Testes de diferenças entre médias

Em estudos de mercado, quer seja no desenvolvimento dum produto, quer seja  na escolha dum público-alvo duma campanha de marketing, pode interessar-nos saber se existem diferenças entre homens e mulheres na aquisição do nosso produto. Para tal, teremos de comparar a aquisição do produto por parte de homens e de mulheres.

Neste caso, temos uma variável que podemos chamar “Aquisição”  e que nos diz qual o valor despendido, no nosso produto, pelo inquirido. Na amostra teremos respostas de homens e mulheres. O que precisamos fazer, de seguida, é comparar o valor médio amostral da variável “Aquisição”, quer no grupo de homens, quer no grupo de mulheres.

A “Aquisição” é uma variável de razão: compreende valores semanais gastos no nosso produto que oscilam entre zero euros e 10 euros. Neste caso utiliza-se o teste t para duas amostras independentes.  Os comandos são os que se seguem na figura abaixo.

testet1

Abre-se, de seguida, uma janela exemplificada na imagem em baixo. No campo Test Variable coloca-se a variável em que pretendemos analisar as diferenças e no campo Group Variable deve colocar-se a variável que identifica os grupos em teste. Neste caso o género é a variável grupo que pretendemos analisar. Devendo ser definidos os grupos em teste, carrega-se no botão Define Groups, que abre uma nova janela onde se define o grupo 1 com 0 (masculino)  e o grupo 2 com 1  (feminino), de acordo com a codificação anterior da variável na base de dados.

testet-2

O output do teste é apresentado na imagem abaixo. Na primeira tabela são apresentados os casos do grupo masculino e do grupo feminino, o valor médio despendido no nosso produto  nos grupos masculino e feminino e os respectivos valores de desvio padrão.

Na segunda tabela, são apresentados os valores do teste de Levene e do teste t. O teste de Levene permite-nos averiguar da homogeneidade das variâncias. Neste caso, conclui-se que as variâncias são diferentes nos dois grupos, uma vez que a significância associada ao teste é inferior a 0,05. Uma vez que não se assume a homogeneidade das variâncias, optamos por utilizar os valores do teste t de Equal variances not assumed. Os resultados indicam que não existem diferenças entre homens e mulheres no valor semanal despendido no nosso produto. O teste não mostrou diferenças estatisticamente significativas para um intervalo de 95% de confiança (a significância associada ao teste t foi superior a 0,05).

testet-3

Nota: para uma escolha mais criteriosa do teste a aplicar deve proceder-se à análise da distribuição das variáveis em estudo.

205 thoughts on “Testes de diferenças entre médias

  1. Vânia

    Boa tarde,
    Antes demais gostava de felicitar pelo vosso site, pois encontra-se informação bastante útil e, mais importante, de forma clara e simplificada. Gostava de colocar uma questão, que tem sido antes demais a minha ” pedra no sapato” na tese. A minha amostra é grande: acima dos 2000 inquiridos, e o meu orientador achou que se adequava ao estudo o t teste. O problema, é que toda a bibliografia sugere o t-teste para amostras pequenas ( n=<30) e com uma distribuição normal. O que não é o caso do meu estudo, pois além de ser uma amostra enorme, a distribuição também não é normal ( teste Kolmogorov- Sminorv). Como posso justificar estatisticamente e bibliograficamente a aplicação do t-teste nesta situação? sei que há bibliografia que o sustenta, mas está a ser difícil, bastante, encontrar.
    Obrigada.

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    1. André Frota

      Olá Teresa, Parabéns pela didática e grato por disponibilizar seu conhecimento. Tenho uma dúvida:
      Estou querendo analisar a relação que existem entre duas variáveis ordinais.
      Os dados são retirados de duas escala Likert.
      Eu li que não se pode tirar média de escalas Likert. Como devo verificar se existem relações entre essas duas variáveis?
      Qual o teste não paramétrico que substitui o Coeficiente de correlação?
      Abraço!

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      1. Teresa Post author

        André, uma escala Lickert pode ser uma medida escalar se os intervalos entre os valores forem exactamente iguais. Ou seja, a distância de valor entre 4 e 5 é igual à distância de valor entre o 3 e o 4.
        A alternativa não paramétrica ao coef. correlação de Pearson é o coef. de correlação de Spearman

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  2. Teresa Post author

    Obrigada. É sempre bom receber um feedback dos leitores.

    Quanto à sua questão, terá muito provavelmente de utilizar um teste para dados não paramétricos. Neste caso, em vez do teste t de Studente utiliza o teste de Mann-Whitney.

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  3. Ricardo Carreira

    Boa tarde,

    Gostaria de colocar uma questão:

    Que teste devo utilizar para verificar se existem diferenças significativas entre géneros, dentro de uma mesma amostra e entre duas amostras (ex: verificar se as mulheres obtiveram melhores resultados do que os homens num teste de resistência muscular após x semanas de aplicação de um programa de treino).

    Agradeço desde já toda a atenção que possam dar.

    Ctos

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    1. Teresa Post author

      Olá Ricardo.
      1-Para a mesma amostra será um teste de diferenças de médias para duas amostras independentes.
      2-Para analisar se há diferenças numa mesma amostra entre valores antes do programa e valores depois do programa devará fazer uma análise de diferenças de médias para amostras emparelhadas.

      Os testes a aplicar dependem das variáveis envolvidas nas análises serem paramétricas ou não paramétricas.
      O teste t de Student para amostras independentes ou a alternativa não paramétrica o teste de Mann Whitney, para o caso 1.
      O teste t de Student para amostras emparelhadas ou a alternativa não paramétrica o teste de Wilcoxon, para o caso 2.

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  4. Inês

    Boa tarde,

    Gostaria de esclarecer se o SPSS assume por defeito um nível de confiança de 95% para qualquer tipo de teste.

    Obrigada.

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    1. Teresa Post author

      Sim, o SPSS assume por defeito um nível de confiança a 95%. No entanto, nos casos das correlações, acontece aparecer níveis de significância de níveis de confiança mais elevados.

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  5. Diana Ferreira

    Está alguém aqui? Tenho uma dúvida. Tenho um problema de SPSS que me parece simples.. Mas que não sei bem o teste certo que aplicar, estou na dúvida. O problema é o seguinte: temos uma amostra de 336 individuos, em que x são do género masculino e outros x são do género masculino. A estes indiv foi-lhe feita uma questão, em que x responderam sim e outros x responderam não. O exercício quer saber se existe relação entre o género ou resposta.. Será que o género influência a resposta? Qual o teste a usar? Teste T para uma amostra?

    Reply
    1. Teresa Post author

      O teste t de Student só pode ser usado quando uma das variáveis é quantitativa.
      Pode usar antes o teste do Qui-Quadrado.

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  6. Marcela da Paz

    Muito obrigada,

    Entrei para esclarecer uma dúvida, mas as respostas já estavam apresentadas aos demais colegas.

    Cordialmente,

    Marcela da Paz

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  7. Virgínia

    Questionamentos:
    1. Tenho uma amostra com dois grupos. Um deles obedece a distribuição normal e o outro não. Os dados são quantitativos. Devo usar um teste não-paramétrico para compará-los?
    2. Qual é o n mínimo para se usar o test T?
    obrigada

    Reply
    1. Teresa Post author

      1.Quando os dados não seguem uma distribuição normal deve aplicar um teste não-paramétrico.
      2.De acordo com Pestana e Gageiro (2003), se a amostra for menor ou igual a 30, os testes t exigem a verificação da normalidade (página 252). Daqui se conclui que, se a amostra for superior a 30, não há necessidade da verificação da normalidade.

      Reply
      1. André Frota

        E se a amostra for maior que 30? Se for um grande número, por que não é exigido o teste de normalidade pelo teste t? Será por que vira uma amostra paramétrica? Se virar uma amostra paramétrica eu assumo que as médias da amostra e da população são iguais? então porque fazer o teste t de uma amostra?

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        1. Teresa Post author

          Aconselho-o a analisar a distribuição para poder optar pelo teste mais eficaz tendo em conta a distribuição.

          Reply
  8. Inês Silva

    Bom dia!

    Primeiro gostaria de felicitar o site pela pertinência do tema e simplicidade com que apresentam as dicas.

    Gostaria de esclarecer uma dúvida que tenho. Numa amostra de 240 indivíduos (um único grupo) pretendo comparar se há diferenças estatisticamente significativas entre o preço que os sujeitos estão dispostos a pagar por um produto e por outro. Nesse caso devo usar o one sample t-test e está dispensado o teste da normalidade?

