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Estes tutoriais de estatística WINKS explicam o uso e interpretação de técnicas de análise estatística padrão para Medicina, Farmacêutica, Ensaios Clínicos, Marketing ou Investigação Científica. Os exemplos incluem instruções para o Software WINKS SDA Versão 6.0. Download da cópia de avaliação de WINKS. |
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Uma forma comum de experimentação científica é a comparação de dois grupos. Esta comparação pode ser de dois tratamentos diferentes, a comparação de um tratamento com um controle, ou uma comparação antes e depois. Os resultados preliminares dos experimentos que são projetados para comparar dois grupos são geralmente resumidos em uma média ou pontuação para cada grupo. Uma vez resumidos estes dados, como se decide se as diferenças observadas entre os dois grupos são reais ou apenas uma diferença de probabilidade causada pela variação natural dentro das medidas? Uma forma comum de abordar essa questão é através da realização de uma análise estatística.
As duas técnicas estatísticas mais utilizadas para comparar dois grupos, onde as medidas dos grupos são normalmente distribuídas, são o teste t do Grupo Independente e o teste t pareado. Qual a diferença entre estes dois testes e quando cada um deles deve ser usado?
O teste t do Grupo Independente é projetado para comparar meios entre dois grupos onde há diferentes sujeitos em cada grupo. Idealmente, estes sujeitos são seleccionados aleatoriamente a partir de uma população maior de sujeitos e atribuídos a um de dois tratamentos. Outra forma de atribuir sujeitos a dois grupos é atribuí-los aleatoriamente a um de dois tratamentos no momento em que entram num estudo. Esta randomização é muitas vezes realizada de forma duplamente cega.
Baseando a hipótese de normalidade, outro requisito do teste t do Grupo Independente é que as variâncias dos dois grupos sejam iguais. Isto é, se você traçar os dados observados de cada um dos dois grupos, os histogramas em forma de sino resultantes teriam aproximadamente a mesma forma. Antes de realmente realizar o teste t do Grupo Independente, um pré-teste estatístico é freqüentemente realizado para verificar a hipótese de que as variâncias são iguais. As opções para o caso da variância desigual são discutidas mais tarde.
Quando os dados são coletados e as suposições para realizar o teste t são satisfeitas, as médias dos dois grupos são comparadas. A matemática para o teste t pode ser executada por um programa de análise de dados estatísticos, como WINKS. A determinação da existência de uma diferença estatisticamente significativa entre as duas médias é reportada como um p-valor. Normalmente, se o valor p estiver abaixo de um determinado nível (geralmente 0,05), a conclusão é que existe uma diferença entre as duas médias do grupo. Quanto menor o valor de p, maior é a “evidência” de que as duas médias do grupo são diferentes. É o valor de p que geralmente é relatado em artigos de periódicos para apoiar uma hipótese dos pesquisadores em relação aos resultados observados para os dois grupos.
O outro tipo de teste t comumente usado é o teste t pareado. Neste caso, os sujeitos para os dois grupos são os mesmos ou emparelhados. Ou seja, os mesmos sujeitos são observados duas vezes, muitas vezes com alguma intervenção ocorrendo entre medidas. Uma vantagem de usar os mesmos sujeitos é que a variabilidade experimental é menor do que para o caso do grupo independente. Por exemplo, o pesquisador pode observar o peso ou os níveis de colesterol antes e depois de um tratamento ter sido aplicado. Para este teste, a diferença média entre as duas observações repetidas é observada e comparada. Se a diferença for suficientemente grande, há evidência de que o tratamento causou alguma alteração na variável observada. Um teste t pareado é realizado e a diferença observada entre os grupos é resumida em um valor de p.
Os benefícios de realizar um teste t é que ele é fácil de entender e geralmente fácil de realizar. No entanto, o facto destes testes serem tão amplamente utilizados não faz deles a análise correcta para todas as comparações. Há algumas advertências que você deve estar ciente antes de realizar estes testes. Como mencionado anteriormente, no teste t do Grupo Independente, por exemplo, se as variâncias não são iguais, então uma transformação estabilizadora de variância ou uma modificação do teste t deve ser executada normalmente o teste t de Welchs (um teste t para variâncias desiguais.) Esta versão do teste t do Grupo Independente leva em conta as diferenças nas variâncias e ajusta o valor p de acordo. Se os dados para qualquer dos testes não são normalmente distribuídos, então um tipo diferente de teste de comparação pode precisar ser empregado um teste não-paramétrico. No caso de Grupos Independentes, o teste não-paramétrico normalmente é o teste Mann-Whitney. Para dados pareados que não são normalmente distribuídos, o teste de Wilcoxen assinado é normalmente realizado. Todos estes testes estão disponíveis em WINKS.
Outras vezes, os pesquisadores cometem o erro de realizar múltiplos testes t quando há mais de dois grupos em suas pesquisas. Esta abordagem destrói o significado do valor p e resulta em conclusões errôneas sobre os dados. Em vez de múltiplos testes t, existem outras abordagens estatísticas para a análise de múltiplos grupos, nomeadamente a análise de variância.
A decisão sobre qual teste de comparação usar para uma determinada análise é de vital importância para tomar decisões imparciais e corretas sobre os resultados de sua pesquisa. Trabalhos profissionais são frequentemente rejeitados quando testes inadequados são realizados em dados de pesquisa. Portanto, você deve selecionar suas análises com cuidado e consultar um estatístico profissional se houver dúvidas sobre que tipo de análise usar.
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