a ua estamos aqui novamente bem vindo aqui é o canal pesquise meu nome é heitor martins o noia esse aqui é o michael jordan e hoje nós vamos falar sobre o teste te pare ado também conhecido como teste t para grupos independentes que é um teste estático utilizado para comparação de dois grupos que guardam relação de dependência entre si e que foram mensurados por meio de uma variável quantitativa ou numérica então esse é só mais um de uma série de vídeos que mostram a execução dos diferentes testes estatísticos com o software estático sigma plot 12.0
bom então vamos lá eu já tô aqui com a minha planilha do excel aberto aquino no software sigma plot é aquela pesquisa hipotética que eu venho mostrando nos últimos vídeos michael presta atenção olha pro pessoal ali ó jogando bola não presta atenção a bom nessa pesquisa hipotética que eu avaliei uma série de dados entre os indivíduos a e entre os dados avaliados eu avaliei eu nós testamos aqui a glicemia de indivíduos ou diminuir a largura de outras colunas para ficar mais fácil a gente vê tá então foi avaliada a glicemia desses indivíduos no besign ou
no início da pesquisa um mês depois da pesquisa começada dois meses depois de três meses de cores em quatro momentos diferentes e são sempre análises baseadas em haia que a gente vai fazer o teste te pareado com o primeiro exemplo utilizando esse software então à noite o michael sempre me pergunta por que que são grupos pareados ea minha resposta é sempre a mesma são grupos espalhados michael porque vamos pegar que o indivíduo específico aqui ivete sangalo participou do trabalho tá ea ivete sangalo ela teve a glicemia dela é avaliada no início da pesquisa com o
mês com dois meses e com três meses então perceba que a mesma unidade à mostra ao a ivete sangalo é uma unidade amostral da pesquisa ela foi avaliada neste caso em vários momentos e essas análises várias análises feitas em uma mesma unidade da pesquisa configuram do ponto de vista estatístico uma análise palhada uma medida repetida então quando eu quero fazer uma análise ou duas análises uma mesma unidade mostrao eu tenho dois grupos que são dependentes que guarda uma relação de dependência entre si são os mesmos indivíduos que foram avaliados duas vezes ou as mesmas unidades
amostrais se você estiver trabalhando com espécime que o animal seja lá o que for tá então por isso nesse caso é feito um teste te pareado ea minha variável é quantitativa então a princípio eu tento fazer esse teste então a nesse exemplo nesse vídeo fazer a comparação da glicemia inicial desses indivíduos quadris e mia um mês depois tá essa é a primeira análise que eu vou fazer aí o procedimento aquino estatística no no software estatístico que é o sigma pote é simples é o clique em análises e testes e be for é esta porque normalmente
as análises pareados elas guardam um sentido temporal tipo antes e depois eu avaliei de vida agora daqui a dois meses agora daqui a um ano tá mas apesar do software ele mencionar o flash preparado nessa ameaça nesse botão before nesta na área da saúde o sentido temporal não está necessariamente só ele ligada à análise pareada em odontologia por exemplo nós temos um teste ou um desenho experimental clássico que é osso do tipo boca dividida em que o mesmo paciente eu posso fazer a análise por exemplo de um material restaurador no dente 16 e no dente
e 26 cá e embora eu possa fazer essa análise em um mesmo dia em um mesmo momento é importante entender que uma mesma unidade amostral estão realizando uma duas análises então o material restaurador do dente 16 e 26 com ele foi comparado ele é comparada por meio de uma análise também pareada tá nesse caso não há a relação com o sentido temporal tão importante entender que o teste palhada ele não está somente ligado ao sentir o temporal mas podemos ter análises pareada xtá sem o tempo está associado então por exemplo em medicina também são feitas
análises variadas por exemplo pacientes que sofreram queimaduras aí eu quero testar qual pomada cicatrizante é melhor para o paciente queimado então eu uso uma pomada tipo a no braço direito queimado uma pomada tipo b no braço esquerdo e eu vou ver qual tem melhor cicatrização essa também vai ser uma análise pare avaí perceba não é do tipo antes depois eu me fiz entender tá então aqui nesse caso a análise pareada guarda se nesse exemplo sentido temporal porque eu trabalhando a glicemia dos indivíduos no início e um mês depois então clique aqui perde teste nesse caso
os dados como é uma análise palhada guarde isso mais uma vez como uma regra análise espalhadas grupos independentes quando você for fazer estatística no sigma plot você não vai clicar no indexador como nós fazíamos na análise independente análise partilhada você sempre vai clicar aqui no blog que a análise bruta por coluna e assim que a gente vai fazer a esse é um padrão que está previsto mais uma vez vou colocar o endereço aqui pra vocês verem no site da disciplina de estatística da qual eu faço parte na disciplina de metodologia de pesquisa e estatística da
faculdade de odontologia de bauru nesse site mas colocamos as normas de tabulação dos dados no excel e essa regra está prevista lá se mais de uma vez uma unidade amostral for avaliada a esses dados têm tá cada um em uma coluna que essa é a formatação bruta e é dessa maneira que a gente vai fazer essa análise pare até agora aqui a gente vai se você vai ver bem isso agora tá então clique em next e por que esse dado a ele ele tal é um dado bruto por coluna porque ele precisa me pergunta agora
em quais colunas estão as minhas análises então minha primeira análise está aqui na coluna 12 e glicemia inicial ea minha segunda análise está aqui na coluna 13 glicemia um mês então eu clico aqui tá estão os dois selecionados aqui glicemia inicial glicemia ou nem são os dois dardos pareados os indivíduos foram avaliados nestes dois momentos e agora clique em finish m análise terminou tá então eu vou ampliar aqui o relatório e aí o que ele diz olha foi feito um teste te variados o teste normalidade que foi o chapéu que ele foi executado usados passaram
