{"id":608,"date":"2023-07-29T08:29:56","date_gmt":"2023-07-29T08:29:56","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatisticas-de-teste-t-de-duas-amostras\/"},"modified":"2023-07-29T08:29:56","modified_gmt":"2023-07-29T08:29:56","slug":"estatisticas-de-teste-t-de-duas-amostras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatisticas-de-teste-t-de-duas-amostras\/","title":{"rendered":"Como realizar um teste t de duas amostras no stata"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

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Um teste t de duas amostras<\/strong><\/a> \u00e9 usado para testar se as m\u00e9dias de duas popula\u00e7\u00f5es s\u00e3o iguais ou n\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como realizar um teste t de duas amostras no Stata.<\/span><\/p>\n

Exemplo: teste t de duas amostras no Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Os pesquisadores querem saber se um novo tratamento de combust\u00edvel causa uma altera\u00e7\u00e3o no mpg m\u00e9dio de um determinado carro. Para testar isso, eles conduzem um experimento no qual 12 carros recebem o novo tratamento de combust\u00edvel e 12 carros n\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Conclua as etapas a seguir para realizar um teste t de duas amostras para determinar se h\u00e1 uma diferen\u00e7a na m\u00e9dia de mpg entre esses dois grupos.<\/span><\/p>\n

Etapa 1: carregar dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Primeiro, carregue os dados digitando use https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/fuel3<\/strong> na caixa de comando e clicando Enter.<\/span> <\/p>\n

\"Dois<\/p>\n

Etapa<\/strong> 2: visualize os dados brutos.<\/strong><\/span><\/p>\n

Antes de realizar um teste t de duas amostras, vamos primeiro examinar os dados brutos. Na barra de menu superior, navegue at\u00e9 Dados > Editor de dados > Editor de dados (navegar)<\/strong> . A primeira coluna, mpg<\/em> , exibe o mpg de um determinado carro. A segunda coluna, tratada<\/em> , indica se o carro recebeu ou n\u00e3o tratamento de combust\u00edvel (0 = n\u00e3o, 1 = sim).<\/span> <\/p>\n

\"Visualize<\/p>\n

Etapa 3: visualize os dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

A seguir, vamos visualizar os dados. Criaremos<\/span> boxplots<\/a> para exibir a distribui\u00e7\u00e3o dos valores de mpg para cada grupo.<\/span><\/p>\n

Na barra de menu superior, v\u00e1 para Charts > Box plot<\/strong> . Em vari\u00e1veis, escolha mpg<\/em> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Em seguida, no subt\u00edtulo Categorias em Vari\u00e1vel de agrupamento, escolha Processado<\/em> :<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Clique em OK<\/em> . Um gr\u00e1fico com dois boxplots ser\u00e1 exibido automaticamente:<\/span> <\/p>\n

\"Boxplots<\/p>\n

Podemos ver imediatamente que o mpg parece ser maior para o grupo tratado (1) em compara\u00e7\u00e3o com o grupo n\u00e3o tratado (0), mas precisamos realizar um teste t de duas amostras para ver se essas diferen\u00e7as s\u00e3o estatisticamente significativas. .<\/span><\/p>\n

Etapa 4: execute um teste t de duas amostras.<\/strong><\/span><\/p>\n

Na barra de menu superior, v\u00e1 para Estat\u00edsticas > Resumos, Tabelas e Testes > Testes de Hip\u00f3teses Cl\u00e1ssicos > Teste t (teste de compara\u00e7\u00e3o de m\u00e9dias)<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Escolha Duas amostras usando grupos<\/em> . Para Nome da vari\u00e1vel, escolha mpg<\/em> . Para Nome da vari\u00e1vel de grupo, escolha Processado<\/em> . Para N\u00edvel de confian\u00e7a, escolha o n\u00edvel desejado. Um valor de 95 corresponde a um n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,05. Deixaremos isso em 95. Por fim, clique em OK<\/em> .<\/span> <\/p>\n

\"Exemplo<\/p>\n

Os resultados dos dois testes t de amostra ser\u00e3o exibidos:<\/span> <\/p>\n

\"Teste<\/p>\n

Recebemos as seguintes informa\u00e7\u00f5es para cada grupo:<\/span><\/p>\n

Obs:<\/strong> O n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es. Existem 12 observa\u00e7\u00f5es em cada grupo.<\/span><\/p>\n

M\u00e9dia:<\/strong> O mpg m\u00e9dio. No grupo 0 a m\u00e9dia \u00e9 21. No grupo 1 a m\u00e9dia \u00e9 22,75.<\/span><\/p>\n

Padr\u00e3o. Err:<\/strong> o erro padr\u00e3o, calculado como \u03c3 \/ \u221a n<\/span><\/span><\/p>\n

Padr\u00e3o. Dev:<\/strong> o desvio padr\u00e3o de mpg.<\/span><\/p>\n

95% Conf. Faixa:<\/strong> intervalo de confian\u00e7a de 95% para a verdadeira m\u00e9dia da popula\u00e7\u00e3o em mpg.<\/span><\/p>\n

t:<\/strong> a estat\u00edstica de teste do teste t de duas amostras.<\/span><\/p>\n

graus de liberdade:<\/strong> Os graus de liberdade a serem usados para o teste, calculados como n-2 = 24-2 = 22.<\/span><\/p>\n

Os valores p para tr\u00eas testes t diferentes para duas amostras s\u00e3o mostrados na parte inferior dos resultados. Como queremos entender se o mpg m\u00e9dio \u00e9 simplesmente diferente entre os dois grupos, examinaremos os resultados do teste intermedi\u00e1rio (no qual a hip\u00f3tese alternativa \u00e9 Ha:diff!=0) que tem um valor p de 0,1673.<\/strong> .<\/span><\/p>\n

Como este valor n\u00e3o est\u00e1 abaixo do nosso n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,05, n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula. N\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para dizer que a verdadeira m\u00e9dia de mpg \u00e9 diferente entre os dois grupos.<\/span><\/p>\n

Etapa 5: Relate os resultados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Finalmente, relataremos os resultados de nossos dois testes t de amostra. Aqui est\u00e1 um exemplo de como fazer isso:<\/span><\/p>\n

\n

Um teste T de duas amostras foi realizado em 24 carros para determinar se um novo tratamento de combust\u00edvel causou uma diferen\u00e7a na m\u00e9dia de milhas por gal\u00e3o. Cada grupo continha 12 carros.<\/span><\/p>\n

Os resultados mostraram que o mpg m\u00e9dio n\u00e3o foi<\/em> diferente entre os dois grupos (t = -1,428 com gl=22, p = 0,1673) a um n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,05.<\/span><\/p>\n

Um intervalo de confian\u00e7a de 95% para a verdadeira diferen\u00e7a nas m\u00e9dias populacionais deu o intervalo de (-4,29, 0,79).<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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