O modelo probabilístico mais conhecido e utilizado na prática é a distribuição normal, uma vez que várias técnicas estatísticas necessitam da suposição de que os dados estejam normalmente distribuídos. Além disso, na natureza, uma grande quantidade de variáveis apresenta essa distribuição.
Para compreender como a distribuição normal pode ser utilizada na resolução de problemas, vamos a este Desafio:
Ao realizar uma pesquisa sobre o peso dos alunos de uma faculdade da área da saúde, você entrevistou 300 acadêmicos, sendo 150 mulheres e 150 homens, e obteve as seguintes informações:
Descrição da imagem não disponível
Após a construção do histograma para analisar a distribuição de frequências, você percebeu que o estudo obteve uma curva de distribuição normal (Gauss).
Com base nessas informações, faça a análise dos dados seguindo o roteiro a seguir:
1. Identifique quais são as medidas que melhor expressam os dados paramétricos.
2. Justifique por que essas são as melhores medidas para esse tipo de dado.
3. Aponte os principais testes estatísticos que podem ser utilizados em dados paramétricos.
4. Construa um fluxograma com os principais testes possíveis de serem usados em dados paramétricos a fim de auxiliar em suas ações futuras.
Soluções para a tarefa
Padrão de resposta esperado
1. A melhor medida de tendência central para expressar dados paramétricos é a média. E a melhor medida de dispersão e variabilidade é o desvio-padrão.
2. A média e os desvios-padrão consideram todos os dados em seus cálculos. São as medidas mais completas e com maior possibilidade de análise e interpretação. Podem ser utilizadas sempre que os dados forem paramétricos, mas não devem ser usadas se os dados fugirem da normalidade (não constituírem uma curva de Gauss).
3. Os principais testes para análise de dados paramétricos são:
- Teste t de Student para amostras independentes;
- Teste t de Student para amostras pareadas;
- Anova;
- Anova para medidas repetidas;
- Correlação de Pearson.
Resposta:
1. A melhor medida de tendência central para expressar dados paramétricos é a média. E a melhor medida de dispersão e variabilidade é o desvio-padrão.
2. A média e os desvios-padrão consideram todos os dados em seus cálculos. São as medidas mais completas e com maior possibilidade de análise e interpretação. Podem ser utilizadas sempre que os dados forem paramétricos, mas não devem ser usadas se os dados fugirem da normalidade (não constituírem uma curva de Gauss).
3. Os principais testes para análise de dados paramétricos são:
- Teste t de Student para amostras independentes;
- Teste t de Student para amostras pareadas;
- Anova;
- Anova para medidas repetidas;
- Correlação de Pearson.
4.
Explicação:
