Quais os parâmetros que são levados em conta durante o processo de seleção do método?

Passo 1

Beleza, vamos lá! A questão pede: “Quais os parâmetros que são levados em conta durante o processo de seleção do método?” Isso cai geralmente na área de Estatística e Métodos Científicos. Para escolher qual método (por exemplo, qual teste estatístico) usar, a gente precisa conhecer alguns conceitos básicos como escala de medida, tamanho da amostra, distribuição dos dados, pressupostos de variância, entre outros.

Passo 2

Primeiro vamos falar do tipo de dado (escala de medida).
  • Escala nominal: nomeia categorias (ex.: “masculino” e “feminino”).
  • Escala ordinal: tem ordem, mas não garante distâncias iguais (ex.: nível de satisfação de 1 a 5).
  • Escala intervalar: tem ordem e distâncias iguais, mas não um “zero absoluto” (ex.: temperatura em °C).
  • Escala de razão: tem todas as propriedades e um zero absoluto (ex.: peso, altura).
    Por que isso importa? Porque testes paramétricos (t-Student, ANOVA etc.) exigem pelo menos escala intervalar ou de razão. Se você tiver nominal ou ordinal, provavelmente usará testes não-paramétricos (qui-quadrado, Mann–Whitney etc.).

Passo 3

Agora vemos a distribuição dos dados e o tamanho da amostra.
  1. Normalidade: muitos testes (t-Student, ANOVA) supõem que os dados vêm de uma população aproximadamente Normal. A gente checa isso com testes como Shapiro–Wilk ou Kolmogorov–Smirnov.
  2. Tamanho da amostra (n): amostras grandes (> 30) tendem a aproximar a normalidade pelo Teorema Central do Limite. Amostras pequenas exigem verificar melhor a normalidade ou usar testes não-paramétricos.

Passo 4

Depois, avalia-se homogeneidade de variâncias (homocedasticidade).
  • ANOVA e t-Student para duas amostras assumem variâncias iguais nos grupos.
  • Se as variâncias forem diferentes (heterocedásticas), a gente usa versões corrigidas (Welch’s t-test) ou testes não-paramétricos.

Passo 5

Também precisa considerar número de grupos ou condições:
  • Se for 2 grupos independentes, t-Student independente ou Mann–Whitney.
  • Se for 2 grupos pareados (mesmos sujeitos antes e depois), t-Student pareado ou Wilcoxon.
  • Se for mais de 2 grupos, ANOVA (paramétrico) ou Kruskal–Wallis (não-paramétrico).

Passo 6

Por fim, pense no nível de significância (α), no poder do teste (1–β) e no tamanho do efeito que você quer detectar. Esses parâmetros influenciam no cálculo do tamanho da amostra e na sensibilidade do seu método.

Resposta

Os principais parâmetros considerados na seleção de método (teste estatístico) são:
  1. Escala de medida dos dados (nominal, ordinal, intervalar, razão).
  2. Distribuição (normalidade) e tamanho da amostra.
  3. Homogeneidade de variâncias.
  4. Número de grupos e tipo de amostra (independente ou pareada).
  5. Nível de significância (α), poder do teste e tamanho do efeito esperado.

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