Índice
- O teste T
- Premissas do Teste T
Os testes T são comumente usados em estatística e econometria para estabelecer que os valores de dois resultados ou variáveis são diferentes um do outro. Por exemplo, se você quiser saber se a quantidade de torta ingerida por pessoas com mais de 400 libras é estatisticamente significativamente diferente daquelas com menos de 400 libras.
As premissas comuns feitas ao realizar um teste t incluem aquelas relacionadas à escala de medição, amostragem aleatória, normalidade da distribuição dos dados, adequação do tamanho da amostra e igualdade de variância no desvio padrão.
Principais Takeaways
- Um teste t é um método estatístico usado para determinar se há uma diferença significativa entre as médias de dois grupos com base em uma amostra de dados. O teste baseia-se em um conjunto de suposições para que seja interpretado adequadamente e com validade., os dados devem ser amostrados aleatoriamente da população de interesse e que as variáveis de dados sigam uma distribuição normal.
O teste T
O teste t foi desenvolvido por um químico que trabalha para a empresa de cerveja Guinness como uma maneira simples de medir a qualidade consistente da cerveja de malte. Foi desenvolvido e adaptado e agora se refere a qualquer teste de uma hipótese estatística em que a estatística que está sendo testada corresponda a uma distribuição t se a hipótese nula for suportada.
Um teste t é uma análise de médias de duas populações através do uso de exame estatístico; um teste t com duas amostras é comumente usado com tamanhos pequenos, testando a diferença entre as amostras quando as variações de duas distribuições normais não são conhecidas.
A distribuição T é basicamente qualquer distribuição de probabilidade contínua que surge de uma estimativa da média de uma população normalmente distribuída usando um tamanho pequeno da amostra e um desvio padrão desconhecido para a população. A hipótese nula é a suposição padrão de que não existe relação entre dois fenômenos medidos diferentes. (Para leitura relacionada, consulte: O que significa uma hipótese nula forte? )
Premissas do Teste T
- A primeira suposição feita em relação aos testes t diz respeito à escala de medição. A suposição para um teste t é que a escala de medida aplicada aos dados coletados segue uma escala contínua ou ordinal, como as pontuações de um teste de QI. A segunda suposição é a de uma amostra aleatória simples, de que os dados são coletados de uma parcela representativa e selecionada aleatoriamente da população total. A terceira suposição é de que os dados, quando plotados, resultam em uma distribuição normal, curva de distribuição em forma de sino. Quando uma distribuição normal é assumida, pode-se especificar um nível de probabilidade (nível alfa, nível de significância, p ) como critério de aceitação. Na maioria dos casos, um valor de 5% pode ser assumido. A quarta hipótese é que um tamanho de amostra razoavelmente grande é usado. Um tamanho de amostra maior significa que a distribuição dos resultados deve se aproximar de uma curva em forma de sino normal. A suposição final é a homogeneidade da variância. Existe variação homogênea ou igual quando os desvios padrão das amostras são aproximadamente iguais.
