A estatística t, também conhecida como valor t ou t de Student, é uma medida que nos ajuda a determinar quão grande é a diferença entre as médias de duas amostras, considerando a variabilidade nos dados.
A distribuição t-Student é uma ferramenta estatística utilizada quando o desvio padrão populacional é desconhecido, sendo essencial em testes de hipóteses e intervalos de confiança para médias populacionais.
Quanto maior a magnitude de T, maior a evidência contra a hipótese nula. Isso significa que há maior evidência de que há uma diferença significativa. Quanto mais próximo T estiver de 0, maior a probabilidade de que não haja uma diferença significativa.
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.
A Tabela t-student difere da tabela Z por apresentar duas variáveis (graus de liberdade e erro permissível) ao invés de apenas uma (Z). Assim, para se encontrar o valor “t” é preciso procurar na linha correspondente ao grau de liberdade e na coluna correspondente ao erro permissível adotado.
O cálculo da estatística t é bem similar ao cálculo da estatística z. Para isso, calculamos a média da amostra menos a média da população, só que neste caso, dividimos pelo erro padrão da amostra.
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 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.
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).
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.
Os testes T para duas amostras e T para 2 amostras com variâncias diferentes estimam valores de parâmetros populacionais ou testam hipóteses em situações que envolvam duas populações. Para se testar hipóteses entre três ou mais médias populacionais, utiliza-se o método da análise de variância (ANOVA).
Quando usar a distribuição normal ou t de Student?
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.
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 valor T da amostra é resultado de uma divisão. O numerador formado é dado pela média da amostra menos média da amostragem aleatória, enquanto o denominador é o desvio padrão da amostragem aleatória.
Para que serve o teste t pareado distribuição normal?
O teste t pareado avalia se as médias de duas medidas relacionadas são estatisticamente diferentes uma da outra. Neste caso, a hipótese de nulidade de um teste t para amostras pareadas é de que a média das diferenças entre as medidas relacionadas é igual a zero, ou seja, não há diferença entre as medidas.
Capital (C): o valor presente, que se refere à quantia total da operação. Juros (J): acréscimo sobre o capital. Tempo (t): a duração da operação (geralmente expressa em meses) Taxa (i): percentual que determinada a quantidade de juros que incidem na operação.
