As amostras dependentes são medições pareadas para um conjunto de itens. As amostras independentes são medições feitas em dois conjuntos de itens diferentes.
Quando você faz um teste de hipótese usando duas amostras aleatórias, é necessário escolher o tipo de teste dependendo de se as amostras são dependentes ou independentes. Por isso é importante saber se as amostras são dependentes ou independentes:
- Se os valores em uma amostra afetam os valores na outra amostras, então as amostras são dependentes.
- Se os valores em um amostra não fornecem informações sobre os valores na outra amostra, então as amostras são independentes.
Exemplo de coleta de amostras dependentes e independentes
Imagine que uma empresa farmacêutica deseja testar a eficácia de um novo medicamento para reduzir a pressão arterial. Eles podem coletar dados de duas maneiras:
- Colete amostras das pressões sanguíneas das mesmas pessoas antes e depois de receberem uma dose. As duas amostras são dependentes porque elas são retirados das mesmas pessoas. As pessoas com o valor máximo da pressão sanguínea na primeira amostra, provavelmente, têm a pressão sanguínea mais elevada na segunda amostra.
- Administre a um grupo de pessoas um medicamento ativo e administre a um grupo diferente de pessoas um placebo inativo, e depois compare a pressão arterial entre os grupos. Estas duas amostras seriam provavelmente independentes porque as medições são de pessoas diferentes. Saber algo sobre a distribuição dos valores na primeira amostra não ajuda você sobre a distribuição dos valores na segunda.