    Reply
    1. Teresa Post author

      De acordo com Pestana e Gageiro (2003, edições sílabo) está dispensado o teste de normalidade caso a amostra tenha mais de 30 indivíduos.
      Deve usar o teste t para duas amostras independentes, comparando a média para cada produto

      Reply
      1. Inês Silva

        E no caso de serem os mesmo indivíduos a responder a ambas as questões? Devo usar o one sample t-test? Não há uma variável de agrupamento. Obrigada

        Reply
        1. Teresa Post author

          Caso queira comparar as mesmas respostas dos mesmos indivíduos, em momentos diferentes, deve usar o Paired-Samples T test.

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  9. Nadmy

    Boa tarde!!
    Paranbéns pelo site!! Adorei!!
    Minha dúvida é:
    Se a amostra for maior que 30 não é preciso fazer teste de normalidade??
    Eu tenho 2 grupos de 40 pessoas para serem comparados qto a valores de glicemia. Fiz o teste de normalidade de shapiro-wilk e a amostra foi não normal. Aí fiz o mann whitney para compará-los. Está errado? deveria ter feito teste t?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Não está errado.
      Esta questão é muito debatida por estatísticos.
      Se optar por analisar a normalidade da distribuição e usar um teste não-paramétrico está a agir correctamente.
      Se optar por usar um teste paramétrico, tendo mais de 30 casos em cada grupo, tem de basear a sua decisão nalgum autor que diga que isso é posível e não altera em nada os resultados.

      Reply
  10. Nadmy

    Teresa, tenho mais 2 dúvidas:
    1) Quando a análise de variância dá diferença estatística, eu devo usar o teste Mann Whitney ou o teste t com correção de Welch?

    2) O post hoc para ANOVA de 1 via pode ser o bonferroni? E o post hoc para Kruskal Wallis pode ser o Dunn??

    Obrigada!!

    Reply
  11. João Paulo Andrade

    Olá, primeiro parabéns pela publicação. Tenho algumas dúvidas: Se eu vou comparar meus dados com uma amostra já publicada devo usar o teste t ou o teste z? Por que? E Se eu vou comparar meus dados com uma amostra cujos dados eu mesmo coletei devo usar o teste t ou o teste z? Por que?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Obrigada.
      Os seus resultados apenas podem ser comparados com os resultados de outros estudos sem recurso a testes estatísticos.
      Quanto à escolha do teste t, apenas é usado quando compara dois grupos da sua amostra.
      O teste Z serve para testar a igualdade entre uma média conhecida (numa população) e uma média calculada pelo pesquisador (numa amostra).

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  12. Carolina

    Boa tarde,
    muitos parabéns pela capacidade em tornar simples as explicações acerca deste tortuoso caminho que se denomina análise estatística com recurso a SPSS 😛
    Tenho uma dúvida que me está a bloquear a algum tempo. então é assim, eu tenho dois subgrupos, um com 25 sujeitos e um com 19 sujeitos. Fiz as análises acerca da normalidade das distribuições e apenas uma das variáveis parece ser paramétrica. Assim, no cálculo das diferenças estatisticamente significativas, utilizei o t-test para a variável paramétrica e o U de Mann Whitney para as variáveis não paramétricas. Está correto?
    Por outro lado, agora preciso de analisar as diferenças est. significativas entre ambos os subgrupos e um conjunto de 14 variáveis. Destas 14, apenas 5 seguem uma distribuição normal. Como as variáveis fazem parte de um teste (ou seja medem o mesmo construto), devo fazer como fiz anteriormente: t-student para as amostras paramétricas e U de Mann-Whitney para amostras não paramétricas?
    Obrigada desde já

    Reply
    1. Teresa Post author

      O seu procedimento está correcto. Independentemente de fazer ou não parte do mesmo construto, os testes a utilizar para cada variável deve contemplar se a variável é ou não paramétrica.

      Reply
  13. Carolina

    Boa noite Teresa, antes de qualquer coisa, gostaria de parabeniza-la pelo site e pela iniciativa de disponibilizar informações de uma forma tão didática e acessível a todos. Parabens e muito obrigada!
    Ingressei no mundo acadêmico a pouco tempo e ainda não fiz as disciplinas de estatística, porém preciso apresentar meu pre projeto de mestrado. Preciso comparar os dados de vazão de dois anos 2008 e 2012 e não sei qual analise estatística usar para demonstrar se existe diferença estatística entre entre os resultados. Seria o teste T?
    Outra questão, tenho dados de cobertura de vegetação e preciso relaciona-los com os dados de diâmetro de substrato, rugosidade do canal, profundidade e etc. Qual análise deve utilizar? Anova one way? Componente Principal?

    Desde já, muitissimo obrigada.

    Reply
    1. Teresa Post author

      Obrigada pelo elogio, Carolina.
      Para poder prestar um melhor apoio é importante que sejam referidos os tipos de variáveis (nominal, ordinal, escala) em que têm dúvidas e o número de categorias de resposta. Sem essa informação não poderei aconselhar qualquer teste, já que depende sempre do tipo de variável.

      Reply
  14. Lais

    Boa noite,

    Gostaria de uma orientação, estou fazendo um trabalho de conclusão de curso, e o meu trabalho avalia 90 cones de 3 marcas diferentes, onde vou avaliar 3 diâmetros diferentes de cada um desses cones. Posso fazer pelo teste-t?

    Obrigada e adorei seu site 😉

    Reply
  15. Marcelino

    Bom dia,
    Tenho 5 amostras diferentes ( control, test A, test B, test C e test D) e cada uma com um n=7 . Posso usar o teste ANOVA para comparação entre grupos mesmo tento um n pequeno ? Todos os grupos apresentam distribuição normal. Abrçs.

    Reply
    1. Teresa Post author

      O poder do teste depende do tamanho da amostra, da variância e do nível de significância. Ou seja, em amostras pequenas é bem possível qeu não se observem diferenças estatísticas quando elas existem.
      O poder diminui à medida que aumenta a variância; diminui com a diminuição do nível de significância (alpha); e aumenta com o aumento do N.

      Reply
  16. Sofia

    Cara Teresa,

    Precisava de uma luz.. 🙂 Que tipo de análise se poderá fazer (para além de análises de frequências e descritivas), com questionários de avaliação da satisfação de um evento (avaliado numa escala de Likert, 1 até 5), em que de dados demográficos possuímos género, ano de escolaridade e turma?

    Muito obrigada pela ajuda 🙂

    Reply
    1. Teresa Post author

      As análises dependem sempre dos objectivos duma investigação que, por outro lado, surgem de questões teóricas levantadas pelo investigador.
      No entanto, olhando para as variáveis que me apresenta, algumas questões suscitam interesse. Por exemplo, existem diferenças no grau de satisfação entre género? E entre anos de escolaridade? A comparação da satisfação nas várias turmas dum determinado ano pode interessar.

      Reply
  17. Sofia

    Obrigada pela resposta Cara Teresa.
    Sendo assim, T-test para dois grupos independentes (género) e ANOVA para três grupos (anos de escolaridade), correto? E para a comparação entre as diferentes turmas?

    Outra questão que me surge é no próximo ano letivo, a comparação das mesmas variáveis com os resultados obtidos este ano. Que tipo de teste poderei fazer?

    Obrigada pela ajuda!

    Reply
  18. Jessica

    Boa noite,
    Surgiu-me uma dúvida.
    Este teste só se pode aplicar com as médias das amostras?Ou seja, se eu quiser aplicar um teste que analise se houve melhorias na primeira avaliação e na segunda avaliação, mas individualmente também posso aplicá-lo?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Para avaliar diferenças num mesmo indivíduo utiliza-se o teste para amostras emparelhadas.
      Para medidas paramétricas aplica-se o teste t e para não-paramétricas aplica-se o teste do Sinal, o de Wilcoxon ou o Friedman.

      Reply
  19. Maria João

    Bom dia!
    Parabéns pelo site é muito bom ! Preciso urgentemente de ajuda para escolher o teste estatistico a aplicar no meu estudo, agradecia muito se fosse possível. tenho uma amostra de 40 individuos, que responderam a 20 perguntas. Muitas das perguntas são de resposta Sim/Não, que converti em 1/0. Outras são de opções cumulativas, que também converti em números. Queria comparar os totatis de vaárias perguntas de forma a determinar se um elemento influencia outro, por exemplo, e tentei utilizar o teste mann-whithney u. Acontece que quase sistematicamente me valida a hipotese nula, devolvendo o resultado de que a distribuição é a mesma. O que estarei a fazer de errado: será a forma como defini as variáveis ou o teste é o errado? Agradeço imenso ajuda!!!

