{"id":1048,"date":"2023-07-27T20:40:19","date_gmt":"2023-07-27T20:40:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-dunn\/"},"modified":"2023-07-27T20:40:19","modified_gmt":"2023-07-27T20:40:19","slug":"teste-dunn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-dunn\/","title":{"rendered":"Teste de dunn para compara\u00e7\u00f5es m\u00faltiplas"},"content":{"rendered":"

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Umteste de Kruskal-Wallis<\/a> \u00e9 usado para determinar se h\u00e1 ou n\u00e3o diferen\u00e7a estatisticamente significativa entre as medianas de tr\u00eas ou mais grupos independentes. \u00c9 considerado o equivalente n\u00e3o param\u00e9trico da ANOVA unidirecional<\/a> .<\/span><\/p>\n

Se os resultados de um teste de Kruskal-Wallis forem estatisticamente significativos, ent\u00e3o \u00e9 apropriado realizar o teste de Dunn<\/strong> para determinar exatamente quais grupos s\u00e3o diferentes.<\/span><\/p>\n

O teste de Dunn realiza compara\u00e7\u00f5es aos pares entre cada grupo independente e informa quais grupos s\u00e3o estatisticamente significativamente diferentes em um determinado n\u00edvel de \u03b1.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, suponha que um pesquisador queira saber se tr\u00eas medicamentos diferentes t\u00eam efeitos diferentes na dor nas costas. Ele recruta 30 participantes para o estudo e os atribui aleatoriamente ao medicamento A, ao medicamento B ou ao medicamento C por um m\u00eas e, em seguida, mede a dor nas costas no final do m\u00eas.<\/span><\/p>\n

O pesquisador pode realizar um teste de Kruskal-Wallis para determinar se a mediana da dor nas costas \u00e9 igual entre os tr\u00eas medicamentos. Se o valor p do teste de Kruskal-Wallis estiver abaixo de um determinado limite, pode-se dizer que os tr\u00eas medicamentos produzem efeitos diferentes.<\/span><\/p>\n

O pesquisador poderia ent\u00e3o realizar o teste de Dunn para determinar quais<\/em> drogas produzem efeitos estatisticamente significativos.<\/span><\/p>\n

Teste de Dunn: a f\u00f3rmula<\/strong><\/span><\/h3>\n

Voc\u00ea provavelmente nunca ter\u00e1 que realizar o teste Dunn manualmente, pois isso pode ser feito usando software estat\u00edstico (como R, Python, Stata, SPSS, etc.), mas a f\u00f3rmula para calcular a estat\u00edstica do teste z para a diferen\u00e7a entre dois grupos \u00e9 do seguinte modo:<\/span><\/p>\n

z eu<\/sub> = y eu<\/sub> \/ \u03c3 eu<\/sub><\/span><\/p>\n

onde i<\/em> \u00e9 uma das compara\u00e7\u00f5es de 1 a m<\/em> , y i<\/sub> = W A<\/sub> \u2013 W B<\/sub> (onde W A<\/sub> \u00e9 a m\u00e9dia da soma das classifica\u00e7\u00f5es para o i -\u00e9simo<\/sup> grupo) e \u03c3 i<\/sub> \u00e9 calculado da seguinte forma:<\/span><\/p>\n

\u03c3 i<\/sub> = \u221a ((N(N+1)\/12) \u2013 (\u03a3T 3<\/sup> s<\/sub> \u2013 T s<\/sub> \/(12(N-1)) \/ ((1\/n A<\/sub> )+(1\/n B<\/sub> ))<\/span><\/span><\/p>\n

onde N<\/em> \u00e9 o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es em todos os grupos, r<\/em> \u00e9 o n\u00famero de classifica\u00e7\u00f5es vinculadas e T s<\/sub> \u00e9 o n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es vinculadas ao valor vinculado espec\u00edfico<\/em> .<\/span><\/p>\n

Como controlar a taxa de erro por fam\u00edlia<\/strong><\/span><\/h3>\n

Sempre que realizamos m\u00faltiplas compara\u00e7\u00f5es ao mesmo tempo, \u00e9 importante controlar a taxa de erro por fam\u00edlia<\/a> . Uma maneira de fazer isso \u00e9 ajustar os valores p resultantes de compara\u00e7\u00f5es m\u00faltiplas.<\/span><\/p>\n

Existem v\u00e1rias maneiras de ajustar os valores p, mas os dois m\u00e9todos de ajuste mais comuns s\u00e3o:<\/span><\/p>\n

1. O ajuste Bonferroni<\/strong><\/span><\/p>\n

Valor p ajustado = p*m<\/span><\/p>\n

Ouro:<\/span><\/p>\n