Na hora de escolher um teste estatístico, é comum surgir a seguinte dúvida: optar por um teste paramétrico ou não paramétrico? Muitas vezes, alguém pode afirmar que os testes paramétricos são mais precisos e confiáveis. Mas será que isso é verdade? Neste post, vamos explorar o que são os testes paramétricos, como eles funcionam e, principalmente, em quais situações devemos utilizá-los.
Duas definições de um teste paramétrico
Antes de mais nada, existem duas definições para testes ou estatísticas paramétricas:
- São técnicas que têm como pressuposto que os dados sigam uma distribuição específica, como a distribuição normal.
- São técnicas que seguem um modelo ou estrutura fixa, como um modelo linear.
Diversas técnicas precisam que os dados sigam distribuições específicas. Em geral, na psicometria, temos muitas técnicas voltadas para dados com distribuição normal, como os testes t e as análises fatoriais.
Pela segunda definição, temos estatísticas que são calculadas através de parâmetros específicos e rígidos. Por exemplo, na regressão linear ou correlação de Pearson, os dados serão analisados de acordo com a equação de uma reta, que tem uma estrutura fixa: temos parâmetros para definir onde a reta que intercepta o eixo y (o parâmetro β0), e para definir o ângulo da reta (o parâmetro β1). Você pode descobrir mais sobre a fórmula da regressão no nosso artigo sobre regressão linear.
Alguns exemplos de testes paramétricos incluem:
- Testes t.
- Análises de variância (ANOVAs).
- Correlação de Pearson.
- Regressão linear.
- Regressão logística.
Veja também: Comparação entre grupos: quando utilizar o teste t de amostras independentes e análise de variância (ANOVA)?
Quais as vantagens de um teste paramétrico?
Existem duas vantagens importantes para os testes paramétricos, a saber, eles são (1) mais interpretáveis e (2) estatisticamente mais poderosos. Como eles tem um modelo bem definido, fica mais fácil de interpretar — nós entendemos bem como uma linha ou uma distribuição normal funciona. Desse modo, como eles têm distribuições definidas, eles são mais poderosos, exigindo menos casos para detectar um efeito.
Apesar disso, você deve evitar os testes paramétricos quando houver quebra de pressupostos estatísticos, já que isso deixará sua análise menos rigorosa e menos confiável. É importante observar em cada teste quais são seus pressupostos e o que acontece quando os quebramos, a fim de tomar a melhor decisão sobre qual teste estatístico usar em suas pesquisas.
Conclusão
Com este post, acredito que você já tenha uma visão geral dos testes paramétricos. Sendo assim, é essencial entendermos os testes com profundidade para sabermos os pressupostos de cada teste estatístico.
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Como citar este post
Damásio, B. (2021, 13 de junho). O que é um teste paramétrico? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-um-teste-parametrico/