    Reply
    1. Teresa Post author

      O Mann-Whitney compara o centro de localização de duas amostras enquanto o teste t compara as médias.
      A H0 afirma que as duas populações são iguais em tendência central. Ou seja, afirma que não existem diferenças.Caso a significância associada ao M-W seja superior a 0,05 aceita-se a H0 e concluímos que não existem diferenças.

      Este tipo de análise não permite saber se uma amostra “influencia” a outra, como pretende.

      Reply
  20. Joana

    Boa tarde,
    Antes de mais parabéns pelo site!
    Tenho uma duvida, tenho uma amostra de 600 indivíduos na qual quero avaliar o gap salarial entre homens e mulheres. Posso utilizar o T-teste? E se rejeitar H0 posso afirmar que não existem diferenças significativas entre o salário do grupo feminino e o salário do grupo masculino?

    Muito obrigada!

    Reply
    1. Teresa Post author

      A H0 afirma que não existem diferenças entre homens e mulheres. Caso a significância associada ao teste t seja inferior a 0,05, rejeita a H0 e conclui que existem diferenças. Analisa os valores das médias de ambos os grupos e pode concluir que o grupo que apresenta um valor mais elevado é o que, em média, ganha mais.

      Reply
      1. Joana

        Muito obrigada!
        Estou agora a analisar o gap salarial em grupos mais pequenos (n<30) pelo que recorri a testes não paramétricos.
        Neste caso, em alternativa ao t-student deverei optar pelo teste Mann-Whitney ou Kolmogorov-Smirnov?
        Isto porque como teste MW a sig. 0.05. Não se se hei-de rejeitar ou não rejeitar a hipótese.

        Agradeço a sua ajuda.

        Reply
  21. Rafaella

    Boa tarde! Adoro suas postagens!
    Tenho um problema e não encontro a solução. Como vou comparar 9 ciclos de fluxo sanguíneo de 140 pacientes?
    Tentei anova one way mas ele pede variável agrupamento e eu não tenho. Não quero dividir por sexo nem nada, só verificar se ha diferença entre a media dos 9 fluxos dos 140 pacientes. Que teste devo usar? Sabendo que os dados não são normais? obrigada

    Reply
  22. Rafael

    Prezada,
    Pode-se afirmar que o teste de Mann-Withney compara medianas? Posso utilizar esse teste para amostras maiores que 30 e variáveis quantitativas?

    No caso em que a distribuição não é normal, recomenda-se apresentar em mediana e utilizar o teste de mann, confere?

    abraço

    Reply
    1. Teresa Post author

      O teste compara a ordem dos valores da variável. Não se pode dizer que compara medianas.
      Não se deve apresentar as medianas nas tabelas de apresentação. As tabelas do SPSS têm um valor que está a ser comparado que se chama “rank order” e é com base nesse valor que vai decidir qual o grupo que apresenta valor mais elevado.

      Reply
  23. Joana

    Boa tarde,
    Parabéns pelo site. Se fosse possivel gostaria que esclarece uma duvida. Tenho um estudo com n=18, e dois grupos experimentais com 9 elementos cada um. Para verificar a significância dos resultados posso utilizar o teste Mann Whitney?

    Obrigada!

    Reply
  24. Mª Emília

    É possível fazer uma análise ANOVA que não tenha uma distribuição normal e cujos dados não sigam a homogeneidade?

    O que significa os resíduos? Como se identificam?

    Reply
    1. Teresa Post author

      ANALYZE – NONPARAMETRIC TESTS – LEGACY DIALOGS – 2 INDEPENDENT SAMPLES
      Escolher o teste de Mann-Whitney.

      Reply
  25. Vanessa Silva

    Olá! Muito obrigada pelo site, é uma ferramenta muito boa para quem anda perdido com a estatística!!

    Venho vos pedir ajuda para algumas questões:
    o n=68 (36 gastro e 32 endocrino) a ideia é saber se há diferenças nas médias das várias variáveis, de acordo com a doença.

    1) após fazer o teste de M-W, o valor de p obtido na sig para duas extremidades foi de 0,050. já o p da sig exata foi de 0,098. O que se faz neste caso, em relação à H0, uma vez que o valor de p não é maior nem menor do que 0,05? aqui o teste foi aplicado apenas aos diabéticos, para saber se a lavagem dos dentes (ordinal) varia em função do controlo metabólico (nominal – variável que define os grupos).

    2) Outra questão, só para confirmar se estou a fazer bem a análise. estou a usar apenas testes não paramétricos. Tenho dois grupos de patologias e não foram encontradas diferenças entre elas, relativamente às variáveis em estudo.
    Decidimos ver se havia diferenças dentro de cada patologia, associadas a características próprias de cada uma: por exemplo, entre os diabéticos (select cases=diabeticos), saber se o grau de controlo metabólico (ordinal) tem influência em uma serie de variáveis de escala (likert) ou noutras nominais ou ordinais. Como são dois grupos (controlo/descontrolo) usei o M-W para todas as variáveis (e o K-S quando sao 3 grupos), independentemente de serem escala, ordinais ou nominais. Está certo?

    3) Em que situações posso usar o chi-quadrado (crosstabs), que tipo de variáveis podem ser cruzadas?

    4) Quando se viola os pressupostos do chi-quadrado e não há valor para o teste de Fisher nem é possível recodificar as variáveis, o calculo não é mais possível, justificando com o incumprimento dos pressupostos, ou há alguma alternativa?

    Desde já agradeço a vossa ajuda!

    Reply
    1. Teresa Post author

      1) Procure a Asymp. Sig, (2 tailed). Abre a tabela do teste (carregando 2 vezes sobre ela). Coloca o cursor no valor da sig e são mostradas todas as casas decimais. Se for menor que 0,05 é significativo. Ou seja, existem diferenças.

      2)Os testes não paramétricos usam-se em variáveis que não seguem a distribuição normal. Trata-se de testes menos potentes do que os testes paramétricos. Ou seja, podem não encontrar diferenças quando elas existem. Para as variáveis de escala deve primeiro analisar se elas seguem a distr. normal para escolher o tipo de teste que deve aplicar.

      3) O Qui-quadrado é usado quando se compara uma variável nominal com outra nominal, independentemente do nº de categorias de cada uma.

      4) A alternativa é comparar apenas as categorias que apresentam frequência não inferior a 5 unidades. Normalmente executa-se o qui-quadrado e analisa-se se existem células com menos de 5 unidades. Executa-se novamente o qui-quadrado sem essas categorias. Por ex., na variável situação profissional, se tiver apenas duas pessoas na categoria desempregada deve apenas comparar as restantes categorias.

      Reply
  26. Patrícia

    Boa tarde, tenho a a seguinte duvida: para uma amostra acima de 100 indivíduos com uma variável de custos para 3 anos e estando divididos em 3 e mais tarde 6 categorias qual o teste mais adequado para verificar se os custos são diferentes nas diversas categorias?
    Muito Obrigada!

    Reply
  27. Marcos

    Olá, tenho uma duvida. Como calcular a homocedasticidade das variáveis quando se tem 3 grupos diferentes? Por exemplo, a aferição de pressão arterial em um momento inicial, 2 minutos apos o uso de uma medicamento e 15 dias após o uso ? São 39indivíduos no estudo. Neste caso não é necessario fazer o teste de normalidade por se tratar de amostras com n>30, correto ? Obrigado.

    Reply
    1. Teresa Post author

      Trata-se da comparação de um sujeito em 3 momentos de avaliação da pressão arterial. Como tal, é uma comparação para amostras emparelhadas em que não se assume que as variâncias sejam iguais. Não precisa de analisar a homocedasticidade.

      Reply
  28. Teresa Post author

    Terá de selecionar apenas os casos que apresentarem um valor acima de X (que será o valor de corte) na variável escolhida.
    Para isso escolhe DATA no menu e depois seleciona SELECT CASES. Na nova janela tem de escolher a variável e colocar o valor de corte. O SPSS seleciona apenas os respondentes que tenham apresentado um valor igual ou superior ao valor de corte, dependendo da fórmula que escrever.

