O seu Blog de Psicometria

Tenha acesso à nossa enciclopédia virtual de conhecimento em Psicometria e Análise de Dados

Junte-se a mais de 22.300 membros e receba conteúdos exclusivos e com prioridade

Compartilhe nas Redes Sociais

Conheça os tipos de Teste t

Alex França

jan 12, 2023

Antes de apresentar cada tipo, vale a pena entender quando é usado um teste t. O teste t de Student é uma ferramenta estatística utilizada para verificar a diferença entre duas médias de duas amostras. Existem três tipos principais de teste t de Student: o teste t para amostra única, o teste t para amostras independentes e o teste t para amostras dependentes.

Como saber qual teste t usar? Vamos descobrir e conhecer cada um deles nesse post!

Teste t para amostra única: O teste t para amostra única é usado quando se deseja comparar a média de uma única amostra com uma média conhecida da população. Por exemplo, um pesquisador pode querer verificar se a média de altura de um grupo de crianças é significativamente diferente da média de altura das crianças em geral. Neste caso, o pesquisador tomaria uma amostra de crianças e calcularia a média de altura dessa amostra. Em seguida, o pesquisador usaria o teste t para amostra única para verificar se essa média é significativamente diferente da média de altura das crianças em geral.

Teste t para amostras independentes: O teste t para amostras independentes é usado quando se deseja comparar as médias de duas amostras independentes. Por exemplo, um pesquisador pode querer verificar se a média de salário de homens é significativamente diferente da média de salário de mulheres. Neste caso, o pesquisador tomaria uma amostra de homens e uma amostra de mulheres e calcularia a média de salário de cada amostra. Em seguida, o pesquisador usaria o teste t para amostras independentes para verificar se a diferença entre as médias de salário é significativa.

Teste t para amostras dependentes: O teste t para amostras dependentes é usado quando se deseja comparar as médias de duas amostras que são dependentes, ou seja, quando uma amostra é obtida da mesma população que a outra. Por exemplo, um pesquisador pode querer verificar se há uma diferença significativa na pressão arterial de uma pessoa antes e depois de um exercício. Neste caso, o pesquisador tomaria uma amostra de pessoas e mediria sua pressão arterial antes e depois de um exercício. Em seguida, o pesquisador usaria o teste t para amostras dependentes para verificar se a diferença entre as médias de pressão arterial antes e depois do exercício é significativa.

Mas atenção, cada um dos três tipos de teste t de Student tem suas próprias pressuposições que devem ser atendidas para que os resultados do teste sejam válidos. No teste t para amostra única, a pressuposição é de que a amostra deve ser retirada de uma população com distribuição normal. No teste t para amostras independentes, as pressuposições são de que as duas amostras devem ser retiradas de populações com distribuição normal e que as duas amostras devem ser independentes uma da outra. No teste t para amostras dependentes, a pressuposição é de que a diferença entre as medidas em cada indivíduo da amostra deve ser normalmente distribuída.

Qual medida de tamanho de efeito posso utilizar quando executo um teste t?

Existem várias medidas de tamanho de efeito que podem ser usadas para avaliar o tamanho da diferença entre as médias das amostras em cada um dos três tipos de teste t de Student, tais como d de Cohen, Hedge´s G e Glass Delta.

O d de Cohen é uma medida de tamanho de efeito que é amplamente utilizada em pesquisas em psicologia e outras áreas do conhecimento. Ele é calculado como a diferença entre as médias das duas amostras dividida pelo desvio padrão das amostras. O d de Cohen é amplamente utilizado porque é fácil de calcular e é interpretável em termos de intervalos de confiança comuns.

O Hedge’s G é uma medida de tamanho de efeito que foi desenvolvida para corrigir algumas das limitações do d de Cohen. Ele é calculado como a diferença entre as médias das duas amostras dividida pelo desvio padrão desvio padrão combinado, isto é, utilizando em sua formula matemática a combinação dos desvios padrão dos dois grupos. O Hedge’s G é amplamente utilizado porque é menos suscetível a distorções quando as amostras têm tamanhos diferentes ou quando as variâncias das amostras são diferentes.

O Glass Delta é uma medida de tamanho de efeito que é amplamente utilizada em pesquisas em ciências da saúde e outras áreas. Ele é calculado como a diferença entre as médias das duas amostras dividida pelo desvio padrão do grupo controle. Assim como o Hedge´s G, O Glass Delta é amplamente utilizado porque é menos suscetível a distorções quando as amostras têm tamanhos diferentes ou quando as variâncias das amostras são diferentes.

Espero que tenham ficado claras as diferenças entre os diferentes tipos de teste t e seus usos!

Nos próximos posts vamos abordar cada uma das medidas de tamanho de efeito que podem ser usadas para avaliar o tamanho da diferença entre as médias das amostras em cada um dos três tipos de teste t de Student. Fiquem ligados!

Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

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.

Compartilhe sua opinião sobre este post

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Posts sugeridos

Como lidar com os pressupostos da Análise de Variância (ANOVA)?

Qual é a diferença entre covariância e correlação?

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Conteúdo

Mais lidos

O que é regressão linear simples?

O que é correlação de Pearson?

O que é o teste de Shapiro-Wilk?

Teste t de Student

Postados recentemente

Curso R para Iniciantes

Como criar gráficos no R com o ggplot2?

Quais pacotes usar na análise fatorial exploratória no R?

Como reestruturar o formato do banco de dados no R?

Deseja se tornar completamente autônomo e independente na análise dos seus dados?

Junte-se a mais de 22.300 membros e receba conteúdos exclusivos e com prioridade

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.

Compartilhe sua opinião sobre este post

Posts sugeridos

Como lidar com os pressupostos da Análise de Variância (ANOVA)?

Qual é a diferença entre covariância e correlação?

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Categorias