Quando usar o teste de Shapiro-Wilk ou Kolmogorov?

Para amostras de dimens˜ao superior ou igual a 30 aconselha-se o teste de Kolmogorov-Smirnov com a correcç˜ao de Lilliefors; para amostras de dimens˜ao mais reduzida é mais indicado o teste de Shapiro-Wilk.
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Quando utilizar o teste de Kolmogorov-Smirnov?

O teste de Kolmogorov-Smirnov de uma amostra pode ser utilizado para testar se uma variável (por exemplo, income) é normalmente distribuída. Média, desvio padrão, mínimo, máximo, número de casos não omissos, quartis, teste de Lilliefors e simulação de Monte Carlo.
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Quando se usa Shapiro-Wilk?

O Teste de Shapiro-Wilk tem como objetivo avaliar se uma distribuição é semelhante a uma distribuição normal. A distribuição normal também pode ser chamada de gaussiana e sua forma assemelha-se a de um sino. Esse tipo de distribuição é muito importante, por ser frequentemente usada para modelar fenômenos naturais.
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Quando usar Kolmogorov?

é usada para testar a hipótese nula que a função de distribuição acumulada Fx é igual a alguma função de distribuição, sob hipótese, S(x), ou seja, {H0:F(x)=S(x)H1:F(x)≠S(x). em que, Dn é o menor limite superior de todas as diferenças pontuais ∣Fn(x)−S(x)∣.
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Como saber qual teste de normalidade usar?

Teste de normalidade de Ryan-Joiner

Se o coeficiente de correlação é próximo a 1, é provável que a população seja normal. A estatística de Ryan-Joiner avalia a resistência dessa correlação; se ela recair abaixo do valor crítico adequado, você rejeitará a hipótese nula de normalidade da população.
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O QUE É A BENDITA DISTRIBUIÇÃO NORMAL e por que ela é tão importante para a análise dos seus dados?

Qual o melhor teste de normalidade para amostras pequenas?

Os testes de normalidade sofrem influência do tamanho amostral quanto à sua eficiência. Em amostras pequenas (entre 4 e 30 unidades), há inflação do erro tipo I, sendo preferidos os testes de Shapiro-Wilk e Shapiro-Francia (maior especificidade).
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O que é o teste de Shapiro-Wilk?

Teste de normalidade (Shapiro-Wilk):

A hipótese nula do teste de Shapiro-Wilk é que a população possui distribuição normal. Portanto, um valor de p < 0.05 indica que você rejeitou a hipótese nula, ou seja, seus dados não possuem distribuição normal.
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Quais são os testes não paramétricos?

Os testes não paramétricos, também conhecidos como testes de distribuição gratuita, são aqueles baseados em certas hipóteses, mas que nãpossuem uma organização normal. Geralmente, contêm resultados estatísticos provenientes de suas ordenações, o que os torna mais fáceis de entender.
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Quando se usa o teste t Student?

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.
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Quando se usa o teste de Wilcoxon?

Portanto, o teste de Wilcoxon é usado para testar se as medianas das amostras são iguais nos casos em que a suposição de normalidade não é satisfeita ou quando não for possível checar essa suposição.
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Como fazer o teste de Shapiro-Wilk?

W=b2S2. Para tomada de decisão a respeito da normalidade dos dados, compara-se o valor calculado de W com o valor tabelado Wn;α, obtido da Tabela Shapiro_prob. Se o valor calculado W for menor que o tabelado, rejeita-se a hipótese de normalidade ao nível α de significância.
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Como saber se a distribuição dos dados é normal?

Para uma distribuição perfeitamente normal, a média, mediana e moda terão o mesmo valor, visualmente representados pelo pico da curva. Também é frequentemente chamada de curva de sino porque o gráfico de sua densidade de probabilidade se parece com um sino.
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Quando usar o teste de Tukey?

-É utilizado para testar toda e qualquer diferença entre duas médias de tratamento; -É aplicado quando o teste “F” para tratamentos da ANAVA (análise de variância) for significativo.
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Qual o teste mais indicado para verificar a relação entre duas variáveis quantitativas?

Coeficiente de Correlação (linear).
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Quando usar o teste de Mann Whitney?

O teste de Mann-Whitney (Wilcoxon rank-sum test) é indicado para comparação de dois grupos não pareados para se verificar se pertencem ou não à mesma população e cujos requisitos para aplicação do teste t de Student não foram cumpridos.
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O que é o teste de Anova?

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.
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Quando usar o teste t de Student ou ANOVA?

Qual a diferença entre Anova e teste t? Se as amostras são independentes e há apenas duas amostras (dois grupos independentes), o teste t de amostras independentes é mais apropriado. Por outro lado, se houver três ou mais grupos independentes, a ANOVA é uma opção melhor.
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Quando usar o teste de Kruskal-Wallis?

Criado por William Kruskal e W. Allen Wallis, o teste de Kruskal-Wallis é utilizado em situações onde queremos comparar mais de dois grupos independentes, de tamanhos iguais ou não, com variável resposta quantitativa.
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Qual teste estatístico para comparar dois grupos?

Resumindo, o teste t deve ser utilizado na presença de distribuição normal dos dados, quando se objetiva comparar dois momentos/ grupos para uma variável numérica.
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Como saber se é paramétrico ou não paramétrico?

Testes paramétricos exigem para sua utilização que seja pressuposto que distribuição dos dados (na saúde, a maioria exige pressuposto da distribuição normal) Já os testes não paramétricos não requerem o pressuposto da distribuição.
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Quando usar testes paramétricos e não paramétricos?

Os testes paramétricos são utilizados em variáveis com mensuração intervalar ou por razão nas quais se é razoável supor uma distribuição de probabilidades conhecida. Tradicionalmente os testes não-paramétricos são utilizados em va- riáveis com mensuração nominal ou ordinal.
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Quando utilizar o teste não paramétrico?

Quando um pesquisador utiliza testes não-paramétricos, supõe-se que a distribuição de seus dados experimentais não seja normal, ou que ele não tenha elementos suficientes para poder afirmar que seja.
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Como funciona o teste de Tukey?

O Teste de Tukey consiste em comparar todos os possíveis pares de médias e se baseia na diferença mínima significativa (D.M.S.), considerando os percentis do grupo. No cálculo da D.M.S. utiliza-se também a distribuição da amplitude estudentizada, o quadrado médio dos resíduos da ANOVA e o tamanho amostral dos grupos.
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Para que serve o teste de Levene?

Esse teste compara a variância das amostras com a variância geral e é usado como um passo inicial antes de realizar testes paramétricos, como o teste t de Student, para garantir que as suposições subjacentes desse teste estão sendo atendidas.
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Como verificar normalidade SPSS?

Como testar a normalidade da amostra no SPSS?
  1. No menu na parte superior da. tela, clique em Analisar e selecione. Estatísticas Descritivas e, em seguida, Explorar.
  2. Clique na(s) variável(ais) em que você está interessado (por exemplo, estresse total percebido: ...
  3. Clique em Gráficos.
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