Este documento discute testes estatísticos não paramétricos alternativos aos testes paramétricos tradicionais. Apresenta os testes U de Wilcoxon-Mann-Whitney, T de Wilcoxon, de McNemar e de Kruskal-Wallis, explicando quando cada um deve ser usado e como são calculados. Também discute o coeficiente de correlação de Spearman, uma alternativa ao coeficiente de Pearson para dados não normais.
Medidas de Tendência Central
Desvio Padrão
Variância
Distribuições de Frequência e Probabilidade
Intervalos de Confiança
Apresentação disponível em: https://youtu.be/njXvCxskhdM
Aula de métodos e técnicas de análise da informação para planejamento, UFABC, junho de 2017
Gravação da aula disponível em: https://youtu.be/bwmkSik9mYg
Medidas de Tendência Central
Desvio Padrão
Variância
Distribuições de Frequência e Probabilidade
Intervalos de Confiança
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O teste de Wilcoxon é usado para comparar dois tratamentos quando os dados são obtidos através doesquema de pareamento.
Os seguintes passos devem ser seguidos na sua construção:
1. Calcular a diferença entre as observações para cada par.
2. Ignorar os sinais das diferenças e atribuir postos a elas.
3. Calcular a soma dos postos (S) de todas as diferenças negativas (ou positivas).
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/7w7LODmYzy4
Bases de dados disponíveis em: https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
O acompanhamento do crescimento e desenvolvimento é o eixo central para o planejamento, execução e monitoramento de todas as ações de saúde da criança!
Material de 23 de julho de 2019
Disponível em: portaldeboaspraticas.iff.fiocruz.br
Eixo: Atenção à Criança
Aprofunde seus conhecimentos acessando artigos disponíveis na biblioteca do Portal.
Disponível em: http://portaldeboaspraticas.iff.fiocruz.br/
Fácil acesso. Diferentes recursos. As melhores evidências. Um olhar multidisciplinar.
O teste de Wilcoxon é usado para comparar dois tratamentos quando os dados são obtidos através doesquema de pareamento.
Os seguintes passos devem ser seguidos na sua construção:
1. Calcular a diferença entre as observações para cada par.
2. Ignorar os sinais das diferenças e atribuir postos a elas.
3. Calcular a soma dos postos (S) de todas as diferenças negativas (ou positivas).
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/7w7LODmYzy4
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O acompanhamento do crescimento e desenvolvimento é o eixo central para o planejamento, execução e monitoramento de todas as ações de saúde da criança!
Material de 23 de julho de 2019
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Eixo: Atenção à Criança
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Uma aula de (Bio)Estatística que fiz para ajudar uns colegas a não confundir conceitos (ex: homo e heterocedasticidade, valor de "p", nível de significância, hipóteses nula e alternativa, etc). Espero que seja útil para alguém! Acredito que a aula esteja bem didática e ajude na compreensão da estatística básica ministrada em aulas de (Bio)estatística!
Forneço uma visão geral da bioestatística. Defino-a, apresento sua natureza e especificidade na área da saúde. Mostro os aspectos principais da estatística descritiva e inferencial.
Apresentação sobre técnicas de modelagem de teste, abordando as baseadas em especificação: Partição de Equivalência; Análise do Valor Limite; Tabela de Decisão; Teste de transição de estados; Teste de Caso de Uso.
Para conhecer mais sobre Teste e Qualidade de Software, acesse o QualidadeBR:
http://qualidadebr.wordpress.com/
estatística é uma disciplina ampla e fundamentalssuser98ac96
A estatística é uma disciplina ampla e fundamental que envolve a coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados. Ela desempenha um papel crucial em uma variedade de campos, incluindo ciências naturais, sociais, negócios, economia, saúde e engenharia, entre outros. Aqui estão alguns aspectos importantes sobre a estatística:
Coleta de dados: A primeira etapa da análise estatística envolve a coleta de dados relevantes para o estudo em questão. Isso pode ser feito através de pesquisas, experimentos, observações ou através de fontes de dados secundárias, como bancos de dados governamentais ou registros empresariais.
Organização e Sumarização de Dados: Uma vez coletados, os dados precisam ser organizados e resumidos de maneira adequada para facilitar a análise. Isso pode incluir a criação de tabelas, gráficos, medidas de resumo (como média, mediana, moda, desvio padrão) e outros métodos de resumo estatístico.
Análise de Dados: Esta é a fase em que os dados são examinados em detalhes para extrair informações significativas. Isso pode envolver técnicas estatísticas como regressão, análise de variância, teste de hipóteses, entre outras. O objetivo é entender padrões, relações e tendências nos dados.
Interpretação dos Resultados: Uma vez que os dados foram analisados, é importante interpretar os resultados de forma significativa. Isso requer uma compreensão profunda do contexto em que os dados foram coletados e da relevância das descobertas para o problema em questão.
