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Nesta seção prática, vamos nos aprofundar em testes estatísticos específicos e como realizá-los em R:
T-Tests: Explore o mundo dos testes t, uma ferramenta fundamental para comparar as médias de dois grupos. Aprenderá a realizar testes t independentes e emparelhados, acompanhados de exemplos e interpretação dos resultados.
Testes Qui-quadrado: Os testes Qui-quadrado são inestimáveis para analisar dados categóricos. Você dominará o teste de bondade de ajuste do qui-quadrado e o teste de independência do qui-quadrado. Através de exemplos práticos, compreenderá o seu significado e aplicação.
A realização dos testes t e qui-quadrado em R é essencial para comparar médias e analisar dados categóricos. Aqui está um guia prático sobre como realizar esses testes em R.
Teste T Independente: Este teste é usado para comparar as médias de dois grupos independentes. Você pode executá-lo usando a função t.test(). Por exemplo, comparando as notas dos exames de dois grupos diferentes:
Teste T emparelhado: Use este teste quando tiver pontos de dados emparelhados ou correspondentes. Avalia a diferença entre observações emparelhadas. Você pode executá-lo usando a função t.test(). Por exemplo, comparando os escores pré e pós-tratamento:
Teste de Bondade de Ajuste Qui-quadrado: Este teste verifica se as frequências observadas correspondem às frequências esperadas em uma variável categórica. Use a função chisq.test(). Por exemplo, testar a distribuição das cores dos olhos em uma população:
chisq_test_result <- chisq.test(observed_frequencies, p = expected_probabilities)
Teste Qui-Quadrado de Independência: Este teste examina a associação entre duas variáveis categóricas. Isso ajuda a determinar se há uma relação entre os dois. Use a função chisq.test(). Por exemplo, testando a associação entre sexo e cor preferida do carro:
