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os testes estatisticos podem ser divididos em dois grandes grupos, conforme fundamentem ou não os seus cálculos na premissa de que a distribuição de frequencia dos erros amostrais é normal, as variâncias são homogêneas, os efeitos dos fatores de variação são aditivos e os erros independentes. Se tudo isto ocorrer, é muito provável que a amostra seja aceitavelmente simétrica, terá certeza apenas um ponto máximo, centrado no intervalo de classe onde está a media da distribuição, e o seu histograma de frequencias terá um contorno que seguirá aproximadamente o desenho em forma de sino curval normal. O cumprimento desses requisitos condiciona, pois a primeira escolha do pesquisador, uma vez que, se forem preenchidos, ele poderá utilizar a estatistica parametrica, cujos testes são em geral mais poderosos do que os da estatística não paramétrica e consequentemente devem ter a preferencia do investigador quando seu emprego for permitido.
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Aneci Nunes Sousa

há 3 dias

Respostas

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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.

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