Capítulo 19 Testes de Comparação entre Grupos

Os testes de comparação são usados para verificar se existem diferenças significativas entre grupos em relação a uma variável quantitativa. Essas comparações podem variar conforme a relação entre os grupos, o número de grupos e o tipo de dado.

19.1 Comparações Pareadas (Dependentes)

Quando os grupos comparados são relacionados ou “ligados” de alguma forma, dizemos que a comparação é pareada ou entre grupos dependentes. Isso acontece, por exemplo, quando medimos a mesma amostra em dois momentos diferentes — antes e depois de uma intervenção — ou quando comparamos pares de indivíduos relacionados, como gêmeos.

Exemplos:

Avaliar a pressão arterial dos pacientes antes e depois de um tratamento.

Medir a força muscular dos atletas antes e após um programa de treinamento.

Aplicar um teste de ansiedade em pacientes antes e depois de uma terapia.

19.2 Comparações Não-Pareadas (Independentes)

As comparações são não-pareadas ou entre grupos independentes quando os grupos não têm relação entre si, ou seja, os participantes de um grupo não pertencem ao outro. Cada observação é independente das outras.

Exemplos:

Comparar a pressão arterial entre pacientes que receberam medicamento e pacientes que receberam placebo.

Comparar a velocidade média de corrida entre dois times diferentes.

Comparar níveis de estresse entre grupos que fizeram terapia presencial e terapia online.

19.3 Número de Grupos na Comparação

A comparação pode ser feita entre dois grupos ou mais de dois grupos:

  • Dois grupos: Por exemplo, comparar o desempenho entre dois métodos de ensino.
  • Mais de dois grupos: Por exemplo, comparar o efeito de três diferentes dietas no peso corporal.

19.4 Testes Paramétricos e Não Paramétricos

Para escolher o teste estatístico adequado, é importante considerar as características dos dados:

  • Testes Paramétricos:
    Utilizados quando os dados seguem certas condições, como distribuição normal e variância homogênea, permitindo uma análise mais precisa.

  • Testes Não Paramétricos:
    Indicados quando os dados não atendem às condições dos testes paramétricos, como em distribuições assimétricas ou dados ordinais, oferecendo uma alternativa robusta para comparação.