Inferência Estatística: A inferência estatística envolve fazer inferências ou previsões sobre uma população com base em uma amostra dos dados. Isso é fundamental em muitas áreas, onde é impraticável ou impossível examinar toda a população.
Aplicações Práticas: A estatística é amplamente utilizada em uma variedade de campos. Por exemplo, na medicina, a estatística é usada para analisar resultados de ensaios clínicos e estudar padrões de saúde da população. Nos negócios, é usada para prever tendências de mercado e tomar decisões estratégicas. Na ciência, é usada para analisar resultados de experimentos e validar teorias. Em resumo, a estatística é uma ferramenta poderosa para entender e lidar com a incerteza nos dados e tomar decisões informadas com base em evidências.
Estatística Aplicada à Administração - Aula 17: Testes de HipótesesMarcus Araújo
Apresentação referente à 17ª aula da disciplina Estatística Aplicada à Administração do curso de graduação em Administração da Universidade Federal de Pernambuco, conduzida pelo Prof. MSc. Marcus Araújo.
Curso "Delineamento de um projeto de pesquisa", ministrado por Sandra do Lago Moraes (sands@usp.br), Instituto de Medicina Tropical, Universidade de São Paulo, maio de 2012
A análise de variância compara médias de diferentes populações para verificar se essas populações possuem médias iguais ou não. Assim, essa técnica permite que vários grupos sejam comparados a um só tempo.
Slides Lição 9, Central Gospel, As Bodas Do Cordeiro, 1Tr24.pptxLuizHenriquedeAlmeid6
Slideshare Lição 9, Central Gospel, As Bodas Do Cordeiro, 1Tr24, Pr Henrique, EBD NA TV, Revista ano 11, nº 1, Revista Estudo Bíblico Jovens E Adultos, Central Gospel, 2º Trimestre de 2024, Professor, Tema, Os Grandes Temas Do Fim, Comentarista, Pr. Joá Caitano, estudantes, professores, Ervália, MG, Imperatriz, MA, Cajamar, SP, estudos bíblicos, gospel, DEUS, ESPÍRITO SANTO, JESUS CRISTO, Com. Extra Pr. Luiz Henrique, 99-99152-0454, Canal YouTube, Henriquelhas, @PrHenrique
Na sequência das Eleições Europeias realizadas em 26 de maio de 2019, Portugal elegeu 21 eurodeputados ao Parlamento Europeu para um mandato de cinco ano (2019-2024).
Desde essa data, alguns eurodeputados saíram e foram substituídos, pelo que esta é a nova lista atualizada em maio de 2024.
Para mais informações, consulte o dossiê temático Eleições Europeias no portal Eurocid:
https://eurocid.mne.gov.pt/eleicoes-europeias
Autor: Centro de Informação Europeia Jacques Delors
Fonte: https://infoeuropa.mne.gov.pt/Nyron/Library/Catalog/winlibimg.aspx?doc=52295&img=11583
Data de conceção: maio 2019.
Data de atualização: maio 2024.
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Slides Lição 10, CPAD, Desenvolvendo uma Consciência de Santidade, 2Tr24.pptxLuizHenriquedeAlmeid6
Slideshare Lição 10, CPAD, Desenvolvendo uma Consciência de Santidade, 2Tr24, Pr Henrique, EBD NA TV, Lições Bíblicas, 2º Trimestre de 2024, adultos, Tema, A CARREIRA QUE NOS ESTÁ PROPOSTA, O CAMINHO DA SALVAÇÃO, SANTIDADE E PERSEVERANÇA PARA CHEGAR AO CÉU, Coment Osiel Gomes, estudantes, professores, Ervália, MG, Imperatriz, MA, Cajamar, SP, estudos bíblicos, gospel, DEUS, ESPÍRITO SANTO, JESUS CRISTO, Com. Extra Pr. Luiz Henrique, de Almeida Silva, tel-What, 99-99152-0454, Canal YouTube, Henriquelhas, @PrHenrique, https://ebdnatv.blogspot.com/
proposta curricular para educação de jovens e adultos- Língua portuguesa- anos finais do ensino fundamental (6º ao 9º ano). Planejamento de unidades letivas para professores da EJA da disciplina língua portuguesa- pode ser trabalhado nos dois segmentos - proposta para trabalhar com alunos da EJA com a disciplina língua portuguesa.Sugestão de proposta curricular da disciplina português para turmas de educação de jovens e adultos - ensino fundamental. A proposta curricular da EJa lingua portuguesa traz sugestões para professores dos anos finais (6º ao 9º ano), sabendo que essa modalidade deve ser trabalhada com metodologias diversificadas para que o aluno não desista de estudar.
