2. Conteúdos
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Teste t-Student para amostras independentes
Lógica do cálculo do teste
Cálculo e interpretação no SPSS
Célia Sales - UAL
3. Teste t
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O teste t testa se a média de dois grupos é significativamente
diferente
Será que homens e mulheres têm peso
significativamente diferente?
Presente na população, com elevada
probabilidade
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4. 4
Quero comparar a média de dois grupos. Posso aplicar
o teste t?
Verificação de pressupostos de testes paramétricos
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5. Lógica do t-test
(Field, 2005, p. 286-287)
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O Teste t compara (no numerador)
Diferença entre as médias Diferença que obteríamos devido ao
dos grupos a comparar acaso (sem diferença “real na
(diferenças observadas) população”, i.e. quando H0 é
verdadeira) entre as médias das
amostras
Tendo em conta a variabilidade entre as amostras,
na população (no denominador)
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6. Lógica do t-test
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(É zero!)
Observed difference Expected difference
between sample
means - between population means
(se h0 verdadeira)
t = ________________________________________
Estimate of SE of the difference
betweeen two samples
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7. Lógica do t-test
(Field, 2005, p. 286-287)
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Usa o SE como uma medida da variabilidade entre as
médias das amostras:
Se SE é PEQUENO: esperamos que quase todas as amostras tenham
uma média semelhante (DIFERENÇAS entre as médias serão
provavelmente PEQUENAS)
Se SE é GRANDE: esperamos obter diferenças grandes entre as
médias das amostras devido ao acaso (sem efeito na população)
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8. Teste t no Spss
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O teste t testa se a média de dois grupos é
significativamente diferente
1 variável categorial: Variável independente ou factor,
variável que define os grupos a comparar (Ex: Sexo)
e uma variável quantitativa: Variável dependente,
variável cuja média queremos comparar nos dois
grupos (Ex: Idade)
Será que homens e mulheres têm uma idade
significativamente diferente?
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9. t-test para amostras independentes no SPSS
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Analyse – Compare Means - Independent Samples T
test
Caixa Test Variable: variável dependente (variável cujas
médias se pretendem comparar. Ex: consumo café)
Caixa Grouping Variable:
Variável independente (variável que define os 2 grupos de
sujeitos que serão comparados. Ex: sexo)
Define Groups:
Coloque os valores das categorias correspondentes aos 2
grupos a comparar
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10. Interpretação do output
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1. Veja a coluna Levene’s Test for Equality of
Variance:
Se Sig. é menor que 0.05, não há homogeneidade
de variâncias, logo, devemos usar a linha Equal
variances not assumed
Se Sig. é maior ou igual a 0.05, usar os resultados
da linha Equal variances assumed
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11. Interpretar e reportar o Output
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1. Observe o valor das médias, para compreender como
diferem os grupos
2. Reporte o valor do teste t, graus de liberdade df, e p
3. Reporte também os valores das médias M e os
respectivos Erros Padrão SE
Exemplo:
Em média, os alunos absentistas da área A são mais jovens (M = 13.16, SE
= 0.19) que os alunos absentistas da área B (M = 14.30, SE = 0.12). Esta
diferença é estatisticamente significativa, t(381.549)= - 5.047, p = 0.000.
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12. Error Bar Charts
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Na fase de exploração dos dados, antes de
procedermos aos testes de hipóteses sobre
diferenças entre médias, há vantagens em realizar
sempre este tipo de gráficos.
Vamos supor que os dois grupos provêm de
populações diferentes. Vamos representar, para
cada grupo a média e o intervalo de confiança.
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13. Error Bar Charts
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Gráficos que representam a média e o intervalo de
confiança dos vários grupos a comparar.
No SPSS (para amostras independentes):
GRAPHS – LEGACY DIALOGUES - ERROR BAR – SIMPLE
(SUMMARIES FOR GROUPS OF CASES) – DEFINE:
VARIABLE (variável cuja média se pretende comparar)
CATEGORY AXIS (variável que define os grupos a comparar)
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14. Error Bar Charts: Interpretação
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O Error Bar Chart mostra os limites dentro dos
quais se encontra, com 95% de certeza, o valor
verdadeiro da média (i.e., média da população)
Quando os intervalos de confiança de vários
grupos se sobrepõem, as médias das populações de
onde provêm os grupos serão provavelmente
bastante próximas
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