Este teste é usado quando as amostras possuem variâncias diferentes. Para confirmar se as variâncias são realmente diferentes, é recomendável realizar um teste de variâncias.
Para um teste bilateral, se o valor absoluto do valor t é maior do que o valor crítico, você deve rejeitar a hipótese nula. Caso contrário, você não deve rejeitar a hipótese nula.
Interpretar os principais resultados para Teste t para 2 amostras
Um valor-t de 0 indica que os resultados da amostra são exatamente iguais à hipótese nula. Conforme aumenta a diferença entre os dados amostrais e a hipótese nula, o valor absoluto do valor-t aumenta.
Interpretar os principais resultados para Teste t para 2 amostras
Para testes t, se você pegar um valor-t e colocá-lo no contexto da distribuição t correta, poderá calcular as probabilidades associadas a esse valor-t. Uma probabilidade permite que determinemos em que medida nosso valor-t é comum ou raro sob a suposição de que a hipótese nula é verdadeira.
Os valores-t são um exemplo de o que os estatísticos chamam de estatísticas de teste. Uma estatística de teste é um valor padronizado que é calculado a partir de dados amostrais durante um teste de hipótese. O procedimento que calcula a estatística de teste compara seus dados com o que é esperado sob a hipótese nula.
Este trabalho tem como objetivo explicar e exemplificar a comparação de duas amostras independentes. Por que utilizar a comparação de duas amostras independentes? Este teste se aplica a planos amostrais onde se deseja comparar dois grupos independentes . Esses grupos podem ter sido formados de duas maneiras diferentes:
Tipos de erro nos testes estatísticos. O erro tipo I ocorre quando o teste estatístico (oriundo de uma amostra) determina a rejeição da hipótese de nulidade, entretanto, na população (verdade) a hipótese de nulidade não deve ser rejeitada. Esse é o nível de significância () e que estabelece um limite acima do qual, não se rejeita H0.
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