<\/p>\n
O teste de Bartlett<\/a> \u00e9<\/span> um teste estat\u00edstico para determinar se as vari\u00e2ncias entre v\u00e1rios grupos s\u00e3o iguais ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n Muitos testes estat\u00edsticos (como uma ANOVA unidirecional<\/a> ) assumem que as vari\u00e2ncias s\u00e3o iguais entre as amostras. O teste de Bartlett pode ser usado para verificar esta hip\u00f3tese.<\/span><\/p>\n Este teste usa as seguintes hip\u00f3teses<\/a> nulas e alternativas:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> A vari\u00e2ncia entre cada grupo \u00e9 igual.<\/span><\/p>\n HA<\/sub> :<\/strong> Pelo menos um grupo tem uma vari\u00e2ncia que n\u00e3o \u00e9 igual aos outros.<\/span><\/p>\n A estat\u00edstica de teste segue uma distribui\u00e7\u00e3o qui-quadrado com k-1<\/em> graus de liberdade, onde k<\/em> \u00e9 o n\u00famero de grupos.<\/span><\/p>\n Se o valor p<\/a> correspondente da estat\u00edstica de teste estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia (como \u03b1 = 0,05), ent\u00e3o podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que nem todos os grupos t\u00eam a mesma vari\u00e2ncia.<\/span><\/p>\n O exemplo passo a passo a seguir explica como realizar o teste Bartlett em Python.<\/span><\/p>\n Para determinar se tr\u00eas t\u00e9cnicas de estudo diferentes levam a resultados de exames diferentes, um professor designa aleatoriamente 10 alunos para usar cada t\u00e9cnica (T\u00e9cnica A, B ou C) durante uma semana e, em seguida, aplica a cada aluno um teste de igual dificuldade.<\/span><\/p>\n Os resultados dos exames dos 30 alunos s\u00e3o apresentados abaixo:<\/span><\/p>\n Para realizar o teste de Bartlett, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o scipy.stats.bartlett()<\/strong> .<\/span><\/p>\n Veja como usar esta fun\u00e7\u00e3o em nosso exemplo:<\/span><\/p>\n O teste retorna os seguintes resultados:<\/span><\/p>\n Como o valor p n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, o professor n\u00e3o rejeitar\u00e1 a hip\u00f3tese nula. Por outras palavras, ela n\u00e3o tem provas suficientes para dizer que os tr\u00eas grupos t\u00eam lacunas diferentes.<\/span><\/p>\n Assim, ela pode proceder \u00e0 realiza\u00e7\u00e3o da ANOVA unidirecional.<\/span><\/p>\n Calculadora de teste de Bartlett<\/a> O teste de Bartlett \u00e9 um teste estat\u00edstico para determinar se as vari\u00e2ncias entre v\u00e1rios grupos s\u00e3o iguais ou n\u00e3o. Muitos testes estat\u00edsticos (como uma ANOVA unidirecional ) assumem que as vari\u00e2ncias s\u00e3o iguais entre as amostras. O teste de Bartlett pode ser usado para verificar esta hip\u00f3tese. Este teste usa as seguintes hip\u00f3teses nulas […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1597","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Etapa 1: crie os dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data<\/span>\nA = [85, 86, 88, 75, 78, 94, 98, 79, 71, 80]\nB = [91, 92, 93, 85, 87, 84, 82, 88, 95, 96]\nC = [79, 78, 88, 94, 92, 85, 83, 85, 82, 81]\n<\/strong><\/pre>\n Passo 2: Realize o teste de Bartlett<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> scipy. stats<\/span> as<\/span> stats\n\n#perform Bartlett's test<\/span>\nstats. bartlett<\/span> (A, B, C)\n\nBartlettResult(statistic=3.30243757, pvalue=0.191815983)\n<\/strong><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como verificar as suposi\u00e7\u00f5es da ANOVA<\/a>
Como realizar ANOVA unidirecional em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"