    Reply
  29. Maria

    Bom dia, tenho a seguinte dúvida: disponho de análises químicas em 6 tratamentos com diferentes fertilizações, com 3 datas de recolha. Qual o melhor teste a usar para ver se existem diferenças significativas entre os tratamentos?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Tem de fazer uma análise de diferenças para amostras emparelhadas.
      Se optar pelo teste t, em MENU, escolhe COMPARE MEANS, Paired samples t-test.

      Reply
  30. Estrela

    Bom dia, estou a fazer um estudo sobre a hidratação, e tenho os valores iniciais dos participantes e os valores obtidos no final. Qual o melhor teste a usar? A amostra são 60 participantes. Desde já obrigada!

    Reply
  31. Rui Moreira

    Olá. Realizei uma análise fatorial em perguntas de escalas de lickert, resultando em 3 fatores. Agora quero comparar esses fatores entre a variavel binomial homens e mulheres. Que teste devo aplicar?

    Reply
  32. Rui Silva

    Boa tarde,
    Fiz uma análise fatorial relativamente a motivos de compra com as variáveis organizadas em escalas de likert .
    A analise produziu 3 fatores. Agora pretendo analisar cada um desses fatores para testar a hipótese que quem compra mais postais atribui maior valor a cada um desses fatores comparado com quem não compra. Posso recodificar a as variáveis, juntando-as de acordo com os fatores e calcular a media para cada caso e depois fazer análise da anova para comparar médias?

    Desde já o meu obrigado.

    Reply
  33. João

    Boa tarde

    Como devo interpretar o valor de U do teste de Mann Whitney?
    Na minha análise, este valor assume grandezas elevadas, como por exemplo 1985,000 ou 3100,000.

    O p é sempre < 0,05, mas como devo interpretar estes resultados?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Se a significância associada ao teste, dada pelo valor de p, é < ou = a 0,05 é porque existem diferenças significativas entre os grupos.

      Reply
  34. Ana

    Bom dia!
    Antes de mais gosto muito da forma como explica os passos dos testes.

    Estou a comparar o pré e o pós teste de uma intervenção. Verifiquei que tanto os resultados do pré como do pós-teste eram equivalentes no grupo de controlo e no grupo de experimental. No entanto, quando comparo o pré e o pós-teste apenas do grupo de controlo, encontro diferenças estatisticamente significativas. Fiquei confusa com isto porque se são equivalentes no pós-teste como é que obtenho estes resultados no grupo de controlo ? Deve-se a pequenas diferenças ?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Quando comparou o o pré-teste ou o pós-teste do grupo de controlo (GC) com o pré-teste do grupo experimental (GE), não havia diferenças. O que comparou foram os valores médios de cada grupo.
      Quando compara o pré-teste com o pós-teste dentro de cada grupo, o SPSS compara o indivíduo 1 em ambos os momentos (antes e depois). De seguida compara o indivíduo 2 em ambos os momentos e assim sucessivamente.
      Os 2 tipos de análise são diferentes.: o primeiro é uma análise de diferenças entre grupos diferentes (amostras independentes) e o segundo tipo de análise é uma análise de diferentes para amostras emparelhadas (as mesmas pessoas em momentos diferentes)

      Reply
  35. Maria Eduarda Seabra

    Olá tudo bem?

    Estou insegura sobre qual teste é o mais adequado para provar meu objetivo num trabalho de conclusão de curso.
    –> O objetivo principal da pequisa é: avaliar a importância da disfunção renal (DR)/insuficiência renal (IR) na ocorrência de óbitos em pacientes com SCA.
    Sobre disfunção renal eu as classifiquei em tres classes, conforme clearence de creatinina; quanto aos obitos eu tenho as informaçoes de sexo e idade.
    –> A hipotese da pesquisa é: A concomitância entre SCA e disfunção renal está associada com o progressivo incremento de índices de eventos letais. No entanto, parte-se da premissa de que essas duas condições não estão associadas com o incremento significativo da mortalidade.
    Assim a hipotese nula é que não há relação entre uma disfunção renal com obito, e a hipotese alternativa é que há relaçao. Parttindo desse entendimento eu concluo que tenha que rejeitar que a hipotese nula é verdadeira para que assim ocorra o erro tipo I e portanto ter um nivel de significancia de 5%.
    Utilizei o test t student para media com o objetico de verificar se a media do clearence da amostra que foi a obito coincide com o dito nas literaturas, foi utilizado corretamente? Para verificar se a media do clearence da populção que foi a obito é igual ou nao a da população que nao foi eu pensei em fazer o test t student de duas amostras independentes, confere? e por ultimo como prova final pensei em fazer o teste de correlaçao de peason e assim quantificar o grau de relacionamento linear entre as variaveis…
    Poderia me orientar se estou correta?
    meu n total é de 635, e de pacinetes que foram a obito é de 20.
    Muito obrigada,
    Maria Eduarda

    Reply
    1. Teresa Post author

      Se o que pretende é analisar a relação entre variáveis talvez seja mais pertinente utilizar a análise de correlação. Está correcto se usar o coeficiente de correlação de Pearson.

      Para comparar os valores médios do clearence da sua amostra com os valores médios encontrados na revisão bibliográfica não pode realizar qualquer análise no SPSS, apenas pela observação entre ambas as médias. Ou seja, não pode usar teste t.

      Para comparar o clearence do grupo de óbito com o outro grupo está correcto usar o teste t para amostras independentes já que os dois grupos são independentes.

      Quer se trate de análise de diferenças ou de correlação, deve primeiro analisar a distribuição das variáveis para saber se deve usar testes paramétricos ou não paramétricos. Consulte o artigo http://www.dicas-spss.com/?cat=32

      Reply
  36. Rafael

    Estou testando a resistência de 2 materiais em duas condições (com e sem fadiga). Eles estão divididos então em 4 grupos com 10 amostras em cada (Total 40)

    Grupo1: material X sem fadiga
    Grupo2: material Y sem fadiga
    Grupo3: material X com fadiga
    Grupo4: material Y com fadiga

    Minha dúvida é se executo 4 testes t independentes (1×2, 1×3, 2×4, 3×4 ) ou se executo Anova com tukey. A comparação 2×3 não me interessa pois teriam 2 variáveis sendo analisadas (o material e ter ou não fadiga). Fiz os dois testes e o problema é que no teste t 2×4 da diferença estatística, mas com Anova + tukey não dá… :S

    As amostras deram normais no teste de shapiro-wilk. E no levene todas as variâncias são homonegenas, exceto quando fiz 3×4.

    Dúvida crual, alguem me socorra.

    Reply
    1. Teresa Post author

      Quando compara o mesmo material com e sem fadiga tem de usar o teste t para amostras emparelhadas (faz 2 testes 1X3 e 2X4).
      Quando compara o material X com o material Y, usa teste t para amostras independentes (faz 2 testes 1X2 e 2X3).

      Reply
  37. Daniela

    Antes de mais muitos parabéns pelo site. Tenho uma dúvida relativamente a qual teste t devo aplicar. Tenho uma série cronológica (índice PSI 20 por exemplo) e preciso de testar a media do retorno entre dois periodos diferentes (por ex de 1990 a 2000 e de 2000 a 2010). Nesse casso devo optar pelo teste t independente ou pelo teste t de pares?

    Obrigada

    Reply
    1. Teresa Post author

      Quando faz comparações em momentos/tempos diferentes o teste deve ser para amostras emparelhadas ou teste para pares

      Reply
  38. Taly

    Boa noite!! Parabéns pelo site!! Eu queria saber qual teste eu posso utilizar para comparar uma amostra paramétrica com uma não paramétrica, por exemplo quero comparar o desempenho cognitivo com o nível de independência funcional, mas a distribuição de um é paramétrica e a outra não, devo usar nesse caso o teste t de amostras independentes ou o de Mann Whitney? Muito obrigada!!

    Reply
    1. Teresa Post author

      A questão da distribuição só se coloca em variáveis de escala.
      Se a variável de escala é paramétrica (se a significância do teste de Kolmogorov-Smirnov é maior ou igual a 0,05) usa o teste t. Se a variável de escala não é paramétrica (significância for inferior a 0,05) então utiliza o teste de Mann-Whitney.

      Reply
  39. Telma

    Boa noite, estou a realizar um trabalho académico e no guiao È pedido para realizar os testes adequados para verificar se existem diferenças entre grupos. Tenho que cruzar uma variável ordinal com outras variáveis ordinais e nominais….. Depois de tanto ler fiquei confusa em relação ao tipo de teste a utilizar..pelo que percebi teria que ser um teste não-paramétrico, correto?. Se fosse possível esclarecer-me agradecia. Muito obrigado.

