Neste artigo falaremos sobre o teste t de Student, que é um teste de hipóteses utilizado quando queremos tirar conclusões de um grupo inteiro de indivíduos com base em apenas uma pequena amostra coletada. Esse problema pode parecer de um contexto muito específico, porém é mais comum do que se pensa.
Com base na estatística t, nos graus de liberdade e no valor p, você pode determinar se a diferença observada entre as médias dos dois grupos é estatisticamente significativa. Se o valor p for menor que 0.05, você pode concluir que há uma diferença estatisticamente significativa entre as médias dos dois grupos.
O teste F é usado quando desejamos avaliar se as variâncias de duas ou mais amostras são iguais. Por exemplo, podemos utilizar esse teste para comparar a variabilidade dos resultados em diferentes grupos experimentais ou para verificar a homogeneidade dos erros em uma análise de variância (ANOVA).
Um teste z é apropriado quando você tem um tamanho de amostra grande (geralmente mais de 30), e quando se sabe o desvio padrão da população. Um teste z é mais preciso e preciso do que um teste t, pois utiliza a verdadeira medida de dispersão na população.
Como vimos acima, um teste-t para 1 amostra compara uma média amostral com um valor sob a hipótese nula. Um teste-t pareado simplesmente calcula a diferença entre observações emparelhadas (por exemplo, antes e depois) e, em seguida, realiza um teste-t para 1 amostra sobre as diferenças.
O teste F é uma metodologia para verificar se duas variâncias são iguais ou diferentes. Para isso, obtêm-se o valor de “F calculado”, que nada mais é que a razão entro o quadrado médio do tratamento e do resíduo: Neste caso, se as duas variâncias forem próximas teremos uma estimativa de F próximo de 1.
O teste ANOVA é apropriado quando os dados seguem uma distribuição normal ou são altamente simétricos dentro de cada grupo. É necessário que a variabilidade dentro de cada grupo seja semelhante para utilizar o teste ANOVA.
O teste t pareado é útil para analisar o mesmo conjunto de itens que foram medidos sob duas condições diferentes, as diferenças nas medições feitas sobre o mesmo assunto antes e depois de um tratamento, ou diferenças entre dois tratamentos dados ao mesmo assunto.
O valor-t mede o tamanho da diferença em relação à variação em seus dados amostrais. Dito de outra forma, T é simplesmente a diferença calculada representada em unidades de erro padrão. Quanto maior a magnitude de T, maior a evidência contra a hipótese nula.
O teste-t independente é usado para comparar as médias de dois grupos independentes. O que significa dizer que dois grupos são independentes? Significa que os valores obtidos em um dos grupos não dependem dos valores obtidos no outro.
A distribuição t de Student é uma distribuição de probabilidades muito semelhante à distribuição normal. É uma distribuição também em forma de sino e simétrica em relação a média. A grande diferença é que sua utilização é para os casos em que as amostras são pequenas e o desvio-padrão da população é desconhecido.
E utilizando essas informações e o tamanho da amostra, nós podemos calcular uma estatística "t". E observe que ela é dada aqui no exercício. Com isso, nós podemos calcular um valor "p". E ele nada mais é do que a probabilidade de se obter um valor extremo a essa média aqui.
O teste t de Student é um tipo de estatística inferencial usado para determinar se há uma diferença significativa entre as médias de dois grupos em alguma determinada característica.
Os testes t são testes de hipótese úteis na estatística quando é necessário comparar médias. Você pode comparar uma média amostral com um valor hipotético ou com um valor alvo usando um teste t para uma amostra. Você pode comparar as médias de dois grupos com um teste t para duas amostras.
Este teste é usado quando as amostras possuem variâncias diferentes. Para confirmar se as variâncias são realmente diferentes, é recomendável realizar um teste de variâncias.
Quando devemos utilizar o teste t para comparação de medidas?
O teste t de amostras independentes é usado quando queremos comparar as médias de duas amostras independentes. Essas amostras são consideradas independentes quando não há relação entre os indivíduos em cada amostra.
Para isso, existem dois métodos muitos usados para comparar resultados, o teste t de Student (usado para comparar um grupo de medidas com outro, a fim de decidir se são ou não diferentes) e o teste F (teste da razão de variância, usado para comparar se dois desvios-padrão são significamente diferentes entre si).
O que é Anova? A Análise de Variância, ou ANOVA, é um método estatístico utilizado para determinar se há diferenças significativas entre as médias de três ou mais grupos independentes. Essa técnica foi desenvolvida pelo estatístico e geneticista britânico Ronald Fisher no início do século XX.
O teste F em análise de variância unidirecional (ANOVA) é usado para avaliar se os valores esperados de uma variável quantitativa dentro de vários grupos pré-definidos diferem uns dos outros.
Após dois meses de tratamento, o teste t de duas amostras é utilizado para comparar a pressão arterial média do grupo placebo e do grupo de tratamento. Cada paciente é avaliado uma vez e pertence a um grupo.
O ANOVA usa o teste F para determinar se a variabilidade entre as médias do grupo é maior que a variabilidade das observações dentro dos grupos. Se essa proporção for suficientemente grande, você poderá concluir que nem todas as médias são iguais.
Geralmente, um nível de significância (denotado como α ou alfa) de 0,05 funciona bem. Um nível de significância de 0,05 indica que o risco de se concluir que existe uma diferença, quando, na verdade, não existe nenhuma diferença real, é de 5%.