livro em pdf para professores da educação de jovens e adultos dos anos iniciais ( alfabetização e 1º ano)- material excelente para quem trabalha com turmas de eja. Material para quem dar aula na educação de jovens e adultos . excelente material para professores
Slides Lição 9, Betel, Ordenança para uma vida de santificação, 2Tr24.pptxLuizHenriquedeAlmeid6
Slideshare Lição 9, Betel, Ordenança para uma vida de santificação, 2Tr24, Pr Henrique, EBD NA TV, 2° TRIMESTRE DE 2024, ADULTOS, EDITORA BETEL, TEMA, ORDENANÇAS BÍBLICAS, Doutrina Fundamentais Imperativas aos Cristãos para uma vida bem-sucedida e de Comunhão com DEUS, estudantes, professores, Ervália, MG, Imperatriz, MA, Cajamar, SP, estudos bíblicos, gospel, DEUS, ESPÍRITO SANTO, JESUS CRISTO, Comentários, Bispo Abner Ferreira, Com. Extra Pr. Luiz Henrique, 99-99152-0454, Canal YouTube, Henriquelhas, @PrHenrique
Livro de conscientização acerca do autismo, através de uma experiência pessoal.
O autismo não limita as pessoas. Mas o preconceito sim, ele limita a forma com que as vemos e o que achamos que elas são capazes. - Letícia Butterfield.
2. Porque “Outros” Testes Não-Paramétricos? Porque já vimos os seguintes testes não-paramétricos: Chi-quadrado Teste exato de Fisher 2
3. Porque “não-paramétricos”? Porque não dependem que os valores da variável estudada tenham distribuição normal ou aproximadamente normal A distribuição normal é determinada pelos parâmetros média e desvio-padrão Amostras pequenas muitas vezes não permitem conhecer o tipo de distribuição da variável Testes de distribuição livre ou testes não-paramétricos 3
4. Vantagens dos testes não-paramétricos Quando não se conhece a distribuição dos dados na população Quando essa distribuição é assimétrica Quando existe heterocedasticidade Quando a variável é medida em escala ordinal Em resumo: são testes de aplicação mais ampla, que podem ser utilizados quando as exigências das técnicas clássicas não são satisfeitas 4
5. Desvantagens dos testes não-paramétricos Operações tediosas (não para os computadores!) Extraem menos informação do experimento, porque substituem o valor real medido pelo posto ocupado na ordenação de valores obtidos, o que resulta em perda de informação relativa à variabilidade da característica (uma diferença numericamente grande pode representar apenas uma mudança para o posto seguinte) Quando utilizados em dados que satisfazem as exigências das técnicas clássicas, estes métodos apresentam uma eficiência menor Ex: enquanto o teste U de Wilcoxon-Mann-Whitney precisaria de n = 100 para revelar uma diferença, o teste t de Student necessitaria de n = 95. 5
7. Teste U de Wilcoxon-Mann-Whitney Desenvolvido por F. Wilcoxon em 1945 para comparar as tendências centrais de duas amostras independentes de tamanhos iguais Em 1947, H.B. Mann e D.R. Whitney generalizaram a técnica para amostras de tamanhos diferentes Mais conhecido como teste de Mann-Whitney Pressupostos: Amostras aleatórias Observações independentes Variável de interesse tem característica contínua (mesmo que os dados não sejam. Ex. conceito de A até E para medir conhecimento em um determinado assunto) Substituto do teste t de Student 7
8. Quando usar o teste U WMW em vez do teste t de Student? nma < 8 (GLANTZ) nme ou nma < 20 (DANIEL) nme + nma < 30 (SPSS) 8
9. Racional do teste U de WMW Organizar os valores das amostras A e B juntas em ordem crescente Substituir os valores reais pelos postos ocupados Verificar se há diferença significativa entre os postos médios das duas amostras 9
10. Exemplo Mattos et al. estudaram a morfologia das regiões organizadoras do nucléolo (RON) em células da cérvice uterina de mulheres com e sem câncer. De cada mulher, foram examinadas 100 células e computou-se um escore (% observada) para cada padrão morfológico. No padrão 1ª, as RON apresentam-se como manchas sólidas, redondas e de tamanhos diferentes. 10
11. Tabela. Escore 1 A (% de células tipo 1) em 9 controles e 8 pacientes com carcinoma invasor Fonte: Sidia M. Callegari-Jacques. BIOESTATÍSTICA: Princípios e Aplicações. 11
12. Tabela. Escore 1 A (% de células tipo 1) em 9 controles e 8 pacientes com carcinoma invasor Se a ordenação está correta, (R1 + R2) = N (N+1)/2 Onde N = n1 + n2 12
13. Hipóteses H0: as duas amostras não diferem quanto à locação HA: as duas amostras diferem quanto à locação 13
14.
