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Em pesquisas, é comum o uso de testes estatísticos para comparar grupos de pacientes ou para avaliar a relação entre variáveis. No entanto, alguns testes estatísticos, chamados testes paramétricos, fazem suposições sobre a distribuição dos dados. Quando essas suposições não são atendidas, os testes paramétricos podem fornecer resultados imprecisos.
Para lidar com esse problema, os pesquisadores podem usar testes não paramétricos. Os testes não paramétricos não fazem suposições sobre a distribuição dos dados, o que os torna mais robustos contra violações de suposições.
Neste artigo, vamos discutir as nuances dos testes não paramétricos em pesquisas. Vamos começar com uma breve introdução aos testes paramétricos e não paramétricos.
Testes não paramétricos
Em pesquisas, é comum o uso de testes estatísticos para comparar grupos de pacientes ou para avaliar a relação entre variáveis. No entanto, alguns testes estatísticos, chamados testes paramétricos, fazem suposições sobre a distribuição dos dados. Quando essas suposições não são atendidas, os testes paramétricos podem fornecer resultados imprecisos.
Para lidar com esse problema, os pesquisadores podem usar testes não paramétricos. Os testes não paramétricos não fazem suposições sobre a distribuição dos dados, o que os torna mais robustos contra violações de suposições.
Neste artigo, vamos discutir as nuances dos testes não paramétricos em pesquisas. Vamos começar com uma breve introdução aos testes paramétricos e não paramétricos.
Como testar a normalidade no JASP?
O teste de normalidade é uma ferramenta importante na análise de dados, pois permite determinar se uma amostra de dados segue ou não uma distribuição normal. O software JASP oferece uma maneira fácil e rápida de realizar esse teste. A seguir, apresentamos um tutorial passo a passo para executar o teste de normalidade no JASP: