, precisa ser do tipo interindividual.
PLANO TRIFATORIAL ‑ Experimento do tipo interindividual, com três variáveis independentes. Neste tipo de plano, as interações de ordem tripla e dupla são analisadas antes de se proceder as análises dos efeitos principais ou dos efeitos simples.
Poder do teste: capacidade de um teste estatístico de rejeitar a hipótese de nulidade quando de fato ela é falsa.
POPULAÇÃO (ou Universo) ‑ Conjunto de coisas, objetos, animais, indivíduos etc. que possuem, pelo menos, uma característica em comum. Em estatística, refere-se a uma distribuição de freqüência de todos os membros de determinada classe ou circunscritos em uma área e em determinado tempo. O tamanho da população é simbolizado pela letra N.
POSIÇÃO SEMIATEÓRICA (OU, POSIÇÃO ATEÓRICA) ‑ Posição atribuída a Skinner e seus seguidores, segundo a qual, a formulação da teoria não deve ser buscada antes da obtenção de uma boa base de dados empíricos. Esta posição está afinada com a formulação de teorias em miniatura., as quais são fruto do método indutivo.
Precisão amostral: é a proximidade entre os valores das estatísticas obtidas de várias amostras do mesmo tamanho e da mesma população.
Prevalência: estudo epidemiológico de ocorrência de casos de determinada doença constatados em um determinado momento. Os estudos relativos à prevalência são denominados de transversais.
Probabilidade ‑ A probabilidade de um evento é a possibilidade de que ele ocorra, possibilidade essa expressa numa escala de 0 a 1; 0 representa a possibilidade nula de que ocorra o evento (certeza de que ele não ocorrerá), e 1 significa a certeza de que o evento ocorrerá. É uma escala de mensuração usada para descrever a probabilidade de ocorrência de um valor específico (evento) de uma variável aleatória.
PSICOLOGISMO ‑ Atitude pela qual todos os fenômenos são explicados através da Psicologia ou de seus princípios.
QUADRADO LATINO ‑ Processo que visa distribuir os efeitos de transferência nos planos intraindividuais com mais de quatro tratamentos. As seqüências dos tratamentos são escolhidas de tal modo que passam a representar todas as possíveis combinações de tratamentos: cada tratamento ocupa uma localização diferente em cada seqüência, e ocorre apenas uma única vez em cada posição ordinal nas quatro combinações de seqüências.
RACIONALISMO ‑ Escola filosófica que sustenta que todo efeito tem uma causa e que todas as seqüências causais estão localizadas no âmbito mesmo da natureza, a qual só pode ser analisada e compreendida pela razão.
Regra de Bayes: modelo de distribuição de probabilidade condicional onde se calcula a probabilidade a posteriori do evento (A) dada a ocorrência do (B) - (AïB) -, em função do conhecimento a priori da probabilidade de ocorrência do evento B, desde que o evento A tenha ocorrido - Pr(BïA). Para dois eventos o BioEstat apresenta o chamado crivo ou “screening test”, enquanto que para 3 ou mais, o programa dispõe do modelo para a generalização da regra de Bayes.
Regressão linear: teste estatístico que determina o modelo estimador dos valores de Y a partir dos escores de X.
Regressão múltipla linear: teste estatístico que determina o modelo estimador dos escores da variável Y a partir dos valores de duas ou mais variáveis preditivas: X1, X2, …, Xn.
RELATIVISMO ‑ Princípio segundo o qual tudo pode ser verdade, contudo, verdade relativa.
Risco relativo: teste estatístico simbolizado por RR, representando o coeficiente de incidência de determinado evento (doença, por exemplo) de pessoas expostas com a incidência do mesmo evento em indivíduos não expostos.
SENSIBILIDADE DA MEDIDA DE RESPOSTA ‑ Representa o grau em que uma dada resposta reflete os efeitos de uma variável independente (a medida de resposta, em uma dada experiência, é capaz de refletir todas as respostas de um dado sujeito, sob as mesma condições experimentais, em todos os momentos dessa experiência).
Sensibilidade de um teste: percentagem de indivíduos com o evento (determinada afeção, por exemplo) cujo teste – tuberculínico, por exemplo – é positivo (+).
Série categórica ou especificativa: é uma série estatística na qual o elemento variável é o fenômeno estudado, mantendo-se fixos o tempo e o local de observação.
Série cronológica, temporal, evolutiva ou histórica: é uma série estatística na qual o tempo varia, mantendo-se fixos o local e o fenômeno estudado.
Série geográfica: é uma série estatística na qual o local (fator geográfico) é variável, mantendo-se fixos o tempo e o fenômeno observado.
SIGNIFICÂNCIA ESTATÍSTICA ‑ A significância estatística está relacionada a probabilidade de cometermos um erro do tipo I, ou seja, ao valor obtido de alfa (().  Diz respeito à diferença(s) entre médias de amostras que têm probabilidade(s) pequenas (baixas, em relação a um certo nível de significância) de surgir por acaso.
