Considerações de dados para Teste de equivalência de 1 amostra

Para garantir que os resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise e interpretar os resultados.

Os dados amostrais não devem ser severamente assimétricos e o tamanho amostral deve ser maior do que 20

Se o tamanho amostral for maior que 20 e a distribuição subjacente for unimodal e contínua, o teste de equivalência será feito adequadamente, mesmo que os dados sejam ligeramente assimétricos. Se o tamanho amostral for menor que 20, represente graficamente os dados para verificar se há assimetria e observações atípicas. Se os dados estiverem severamente assimétricos ou contiverem observações atípicas, tenha cuidado quando interpretar os resultados.

Os dados da amostra devem ser selecionados aleatoriamente

Nas estatísticas, as amostras aleatórias são usadas para fazer generalizações ou inferências, sobre uma população. Se os dados não foram coletados aleatoriamente, os resultados podem não representar a população. Para obter mais informações, vá para Aleatoriedade em amostras de dados.

Cada observação deve ser independente de todas as outras observações

Se você tiver observações pareadas (dependentes) sobre a mesma pessoa ou item, use Teste de equivalência com dados pareados. Para obter mais informações, vá para Como amostras dependentes e independentes são diferentes?.

Determine um tamanho amostral adequado

Sua amostra deve ser grande o bastante para que o teste tenha poder suficiente para demonstrar equivalência quando ele é verdadeiro. Se o teste tiver baixo poder, você pode concluir incorretamente que a diferença não está dentro dos limites de sua equivalência quando na verdade ela está. Para determinar o tamanho amostral adequado para seu teste de equivalência, acesse Poder e tamanho de amostra para teste de equivalência para 1 amostra.

Ao usar esse site, você concorda com a utilização de cookies para análises e conteúdo personalizado.  Leia nossa política