Que suposições são feitas ao conduzir um 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.
As suposições comuns feitas ao fazer 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 vantagens
- Um teste t 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 se baseia em um conjunto de premissas para ser interpretado de maneira adequada e válida.
- Entre essas premissas, os dados devem ser amostrados aleatoriamente da população de interesse e que as variáveis dos dados seguem uma distribuição normal.
O T-Test
O teste t foi desenvolvido por um químico que trabalhava para a cervejaria Guinness como uma forma simples de medir a qualidade consistente da cerveja preta forte. Foi desenvolvido e adaptado e agora se refere a qualquer teste de uma hipótese estatística em que a estatística sendo testada deve corresponder a uma distribuição t se a hipótese nula for suportada.
Um teste t é uma análise das médias de duas populações por meio do uso de exames estatísticos; um teste t com duas amostras é comumente usado com tamanhos de amostra 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 de amostra pequeno 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 leituras relacionadas, consulte: O que significa uma hipótese nula forte? )
Suposições do T-Test
- A primeira suposição feita em relação aos testes t diz respeito à escala de medição. A suposição de um teste t é que a escala de medição aplicada aos dados coletados segue uma escala contínua ou ordinal, como as pontuações de um teste de QI.
- A segunda suposição feita é a de uma amostra aleatória simples, de que os dados são coletados de uma porção representativa e selecionada aleatoriamente da população total.
- A terceira suposição é 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 suposição é que um tamanho de amostra razoavelmente grande seja usado. Um tamanho de amostra maior significa que a distribuição dos resultados deve se aproximar de uma curva normal em forma de sino.
- A suposição final é homogeneidade de variância. A variância homogênea ou igual existe quando os desvios padrão das amostras são aproximadamente iguais.