Receba gratuitamente todos os nossos conteúdos.

Fique por dentro das novidades e oportunidades referentes à Psicometria e Análise Quantitativa de Dados.

Qual teste de hipóteses utilizar?

Neste post, nosso objetivo é auxiliar na seleção dos testes de hipóteses mais adequados para sua pesquisa. Forneceremos um guia prático e útil, embora não exaustivo, dos testes de hipóteses mais comuns. Essas informações visam ajudá-lo a alcançar os objetivos do seu projeto de pesquisa.

Além disso, como um recurso adicional, ao final do artigo, você encontrará uma lista de pacotes específicos para serem usados no software R, facilitando a execução de cada análise proposta.

Este guia pretende ser um ponto de partida prático para pesquisadores em diversas áreas que necessitam de orientação clara e direcionada para a análise estatística de seus dados.

O que é teste de hipóteses?

O teste de hipóteses é um procedimento formal usado para investigar nossas ideias sobre o mundo por meio da estatística. É frequentemente utilizado por pesquisadores para testar hipóteses específicas, que podem surgir de teorias.

Para realizar o teste de hipóteses estatísticas, são utilizadas a hipótese de pesquisa, também conhecida como hipótese alternativa e a hipótese nula:

Hipótese de pesquisa/alternativa (HA) é a hipótese que você propõe, por exemplo:

HA: Existe uma relação entre inteligência e desempenho acadêmico.
HA: Homens e mulheres diferem em seus níveis de estresse.

A hipótese nula (H0) é o oposto da hipótese de pesquisa e expressa que não há relação entre variáveis ou diferenças entre grupos. Por exemplo:

H0: Não existe relação entre inteligência e resultados acadêmicos.
H0: Homens e mulheres não diferem em seus níveis de estresse.

Para avaliar hipóteses, existem vários métodos estatísticos amplamente utilizados, como os testes t, Anova e de qui-quadrado. Todos eles são formas de testes estatísticos de hipóteses.

Todavia, embora possa parecer um processo direto, o verdadeiro desafio frequentemente está na seleção do teste estatístico mais apropriado para cada situação.

Para tornar essa escolha mais acessível, é útil considerar algumas questões fundamentais:

Qual é o objetivo da sua análise? Que tipo de amostra você tem? Quais são as características das suas variáveis?

Vamos explorar cada uma dessas questões para facilitar a decisão do teste mais adequado.

Qual é o seu objetivo – Associação ou Comparação?

É muito comum em pesquisas você ter como objetivo verificar associações entre variáveis ou comparar grupos. Embora muitas vezes utilizamos esses termos como sinônimos indiscriminadamente, testar associação e comparação são dois objetivos distintos em análise estatística.

Associação busca entender se existe uma relação ou correlação entre duas ou mais variáveis. Você comumente pergunta, “Existe alguma relação significativa entre as variáveis?” e “Como é a força e o tipo (positiva ou negativa) dessa relação?”

Por exemplo, pode-se querer saber se existe uma associação entre horas de estudo e notas escolares. Os testes de associação não necessariamente indicam causalidade, mas sim se as variáveis estão relacionadas de alguma forma.

Já os testes de comparação visam determinar se existem diferenças significativas entre grupos ou condições. Você aborda questões como “Qual a média/variabilidade da variável em estudo na população?” ou “Existem diferenças significativas entre grupos específicos?”, analisando quais variáveis explicam essas diferenças e a presença de interação entre elas.

Por exemplo, um teste de comparação poderia ser usado para determinar se a média de notas de dois grupos de estudantes (um que utiliza um método de ensino inovador e outro com método tradicional) são significativamente diferentes.

Tendo claro seu objetivo com a análise, agora é o momento de saber que tipo de amostra você tem.

Que tipo de amostra você tem?

Na pesquisa, a escolha entre amostras independentes e amostras relacionadas (ou pareadas) é crucial e depende da natureza do estudo.

Amostras Independentes referem-se a situações onde cada observação é coletada de um sujeito ou caso distinto. Neste cenário, os dados de um indivíduo não estão relacionados ou emparelhados com os de outro.

Por exemplo, em um estudo comparativo, você pode ter dois grupos distintos de pacientes – um grupo recebe um medicamento e o outro um placebo.

Por outro lado, Amostras Relacionadas (ou Pareadas) são utilizadas quando várias medições são feitas no mesmo sujeito ou caso. Este tipo de amostra é comum em estudos longitudinais, como os que avaliam pacientes antes e depois de um tratamento específico.

Aqui, o foco está em observar as mudanças ou efeitos que ocorrem no mesmo grupo de sujeitos ao longo do tempo ou sob condições diferentes.

Tomando o exemplo de um estudo sobre o efeito de um medicamento na pressão arterial, podemos adotar ambas as abordagens: dividir 30 pacientes hipertensos em dois grupos (um tratado com o medicamento e outro com placebo, representando amostras independentes) ou administrar o medicamento aos mesmos 30 pacientes e medir a pressão arterial antes e depois do tratamento (amostras relacionadas).

Quais são as características das suas variáveis?

A classificação de variáveis e a conformidade dos dados com suposições clássicas são aspectos fundamentais para escolher o teste estatístico correto.

