Por Matthew Schieltz – Atualizado em 30 de agosto de 2022

Ao coletar dados ou executar um experimento, muitas vezes você precisa determinar se uma alteração em uma variável está vinculada a uma alteração em outra. Os testes T são as ferramentas estatísticas padrão para testar se a diferença entre dois grupos é significativa, além do que poderia ser esperado pelo acaso.

Amostras independentes

Etapa 1

Crie uma tabela de estatísticas resumidas para cada grupo. Calcule e registre a soma, o tamanho da amostra (n) e a média. Rotule cada linha como soma , n e significa .

Etapa 2

Calcule os graus de liberdade para cada grupo:df = n – 1 . Escreva este valor ao lado das estatísticas de resumo correspondentes.

Etapa 3

Determine a variância e o desvio padrão de cada grupo e adicione-os à tabela.

Etapa 4

Some os graus de liberdade de ambos os grupos e registre isso como df‑total .

Etapa 5

Calcule a variação agrupada:

1. Multiplique o DF de cada grupo pela sua variância.
2. Adicione os dois produtos.
3. Divida a soma por df-total.

Escreva o resultado como variância agrupada .

Etapa 6

Calcule o erro padrão da diferença:

1. Divida a variância agrupada pelo n de cada grupo.
2. Adicione os dois quocientes.
3. Extraia a raiz quadrada da soma.

Rotule este valor como erro padrão da diferença .

Etapa 7

Encontre o valor t:

1. Subtraia a média menor da média maior.
2. Divida essa diferença pelo erro padrão da diferença.

Registre o resultado como t‑obtido ou valor t .

Amostras Dependentes

Etapa 1

Para cada observação pareada, subtraia a segunda pontuação da primeira e coloque o resultado em uma coluna intitulada Diferença . Some todas as diferenças para obter D .

Etapa 2

Eleve ao quadrado cada diferença e armazene em uma coluna D‑quadrado e some-os para obter ΣD² .

Etapa 3

Calcule o divisor:

1. Multiplique o número de pares (n) por ΣD².
2. Subtraia D² deste produto.
3. Divida o resultado por (n – 1).
4. Extraia a raiz quadrada do quociente.

Rotule o valor final como divisor .

Etapa 4

Divida D pelo divisor para obter o valor t para o teste t de amostras pareadas.

TL;DR

Compare o valor t calculado com o valor t crítico de uma tabela de distribuição t. Se o valor t absoluto exceder o valor crítico, rejeite a hipótese nula; caso contrário, não o rejeite.

Para leitura adicional, consulte Wikipedia – T‑test .