    Reply
      1. Telma

        Dos testes não paramétricos na sua opinião qual seria o mais adequado para verificar as diferenças entre grupos?
        Agradeço a ajuda. Obrigado

        Reply
        1. Teresa Post author

          Depende. Pode utilizar o teste do Qui-quadrado para medir a associação entre variáveis (nominal com nominal OU nominal com ordinal).
          Pode aplicar o Mann-Whitney para comparar 2 amostras independentes ou o Kruskal-Wallis para mais de 2 amostras independentes.

          Reply
          1. Telma

            Obrigado.
            Só mais uma questão, após a análise fatorial criei mais 3 variáveis com base nas componentes retidas, essas variáveis ficam automaticamente definidas como sendo de escala. Que testes posso usar para saber se existem diferenças dentre os grupos, ou seja, entre essas variáveis criadas de escala e outras variáveis de tipo ordinal e nominal.

            Agradeço a atenção dispensada

  40. Ana Gabriel

    Qual seria a técnica mais adequada para comparar o comprimento fetal médio e o peso fetal médio por sexo?Obrigada!

    Reply
    1. Teresa Post author

      Pretende analisar se o comprimento ou o peso são diferentes em pessoas do sexo masculino e do feminino.
      Trata-se duma análise de diferenças para amostras independentes.

      Reply
  41. Luís

    Muito boa noite.

    Estou a fazer um estudo em que as variáveis dependentes são qualitativas (notas de disciplinas), sendo a amostra constituída por 1600 alunos. Após analise da amostra verifiquei que nenhuma das variáveis dependentes tem uma distribuição normal. Tendo em conta que a amostra é grande, será que posso usar os testes paramétricos apesar de não existir normalidade?

    Grato pela atenção

    Reply
    1. Teresa Post author

      Alguns autores consideram que, sendo ambas as amostras superiores a 30 casos, é indiferente de têm ou não distribuição normal. E, nesse caso, pode aplicar-se o teste t.

      Reply
  42. Pedro Martins

    Bom dia;
    Imagine que estou a testar se a média das idades dos inquiridos do sexo feminino é significativamente diferente da média de idades dos inquiridos do sexo masculino.
    Para usarmos um teste paramétrico, os dois grupos (inquiridos do sexo feminino e inquiridos do masculino) têm de ter mais de 30 elementos cada um ou a soma dos dois grupos é que tem de ter mais de 30 elementos?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Para amostras (cada grupo) menores que 30 deve analisar se têm distribuição normal.
      Em caso de terem distribuição normal aplica o teste t. Caso contrário, aplica o teste de Mann-Whitney.

      Reply
      1. Pedro Martins

        Muito Obrigado pela resposta!
        So mais uma pequena duvida sobre as condições da realização da ANOVA.
        Para fazer o teste da ANOVA as amostras têm de ter obrigatoriamente mais de 30 elementos e distribuição normal, ou só precisamos de garantir (com o teste K-S) se as amostras seguem distribuição normal?
        Pelo que li a ANOVA não se deve aplicar a amostras de pequena dimensão.

        Cumprimentos

        Reply
        1. Teresa Post author

          Os pressupostos que têm de estar garantidos para a ANOVA são:
          -As observações dentro de cada grupo têm distribuição normal;
          – As observações são independentes entre si;
          -As variâncias são iguais entre si.

          No entanto alguns autores consideram que a normalidade não invalida os resultados quando o n de cada grupo é elevado. Variâncias diferentes também não apresentam problema quando o n em cada grupo é igual ou semelhante. Ou seja, quando o quociente entre o n do maior grupo e o do menor é menor que 1,5.

          Reply
  43. Miguel

    na variável sexo tenho 25 homens e 35 mulheres (total 60 indivíduos)
    Quero compara as médias das notas desses 60 alunos, por sexo.
    Faço T-student pois minha amostra de alunos >30?

    Reply
  44. Dora

    Felicito a autora por este site,

    Já me ajudou em muitas dúvidas, porem algumas persistem

    Utilizei o teste de correlação para duas variaveis intervalares com o teste de pearson e na tabela a nivel da significançia os valores são .000.

    Agora não sei como devo de interpretar isso ..

    Agradecida por qualquer indicação

    Reply
    1. Teresa Post author

      Significância menor que 0,05 significa que existe correlação entre as variáveis. Pode ver no valor do Pearson se a correlação é positiva ou negativa, fraca ou forte.

      Exemplo- Analisou-se a relação da fadiga com as horas de sono e os valores são os seguintes: Pearson= -0,632; sig= 0,049. Neste caso, existe uma correlação forte positiva e significativa. Assim, a fadiga aumenta quando o número de horas de sono diminui. Ou, a fadiga diminui quando as horas de sono aumentam.

      Exemplo- Analisou-se a relação do cansaço com o número de horas de trabalho e os resultados são Pearson= 0,394 e sig.=0,001. A relação é positiva fraca e muito significativa. Ou seja, o cansaço aumenta à medida que aumentam as horas de trabalho.

      Reply
  45. Joana

    A partir da tabela aqui apresentada, como resolveria se fosse manualmente o teste t, para saber se as média das mulheres é igual à dos homens com os dados da tabela?

    Reply
  46. rita silva

    Bom dia, como vejo que ajuda muita gente. Pode ajudar-me a mim também?
    A minha minha investigação possui dois variaveis independentes, a ideologia politica que sera medido numa escala ordinal e o issue voting que sera medido da mesma forma. e temos uma vd que é o voto. e mais 3 variaveis de controlo, sexo, idade e escolaridade. qual e que acha que e o teste mais adequado?

    Reply
  47. Rafael Guerra

    Bom dia,

    Faço uma pesquisa anual sobre satisfação com portadores de cartões de crédito. Consigo comparar (teste estatístico) as médias de satisfação entre todos os emissores avaliados? Por exemplo, para determinado atributo avaliado em uma escala de satisfação de 0 a 10 ou 1 a 6, avaliar a diferença estatística entre todos eles?
    A amostra geral do estudo é de 12.100 entrevistas mas, em função de mkt share, alguns emissores aparecem com 3 mil casos, outros com 150.

    Qual a ferramenta mais apropriada e menu?

    Muito Obrigado

    Reply
  48. Ana Lucia

    Bom dia Teresa, parabéns pelo site.
    Estou com uma dúvida, fiz no meu mestrado uma treinamento para verificar a taxa de pneumonia no pré e pós treinamento. Analisamos vairáveis dos pacientes (SEXO, IDADE, GENERO, DIAGNÓSTICO, INDICE PROGNOSTICO, taxa de pneumonia) e coloquei como variáveis qualitativas e quantitativas está correto?
    Dados demográficos descritos em porcentagens para as variáveis qualitativas e mediana para as variáveis quantitativas

    Comparação variáveis entre fase I e III: Kruskal-Wallis (variáveis quantitativas) ; qui-quadrado de Pearson (variáveis qualitativas); Mann-Whitney para comparar o PRISM
    Densidade PAV e taxa utilização VM entre fase I e III calculada e comparada pelo qui-quadrado

    Fiquei na dúvida se estava correto,
    Obrigada desde já.

    Reply
    1. Teresa Post author

      Para as variáveis quantitativas pode pedir também a média e o desvio padrão e realizar testes t, caso as variáveis tenham distribuição normal.
      Para comparar fases, o melhor é usar o teste t para amostras emparelhadas ou o Wilcoxon (v. quantitativas).

      O Kruskal Wallis é para amostras independentes não é aplicado nas comparações entre fases pré e pós treinamento. Quando compara o valor dum sujeito numa fase com o seu valor numa outra fase,trata-se de comparação de amostras emparelhadas.

      Reply
      1. Ariel

        Antes de mais parabéns pela publicação.

        Tenho algumas dúvidas, estou a comparar um parâmetro funcional respiratório entre duas doenças, ao fazer o teste da normalidade o mesmo parâmetro é normal em uma doença e em outra não, agora não sei se devo utilizar um teste paramétrico ou não paramétrico para analisar se existe diferenças estatisticamente significativas do mesmo parâmetro para as duas doenças?!

        A segunda questão é que teste utilizar para saber o que caracteriza uma doença consoante os parâmetros funcionas que já tenho.

