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

Teste t para amostras dependentes

Alex França

out 22, 2021

Imagine uma situação na qual podemos estar interessados em saber se ouvir música reduz a capacidade de memória de trabalho das pessoas. Para isso, poderíamos medir a capacidade de memória de trabalho de cada pessoa em duas condições: com e sem música. Em um desenho experimental como este, cada participante aparece em ambos os grupos. 

Como poderíamos analisar esses dados? 

Um teste t de amostras dependentes/emparelhadas (também conhecido como medidas repetidas) pode ser usado! Ele é adequado quando temos apenas um grupo de pessoas (ou empresas, ou máquinas, etc.)  e coletamos os dados delas em das ocasiões diferentes ou sob duas condições diferentes

Projetos experimentais de pré-teste e pós teste são um exemplo do tipo de situação que essa técnica de análise pode ser aplicada. Por exemplo, avaliamos cada pessoa por meio de alguma medida contínua no Tempo 1, é realizada algum tipo de intervenção e avaliamos cada pessoa novamente (Tempo 2).

Além disso, essa abordagem também é usada quando você combina pares de participantes (ou seja, cada pessoa é combinada com outra em critérios específicos, como idade, sexo). Um dos pares é exposto à Intervenção 1 e o outro é exposto à Intervenção 2. As pontuações em uma medida contínua são comparadas para cada par.

Quer mais ainda? Os testes t de amostras pareadas também podem ser usados quando você mede a mesma pessoa em termos de sua resposta a duas perguntas diferentes (por exemplo, pedindo que avaliem a importância em termos de satisfação com a vida em duas dimensões da vida: saúde, segurança financeira ) Neste caso, ambas as dimensões devem ser avaliadas na mesma escala (por exemplo, de 1 = nada importante a 10 = muito importante).

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).

Conteúdo

Mais lidos

Glossário de Análise Fatorial Exploratória

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

Covariância e correlação

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Postados recentemente

Glossário de Análise Fatorial Exploratória

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

Covariância e correlação

Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Alex França

Posts sugeridos

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

Nesse post, iremos te ensinar a lidar, de modo metodologicamente adequado com os pressupostos da análise de variância (ANOVA), quando eles não são acatados. O…

psicometriaonline

abr 6, 2024

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…

Alex França

fev 18, 2024

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…

Alex França

fev 11, 2024

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.