SISTEMA ‑ Um sistema é uma forma geral de organização e interpretação dos dados e teorias de um objeto de investigação particular, com pressupostos (postulados), definições e disposições metodológicas especiais.
Sondagem: procedimento de estudo de uma parte da população voltado, sobretudo, para pesquisas de opinião e de mercado. Sinônimo: amostragem.
SUJEITO ‑ Aquele que participa (homem ou outro animal qualquer) da experimentação na condição de sujeito da mesma; ao sujeito são aplicados todas as condições experimentais (planejamento intragrupal), ou uma das condições experimentais (planejamento intergrupal).
Tabela de freqüências: representação tabular na qual os escores se apresentam em correspondência com suas repetições, com frequências dispostas em valores absolutos e/ou em percentuais, podendo haver agrupamento de dados em classes previamente definidas.
Tabelas de contingência: tabelas nas quais se dispõem as frequências observadas de duas ou mais amostras, cada uma com duas ou mais categorias, em tabelas de l linhas e c colunas (2 x 2, 3 x 2, 2 x 3, 3 x 3 etc.).
TAXIA – (Taxis plural. taxes). Movimento filogeneticamente determinado ou orientação "em direção de" ou "para longe de" um estímulo (e.g., movimento de afastamento desde a luz é fototaxia negativa. Cf. KINESIS). Rejeição de substâncias com um dado veneno ("taste"), após sua ingestão ter sido seguida por distúrbio gastrointestinal ou náusea (e.g., como a produzida por raio-x). Ela pode ser interpretada como comportamento operante (punição de ingestão de substância com este veneno ("taste") ou como condicionamento respondente (onde distúrbio gastrointestinal é o EI e o veneno ("taste") torna-se um EC). Em outros casos, sua característica especial é o longo intervalo (algumas vezes horas) entre o "taste and its aftermath". O procedimento não é efetivo sob tais lapsos, intervalos ("delays") se estímulos como sons ou "fights" são substituídos por veneno ("taste"). Por esta razão, aversão a veneno ("taste") é freqüentemente citada como um exemplo de preparação (lembrarSeligmann – teoria da preparação).
TEORIA (cf. teorização) ‑ Qualquer explicação mais ou menos consistente e integrada acerca da realidade (diferente de teoria cientifica). Quando essa teoria tem uma base empírica bem estabelecida, através de leis e postulados demonstrados, diz-se que é uma teoria científica.
TEORIA CIENTÍFICA ‑ Enunciado ou conjunto que relaciona entre sí, por meio de conceitos abstratos, processos ou princípios, grande número de leis empíricas simples e suas variáveis associadas, fornecendo uma descrição unificada de uma série limitada de fenômenos, no intuito de lograr a explicação e a previsão. A teoria exerce duas funções principais: (1) integra leis, as quais, de outro modo, permaneceriam isoladas, contribuindo para a expansão do conhecimento científico; (2) propicia novas hipóteses testáveis.
TEORIA DE ORDEM SUPERIOR ‑ Integração de grande número de leis e variáveis simples, através da utilização de conceitos abstratos, processos e princípios.
TEORIAS EM MINIATURA ‑ Teorias em pequena escala; representam uma conciliação entre uma teoria de ordem superior e a posição semiateórica. Essas teorias são caracterizadas pela íntima fidelidade aos dados, pelo emprego mínimo de conceitos abstratos e por uma tendência a restringir explicações a áreas relativamente circunscritas de problemas.
TEORIZAÇÃO (OU TEORIA SEM LEIS) ‑ Qualquer tentativa ou forma de explicar e compreender os fenômenos, ou tipo particular de "visão" e interpretação da realidade.
TEORIZAÇÃO DEDUTIVA ‑ Método de elaboração de teoria em que o movimento lógico vai do nível geral de formulação da teoria para o nível particular da pesquisa em sí.
TEORIZAÇÃO INDUTIVA ‑ Método de elaboração de teoria em que o movimento lógico vai da experiência específica para um enunciado mais geral.
TESTE BICAUDAL OU BILATERAL ‑ Modo de proceder na análise de um teste estatístico qualquer, no qual a hipótese alternativa não especifica a direção da diferença a ser detectada, assim representada: m1 ( m0, podendo m1 ser maior ou menor que m0; quando se considera, na análise do resultado de um determinado teste estatístico, os dois lados da distribuição de freqüências entre as médias, ou seja, quando se considera a possibilidade de um dado resultado estar abaixo (ser negativo) ou acima (ser positivo) da média da distribuição de freqüências médias.
Teste binomial (duas proporções): teste estatístico baseado na distribuição binomial ou na aproximação à curva normal, onde se comparam as proporções de duas amostras.
Teste binomial (uma proporção): teste estatístico baseado na distribuição binomial ou na aproximação à curva normal, onde se compara a proporção de uma amostra com a do parâmetro.
Teste da Mediana: teste estatístico não-paramétrico de distribuição livre, para duas amostras independentes, no sentido de constatar se provieram de uma população com a mesma mediana. Os dados devem ser mensurados, pelo menos, em escala ordinal.