        Reply
  49. augusto fronza

    Ola,

    Estou fazendo um tcc com comparacao de resultados com relacao a terapia com ondas de choque usando questionarios numericos como o visa-a, e possuo n=10 para visa-a, n=7 para lower body functional scale…; para comparar o antes e depois eu uso o t-test pelo o spss?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Primeiro tem de analisar a distribuição da variável que vai comparar para saber se usa um teste paramétrico ou não paramétrico. Veja o artigo http://www.dicas-spss.com/?cat=32

      Se a variável tem distribuição normal usa o teste t para amostras emparelhadas, caso contrário usa o teste de Kruskal Wallis

      Reply
  50. Flávia

    Antes de mais parabéns pela forma com são abordados os diferentes temas. Quanto a minha questão: gostaria de saber que teste utiliza para saber quais são os parâmetros funcionais respiratório que melhor definem uma doença ou que a caracteriza.

    Reply
  51. Sueli Lopes

    Bom dia!

    Estou tentando calcular o valor média do rendimento anual de um determinado amostra. Porém, as faixas foram determinadas da seguinte forma: 1 – 28.5000; 2-28.500-45000.00; 3-45000.00-75000.00; 5-75000.00-100.000; 6+100.000. É possível tirar o valor médio dessa faixa? Como posso fazê-lo?

    Desde já muito obrigada.

    Parabéns pelo site. É muito didático.

    Reply
    1. Teresa Post author

      Essa variável é ordinal e, por isso, só pode pedir o número de casos e as percentagens de cada categoria.
      Para poder saber o valor médio, só se soubesse o valor exacto do rendimento de cada caso/pessoa.

      Reply
  52. Mara

    Teresa,
    Quando a variável é numérica, mas não sei se o seu resultado é um soma ou média, posso pedir para calcular o teste T, ou preciso de transformar os valores que tenho em média e depois calcular o teste T?

    Reply
  53. Ricardo

    Inicialmente gostaria de parabenizar pelo excelente site!
    Tenho uma dúvida. Tenho uma escala com 6 fatores e gostaria de ordenar estas dimensões e verificar se os escores são estatisticamente diferentes entre si. Os dados são paramétricos. O teste t pareado é adequado para avaliar e parear estas médias?

    Reply
  54. André

    Parabéns pela sua clareza e explicação.
    Tenho 6 variaveis independentes : 4 qualiatativas e 2 quantitativas. pretendo compará-las com uma variavel dependente qualitativa e ver qual das independentes tem mais poder. Que passos devo seguir?
    Tenho que calcular a normalidade primeiro? Como se calcula?
    E depois ja posso compara-las ? como? que valores aceito e que valores rejeito?
    obrigada
    Rosa

    Reply
    1. Teresa Post author

      Para analisar a normalidade leia este artigo: http://www.dicas-spss.com/?cat=32.

      No caso do Kolmogorov-Smirnov, caso a sig. seja superior a 0,05 a variável tem distribuição normal.
      No caso dos testes de diferenças, caso a sig. seja inferior a 0,05 então conclui que existem diferenças.

      Reply
  55. andre

    Obridado, por me ter respondido.
    não percebo ainda muito bem.
    Deu-me este valor.
    Tests of Normality
    Kolmogorov-Smirnova
    Statistic df Sig.
    ,157 82 ,000
    logo o sig é inferior.deu-me zero.
    o que tenho de fazer para que fique normal?

    tenho uma população de 82

    Obrigado
    André

    Reply
  56. andre

    Por favor diz-me se a idade se usa no teste de Kolmogorov-Smirnov para avaliar a sua normalidade?
    cada variavel é analisada individualmente?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Sim, cada variável é analisada quanto à sua distribuição. A distribuição da idade pode ser analisada

      Reply
  57. andre

    Por favor diz-me se estou certo.

    Para comparar duas variaveis qualitativas só existe o teste do Qui-quadro? Ou ha outra forma mais fácil de os comparar?
    Obrigado, tem sido uma enorme ajuda.

    Reply
  58. andre

    Boa noite, li o comentário atrás e peço desculpa, por ter escrito “diz.me”. Não me apercebi.
    Corrijo: “Por favor, diga.me se estou certo”

    Reply
    1. Teresa Post author

      A correlação permite analisar a associação ou relação entre duas variáveis quantitativas intervalares ou de razão.
      A regressão é um modelo estatístico que permite prever o comportamento duma variável (dependente) a partir de outra(s) (independentes).

      Reply
  59. andre

    Doutora Teresa,
    tenho varias variaveis independentes (umas dicotómicas e outras ordinárias,com varias respostas) e gostaria de saber qual o nível de relação que tem com a doença, que é a variável dependente. Posso usar uma correlação ou regressão?
    Obrigado

    Reply
  60. Elsa Emanuela

    Bom dia! Achei o vosso site muito interessante, visto que estou a encontrar muitas dificuldades e em poder fazer uma leitura dos dados da minha tese relacionado aos valores do Qui- Quadrado e o teste da ANOVA. Por favor me ajudem.

    Reply
  61. Luis Aaron

    galera, uma duvida. se quero fazer uma comparação de uma mesma amostra em tempos diferentes (ex.: antes e após o tratamento), utilizando variáveis qualitativas, já que não posso utilizar o teste T, qual seria recomendado utilizar?

    Reply
  62. Caio

    Tenho uma dúvida. Tenho duas populações de pacientes que vou submeter a um mesmo procedimento porém utilizarei técnicas diferentes para cada uma dessas populações. Em uma população tenho um N de apenas 15 pacientes. Na outra consegui um N de 130 pacientes.
    Posso comparar resultados de uma população com o da outra (para saber qual técnica de procedimento foi mais eficiente)? Ou devo ter populações com N semelhantes para fazer essa comparação? Agradeço a ajuda!

    Reply
    1. Teresa Post author

      Comparar amostras com diferentes números de casos não é num problema quando se usa o teste t e não obriga a que se interpretem os resultados com especial cuidado.

      Reply
  63. Joao

    Boas, gostaria de saber que teste usar para o meu trabalho. O objetivo é comparar uma média a nível de uma região com a média nacional e verificar se há diferenças significativas ou não. Ou seja são 2 amostras, mas cada amostra tem apenas um valor na média.

    Reply
  64. Joana

    Ola Teresa.
    Muito boa essa matéria de SPSS, mas fiquei com uma duvida. Eu tenho uma amostra de maça em diferentes estados:
    -controlo A: maça fresca,
    -controlo B: maçã desidratada,
    – amostra C: maça desidratada com tratamento 1
    -amostra D: maçã desidratada com tratamento 2.
    Eu gostava de comparar algumas analises que fiz assim (AxB) (BxC) e (BxD). Tenho de usar em todos os casos teste t para amostras emparelhadas, certo?
    É que eu tentei fazer o (AxB) para amostras independentes e pedia-me uma variável de agrupamento (mas eu não tenho nenhum grupo).
    Obrigada

    Reply
    1. Teresa Post author

      Tem de ter uma variável que diga que tipo de maçã. Terá como níveis de resposta 1. maçã; 2. maçã desidratada; 3.maça desidratada com tratamento 1 e 4.maça desidratada com tratamento 2. Esta é a variável de agrupamento. Terá uma ou mais variáveis onde terá valores da apreciação ou do estado da maçã. O que vai comparar é o estado da maçã nos vários tipos de maçã, certo?

      Reply
  65. Tamara

    Boa noite!
    O teste de Kruskal-Wallis compara médias? Ou após realizar o teste tenho que proceder para mais alguma etapa?

    Reply
    1. Teresa Post author

      O teste de Kruskal-Wallis não compara médias mas sim as ordenações (rank).
      Se existirem diferenças significativas terá de fazer comparações dois-a-dois, recorrendo ao teste de Mann-Whitney, para saber entre que pares de grupos é que existem diferenças.

      Reply
  66. Docimar

    Olá Tereza,

    aproveito seu exemplo sobre qualidade de vida para esclarecer uma dúvida, gostava de saber como posso verificar se existem diferenças significativas entre as médias dos domínios. Obrigado!

    Reply
    1. Teresa Post author

      Primeiro tem de calcular o domínio em Transform, escrevendo depois a fórmula de cálculo. Analisa depois as diferenças conforme explica o artigo.

      Reply
  67. Sara

    Olá Teresa, muitos parabéns pelo site! está 5*!
    Surgiu-me uma dúvida ao trabalhar com o SPSS, se me conseguisse desvendar ficaria-lhe muito grata:
    1) O trabalho foca-se na comparação de uma pontuação obtida antes e depois do ensino. Analisando a distribuição de cada uma, a pontuação antes segue a distribuição normal (média) mas a pontuação depois não segue a distribuição normal (mediana). Posso compará-las entre si na mesma?

