Teste t pareado
Médias (paramétricos) · Duas amostras pareadas · distribuição de referência: t(n−1)
Quando usar
Comparar duas medidas feitas nos mesmos indivíduos, como antes e depois de uma intervenção.
Hipótese nula
A média das diferenças é zero: μ_d = 0.
Pressupostos
- Pares independentes entre si
- Diferenças aproximadamente normais
Estatística
t = \dfrac{\bar{d}}{s_d / \sqrt{n}}Tamanho de efeito
d_z, na escala das diferenças.
d_z = \dfrac{\bar{d}}{s_d}Como reportar
t(14) = 3,02; p = 0,009; d_z = 0,78
No R e no Python
R
t.test(depois, antes, paired = TRUE)Python
stats.ttest_rel(depois, antes)No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Wilcoxon de postos sinalizados, sem supor normalidade
Onde fica no catálogo
Médias (paramétricos). Testes paramétricos supõem um modelo para os dados, em geral a distribuição normal, e comparam parâmetros dele, como a média. Quando o pressuposto vale, são os mais poderosos.
Duas amostras pareadas. Duas medidas ligadas aos pares: o mesmo indivíduo antes e depois, ou pares casados, como gêmeos. O teste usa a diferença dentro de cada par.
Na árvore de decisão
- O que você quer fazer? Comparar grupos, ou um grupo com um valor de referência
- Que tipo de resposta você mediu? Numérica: uma medida, como peso, tempo ou nota
- Quantos grupos ou medidas? Dois grupos
- Os grupos são de indivíduos diferentes ou dos mesmos indivíduos? Os mesmos indivíduos, como antes e depois (pareados)
- As diferenças entre os pares são aproximadamente normais? Sim