Guia Essencial de Testes Estatísticos: Paramétricos e Não-Paramétricos
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Testes Paramétricos e Não-Paramétricos
- Paramétricos: Utilizados quando a distribuição dos dados é normal (ex: Testes t e ANOVA).
- Não-Paramétricos: Aplicados quando a distribuição dos dados não é normal (ex: Mann-Whitney para 2 amostras independentes; Wilcoxon para 2 amostras pareadas; Kruskal-Wallis para 3 ou mais amostras).
- Os testes paramétricos baseiam-se nos parâmetros de média e variância.
- Os testes não-paramétricos baseiam-se no posicionamento dos dados (Rankings).
Interpretação de Resultados (Sig e Alfa)
- Se Sig > Alfa: Médias são consideradas iguais (Hipótese Nula - H₀).
- Se Sig < Alfa: Médias são consideradas diferentes (Hipótese Alternativa - Hₐ).
Amostras Pareadas e Independentes
- Amostras Pareadas: Possuem