    Muito obrigada!

    Reply
    1. Teresa Post author

      Obrigada. Ainda bem que o site é útil.

      Quanto à sua dúvida, pode comparar mas aplica testes não paramétricos.

      Reply
  68. Pedro Borges

    Boa tarde e aproveito para lhe dar os parabéns pelo site e pela disponibilidade em esclarecer as dúvidas que vão surgindo.

    Estou a desenvolver a minha tese de mestrado, desenvolvi várias hipóteses de investigação sempre tendo em conta o género. Uma delas é por exemplo, as mulheres valorizam mais o preço do que os homens.
    Fiz o questionário onde questionei os inquiridos sobre vários atributos (um deles o preço) sobre a importância dada, usando uma escala de Likert 1 a 7 pontos. Agora tenho de fazer o teste de hipóteses e estou um pouco enrascado.
    Tenho duas variáveis (o género e cada um dos atributos que vou percorrendo), mas não sei bem como hei-de prosseguir para realizar o teste. A minha amostra é superior a 500, se eu quiser verificar a normalidade no SPSS (mesmo sabendo que é superior a 30), uso o Kolomogorov-Smirnov sobre o quê? Sobre cada um dos atributos? E depois como verifico o enviesamento e kurtosis? Faço o teste de homogeneidade das variâncias sobre o quê?
    Caso os pressupostos não se verifiquem, utilizo o teste não paramétrico Mann Whitney?

    Peço desculpa por fazer tantas perguntas mas estou a ficar um pouco desesperado…

    Reply
    1. Teresa Post author

      -A análise da distribuição pode ser feita recorrendo ao Kolomogorov-Smirnov ou através da análise explore (analyze-descriptives statistics-explore). Neste último caso pode analisar o enviesamento.
      -Analisa-se a distribuição da variável de escala lickert. Caso se conclua que a distribuição não segue a distribuição norma, então tem de usar um teste não-paramétrico (neste caso o MAnn-Whitney).
      -o resultado da análise da var´^ancia sai em tabela quando da análise com teste t ou ANOVA.

      Reply
      1. Pedro Borges

        Muito obrigado pela resposta.
        Ainda tenho mais duas dúvidas já agora se fosse possível esclarecer… Para terminar a tese de vez.

        Eu opto pelo teste Kolmogorov-Smirnov de One Sample ou Two Sample? E no caso de me dar p=0,000 assumo logo que não são normais? Ou só depois de analisar o enviesamento e assimetria e verificar que falham esse teste é que posso assumir que não são normais?
        Imaginemos que falham o teste de normalidade e passam no teste de enviesamento e assimetria, já assumo que são normais?
        E já agora, em que condições se usa o teste de fiabilidade (alfa de cronbach)?
        Desculpe estas perguntas mas já ando há imenso tempo em volta disto e não há maneira de conseguir obter alguém que me ajude…

        Reply
  69. Pedro Borges

    Muito obrigado pela resposta clara!
    Ainda tenho mais umas dúvidas já agora se fosse possível esclarecer.
    Eu tenho uma pergunta sobre fonte de informação para comprar o café em que as hipóteses são por exemplo, ponto de venda, etc… logo uma variável nominal e quero analisar em conjunto com o género, portanto optei pelo Teste Qui-Quadrado. Desta forma, tenho de criar um Teste Qui-Quadrado 2×2 para cada opção de fonte de informação com o género, certo?

    E tenho de ter em conta que o mínimo de expected count é superior/igual a 5, caso contrário tenho de usar o valor de Teste de Fisher?

    Obrigadoo
    No caso do p ser inferior a 0,05, tenho de ver o coeficiente de cramer para analisar o quão forte ou não é a relação, correto?

    Reply
  70. Diogo Barata de Almeida

    Boa noite,

    Preciso de ajuda, please! Estou a estudar a prevalência de obesidade nos diabéticos de uma clínica. Tenho as variáveis Grau de obesidade e também sexo. Como posso determinar se há diferenças estatisticamente significativa entre o sexo e a prevalência de obesidade nestes diabéticos?

    Obrigado!

    Reply
    1. Teresa Post author

      Partindo do princípio que terá categorias no grau de obesidade, terá de usar um teste não paramétrico como o Mann-Whitney.

      Reply
  71. Cristiana Teixeira

    Boa Tarde Teresa,

    as vossas resposatas e ajudas são excecionais.
    Tenho uma dúvida:
    Quando pretendo juntar vários items para criar uma variável qual a melhor forma de fazer?

    1- Criar variavel e usar o sum?
    2 – utilizar os pesos dos principal components e somar?

    Obrigada

    Reply
    1. Teresa Post author

      Pode fazer uma soma simples.
      Para usar os pesos tem de somar os resultados das multiplicações de cada componente. Ou seja (item1 X peso respectivo) + (item2 x peso respectivo) e assim por diante.

      Reply
  72. Nayara

    Estou trabalhando com comparaçåo de médias. No entanto um dos grupos possui apenas uma pessoa. O software permite fazer a comparação com teste não paramétrico mas pra mim não faz sentido. Existe alguma recomendação sobre esses testes com amostras extremamente pequenas (n<3)?

    Reply
  73. Paulo

    Entendi: 2 momentos teste t pareado MAS se quiser medir a média no o mesmo indivíduo em 3 momentos diferentes. Existe ANOVA pareada? como fazer no spss?

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  74. Ana Rodrigues

    Boa tarde, alguém me sabe explicar porque é que ao fazer uma anova unilateral (quiz comparar as respostas (quantitativas) de 2 grupos para as mesmas questões) o spss me dá um valor z em vez de me dar o F??? obrigada!

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    1. Teresa Post author

      Por favor, confirme se realizou mesmo uma ANOVA e veja se as variáveis estão como scale.
      A tabela de output do SPSS apresenta os grsua de liberdade, a significância e o valor do teste F.

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  75. Fabiane

    Olá Dr Tereza, Estou fazendo um trabalho, tenho que analisar esta pergunta: “O número médio de casas por quarteirão que possuem cerca elétrica é diferente em um
    trecho de cinco quarteirões da rua 213 do Setor Aeroporto e outro trecho de cinco quarteirões
    da rua 14 do Jardim América?” Que teste devo aplicar? o teste t para 2 amostras?

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  76. Silvano Gross

    Olá. Meus alunos realizaram uma pesquisa sobre a alimentação de estudantes por meio de questionários onde era possível marcar quantos dias por semana cada tipo de alimento (em uma tabela com 28 itens alimentares) era consumido por cada estudante, que ainda identificou idade e sexo. Como poderemos definir se há diferença entre a alimentação destes estudantes (seja por sexo ou por idade)? Agradeço pela ajuda. Abraços!

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    1. Teresa Post author

      O teste t para comparar dois grupos, ou a sua alternativa não paramétrica o teste de Mann-Whitney.
      A ANOVA para comparar mais do que dois grupos ou a alternativa não paramétrica, o teste de Kruskal-Wallis. Na ANOVA terá de especificar que pretende proceder a comparações múltiplas (POST HOC).

      Têm de ser criados grupos etários caso a variável seja contínua.

      Depois do output terá de perceber se existem diferenças, recorrendo à significância associada a cada teste.

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  77. Necas

    Olá
    Preciso de ajuda tenho apenas uma amostra e apliquei dois instrumentos diferentes num só momento para medir uma mesma variável pretendo comparar os resultados totais obtidos entre eles. Não sei qual o teste a aplicar. Poderia ajudar-me?
    Obrigado

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    1. Teresa Post author

      Penso que poderá analisar a relação que existe netre as duas escalas com o coeficiente de correlação de Pearson ou Spearman.

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  78. Daylana

    Boa noite! Primeiramente gostaria de parabenizar pela simplicidade na explicação… e gostaria de tirar algumas duvidas!
    No total são 40 amostras, ou seja, 10 em cada grupo experimental. Para comparar a média final e inicial de um mesmo grupo de tratamento, qual o teste utilizo? e como eu saberei qual foi o grupo que obteve os melhores resultados?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Teste t para amostras emparelhadas ou o teste de Wilcoxon caso as variáveis não sejam escalares ou não apresentem distribuição normal.

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  79. Fabiane Ziegler

    Olá,
    Gostaria de parabenizá-la pelo site.

