Considerações de dados para Teste de equivalência para 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.