Se voc\u00ea ainda n\u00e3o sabe as diferen\u00e7as entre testes n\u00e3o param\u00e9tricos e testes param\u00e9tricos, fique tranquilo. Neste artigo, explicaremos tudo o que voc\u00ea precisa saber.<\/p>\n
Testes n\u00e3o param\u00e9tricos e testes param\u00e9tricos s\u00e3o dois tipos de m\u00e9todos estat\u00edsticos utilizados para analisar dados, mas diferem em suas suposi\u00e7\u00f5es e aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Os testes n\u00e3o param\u00e9tricos<\/a> s\u00e3o m\u00e9todos estat\u00edsticos que n\u00e3o assumem uma distribui\u00e7\u00e3o espec\u00edfica para os dados. Eles s\u00e3o flex\u00edveis e podem ser usados quando os dados n\u00e3o seguem uma distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/p>\n S\u00e3o adequados para dados ordinais, categ\u00f3ricos ou quando os pressupostos dos testes param\u00e9tricos n\u00e3o s\u00e3o atendidos, embora possam ter menor poder estat\u00edstico em compara\u00e7\u00e3o com testes param\u00e9tricos. Exemplos incluem o Teste de Mann-Whitney, o Teste de Kruskal-Wallis e o Teste de Wilcoxon.<\/p>\n Por outro lado, os testes param\u00e9tricos<\/a> s\u00e3o m\u00e9todos estat\u00edsticos que assumem que os dados seguem uma distribui\u00e7\u00e3o espec\u00edfica, geralmente a distribui\u00e7\u00e3o normal. Eles requerem que os dados sejam num\u00e9ricos e normalmente distribu\u00eddos.<\/p>\n Quando esses pressupostos s\u00e3o atendidos, os testes param\u00e9tricos geralmente fornecem resultados mais precisos e t\u00eam maior poder estat\u00edstico. Eles funcionam melhor com amostras grandes, onde a distribui\u00e7\u00e3o dos dados tende a ser mais normal. Exemplos incluem o Teste t de Student<\/a>, a ANOVA<\/a> e o Teste de regress\u00e3o linear.<\/p>\n Antes de aplicar testes n\u00e3o param\u00e9tricos ou testes param\u00e9tricos, \u00e9 importante conhecer aspectos como o objetivo da pesquisa<\/a>, o tamanho da popula\u00e7\u00e3o<\/a> e a escala que ser\u00e1 utilizada para mensurar os dados.<\/p>\n \u00c9 prov\u00e1vel que os dados n\u00e3o cumpram os requisitos de um teste param\u00e9trico, sendo necess\u00e1rio escolher um teste n\u00e3o param\u00e9trico, ou seja, quando o tamanho da amostra \u00e9 pequeno ou a distribui\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 normal.<\/p>\n Outro fator a ser considerado \u00e9 que, embora os testes param\u00e9tricos possam lidar com uma distribui\u00e7\u00e3o anormal em alguns casos, os testes n\u00e3o param\u00e9tricos possuem suposi\u00e7\u00f5es extremamente r\u00edgidas que n\u00e3o podem ser ignoradas.<\/p>\n Finalmente, se o tamanho da amostra for pequeno, os resultados provavelmente n\u00e3o ser\u00e3o alcan\u00e7ados utilizando um teste n\u00e3o param\u00e9trico. Quando a popula\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 muito grande, as chances de identificar um efeito significativo s\u00e3o menores.<\/p>\nDiferen\u00e7as entre testes n\u00e3o param\u00e9tricos e testes param\u00e9tricos<\/strong><\/h2>\n
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\n Testes n\u00e3o param\u00e9tricos<\/th>\n Testes param\u00e9tricos<\/th>\n<\/tr>\n \n Maior poder estat\u00edstico.<\/td>\n Menor poder estat\u00edstico.<\/td>\n<\/tr>\n \n Eles s\u00e3o aplicados a vari\u00e1veis \u200b\u200b\u200b\u200bcateg\u00f3ricas.<\/td>\n Eles s\u00e3o aplicados a vari\u00e1veis \u200b\u200bnormais ou de intervalo.<\/td>\n<\/tr>\n \n Eles s\u00e3o usados \u200b\u200bpara pequenas amostras.<\/td>\n Eles s\u00e3o usados \u200b\u200bpara amostras grandes.<\/td>\n<\/tr>\n \n A forma de distribui\u00e7\u00e3o dos dados n\u00e3o \u00e9 conhecida.<\/td>\n Sua distribui\u00e7\u00e3o de dados est\u00e1 normal.<\/td>\n<\/tr>\n \n Eles n\u00e3o fazem muitas suposi\u00e7\u00f5es.<\/td>\n Eles fazem muitas suposi\u00e7\u00f5es.<\/td>\n<\/tr>\n \n Eles exigem uma condi\u00e7\u00e3o de validade inferior.<\/td>\n Eles exigem uma condi\u00e7\u00e3o maior de validade.<\/td>\n<\/tr>\n \n Maior probabilidade de erros.<\/td>\n Menor probabilidade de erros.<\/td>\n<\/tr>\n \n O c\u00e1lculo \u00e9 menos complicado de fazer.<\/td>\n O c\u00e1lculo \u00e9 complicado de fazer.<\/td>\n<\/tr>\n \n As hip\u00f3teses s\u00e3o baseadas em intervalos, mediana e frequ\u00eancia dos dados.<\/td>\n As hip\u00f3teses s\u00e3o baseadas em dados num\u00e9ricos.<\/td>\n<\/tr>\n \n Os c\u00e1lculos n\u00e3o s\u00e3o exatos.<\/td>\n Os c\u00e1lculos s\u00e3o muito exatos.<\/td>\n<\/tr>\n \n Considere os valores ausentes para obter informa\u00e7\u00f5es.<\/td>\n N\u00e3o leva em considera\u00e7\u00e3o valores faltantes para obter informa\u00e7\u00f5es.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n
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