Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise e interpretar os resultados.
- Os dados devem vir de uma distribuição simétrica, tal como distribuições uniforme ou Cauchy
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Se os dados não vem de uma distribuição simétrica, use Teste do sinal para 1 amostra.
- Os dados não precisam ser distribuídos normalmente
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No entanto, se tiver mais de 20 observações ou os dados não são severamente assimétricos, use Teste t para 1 Amostra porque o teste tem mais poder.
- 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.
- 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.