no teste normalidade ele já faz a análise descritiva como é uma análise para a métrica houve distribuição normal então a análise descritiva feita por meio de média e desvio padrão que ótimo então eu tenho aqui os valores de média e desvio padrão digo ótimo porque são valores intuitivos fáceis a gente entender e uma questão muito importante é que percebam a que o n ao tamanho da amostra na glicemia inicial e glicemia um mês é idêntico isso é muito importante porque para uma análise partilhada existe o pré-requisito há uma obrigatoriedade que os grupos tenham o mesmo
tamanho eles têm que ter o mesmo tamanho então se eu começar uma pesquisa com cem indivíduos e dois meses depois dois indivíduos abandonaram a pesquisa eu terminei com 98 a minha pergunta é minha amostra é de 100 indivíduos ou 98 a resposta é minha amostra é de 98 indivíduos que os dois que abandonaram estão excluídos porque os 98 eu tenho dado coletado no início no fim aqueles dois que abandonaria seu tenho dado no começo se eu não tenho no fim eles são excluídos então é relatório que numa análise pareado eu tenho um grupo de mesmo
tamanho para grupos independentes não é o caso desse teste hoje mas por uma situação em que eu tenho grupos independentes e não fazer por exemplo um teste t eu posso te grupos de mesmo tamanho mas não é obrigatório tá eu posso ter mas não é é mandatório tá que eu tenho nesse caso é e aí foi feita análise estatística o mais importante nesse caso é que o valor do pt ac na final da estatística mais uma vez o pm norte 0,05 ou seja ele está abaixo da minha margem de erro da do erro tipo ou
erro ao funk é de 5% então o valor é menor de 0,09 e portanto aqui eu concluiu que existe diferença estatisticamente significativa entre os grupos e na análise descritiva eu vejo que a glicemia com um mês depois foi 132 e à glicemia inicial foi de 86 e portanto esses pacientes passaram por alguma alteração alimentar alguma alteração da dieta que fez com que em média glicemia deles subisse e esse aumento foi estatisticamente significativo da então posso concluir que há uma diferença significativa tá é claro que você pode rodar sua análise aí na sua casa e você
pode ter um trabalho cujo valor dp ele seja maior do que r 0,05 e se isso acontecer você vai concluir que não existe diferença entre os grupos por mais que os valores absolutos de média sejam diferentes e nem eles são tal só que pode haver uma diferença de média por exemplo poderia ter a glicemia que inicial de 86 ea glicemia um mês depois 89 em termos absolutos 86 é diferente 89 mas para estatística essa diferença não é grande o suficiente para que eu posso afirmar que essa diferença é estatisticamente significativa tá então a se você
não tiver diferença tá essas diferenças em valor absoluto na prática é como se não existissem tudo bem tá acabou mas sempre será assim não necessariamente que mais uma vez eu posso fazer essa comparação de dois grupos pareados eu posso não ter distribuição normal e aí o software automaticamente vai sugerir que eu realize o teste equivalente não paramétrico então para essa situação hipotética eu quero sugeria que a gente faça a comparação da glicemia no início do trabalho tá no berlin da pesquisa e dois meses depois vou avaliar esses indivíduos dois meses depois então vamos lá eu
clico aqui se você quiser um atalho veja aqui na última vez eu selecionei que o big fone e neto eo teste preparado e s meu esse meu último teste ficou registrado aqui na tela que teste preparado se você quiser ganhar tempo aqui fica um atalho você clica direto aqui um hum ficou direto em ran ele já vai rodar o último teste foi feito que é o que está escrito aqui em cima feche prepare a os meus dados estão formatados no coluna brutos então clique em next meu primeiro dado está na coluna inicial e depois glicemia
dois meses e é só clicar no filme che e nesse caso diferente do que aconteceu na situação anterior o pessebista ele está me dizendo que o teste de normalidade falhou então não tem distribuição normal então se não tem distribuição na mão e me sugere o teste não para médico normalmente eu aceito então aqui eu vou aceitar e ele rodou aqui o equivalente não para médico ao teste te pareado que é o famoso teste de ryukoku som nós vamos já em breve aqui no canal pesquise soltar um vídeo específico só do tfd um copo som mas
aqui nesse relatório por hora ele diz que fez um teste ter baleado a os dados falhar um teste normalidade e um teste ter pareado ele foi a a execução foi encerrada e começou-se a sua versão não para a médica que é o teste willcox on agora a análise descritiva é feita por meio de mediana 1º e 3º partiu da então aqui não dá pra fazer a descrição por meio de média de um padrão que foi feito um teste não paramétrico que não obedece aos parâmetros qualidade e o que me interessa mais uma vez aqui nesse
relatório o teste de é o valor dp que é menor que r 0,05 então aqui nesse caso a minha margem de erro é menor do que 5 por cento então eu assumo o risco de afirmar que esses grupos são diferentes e se esse risco meu é menor que 5% nesse caso é bem baixo menor do que 1% então a quando eu olho pra a análise descritiva eu vejo mais uma vez que a e mediana a glicemia inicial era de 87 ea glicemia dois meses depois 133 então houve um aumento estatisticamente significativo nesse caso também na
glicemia no início dois meses depois da então nesse caso sim há uma diferença estatisticamente significativa entre o rock então no caso da comparação de dois grupos de dependentes são essas as possibilidades que nós temos utilizando esse fantástico software estatístico que é o sigma plot 12.0 [Música] então é isso michael obrigado pela ajuda de hoje se você gostou não se esqueça de clicar no jóia aqui em baixo o vídeo curtir o vídeo se inscrever no canal pesquisa a gente se vê nos próximos vídeos mais nunca se esqueça pergunte mas para responder pesquise
