Você vai aprender a reportar os resultados do teste t de Student de forma adequada, incluindo o tamanho de efeito d de Cohen e as premissas do teste.
Introdução
O teste t é um teste estatístico usado para determinar se há diferença significativa entre as médias de dois grupos.
Ao escrever os resultados de um teste t, é essencial reportar as informações estatísticas relevantes de forma clara e concisa.
Apresentamos um guia passo a passo sobre como fazer isso:
Passo a Passo
1. Comece declarando o propósito do teste-t. Isso deve incluir uma breve descrição da pergunta de pesquisa ou hipótese que está sendo testada.
2. Reporte o tamanho da amostra para cada grupo. É essencial especificar se as amostras são independentes ou pareadas.
3. Reporte a média e o desvio padrão para cada grupo. Esses valores fornecem informações sobre a distribuição dos dados e permitem que os leitores avaliem a dispersão das observações.
4. Reporte a estatística t e os graus de liberdade associados (gl). A estatística t é uma medida da diferença entre as médias dos dois grupos, e os graus de liberdade representam o número de observações que estão livres para variar dentro da amostra.
5. Reporte o valor p. O valor p mede a probabilidade de que a diferença observada entre as médias possa ter ocorrido por acaso. Um valor p de menor que 0.05 é geralmente considerado estatisticamente significativo, o que significa que a diferença observada é improvável que tenha ocorrido por acaso.
6. Reporte o tamanho do efeito. Além da significância estatística, é crucial reportar o tamanho do efeito, que mede a magnitude da diferença entre as médias dos dois grupos. O tamanho do efeito fornece contexto para a significância prática dos resultados. A medida de tamanho do efeito comumente usada para testes t é o d de Cohen. Certifique-se de incluir o valor do tamanho do efeito em sua seção de resultados e uma interpretação baseada em diretrizes estabelecidas (por exemplo, efeito pequeno, médio ou grande).
7. Interprete os resultados. Com base na estatística t, nos graus de liberdade e no valor p, você pode determinar se a diferença observada entre as médias dos dois grupos é estatisticamente significativa. Se o valor p for menor que 0.05, você pode concluir que há uma diferença estatisticamente significativa entre as médias dos dois grupos. Se o valor p for maior que 0.05, você pode concluir que não há diferença estatisticamente significativa entre as médias dos dois grupos.
8. Reporte qualquer informação relevante adicional. Se você realizou outras descobertas relevantes ou testes estatísticos, certifique-se de incluir essas informações em sua seção de resultados. Pode-se incluir, por exemplo, gráficos que mostrem as diferenças entre os grupos e os resultados das análises e verificações das premissas do teste.
Exemplo
Aqui está um exemplo de como reportar os resultados de um teste t:
“O objetivo deste estudo foi examinar o efeito de uma nova estratégia de estudo no desempenho do teste. Um total de 50 estudantes foram aleatoriamente designados para o grupo experimental (n = 25) ou para o grupo de controle (n = 25). O grupo experimental recebeu treinamento sobre a nova estratégia de estudo, enquanto o grupo controle não recebeu nenhuma intervenção.
A média da pontuação do teste para o grupo experimental foi de 85, com um desvio padrão de 10. A média da pontuação do teste para o grupo de controle foi de 80, com um desvio padrão de 15. Um teste t para amostras independentes foi realizado para comparar as médias dos dois grupos. A estatística t foi de 2.17, com gl = 49 e p < 0,05.
O tamanho do efeito para a diferença entre os grupos foi calculado usando o d de Cohen, resultando em um valor de 0,39, que é considerado um efeito pequeno a médio.
Os resultados deste estudo indicam que há uma diferença estatisticamente significativa entre as médias das pontuações dos testes do grupo experimental e do grupo de controle. Especificamente, o grupo experimental teve uma média de pontuação de teste maior que o grupo de controle. Esses resultados sugerem que a nova estratégia de estudo melhorou efetivamente o desempenho no teste, com um tamanho de efeito pequeno a médio.”
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Como Reportar o d de Cohen?
Além de reportar a significância estatística dos resultados de um teste t, também é essencial reportar o tamanho do efeito.
O tamanho do efeito mede a força da relação entre as duas variáveis testadas.
Ele fornece uma maneira de quantificar a diferença entre as médias dos dois grupos. Pode ajudar os leitores a entender melhor a significância prática dos resultados.
O d de Cohen é uma medida padronizada do tamanho do efeito, representando a diferença entre as médias dos dois grupos em termos de desvios padrão.
Para calcular o d de Cohen, você precisará conhecer a média e o desvio padrão de cada grupo. Sua fórmula é a seguinte:
d = (média1 – média2) / desvio padrão agrupado
Depois de ter calculado o d de Cohen, você pode usar as seguintes diretrizes para interpretar os resultados:
| Cohen’s d | Tamanho do efeito |
|---|---|
| 0.00-0.19 | Muito pequeno |
| 0.20-0.49 | Pequeno |
| 0.50-0.79 | Médio |
| 0.80+ | Grande |
Nota: Esses limites são meras diretrizes e podem variar dependendo do contexto da pesquisa.
Para reportar o tamanho do efeito em seus resultados de teste t, você pode incluir o valor do d de Cohen na seção de resultados do seu trabalho. Por exemplo:
“Os resultados deste estudo indicam que há uma diferença estatisticamente significativa entre as médias das pontuações dos testes do grupo experimental e do grupo de controle. Especificamente, o grupo experimental teve uma média de pontuação de teste maior que o grupo de controle (M = 85, DP = 10) que o grupo de controle (M = 80, DP = 15). Um teste t para amostras pareadas revelou uma estatística t de 2,17, com gl = 49, e p < 0,05. O tamanho do efeito foi médio, com um d de Cohen de 0,53.”
Premissas do Teste t
O teste t é uma ferramenta estatística valiosa usada para determinar se existe uma diferença significativa entre as médias de dois grupos. No entanto, para que os resultados do teste t sejam válidos, certas premissas devem ser atendidas. Aqui estão as três principais premissas do teste t:
- Normalidade: Esta premissa assume que a distribuição dos dados é normal. Isso pode ser verificado visualmente usando um histograma ou um gráfico Q-Q, ou inferencialmente usando um teste de normalidade, como o teste de Shapiro-Wilk.
- Independência das observações: Esta premissa assume que as observações são independentes umas das outras, o que significa que a observação de um indivíduo não afeta as observações de outro indivíduo.
- Homogeneidade de variâncias: Esta premissa assume que as variâncias nos grupos que estão sendo comparados são iguais. O teste de Levene pode ser usado para verificar essa premissa.
Reportando os Resultados do Teste das Premissas:
Ao reportar os resultados da verificação das premissas, você deve explicar se cada premissa foi atendida e como você a verificou. Aqui está um exemplo de como você pode relatar os resultados:
“Primeiro, a normalidade dos dados foi verificada usando um gráfico Q-Q e o teste de Shapiro-Wilk. Ambos indicaram que os dados seguiam uma distribuição normal (p > 0,05). Segundo, assumimos a independência das observações baseada no desenho do estudo, que coletou observações de diferentes indivíduos. Terceiro, a homogeneidade das variâncias foi verificada usando o teste de Levene. Os resultados do teste de Levene não foram significativos (p > 0,05), indicando que as variâncias eram iguais entre os grupos.”
Conclusão
Reportar os resultados de um teste t é um aspecto crítico da comunicação da pesquisa.
Seguindo as diretrizes delineadas aqui, você pode reportar efetivamente as informações estatísticas relevantes de maneira clara e concisa.
Isso inclui declarar o propósito do teste t, reportar o tamanho da amostra e as estatísticas descritivas para cada grupo, reportar a estatística t e o valor p associado, interpretar os resultados e reportar qualquer informação relevante adicional.
Além disso, é importante reportar o tamanho do efeito, pois ele mede a força da relação entre as duas variáveis sendo testadas.
Ao incluir todos esses elementos em sua seção de resultados, você pode fornecer aos leitores uma compreensão completa e aprofundada de suas descobertas.
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Esperamos que você tenha achado este artigo útil e informativo. Se você quiser continuar explorando esse tópico, convidamos você a ler alguns dos nossos outros artigos sobre estatísticas e análise de dados. Estes artigos irão ajudá-lo a ampliar ainda mais seus conhecimentos e habilidades em análise de dados.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Q1: O que é um teste t? O teste t é um procedimento estatístico usado para determinar se a média de uma amostra difere significativamente da média de uma população ou de outra amostra.
Q2: O que são graus de liberdade em estatísticas? Os graus de liberdade se referem ao número de pontuações independentes em uma amostra que podem variar sem restringir o valor da média da amostra.
Q3: Qual é a diferença entre o teste t de Student e o teste t de Welch? O teste t de Student pressupõe que as variações das duas amostras são iguais, enquanto o teste t de Welch não tem essa premissa, sendo mais confiável quando as variações são diferentes.
Q4: O que significa quando dizemos que um resultado é estatisticamente significativo? Um resultado é considerado estatisticamente significativo quando a probabilidade de que o resultado ocorra por acaso (p-valor) é menor que o nível de significância estabelecido, geralmente 0,05.
Q5: Quais são as premissas básicas para um teste t? As premissas básicas para um teste t incluem normalidade (os dados seguem uma distribuição normal), independência (as observações são independentes uma da outra) e homogeneidade de variâncias (as variações entre os grupos são iguais) no caso do teste t de Student.
Q6: Como interpreto o tamanho do efeito de Cohen’s d? Cohen’s d é uma medida do tamanho do efeito. Um d de 0,2 pode sugerir um pequeno efeito, 0,5 um efeito médio e 0,8 um grande efeito.
Q7: Como relato os resultados de um teste t? Ao reportar os resultados de um teste t, inclua o valor t, os graus de liberdade (df) e o p-valor. Por exemplo: t(df) = valor t, p = valor p.
Q8: O que é a ANOVA e como se relaciona com o teste t? A ANOVA, ou Análise de Variância, é um teste estatístico que é uma extensão do teste t. Enquanto o teste t é usado para comparar duas médias, a ANOVA é usada para comparar três ou mais médias.
Q9: O que é uma correlação e como é medida? Correlação é uma medida de como duas variáveis estão relacionadas uma à outra. É medida pelo coeficiente de correlação, que varia de -1 (correlação negativa perfeita) a 1 (correlação positiva perfeita).
Q10: Como sei qual teste estatístico devo usar? A escolha do teste estatístico depende do design do seu estudo, do tipo e distribuição dos seus dados e do que você quer inferir a partir dos seus dados. É sempre aconselhável consultar um estatístico ou referências confiáveis.