Teste de aderência: é aquele em que se observa o ajustamento ou concordância dos escores observados aos valores teóricos esperados ou deduzidos matematicamente. Chama-se na literatura inglesa de “goodness of fit”.
Teste de Cochran: teste estatístico de modelo livre de distribuição de probabilidades, onde os dados estão contidos em n linhas e k colunas. Todos os escores – nominais ou ordinais dicotomizados - são definidos somente com dois valores: 1 (sim = sucesso) e 0 (não = insucesso).
Teste de Friedman: teste estatístico de modelo livre de distribuição de probabilidades abrangendo 3 ou mais amostras relacionadas, para comparação das respectivas médias, cujos escores são mensurados em escala nominal ou ordinal (postos). As amostras devem ser do mesmo tamanho. 
Teste de Hipótese ‑ É uma afirmação a respeito da contribuição de uma variável aleatória ao resultado observado em uma experimentação qualquer. A prova ou teste de uma hipótese estatística é uma regra que, obtidos os valores amostrais, conduz a uma decisão de aceitar ou rejeitar a hipótese considerada; um exemplo é o teste t, que é aplicado para verificar se a diferença observada entre duas médias é significativa ou não.
Teste de Kruskal-Wallis: teste estatístico de modelo livre de distribuição de probabilidades, para análise de médias de k amostras independentes, do mesmo tamanho ou desiguais, cujos dados devem ser mensurados, no mínimo, a nível ordinal.
Teste de Mann-Whitney: teste estatístico não-paramétrico de distribuição livre, para duas amostras independentes do mesmo tamanho ou desiguais e dados mensurados, no mínimo, no nível de escala ordinal. É também conhecido como “Wilcoxon rank-sum test”.
Teste de McNemar: teste estatístico para dados dispostos em tabela de contingência 2 x 2, a fim de comparar proporções de dois grupos pareados, onde são observados os pares concordantes e os discordantes em relação a dois tratamentos – A e B –, avaliando-se, em termos probabilísticos, somente os pares discordantes em relação a esses mesmos tratamento: (+ - ) e (- +).
Teste de Wilcoxon: teste não-paramétrico de distribuição livre, para duas amostras pareadas, cujos dados devem ser mensurados, pelo menos, a nível ordinal. É também conhecido como “Wilcoxon signed-rank test”.
Teste do qui-quadrado (amostras independentes): teste estatístico para n amostras independentes, cujas proporções observadas nas diversas modalidades estão dispostas em tabelas de contingência l x c, sendo os valores esperados deduzidos matematicamente, e onde se procura determinar se as proporções observadas nas diferentes categorias são independentes ou estão associadas. O qui-quadrado apresenta uma família de distribuição de variáveis com (l – 1) x (c – 1) graus de liberdade.
Teste dos Sinais: teste estatístico não-paramétrico para duas amostras pareadas, onde se leva em consideração apenas o sinal das diferenças entre cada par de escores (+ ou -), independente, portanto, da magnitude das diferenças.
Teste Exato de Fisher: teste estatístico, para duas amostras independentes cujas proporções estão dispostas em tabela de contingência 2 x 2, devendo ser escolhido quando os valores observados são pequenos, inclusive com proporções cujos escores são iguais a zero (0).
TESTE F ‑ Tipo de teste estatístico paramétrico, usado para se comparar mais de duas médias de amostras, em busca de diferenças significativas ou com baixas probabilidades de terem ocorrido por mero acaso. O teste F é um índice entre a variabilidade ou variância intergrupais (variabilidade devida às variáveis experimentais ou tratamentos) e a variância ou variação intragrupais (variância devida a possíveis fatores aleatórios ou erros de amostragem). Sua formula, para análise de variância simples é: F = 
Teste G (amostras independentes): teste estatístico para n amostras cujas proporções das diversas modalidades estão dispostas em tabelas de contingência l x c, sendo os valores esperados deduzidos matematicamente, procurando-se determinar se as proporções observadas nas diferentes categorias são independentes ou estão associadas. Os graus de liberdade neste teste são calculados como segue: (l – 1) x (c – 1).
Teste Kappa: teste estatístico não-paramétrico destinado a comparar as proporções da mesma variável mensurada a nível nominal em duas ocasiões distintas. Testa-se a reprodutibilidade dos resultados, no sentido da haver ou não concordância nas proporções observadas nos diferentes períodos. Os dados são dispostos em tabela de contingência 2 x 2.
TESTE MONOCAUDAL OU UNILATERAL (cf. teste bicaudal) ‑ Tipo de teste estatístico em que se avalia apenas uma das tendências de um resultado experimental (
). A análise considera apenas um dos lados (ou cauda) da curva de distribuição normal.
Teste não-paramétrico: é aquele em que não há pressuposto sobre modelo de distribuição nem quanto aos parâmetros, não se aplicando ao mesmo o Teorema do Limite Central.
Teste paramétrico: é aquele com pressuposto de um modelo de