Infográfico do Grupo E
Guilherme Rodrigues - a2020154390, Catarina Figueiredo - a2020153106, João Alves - a2020141847, Maria Madeira - a2020152347
Man whitney (2 Unpaired group)
Wilcoxon (1 group)
Wilcoxon (2 unpaired group)
Kruskal-wallis
É uma ferramenta estatistica usada para ver se ha uma diferença significativa entre duas situações relacionadas Se a diferença estatistica for >0,05 a diferença observada não é significativa
O teste de Mann-Whitney é não paramétrico e compara duas amostras independentes quando o teste t de Student não é adequado. Ele avalia diferenças estatisticamente significativas entre os grupos, utilizando estatística U e valor-p. Quanto menor o valor-p, mais evidências da diferença significativa entre os grupos.
O teste de Kruskal-Wallis é uma técnica estatística não paramétrica usada para comparar três ou mais grupos independentes. H0 = as classificações medianas dos grupos são iguais sig< 0,05 rejeita-se H0 e as classificações medianas dos grupos são diferentes.
usado para verificar se a diferença entre duas amostras relacionadas é estatisticamente significativa
Contexto Historico
Wilcoxon (1 group)
Man whitney (2 Unpaired group)
Wilcoxon (2 unpaired group)
Kruskal-wallis
O Teste de Wilcoxon para uma única amostra é uma técnica estatística criada por Frank Wilcoxon em 1945
O Teste de Mann-Whitney, desenvolvido por Frank Wilcoxon e Donald Mann em 1947, compara duas amostras independentes para verificar se uma delas tende a ter valores maiores do que a outra
O Teste de Wilcoxon para duas amostras não pareadas, desenvolvido por Frank Wilcoxon em 1945, é uma extensão do seu teste original para uma amostra.
O teste de Kruskal-Wallis, desenvolvido por William Kruskal e Wilson Wallis em 1952, é uma extensão do teste de Wilcoxon
Conclusao
Estes teste são ferramentas poderosas para analisar dados quando não podemos fazer suposições sobre a distribuição subjacente. Ao compreender esses testes e quando usá-los, os pesquisadores podem tomar decisões mais informadas e tirar conclusões significativas de seus dados. Portanto, esses testes não paramétricos continuam a ser uma parte vital da caixa de ferramentas da pesquisa estatística.
Grupo É
dragnit rodrigues
Created on October 12, 2023
É
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Infográfico do Grupo E
Guilherme Rodrigues - a2020154390, Catarina Figueiredo - a2020153106, João Alves - a2020141847, Maria Madeira - a2020152347
Man whitney (2 Unpaired group)
Wilcoxon (1 group)
Wilcoxon (2 unpaired group)
Kruskal-wallis
É uma ferramenta estatistica usada para ver se ha uma diferença significativa entre duas situações relacionadas Se a diferença estatistica for >0,05 a diferença observada não é significativa
O teste de Mann-Whitney é não paramétrico e compara duas amostras independentes quando o teste t de Student não é adequado. Ele avalia diferenças estatisticamente significativas entre os grupos, utilizando estatística U e valor-p. Quanto menor o valor-p, mais evidências da diferença significativa entre os grupos.
O teste de Kruskal-Wallis é uma técnica estatística não paramétrica usada para comparar três ou mais grupos independentes. H0 = as classificações medianas dos grupos são iguais sig< 0,05 rejeita-se H0 e as classificações medianas dos grupos são diferentes.
usado para verificar se a diferença entre duas amostras relacionadas é estatisticamente significativa
Contexto Historico
Wilcoxon (1 group)
Man whitney (2 Unpaired group)
Wilcoxon (2 unpaired group)
Kruskal-wallis
O Teste de Wilcoxon para uma única amostra é uma técnica estatística criada por Frank Wilcoxon em 1945
O Teste de Mann-Whitney, desenvolvido por Frank Wilcoxon e Donald Mann em 1947, compara duas amostras independentes para verificar se uma delas tende a ter valores maiores do que a outra
O Teste de Wilcoxon para duas amostras não pareadas, desenvolvido por Frank Wilcoxon em 1945, é uma extensão do seu teste original para uma amostra.
O teste de Kruskal-Wallis, desenvolvido por William Kruskal e Wilson Wallis em 1952, é uma extensão do teste de Wilcoxon
Conclusao
Estes teste são ferramentas poderosas para analisar dados quando não podemos fazer suposições sobre a distribuição subjacente. Ao compreender esses testes e quando usá-los, os pesquisadores podem tomar decisões mais informadas e tirar conclusões significativas de seus dados. Portanto, esses testes não paramétricos continuam a ser uma parte vital da caixa de ferramentas da pesquisa estatística.