Seminário bioestatística   testes paramétricos
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Seminário bioestatística   testes paramétricos Seminário bioestatística testes paramétricos Presentation Transcript

  • Testes paramétricos Teste T ANOVA Marlio Ximenes Carlos
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  • Teste Estatístico  Natureza da variável  Número de amostras incluídas no estudo  Dependência ou independência das amostras  Tipo de inferência desejada Estrela, 2005
  • Inferência Desejada Comparar grupos Verificar a associação entre variáveis Medir a variabilidade na obtenção de dados Estrela, 2005
  • Viali, ????
  • Distribuição Normal Como a investigação científica tem suas limitações, não se pode considerar que todas essas inferências estejam absolutamente corretas. Dessa forma, para se estabelecer conclusões cientificamente válidas, é necessário definir o risco assumido pelo pesquisador ao se estabelecer conclusões a partir da amostra pesquisada. Para tanto, o estabelecimento das principais inferências estatísticas se baseia no conhecimento de princípios probabilísticos baseados na distribuição normal. Estrela, 2005
  • Distribuição Normal  A curva possui uma forma de sino;  A média, moda e mediana possuem valores semelhantes;  A curva é simétrica em relação a uma reta vertical que passa pela média;  Em cada lado da curva existe um ponto de inflexão, que corresponde ao valor de 1 (um) desvio-padrão;  A área sob a curva totaliza 100%;  Aproximadamente 67% dos dados se localizam entre a média e mais ou menos 1s;  Aproximadamente 95% dos dados se localizam entre a média e mais ou menos 2s;  Aproximadamente 99,7% dos dados se localizam entre a média e mais ou menos 3s; Estrela, 2005
  • http://www.mudancasabruptas.com.br/MercadoNormal.html
  • Distribuição Normal  Verificar se a média, moda e mediana possuem valores idênticos ou muitos semelhantes.  Construir um histograma de frequência dos dados sobre a curva de distribuição normal (curva de Gauss).  Aplicar testes estatísticos específicos para verificar a hipótese de normalidade – teste de Kolgomorov-Smirnov, teste W de Shapiro-Francia, teste da divergência de Kullback-Liebler, teste qui quadrado, entre outros. Estrela, 2005 Velarde,
  • Estrela, 2005
  • Distribuição t Student Velarde, ????
  • Distribuição t Student http://pt.wikipedia.org/wiki/Distribui%C3%A7%C3%A3o_t_de_Student
  • Estatística t Estrela, 2005 É a mais adequada para pequenas amostras (n<30). É utilizada para testar a hipótese nula de que a média de duas amostras são iguais, embora também pode ser aplicado quando se deseja verificar se a média de uma amostra é igual a uma média padrão conhecida.
  • Estatística t Velarde, ????
  • 1 amostra Viali, ????
  • 1 amostra Viali, ????
  • Amostra Independente Estrela, 2005 Utiliza para o seu cálculo a diferença entre as duas médias, os desvio-padrão dos grupos e o tamanho de cada amostra. Uma observação importante é a de que o teste t para amostras independentes somente deve ser aplicado quando a distribuição dos dados for normal e as variâncias das amostras forem iguais. Entretanto, esse requisito não tem grande influência quando o tamanho das duas amostras for igual. Se, no entanto, o tamanho dos grupos for diferente, um teste de igualdade de variâncias deve ser realizado (teste F). Caso as variâncias não sejam iguais, uma modificação do teste t (que não utiliza a combinação das duas amostras) deve ser aplicada.
  • Amostra Independente Margotto, ????
  • Amostra Independente Rocha, Carvalho e Correia, 2005
  • Amostra Independente Margotto, ????
  • Amostra Dependente Estrela, 2005 Utiliza para o seu cálculo a média das diferenças entre cada um dos pares formados pelas duas amostras, o desvio-padrão das diferenças e o número de pares das amostras.
  • Amostra Dependente Margotto, ????
  • Amostra Dependente Margotto, ????
  • Anova Margotto, ????
  • Anova Estrela, 2005  Normalidade Quando o tamanho de cada grupo for razoavelmente grande  Homogeneidade das variâncias  Independência da amostra Recomenda-se que o tamanho da amostra seja igual ou semelhante em cada grupo e que se evite estudos envolvendo medidas repetidas no mesmo indivíduo para composição dos grupos experimentais.
  • Anova Estrela, 2005 A comparação dos grupos pelo método de análise de variâncias é feita aplicando-se a estatística F-Snedecor, por meio do estudo das causas de variação. Essas causas provêm basicamente de duas fontes. A primeira causa de variabilidade é devido ao fato dos “tratamentos” dado a cada grupo ser diferente, ou seja, relacionada à diferença das médias dos grupos. A segunda causa é devida ao acaso (variabilidade residual), como resultado das diferenças no interior de cada grupo.
  • Anova Margotto, ????
  • Anova Margotto, ????
  • Anova Estrela, 2005
  • Anova Margotto, ???? A ANOVA informa somente se há ou não diferença estatisticamente significativa entre dois ou mais grupos, mas não informa quais os grupos envolvidos. Para identificar os grupos, deve-se realizar uma comparação entre os pares - pair wise comparision test - que irá comparar cada grupo com cada um dos outros. Entre os testes capazes de realizar esta análise, está o teste de Tukey.
  • Anova Estrela, 2005