Estatística dedutiva

Estatística dedutiva

1. Determinar

   • O risco associado entre uma diferença real e uma generalização

2. O tamanho do conjunto de dados depende do número de indivíduos, atributos, produtos, tratamentos, etc.

3. Testes não paramétricos

   • Adequados para escalas ordinais e nominais
   • Em forma de contagens
   • Teste qui quadrado (X²)
     • Avaliar se o número de respostas difere significativamente de um determinado nº de respostas esperado
   • Outros tipos de teste
     • Testes de Cochran Q, Friedman, Kruskalwa

4. Testes paramétricos

   • Considerados mais poderosos do que os testes não paramétricos
   • Teste-t
     • Determinar se as médias de dois produtos são significativamente diferentes
     • Situações em que duas populações únicas de consumidores avaliam cada uma um produto
     • Inadequado quando
       • Os mesmos indivíduos avaliam ambos os produtos
       • Mais de dois produtos são avaliados e estatisticamente comparados
   • Análise de variância (ANOVA)
     • Determinar se um dado efeito (principal ou interação) é estatisticamente significativo
       • Modelos
         • One-way
           • Médias independentes
         • Two-way
           • Médias dependentes
         • Split-plot
           • Grupos diferentes de indivíduos
   • Testes de variação múltipla
     • Aplicados após a ANOVA
     • Determinar em meio a um conjunto de médias de uma variável significativa quais são significativamente diferentes

5. Análise multivariada

   • Ilustrar as principais estruturas e relações existentes em amplos conjuntos de dados
   • Tabelas e gráficos de produção
   • Permite reduzir os dados com o mínimo de perda de informação