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Como executar Teste t para amostras independentes

Alex França

dez 3, 2021

Em posts anteriores já descrevemos que uma situação muito comum em pesquisa é quando temos dois grupos diferentes de observações. Isto é, para cada pessoa no estudo, você mede alguma variável de interesse, e a pergunta de pesquisa que você está fazendo é se os dois grupos têm ou não a mesma média populacional. Esta é a situação para a qual o teste t de amostras independentes foi projetado.

Nesse post vamos ver como executar o Teste t para amostras independentes no SPSS. Aqui utilizamos a versão 24 em português. Primeiro, precisamos acessar a caixa de diálogo principal usando o menu Analisar->Comparar médias -> Teste t para amostras independentes. Veja a Figura a seguir.

Acessar a caixa de diálogo para “chamar” o teste.

Uma vez que a caixa de diálogo for ativada, selecione a variável dependente da lista, no nosso caso saúde mental e transfira-a para a caixa rotulada de Variáveis do teste e também selecionar uma variável independente (a variável de grupo). Nesse caso, temos que selecionar Grupo e transferi-lo para a caixa rotulada de Variável de agrupamento.

Seleção da variável de teste e de agrupamento

Quando sua variável de grupo for selecionada, o botão será ativado. Clique nele para ativar a caixa de diálogo definir grupos. O SPSS precisa saber quais os códigos numéricos que você atribuiu para os seus dois grupos e há um espaço para você digitar esses códigos. Nesse exemplo, codificamos a variável ter ou não ter filhos como, 1 Sim e 2 Não, portanto, esses são os códigos que precisamos informar. Veja o exemplo na Figura abaixo.

Para executar a análise, clique em Ok.

Execução do teste

Ao executar o teste t de amostra independentes você vai obter duas tabelas. Veja a Figura a seguir:

Tabela das estatísticas de grupo

A primeira tabela fornece um resumo estatístico para as duas condições experimentais. Dessa tabela podemos ver que o grupo com filhos (sim) obteve média na escala de saúde mental de 19,36 e sem filhos (não) 18,27.

Veja a saída a seguir:

Seguindo com as análises, temos o teste de Levene, o qual testa a hipótese de que as variâncias nos dois grupos são iguais. Você vai notar que há dois valores: Variâncias iguais assumidas e Variâncias iguais não assumidas.

Se o teste de Levene é significativo em p < 0,05, significa que as variâncias são significativamente diferentes – desse modo, a suposição de homogeneidade das variâncias foi violada.

Se, entretanto, o teste de Levene for não-significativo (isto é, p > 0,05), as variâncias são equivalentes.

Tabela teste de Levene

Para nossos dados, o teste de Levene não é significativo (porque p = 0,248). Isso indica que devemos interpretar a estatística do teste t na linha chamada de Variâncias iguais assumida. Se o teste de Levene tivesse sido significativo, teríamos lido a estatística teste na linha chamada de Variâncias iguais não-assumidas.

Nessa mesma tabela, encontramos o valor exato da significância de t.

Estatística do Teste t

Nesse caso, o valor bilateral de p é 0,001, o que é menor do que 0,05.  Portanto, houve diferença estatística significativa entre as médias dessas duas amostras.

E como sabemos que qual grupo teve média maior?

Devemos voltar a tabela descritiva, lá no começo e analisar as médias. Nos termos do experimento, podemos inferir que pessoas com filhos tiverem escores maiores (M = 19,36) do que sem as pessoas sem filhos (M = 18,27) (t (522) = 3,230; p <0,001) nos níveis de saúde mental.

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Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais.

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Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

 

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

 

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais. Atualmente, me dedico a formação de novos pesquisadores, através da Psicometria Online Academy. Minha missão é ampliar a formação em Psicometria no Brasil e lhe auxiliar a conquistar os seus objetivos profissionais.

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