Testes Não-paramétricos ou Testes de Distribuição Livre

"Mesmo os mais perfeitos espíritos terão necessidade

de dispor de muito tempo e atenção."

Descartes

- Mesmas finalidades que os paramétricos

- Ausência de distribuição normal

- Menor eficiência

- Prova de aderência (teste de normalidade)

* TESTES PARA COMPARAÇÃO DE DUAS POPULAÇÕES

1- Teste dos sinais

A. Comparação dos resultados de amostras pareadas

B. Comparação dos resultados de uma amostra com a mediana de uma população

C. Comparação de dados qualitativos

. Decisão: estatística binomial (n casos -> sinais + e -) S

. Se Zc for maior que Zt, rejeita Ho ao nível de significancia escolhido

. Aceita Ho caso contrário

2- Teste de Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW) U

. Amostras independentes

. Origem da amostra semelhante ou não

. Versão não-paramétrica de Student

. Cálculo de Ho:

- conjunto W (dados 2 amostras: a e b)

- W ordenado de forma crescente

- anota a ordem de cada elemento conjunto

- separa amostra a e b

- U é a soma das ordens da amostra A

. Quanto mais baixo o U, mais diferentes as populações

. Para teste bilateral P é multiplicado por 2

* TESTES PARA COMPARAÇÃO DE MAIS DE DUAS POPULAÇÕES

1- Teste de Kruskal-Wallis (teste H)

. WMW para mais de duas populações

. Ho testado em função do valor de área a que a distribuição qui-quadrado retornar quando é dada entrada do valor H

2- Método de Dunn para comparação de dois grupos no teste de Kruskal-Wallis

. Ho rejeitado -> dois h's o grupo apresentam diferença

. Calcula estatística a e b no teste H com h grupos

3- Teste de Friedmann (Fr)

. Versão do teste dos sinais

. Três preferências ou resultados

. Amostra aproximadamente do tamanho do qui-quadrado

. Grau de liberdade igual o número de grupos (opções)

. Gl = h -1