Tukey: Este teste é aplicável a três ou mais grupos e pressupõe que as variâncias dos grupos são iguais. Melhor usado quando o número de comparações é alto.
-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.
Dentre os testes de comparações múltiplas mais utilizados, o Teste de Tukey se destaca por ser poderoso ao fazer comparações entre todos os pares e também por ser de fácil aplicação. Também é conhecido como Teste de Tukey HSD (Teste de Tukey da Diferença Honestamente Significativa).
Na opção “Variâncias iguais presumidas”, selecione “Tukey”, “Bonferroni”, “S-N-K” e “Dunkan”. Todos esses testes post hoc supõem variâncias iguais, mas sugere-se o teste de Tukey, por ser mais rigoroso, ou de Bonferroni, por ser mais conservador.
A, B,...: Letras maiúsculas diferentes nas colunas indicam diferença estatística pelo teste de Tukey (P<0,05); a, b: Letras minúsculas diferentes nas linhas indicam diferença estatística pelo teste Tukey (P<0,05); Letras iguais não diferem entre si significativamente.
Usamos testes t para comparar as pontuações de dois grupos ou condições diferentes. Porém, em muitas situações de pesquisa, no entanto, estamos interessados em comparar as pontuações médias de mais de dois grupos. Nessa situação, usamos a análise de variância (ANOVA).
quando letras diferentes aparecem em frente a duas médias, a diferença entre essas médias é estatisticamente significante; quando a mesma letra aparece em frente a duas médias, a diferença entre essas médias não é estatisticamente significante.
Teste de Tukey: Este é um dos testes post hoc mais conhecidos. Ele compara todas as combinações possíveis de grupos para identificar quais têm diferenças estatisticamente significativas.
O teste de Wilcoxon é um teste de hipóteses para analisar a diferença entre duas amostras pareadas. Portanto, podemos usá-lo quando temos duas medidas de uma mesma amostra, isto é, quando seus participantes são medidos em duas ocasiões ou sob duas condições diferentes.
A distribuição t-Student é utilizada em testes de hipóteses para médias populacionais com desvio padrão desconhecido. Permite testar hipóteses sobre uma média populacional quando o desvio padrão populacional é desconhecido.
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).
A correção de Bonferroni é um método para corrigir os valores de testes de hipóteses quando conduzimos vários testes consecutivos. Seu principal uso costuma ser nos testes post-hoc da análise de variância (ANOVA), quando fazemos vários testes-t para identificar quais grupos tem médias diferentes entre si.
Teste de Shapiro-Wilk: Desenvolvido em 1965 por Samuel S. Shapiro e Martin B. Wilk, é amplamente reconhecido por sua eficácia, especialmente para amostras de tamanhos pequeno a moderado. Utiliza a estatística W, que compara os dados observados com os esperados de uma distribuição normal.
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)∣.
Análise post-hoc refere-se à utilização secundária de dados previamente analisados em um estudo já completo, com o intuito de gerar novas hipóteses a partir de um recorte diferente do analisado primordialmente, por exemplo realizando comparações de subgrupos retirados dos participantes do estudo original ou alterando ...
ANOVA é uma técnica estatística utilizada para analisar as diferenças entre as médias de dois ou mais grupos. O objetivo do teste ANOVA é determinar se as diferenças entre as médias são estatisticamente significativas. O teste compara a variabilidade entre os grupos com a variabilidade dentro dos grupos.
Enquanto o teste não paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney consiste em comparar a distribuição de duas amostras, o teste de Kruskal-Wallis permite realizar a comparação de três ou mais grupos em amostras independentes.
Comparação de médias: A ANOVA é empregada para comparar as médias de três ou mais grupos e determinar se existem diferenças significativas entre eles. Experimentos controlados: É utilizada em experimentos controlados para analisar os efeitos de diferentes tratamentos ou intervenções nos resultados.
O método de Scott-Knott é eficiente nas aplicações em experimentos em que queremos comparar diferentes tratamentos. Seu intuito é separar as médias dos tratamentos em grupos homogêneos, assim minimizando soma de quadrados dentro; e maximizando-a entre os grupos, sem sobrepô-los.
Qual dos teste abaixo é utilizado para avaliar a normalidade dos dados?
O teste de Shapiro-Wilk tem como objetivo avaliar se uma distribuição dos dados se aproxima de uma distribuição normal. Essa distribuição, também conhecida como distribuição gaussiana, é frequentemente usada para modelar fenômenos naturais em ciências, como, por exemplo, a altura das pessoas de uma população.
Two way ANOVA sem replicação: usado quando você tem um grupo e você está testando o mesmo grupo. Por exemplo, você está testando um conjunto de indivíduos antes e depois de tomar um medicamento para ver se funciona ou não.
O teste de Duncan é referido na literatura como teste de amplitu- des múltiplas. Discrimina com mais facilidade os tratamentos, indicando resulta- dos significativos em casos em que o teste de Tukey não mostra significância estatística.
O teste de Friedman é o teste não-paramétrico utilizado para comparar dados amostrais vinculados, ou seja, quando o mesmo indivíduo é avaliado mais de uma vez. O teste de Friedman não utiliza os dados numéricos diretamente, mas sim os postos ocupados por eles após a ordenação feita para cada grupo separadamente.
