Considerações de dados para Teste de equivalência de 2 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 cada amostra deve ser maior que 15

Se os tamanhos amostrais forem maiores que 15 e a distribuição subjacente for unimodal e contínua, o teste de equivalência será feito adequadamente, mesmo que os dados sejam ligeramente assimétricos. Se qualquer amostra for menor que 15, represente graficamente os dados e verifique se há assimetria e observações atípicas. Se os dados estiverem severamente assimétricos ou contiverem várias observações atípicas, tenha cuidado ao 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 suficiente que o teste tenha poder suficiente para demonstrar equivalência quando ele é verdadeiro. Se o teste possui baixo poder, você pode concluir incorretamente que a diferença (ou razão) não está dentro dos limites de equivalência quando na verdade ela está. Para determinar o tamanho amostral adequado para o teste de equivalência, acesse Poder e tamanho de amostra para teste de equivalência para 2 amostras.

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