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Insira seus dados para Poder e tamanho de amostra para teste t pareado

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Complete as etapas a seguir para especificar os dados para o cálculo de poder e tamanho da amostra.

  1. Especifique valores para duas das variáveis de função poder a seguir. Deixe a variável que você deseja calcular em branco.
    • Tamanhos amostrais: Insira o número de observações para cada grupo. Por exemplo, insira 50 para indicar que vai coletar 50 observações para cada um dos dois grupos. Para avaliar o efeito de diferentes tamanhos amostrais, insira vários valores. As amostras maiores dão ao teste mais poder para detectar uma diferença.
      Dica

      Se você inserir vários valores em um campo, separe os valores com um espaço. Você também pode utilizar a notação abreviada para indicar vários valores. Por exemplo, você pode digitar 10:40/5 para indicar tamanhos amostrais de 10 a 40 em incrementos de 5.

    • Diferenciação: Insira um ou mais valores para especificar a diferença de médias paradas que você deseja detectar entre dois grupos. Normalmente, você insere a menor diferença que tem consequências práticas para a sua aplicação.
      Observação

      Se você selecionar Menor que na subcaixa de diálogo Opções, insira uma diferença negativa. Caso contrário, insira uma diferença positiva.

    • Valores de poder: Insira um ou mais valores para especificar a probabilidade de o ensaio detectar a diferença entre as médias, quando existe realmente uma diferença. Os valores comuns são 0,8 e 0,9. Por exemplo, os analistas inserem 0,9 porque eles querem que o teste tenha uma probabilidade de 90% de detectar uma diferença importante entre as medidas nos mesmos rolamentos que são feitos com dois medidores diferentes quando uma diferença realmente existe.
  2. Em Desvio padrão das diferenças pareadas, insira uma estimativa de planejamento do desvio padrão da população (indicada como σ ou sigma) para as diferenças pareadas. Se você não ter coletou os dados, use uma estimativa do desvio padrão para a população. Baseie sua estimativa em pesquisas relacionadas, especificações de experimento, estudos-piloto, conhecimento do assunto ou informações semelhantes. Se você já coletou e analisou os dados, utilize o desvio padrão das diferenças pareadas.
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