Ed
há 3 dias
Os testes estatísticos podem ser divididos em dois grandes grupos: 1. Testes Paramétricos: Esses testes assumem que os dados seguem uma distribuição normal e que as variâncias são homogêneas. Eles são mais poderosos e, portanto, preferidos quando as condições de normalidade e homogeneidade são atendidas. Exemplos incluem o teste t de Student e a ANOVA. 2. Testes Não Paramétricos: Esses testes não fazem suposições sobre a distribuição dos dados. Eles são utilizados quando as condições para os testes paramétricos não são atendidas, como em dados que não são normalmente distribuídos ou quando as variâncias não são homogêneas. Exemplos incluem o teste de Mann-Whitney e o teste de Kruskal-Wallis. A escolha entre esses grupos depende das características dos dados e das suposições que podem ser feitas sobre eles.