    Gostaria de saber qual teste e o caminho no SPSS para comparar o antes e o depois de variáveis categóricas ou nominais (qualitativas) com mais de 2 classes/opções de uma amostra com n=40. Consigo fazer essa comparação?? Ou teria que readaptar cada variável nominal para ter apenas 2 classes (tipo sim e não/ adequado e inadequado, etc)??

    Isso também vale para o qui-quadrado (apenas tabelas 2×2)? Como proceder se a variável qualitativa tiver mais de 2 classes??

    Desde já obrigada pela atenção e ótimo 2017.

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    1. Teresa Post author

      Segundo percebi pretende analisar diferenças em amostras repetidas. Terá, então, de usar o teste de Wilcoxon.
      Caso se trate de variáveis nominais veja se existem diferenças através do qui-quadrado e teste de Fisher.

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  80. Vânia

    Olá. Eu tenho 4 variáveis dependentes (tempo0,10,20,30) e tenho de analisar se para cada tratamento (foram 6) a variação da concentração de X foi significativa ou não. Vou analisar para a minha amostra e para ambos os controlos (claro e escuro) mas vou fazer um teste para cada para analisar de forma independente, O problema é que disseram que teria de fazer teste t-student para amostras emparelhadas, mas o que este teste faz é comparar o meu tempo 0 com o 10 e o tempo 20 com 30. O que eu queria era que comparasse os 4 tempos no mesmo teste. Qual é o teste que posso usar?

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    1. Teresa Post author

      Para comparar dois ou mais grupos deve usar a ANOVA. Deve também usar um teste para as comparações múltiplas que está disponível num botaõ da janela da ANOVA.

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  81. SB

    Boa noite,

    Muitos parabéns pelo site! Tenho duas questões a colocar:

    1- Quero estudar a associação entre duas variáveis qualitativas, uma das quais não é dicotómica. O que me aconselha?

    2-Quero estudar a relação entre duas variáveis quantitativas, mas das quais uma não segue uma distribuição normal.

    Para ambas as questões o n=81.

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  82. Inês

    Boa tarde, tenho uma amostra grande (mais de 900 participantes) e após ter feito a análise das frequências, quero averiguar se existem diferenças entre a variável sexo e a variável vitimação (nunca, algumas vezes, muitas vezes). Como devo proceder? Procurei perceber se a amostra tinha distribuição normal através do teste de kolmogorov-smirnov e os dados não seguem uma distribuição normal, pelo que tenho que utilizar um teste não paramétrico. Devo utilizar o teste de mann whitney ou o teste do qui-quadrado? Muito obrigada

    Reply
    1. Teresa Post author

      Eu prefiro o teste de Mann-Whitney pela facilidade em perceber os resultados e encontrar onde residem as diferenças

      Reply
  83. Patricia

    Boa tarde antes de mais parabéns pela forma como explica.
    Venho expor uma dúvida relativamente ao meu trabalho final de Curso.
    O tema é Vivencias acadêmicas dos estudantes. Estabeleci assim hipóteses pretendendo aferir se variáveis como (sexo, faixa etária, curso, deslocado do local de residência etc) têm influência sobre as vivências academias (em que utilizo uma escala com pontuação de linkert para as diferentes perguntas que compõem a variável vivências acadêmicas).
    A minha amostra é de 43 participantes.

    O que pretendo saber é: que testes necessito utilizar para puder realizar esta análise?

    Desde já muito obrigado pela atenção. Estou mesmo a precisar de ajuda.

    Reply
    1. Teresa Post author

      Patrícia, leia o artigo Analisar diferenças. Penso que poderá ter a resposta à sua questão nos comentários.
      Os testes a aplicar dependem do tipo de variável.

      Reply
  84. Karol Souza

    Que site maravilhoso! Parabéns!
    Minha dúvida é simples: se for o contrário do exemplo? Levene =0,636 e p=0,001? Qual valor eu devo adotar?

    Reply
    1. Teresa Post author

      O valor do teste é 0,636. Mas esse valor, por si só, nada nos diz. O valor do p é que nos diz se existe significância estatística ou não.
      Sendo que o teste de Levene testa a hipótese das diferenças serem nulas, valores de p inferiores a 0,05 permitem rejeitar essa hipótese. Ou seja, existem diferenças significativas sempre que o p for inferior a 0,05.

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  85. Ana Paula Carrilho

    Boa tarde

    Agradeço ajuda na escolha to teste estatístico ideal a utilizar nesta situação: averiguar se a diferença entre um período pós-intervenção e pré intervenção é estatisticamente significativa.
    Estou a comparar a prescrição de antibiótico em 2 períodos temporais diferentes.

    Obrigada

    Reply
    1. Teresa Post author

      Ou usa o teste t para amostras emparelhadas (em amostras com distribuição normal) ou o teste do Sinal ou de Wilcoxon.

      Reply
  86. fabia

    Se um pesquisador quiser comparar os valores de uma amostra composta por 98 pessoas, porém apenas comparando os valores de antes e após um teste de glicemia capilar, qual o teste estatístico adequado para finalidade?

    Reply
  87. Taysa

    Parabéns pelo site! Minha duvida é a seguinte: tenho uma amostra de 12 que apliquei um questionário avaliando se há dor e a intensidade da dor; 6 sentem dores e 6 não sentem, sendo assim preciso fazer uma média disso, posso usar o teste T ou seria outro?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Para calcular a média da intensidade da dor basta pedir as frequências, assinalando a média.
      O teste t compara as médias de dois grupos

      Reply
  88. Danielly nascimento

    Boa noite. Excelente site para tirar dúvidas. Parabéns
    gostaria que esclarecesse essa questão pra mim. João tem alguns dados que utilizará em se Tcc e precisa entender se eles são paramétrico ou não. Ele descobriu com ajuda de um professor que seus dados não seguem uma distribuição normal. O que isso significa? Eles são ou não paramétrico? O que João poderá fazer pra resolver o problema?
    Grande abraço

    Reply
  89. Lucinha

    Boa tarde! Estou trabalhando com dados não paramétricos e tenho uma dúvida sobre o teste de Kruskal-Wallis. É possivel comparar grupos com diferentes tamanhos de N? Grupo 1 N=42; Grupo 2 N=10 e Grupo 3 N= 3. Muito obrigada!

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  90. Maeus Gonçalves

    Saudações
    O seu site é muito favorável e ajudador.
    Quero saber que teste se usa para comparar duas variáveis quantitativas?
    Num estudo qual será que 760/2290 é uma boa estimativa para a prevalência da doença em uma população?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Obrigada.
      Deve usar o coeficiente de correlação de Spearman.
      Quanto à prevalência de determinada doença, tem de ver o que diz o ICD que é o manual com a classificação dos problemas de saúde.

      Reply
  91. Joaquim Andrade

    Obrigado pelo teu site é muito bom e facilitador.
    Infroma-me por favor que testes devem ser usados para comparar duas varáveis qualitattivas?
    2ª Ando meio confuso quanto a hipótese do quiquadrado e seus critérios de aplicabilidade agradecia que me explicasse.

    Reply
    1. Teresa Post author

      Obrigada.
      Se as duas variáveis forem dependentes pode usar o teste t para amostras dependentes (Wilcoxon para variáveis que não apresentem distribuição normal).
      Caso contrário terá de analisar a relação entre elas, recorrendo ao coeficiente de correlação de Pearson (Spearman no caso de variáveis que não apresentem distribuição normal)

      Reply
  92. Idalice Rillo

    Bom dia ! Parabéns pelo site e por dar retorno às perguntas com clareza e assiduidade.
    Estou analisando a ocorrência de erros na colocação de vírgulas em 4 anos escolásticos sucessivos.
    Havia feito uma Anova e um post hoc de Tukey,
    Após testes de normalidade dos dados e resíduos, achei adequado o teste de Kruskal- Wallis.
    Qual teste post hoc é mais adequado ao teste Kruskal ?

    Reply
    1. Teresa Post author

      Obrigada 🙂
      Não conheço nenhum post-hoc, até pode existir. Habitualmente faço comparações dois-a-dois com o Mann-Whitney

      Reply
  93. Rafaela Coelho

    Boa tarde!
    Estou a elaborar um trabalho em que a base é uma lista de critérios e as respostas são:
    1-sim
    2-não
    A minha amostra é de 40 pessoas.
    A minha dúvida consiste na utilização dos testes, qual o mais indicado?

    Reply
      1. Rafaela Coelho

        O objetivo e verificar quais os criterios que sao mais realizados e comparar os meus resultados com a teorica. Saber a percentagem de criterios cumpridos

        Reply

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