Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise e interpretar os resultados.
- Os dados da amostra devem ser selecionados aleatoriamente
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Nas estatísticas, as amostras aleatórias são usadas para fazer generalizações ou inferências, sobre uma população. Se seus dados não foram coletados aleatoriamente, seus resultados podem não representar a população. Para obter mais informações, vá para Aleatoriedade em amostras de dados.
- Os dados amostrais não devem ser severamente assimétricos e os tamanhos amostrais devem ser maiores do que 20
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Se os tamanhos amostrais forem maiores que 20 e a distribuição subjacente for unimodal e contínua, o teste de hipótese será feito adequadamente, ainda que os dados sejam ligeiramente assimétricos. Se os tamanhos amostrais forem menores que 20, represente graficamente os dados para verificar se há assimetria e observações atípicas. Se os dados estiverem severamente assimétricos ou contiverem várias observações atípicas, tenha cuidado ao interpretar os resultados.
- Cada observação deve ser independente de todas as outras observações
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A independência das observações é determinada se uma observação fornece informações sobre outra observação, da seguinte maneira:
- Se uma observação não fornece informações sobre o valor de outra observação, as observações são independentes.
- Se uma observação fornece informações sobre o valor de outra observação, as observações são dependentes. Se as observações são dependentes, os resultados podem não ser válidos.
- Determine um tamanho amostral adequado
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Sua amostra deve ser grande o suficiente para que o seguinte seja verdadeiro:
- A estimativa têm precisão suficiente.
- Os intervalos de confiança são estreitos os suficiente para serem úteis.
- Você tem proteção adequada contra erros tipo I e tipo II.
Para determinar o tamanho amostral adequado para o teste de hipótese, vá para
Poder e tamanho de amostra para 2 variâncias.