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.
- 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.
- 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:
- Escala de medida dos dados (nominal, ordinal, intervalar, razão).
- Distribuição (normalidade) e tamanho da amostra.
- Homogeneidade de variâncias.
- Número de grupos e tipo de amostra (independente ou pareada).
- Nível de significância (α), poder do teste e tamanho do efeito esperado.