15. Denomina-se o menor destes dois valores de Ucalc, que deverá então ser comparado ao valor crítico da tabela.
16. Uα;n1;n2 é o valor crítico tabelado. Para α = 0,05; n1 = 8; n2 = 9, U0,05;8;9= 15
17. Diferente dos testes vistos até aqui, rejeita-se H0 se Ucalcfor menor ou igual ao valor crítico. Como Ucalc= 9,5 < U0,05;8;9= 15, rejeita-se H014
19. Teste T de Wilcoxon Desenvolvido por F. Wilcoxon em 1945 Substituto do teste t para amostras emparelhadas Baseia-se nos postos das diferenças intra-pares, dando maior importância às diferenças maiores O que não é feito pelo Teste do Sinal, outro teste não-paramétrico para amostras emparelhadas Racional: se o tratamento A produz valores maiores que o tratamento B, as diferenças (A-B) de sinal positivo serão maiores (em número e grau) do que as diferenças de sinal negativo. Se ambos tratamentos produzem o mesmo efeito, as diferenças positivas e negativas devem se anular. 16
20. Exemplo Foi medida a colinesterase sérica em agricultores que aplicaram inseticidas em plantas. Foram feitas duas coletas de sangue em cada agricultor: uma antes e outra 24 horas após a aplicação do inseticida. H0: o nível de colinesterase é o mesmo antes e após a aplicação do inseticida. 17
23. Teste de McNemar Comparação de variáveis dicotômicas entre 2 amostras Interdependência entre as amostras Uso do qui-quadrado é ilícito! O teste de McNemar é um teste qui-quadrado de ajustamento, que compara as frequências observadas com as esperadas supondo igualdade de efeito para ambos tratamentos (ou ausência de associação entre as variáveis). 20
24. Organizaçao dos resultados obtidos com a aplicação das loções I e II em 70 pacientes com irritações cutâneas nos braços (uma locação em cada braço, ao acaso) Forma Correta Forma Incorreta No teste de McNemar, os resultados devem ser avaliados no par e os dados organizados quanto à concordância dentro do par. Neste exemplo, o par é constituído pelos dois braços de cada pessoa. 21
25. Organizaçao dos resultados obtidos com a aplicação das loções I e II em 70 pacientes com irritações cutâneas nos braços (uma locação em cada braço, ao acaso) F e I: respostas concordantes (alívio ou ausência de alívio com ambas loções). Não fornecem informação que permita decidir qual loção é a melhor, portanto, não são considerados no teste de McNemar. G e H: respostas discordantes, portanto, informativas. n = 33. H0: as duas loções têm o mesmo efeito. Se H0 é verdadeira, espera-se o mesmo número de pessoas discordantes do tipo “sim para I / não para II” que do tipo “não para I / sim para II” (isto é, frequências iguais nas células G e H, ou seja, 33/2 = 16,5 em cada célula). 22
26. Teste de McNemar O valor crítico de qui-quadrado para 1 grau de liberdade e nível de significância de 5% é 3,84. Como o valor calculado de qui-quadrado é maior que o crítico, rejeita-se H0. 23
28. Teste de Kruskal-Wallis Não se pode confiar no resultado de uma ANOVA quando os pressupostos de normalidade e homocedasticidade são violados. Alternativa: teste de Kruskal-Wallis Generalização do teste de Wilcoxon-Mann-Whitney 25
29. Racional Ordena-se os valores de todas as amostras juntas Atribui-se postos a cada valor Postos empatados recebem o valor do posto médio Soma-se os postos Deve ser igual à N(N+1)/2 26
31. Número de ovos depositados por fêmeas da borboleta Heliconiuseratophyllisem 3 espécies de Passiflora 3 empates no posto 9, então CE = (33 – 3) = 24 28
32. Estatística Como H calculado é maior que o H crítico tabelado, rejeita-se H0. 29
35. Coeficiente de correlação para postos de Spearman Mais antiga estatística baseada em postos (1904) Utilizado para avaliar o grau de correlação entre variáveis quantitativas quando as exigências para o teste de Pearson não são satisfeitas Distribuição bivariada normal Homocedasticidade 32
36. Coeficiente de correlação de Spearman rs = 0, ausência de correlação rs = -1, correlação negativa perfeita rs = +1, correlação positiva perfeita O cálculo de rs baseia-se nas diferenças entre os postos de x e y 33
37. Exemplo Um pesquisador procurou correlacionar os níveis de nitrato na água com a profundidade de uma lagoa. 34
38. Variaçao temporal do nitrato (μg/L) e da profunidade (m) da lagoa <: abaixo do limite de detecção, que é 10 μg/L 35
40. Fórmula com correção para empates O valor tabelado de rs para um teste bilateral, α = 0,01 e n = 13 é 0,703. Portanto, o coeficiente de correlação obtido é estatisticamente significativo. 37