Variáveis Categóricas: Estas podem ser de dois tipos – nominais ou ordinais. As variáveis nominais, como gênero, representam categorias sem uma ordem inerente. Já as variáveis ordinais, como o nível de educação, possuem uma ordem ou hierarquia definida.

Variáveis Numéricas: Estas também se dividem em duas categorias – discretas e contínuas. As variáveis discretas, como o número de filhos, são contadas em números inteiros, enquanto as variáveis contínuas, como o peso, podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo e são expressas em números reais.

A conformidade dos dados com as suposições clássicas é essencial para determinar se você deve usar testes paramétricos ou não paramétricos. Perguntas-chave incluem: os dados seguem uma distribuição normal? Os grupos tem número de participantes suficientes?

Usar testes paramétricos é apropriado quando:

  • A distribuição dos dados é aproximadamente normal.
  • As amostras são suficientemente grandes (n > 30)

Os testes não paramétricos são preferíveis:

  • Para analisar dados sob suposições menos rígidas.
  • Em análises com amostras pequenas (< 30).

Vamos à prática: aplicação no software R

Agora, vamos explorar a aplicação prática de testes estatísticos utilizando o software R. Aqui está um guia resumido das funções que você pode usar no R para diferentes tipos de testes:

Testes de Associação:

  • Em casos com amostras independentes e variáveis categóricas, o teste de qui-quadrado é recomendado. No R, utilize a função chisq.test.
  • Para variáveis numéricas, a função cor.test é ideal para testar correlações.

Teste de Comparação:

  • Se o seu estudo envolve dois grupos, a função t.test é adequada para realizar testes t.
  • Quando comparar três ou mais grupos com variáveis numéricas, a função anova é usada para ANOVA.

Amostras Dependentes ou Relacionadas:

  • A função t.test também pode ser usada para amostras dependentes ou relacionadas, ajustando os parâmetros conforme necessário.
  • Para amostras pareadas, utilize a opção paired=TRUE na função t.test.

Outras funções importantes, que podem te ajudar na decisão do teste estatístico paramétrico ou não paramétrico é a função shapiro.test, útil para avaliar a normalidade dos dados. A função bartlett.test pode ser aplicada para testar a suposição da homogeneidade nos testes t e Anova.

Essas funções no R são ferramentas poderosas para realizar análises estatísticas, permitindo avaliar hipóteses e interpretar dados de forma eficiente e precisa.

Conclusão

Enquanto os testes de associação investigam relações entre variáveis, os testes de comparação focam em encontrar diferenças significativas entre grupos ou condições.

Lembre-se de que a escolha da função correta no R depende tanto do tipo de teste a ser realizado quanto das características específicas dos seus dados.

Consultar a documentação e exemplos é sempre recomendável para garantir a aplicação adequada da ferramenta em sua análise.

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) eEditor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometri e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 3000 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.

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

Deixe um comentário

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

Veja mais

Posts relacionados

Covariância e correlação

Covariância e correlação

Se você é estudante, professor ou pesquisador você está no lugar certo. Hoje, vamos mergulhar em um conceito fundamental: covariância e correlação. Na análise de dados, entender a relação entre

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o

Explorando as etapas da análise de dados

Explorando as etapas da análise de dados

No vasto universo da análise de dados, encontramos duas vertentes cruciais: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Cada uma desempenha um papel distintivo na interpretação e compreensão de conjuntos

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Você está pronto para embarcar em uma jornada de descoberta acadêmica? Seja você um pesquisado experiente ou iniciante, ter um guia para escrever um artigo de pesquisa é essencial para

O que são médias marginais?

O que são médias marginais?

Ao começar com estatísticas descritivas tradicionais, como as médias brutas, reconhecemos a necessidade de ir além, considerando possíveis viéses decorrentes de variações no número de observações e covariâncias. A pergunta-chave

Covariância e correlação

Covariância e correlação

Se você é estudante, professor ou pesquisador você está no lugar certo. Hoje, vamos mergulhar em um conceito fundamental: covariância e correlação. Na análise de dados, entender a relação entre

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o

Explorando as etapas da análise de dados

Explorando as etapas da análise de dados

No vasto universo da análise de dados, encontramos duas vertentes cruciais: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Cada uma desempenha um papel distintivo na interpretação e compreensão de conjuntos

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Breve check list para escrita de artigo acadêmico

Você está pronto para embarcar em uma jornada de descoberta acadêmica? Seja você um pesquisado experiente ou iniciante, ter um guia para escrever um artigo de pesquisa é essencial para

O que são médias marginais?

O que são médias marginais?

Ao começar com estatísticas descritivas tradicionais, como as médias brutas, reconhecemos a necessidade de ir além, considerando possíveis viéses decorrentes de variações no número de observações e covariâncias. A pergunta-chave

Cadastre-se para ser notificado com o link das aulas ao vivo:

Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

Preencha abaixo para
participar gratuitamente

Fique tranquilo, não utilizaremos suas informações de contato para enviar qualquer tipo de SPAM. Os dados coletados são tratados nos termos da Lei Geral de Proteção de Dados e você pode se descadastrar da nossa lista de contatos a qualquer momento.