Alternativas para o teste t com variâncias heterogêneas avaliadas por meio de simulação

Abstract

Conduziu-se este trabalho com o objetivo de avaliar os riscos de se tomar decisões erradas (erro tipo I e erro tipo II), com o aumento da diferença entre as variâncias populacionais, por meio de simulação computacional, utilizando-se o teste t de Student com o número de graus de liberdade sendo aproximado pelas alternativas de Satterthwaite (1946), valor mínimo υ = min (n1 - 1, n2 - 1) e pelo método de bootstrap. Duas populações foram geradas, e a variância da população 1 foi igual a um (σ21), e a da população 2 foi especificada em função da razão σ22/σ21, a qual assume os valores 1, 2, 8 e 16. Usando essas abordagens diferentes para o teste t, avaliaram-se as taxas de erro tipo I e tipo II. Todos os critérios controlaram adequadamente a taxa de erro tipo I; o critério de t com alteração dos graus de liberdade foi mais rigoroso que os demais critérios quando as amostras apresentaram tamanhos diferentes. Essa aproximação foi a que apresentou maiores taxas de erro tipo II para as situações de maiores heterogeneidades de variância. O procedimento de bootstrap foi melhor com relação ao controle da taxa de erro tipo II para situações de tamanhos de amostras diferentes (n1=5 e n2=30, n1=10 e n2=30) e para razões de variâncias maiores que 1.

Genetic parameters and selection for multiple traits in recurrent selection populations of maize

“…According to Silva & Ferreira (2003), the t-test tends to show an increase in the probability of occurrence of type II error with the increase in variances. The bootstrap method Genetic parameters and selection for multiple traits in recurrent selection populations of maize has an opposite response, i.e., as the variances increase, the probability of type II error declines.…”

Dias de tormenta: relações entre a crise política do Sete de Setembro e o mercado financeiro

“…No intuito de verificar a existência de diferença significativa entre as médias do grupo Dias de Calmaria e do grupo Dias de Tormenta de cada variável estudada, aplicouse o Teste-t de Student. A aplicação deste teste foi possível uma vez que se trata de duas amostras formadas por grupamentos independentes e dados que possuem distribuição normal (SILVA;FERREIRA, 2003). A Tabela 4 apresenta a estatística dos dois grupos, a partir das variáveis analisadas.…”

Development of 3D learning objects for orthopedics, with the support of the Scrum framework

“…Test t Student for paired samples was performed, with significance level of 5% (α = 0.05), to evaluate the values obtained through orthopedic interns' responses (group one) regarding the effect of learning objects on their level of understanding [33]. The value obtained in the three cases was p<0.009, which demonstrated a statistically significant difference between the means and, thus, the existence of a significant increase in the level of understanding.…”