Testes pós-hoc

Inferência para Dados Numéricos em R

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

Quais médias diferem?

  • Testes t de duas amostras para diferenças em cada possível par de grupos
  • Múltiplos testes $\rightarrow$ taxa de erro tipo 1 inflada
  • Solução: usar nível de significância ajustado
Inferência para Dados Numéricos em R

Comparações múltiplas

  • Testar muitos pares de grupos é chamado de comparações múltiplas
  • A correção de Bonferroni sugere um nível de significância mais rigoroso para esses testes
    • Ajuste $\alpha$ pelo número de comparações consideradas
    • $\alpha^\star = \frac{\alpha}{K}$, onde $K = \frac{k (k-1)}{2}$
Inferência para Dados Numéricos em R

Comparações par a par

  • Variância constante $\rightarrow$ repensar o erro padrão e os graus de liberdade: use o mesmo erro padrão e graus de liberdade para todos os testes
  • Compare os p-values de cada teste com o nível de significância ajustado
Inferência para Dados Numéricos em R

Vamos praticar!

Inferência para Dados Numéricos em R

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