Testes Parametricos

TESTES NAO PARAMETRICOS

Os testes não paramétricos quando comparados com os testes paramétricos, requer menos pressupostos para as distribuições. Baseiam em dados ordinais e nominais e são muito uteis para a

análise de testes de hipóteses; são também uteis para a análise de amostras grandes, em que os pressupostos paramétricos não se verificam, assim como para as amostras muito pequenas e para as investigações que envolvam hipóteses cujos processos de medida sejam ordinais. Além disso, os testes não paramétricos não são tao fidedignos como os testes paramétricos. Estes testes são, em geral, fáceis de aplicar, pois podem ser usados quando as hipóteses exigidas por outras técnicas não são satisfeitas. Apesar de haver certas suposições básicas associadas a maioria das provas não paramétricas, essas suposições são em menor número e mais fracas do que as associadas as provas paramétricas. A maior parte das provas não paramétricas servem para pequenas amostras.

Vantagens dos Métodos Não-paramétricos

• Os métodos não-paramétricos podem ser aplicados numa grande variedade de situações pois não exigem premissas rígidas, tal como acontece com os métodos paramétricos. Em particular, os métodos não-paramétricos não exigem que as populações tenham distribuição Normal.

• Ao contrário do que acontece com os métodos paramétricos, os métodos não-paramétricos podem ser aplicados a dados qualitativos.

• Habitualmente, os métodos não-paramétricos envolvem cálculos mais simples do que os correspondentes métodos paramétricos, donde são mais fáceis de perceber e aplicar.

Desvantagens dos Métodos Não-paramétricos

• Os métodos não-paramétricos tendem a desperdiçar informação uma vez que, frequentemente, os dados quantitativos sao transformados em dados qualitativos.

• Os testes nao-parametricos nao sao tao eficientes como os metodos parametricos logo, em geral, com um teste nao-parametrico e necessario uma maior evidencia (como, por exemplo, uma amostra maior ou maiores diferencas) para poder rejeitar a hipotese nula.

TESTE DE MANN-WHITNEY

É usado para testar se duas amostras independentes foram retiradas de populações com médias iguais. Esse teste é, portanto, uma alternativa para o teste “t” para amostras independentes quando amostra for pequena e/ou as pressuposições, exigidas pelo teste “t”, estiverem seriamente comprometidas. A única exigência do teste de Mann-Whitney é a de que as observações sejam

medidas em escala ordinal ou numérica.

Procedimento

a) Formular as hipóteses: a hipótese em teste é a de que as medidas feitas no par são iguais

b) Coloque os dados dos dois grupos em uma única ordenação crescente. Às observações empatadas atribuir a média dos postos correspondentes;

c) Considerar n¹ = número de casos do grupo 1;

n² = número de casos do grupo 2;

d) Calcular R¹= soma dos postos do grupo 1;

R² = soma dos postos do grupo 2;

e) Calcular a estatística de Mann-Whitney (U )

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????

f)