Se você já leu artigos científicos, é possível que já tenha se deparado com relatos de resultados de testes t. No entanto, o que você talvez não saiba é que existem três tipos de teste t, cada um com um uso apropriado.
Neste post, além de introduzirmos os três tipos de teste t, nós também descreveremos o uso adequado de cada um deles. Por fim, indicaremos três possíveis medidas de tamanho de efeito para testes t.
Quais são os três tipos de teste t?
Os diferentes tipos de teste t são usados para avaliar se uma estatística que observamos é significativamente diferente de um valor esperado sob a hipótese nula. O que muda entre eles é quais são os valores observados e esperados sob consideração.
Primeiramente, no caso do teste t de amostra única, ele pode ser usado para comparar a média amostral com um valor de referência da população. Por exemplo, um pesquisador avalia se os escores de inteligência de uma amostra difere significativamente da média populacional de referência, aqui definida como 100. A Figura 1 ilustra essa ideia.
Já o teste t para amostras independentes avalia se a diferença entre duas médias amostrais é significativamente maior do que esperaríamos sob a hipótese nula. Por exemplo, uma pesquisadora investiga se há diferenças entre o número de contatos visuais feitos por crianças com e sem diagnóstico de transtorno do espectro autista durante uma atividade lúdica, assumindo-se a hipótese nula de não diferença entre grupos. A Figura 2 ilustra esse exemplo.
Por fim, usamos o teste t para amostras dependentes para comparar as médias dos mesmos indivíduos em duas ocasiões distintas. Por exemplo, pesquisadores avaliam se as frequências cardíacas dos participantes diferem antes e depois de um mês de participação em um programa de atividades físicas (Figura 3). Além disso, outra forma de dependência ocorre quando os escores estão relacionados. Esse é o caso de estudos que comparam a satisfação marital de cônjuges, ou em estudos que comparam gêmeos em alguma variável dependente.
Sinônimos para os diferentes tipos de teste t
Infelizmente, para deixar as coisas um pouco mais confusas, os diferentes tipos de teste t recebem vários nomes na literatura. No entanto, não se preocupe! Com o tempo, você irá se acostumar com os termos, aprendendo a diferenciar sinônimos de não sinônimos.
Além disso, a lista a seguir visa auxiliá-lo a identificar os sinônimos para os diferentes tipos de teste t:
- Teste t de amostra única: teste t para uma única amostra, teste t univariado, teste t de média única, teste t para uma amostra, teste de comparação com um valor fixo, teste de significância de uma amostra;
- Teste t para amostras independentes: teste t de duas amostras independentes, teste t bicaudal entre grupos, teste t de comparação de médias independentes, teste t para amostras independentes, teste t entre grupos, teste de significância de duas amostras independentes;
- Teste t para amostras dependentes: teste t para amostras pareadas, teste t para amostras relacionadas, teste t emparelhado, teste t para dados dependentes, teste t para medidas repetidas, teste t intragrupo, teste t de diferença pareada.
Pressupostos dos diferentes tipos de teste t
Anteriormente, descrevemos os três tipos de teste t. Contudo, é importante ressaltar que cada um deles possui seus próprios pressupostos. Portanto, cabe a você verificar se seus dados atendem aos pressupostos específicos do teste de interesse, pois isso é essencial para que os resultados do teste sejam válidos.
No teste t para amostra única, o pressuposto é de que retiramos a amostra de uma população com distribuição normal. Já no teste t para amostras independentes, temos os pressupostos de normalidade, isto é, de que retiramos as duas amostras de populações normalmente distribuídas; e de independência, ou seja, de que os escores de um grupo não estão relacionados aos escores do outro grupo. Por fim, no teste t para amostras dependentes, o pressuposto é de que a diferença dos escores pareados possui distribuição normal.
Medidas de tamanho de efeito para testes t
Podemos usar várias medidas de tamanho de efeito para avaliar o tamanho da diferença entre as médias das amostras em cada um dos três tipos de teste t. Na área da saúde, pesquisadores denominam essas medidas de standardized mean difference (SMD). Em síntese, esse nome sugere que o elemento comum às diferentes medidas é que elas expressam a diferença entre médias observadas em unidades de desvio-padrão.
As diferenças entre as três medidas são sutis. Para fins de discussão a seguir, consideraremos um delineamento com dois grupos independentes (grupos experimental e controle). Além disso, apresentaremos as fórmulas apenas em nível conceitual.
Primeiramente, o d de Cohen, amplamente utilizado em pesquisas em psicologia e em áreas afins, considera o desvio-padrão combinado das duas medidas:
Contudo, o d de Cohen tende a superestimar o tamanho de efeito verdadeiro, sobretudo em amostras menores. Nesse sentido, o g de Hedges consiste no d de Cohen com a aplicação de um fator de correção J:
O limite superior do J é 1, caso em que os valores de d e g serão idênticos. Em contrapartida, à medida que o fator de correção J se afastar de 1 (e.g., 0,997), o valor do g será ligeiramente menor que o valor do d. Em geral, pesquisadores costumam reportar o g em revisões metanalíticas.
Por fim, o delta (Δ) de Glass padroniza a diferença entre médias com base no desvio-padrão do grupo controle:
Pesquisadores da área de saúde costumam utilizar o delta de Glass, que pode ser interpretado como a diferença entre grupo experimental e controle em unidades do desvio-padrão do grupo controle. Ele é útil em situações em que os tamanhos grupais e/ou as variâncias grupais diferem substancialmente.
Conclusão
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Como citar este post
Lima, M. (2023, 12 de janeiro). Conheça os tipos de teste t. Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/conheca-os-tipos-de-teste-t/
