Teste estatístico: como escolher o certo para sua pesquisa?

Quando se trata de realizar uma pesquisa acadêmica, a escolha do teste estatístico adequado é fundamental para a validade dos resultados e, claro, para o sucesso da pesquisa. 

No entanto, muitos pesquisadores e estudantes se deparam com dificuldades em aplicar as técnicas corretas, o que pode prejudicar o andamento do trabalho. Para te ajudar, saiba como escolher o teste estatístico para sua pesquisa e como a consultoria estatística pode te ajudar a aliviar esse desafio! Confira!

Por que é tão importante a escolha do teste estatístico?

O teste estatístico é uma ferramenta essencial para avaliar se os dados coletados durante uma pesquisa suportam ou refutam a hipótese do estudo. Uma escolha inadequada do teste pode resultar em conclusões incorretas, comprometendo a credibilidade do seu trabalho. 

Os testes de hipóteses ajudam a determinar se existe uma relação significativa entre as variáveis analisadas e proporciona uma base para os resultados apresentados.

Com a pressão para conseguir resultados válidos, a escolha do teste certo pode ser um fator determinante para o sucesso ou fracasso da sua pesquisa acadêmica.

Tipos de testes estatísticos

Os testes estatísticos podem ser classificados em dois grandes grupos: testes paramétricos e testes não-paramétricos. A escolha entre eles depende das características dos dados e dos pressupostos que as análises envolvem. Entenda melhor esses dois tipos e as principais opções de testes para cada um!

Testes paramétricos 

Os testes paramétricos são usados quando os dados seguem uma distribuição normal, ou seja, quando a variável dependente é contínua e a amostra tem uma distribuição que pode ser descrita por parâmetros como a média e o desvio padrão:

• T-test — o teste t de Student é muito utilizado para comparar as médias de duas amostras independentes e verificar se existe uma diferença entre elas. Por exemplo, pode ser usado para comparar a média de desempenho de dois grupos em um experimento.
• ANOVA (Análise de Variância) — o teste ANOVA é utilizado quando se deseja comparar as médias de três ou mais grupos independentes. Ele verifica se existe uma diferença entre os grupos analisados. Um exemplo clássico é a comparação dos resultados de diferentes tratamentos em um experimento científico.

Como fazer ANOVA?

A ANOVA requer que os dados sejam distribuídos de forma normal, e os grupos comparados devem ter variâncias semelhantes.

Se esses pressupostos forem atendidos, a ANOVA pode ser facilmente aplicada utilizando softwares estatísticos como SPSS, RStudio ou Stata. A análise fornece um valor de p que indica a significância estatística dos resultados.

Testes não-paramétricos

Quando os dados não seguem uma distribuição normal ou quando as variáveis são ordinais ou nominais, os testes não-paramétricos são mais adequados.

Eles não dependem de pressupostos sobre a distribuição dos dados e são úteis quando se trabalha com amostras pequenas ou com dados que não atendem aos requisitos dos testes paramétricos.

• Mann-Whitney — o teste Mann-Whitney é utilizado para comparar duas amostras independentes, sendo uma alternativa ao teste t de Student quando os dados não são normalmente distribuídos. Ele avalia se as distribuições das duas amostras são diferentes e pode ser usado para dados ordinais ou contínuos.
• Kruskal Whallis — o teste Kruskal-Wallis é a versão não-paramétrica da ANOVA. Ele é utilizado quando há três ou mais grupos independentes, mas os dados não seguem uma distribuição normal. Esse teste avalia se existem boas diferenças nas distribuições dos grupos.

Como escolher o teste estatístico?

A escolha do teste estatístico adequado é um processo crucial que depende de três fatores principais. A primeira coisa a se considerar é o tipo de dados. Os dados podem ser classificados em três categorias: contínuos, ordinais ou nominais. 

A natureza desses dados determina se um teste paramétrico ou não-paramétrico deve ser utilizado. Dados contínuos, como alturas e pesos, costumam exigir testes paramétricos, enquanto dados ordinais ou nominais, como classificações ou categorias, podem exigir testes não-paramétricos.

O segundo fator importante é a distribuição dos dados. Caso os dados sigam uma distribuição normal, ou seja, se a distribuição dos valores for aproximadamente simétrica em torno da média, os testes paramétricos, como o t-test ou a ANOVA, são adequados.

Esses testes assumem que os dados atendem a certos pressupostos de normalidade. No entanto, se os dados não seguem uma distribuição normal, é mais apropriado usar testes não-paramétricos, como o Mann-Whitney.

O último fator é o tamanho da amostra. Para amostras grandes, os testes paramétricos tendem a ser mais confiáveis, uma vez que, conforme o Teorema Central do Limite, grandes amostras tendem a se aproximar de uma distribuição normal, o que justifica o uso de testes como o t-test e a ANOVA.

No entanto, escolher o teste estatístico correto pode ser difícil quando há pouca familiaridade com os conceitos de estatística. A pressão de um prazo de entrega pode tornar esse processo ainda mais estressante. Nesse caso, contar com o apoio de uma consultoria estatística pode fazer toda a diferença!