Aálise de dados ambientais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS/ campus Sorocaba

Disciplina: Análise de Dados Ambientais

Prof.

Exercício: Teste T para duas amostras.

Exercício 1. Realize novamente o teste anterior para os grupos “controle” e “tratado” (fixando-se α=0,05), porém com a seguinte H1. H1: O ganho de peso no grupo tratado é maior do que no grupo controle.

R: Conclui-se que há diferença significativa entre o peso antes e o peso depois da dieta. Em outras palavras, a dieta contribuiu para a mudança no peso.

                          SE

        N   Mean  StDev  Mean

antes   9  646,9   62,2    21

depois  9  652,1   62,0    21

Difference = mu (antes) - mu (depois)

Estimate for difference:  -5,22222

95% CI for difference:  (-67,64666; 57,20222)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0,18  P-Value = 0,861  DF = 15

Exercício 2. Para verificar se duas drogas diferentes, usadas como bloqueadores de tosse (antitussígenos), alteram o tempo de sono, foi feito um ensaio com nove voluntários. Os tempos de sono dos voluntários com cada droga estão na tabela abaixo. O tempo de sono quando se administra a droga B é significantemente diferente do tempo de sono com a droga A, ao nível de significância de 5%?

R: H0: droga B mesmo efeito que a droga A. Como p-valor < 0,05 rejeita-se H0, todavia o p-valor foi maior (p-valor= 0,097) o efeito não é significativamente diferente.

Two-sample T for B vs A

   N  Mean  StDev  SE Mean

B  9  7,78   1,20     0,40

A  9  6,78   1,20     0,40

Difference = mu (B) - mu (A)

Estimate for difference:  1,00000

95% CI for difference:  (-0,20105; 2,20105)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 1,77  P-Value = 0,097  DF = 16

Exercício 3. Para conhecer o efeito do frio, pesquisadores fizeram um experimento com ratos de laboratório. Doze ratos foram divididos ao acaso em dois grupos. Um grupo ficou, durante 12 horas, na temperatura de 26ºC e o outro grupo ficou numa temperatura de 5ºC, pelo mesmo tempo. Depois os pesquisadores mediram a pressão sanguínea dos 12 ratos. Os resultados estão na tabela abaixo. O que você conclui? (α = 0,01)
ho= temperature não interfere / h1= interfere.

R:  Como p-valor < 0,05 rejeita-se H0, e deu p-valor = 0,000, e conclui-se que, o H0 é rejeitado. Em outras palavras, a temperatura interfere para a mudança na pressão sanguínea.

Two-sample T for 5º vs 26º

     N   Mean  StDev  SE Mean

5º   6  165,8   14,8      6,0

26º  6  378,5   24,0      9,8

Difference = mu (5º) - mu (26º)

Estimate for difference:  -212,667

99% CI for difference:  (-251,219; -174,115)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -18,51  P-Value = 0,000  DF = 8

Results for: Worksheet 2

 

One-Sample T: xi; yi

Test of mu = 5 vs > 5

                                            95%

                                          Lower

Variable   N     Mean   StDev  SE Mean    Bound      T      P

xi        10  648,400  58,852   18,611  614,284  34,57  0,000

yi        10  655,000  59,200   18,721  620,683  34,72  0,000

 

Paired T-Test and CI: Antes; Depois

Paired T for Antes - Depois

             N      Mean    StDev  SE Mean

Antes       10   648,400   58,852   18,611

Depois      10   655,000   59,200   18,721

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