Pressupostos Flashcards
Pressupostos T test 1 sample (2)
n>30
normalidade da distribuição
Pressupostos T test paired samples (3)
n>30
normalidade da distribuição
normalidade das diferenças
Pressupostos T test independent samples (3)
equilíbrio amostral: N/n<1,5
normalidade das distribuições
homogeneidade das variâncias (Levene test)
Pressupostos ANOVA one-way (3)
equilíbrio amostral: N/n<1,5
normalidade das distribuições
esfericidade: homogeneidade das variâncias (Levene test)
Quais os 2 pares de testes paramétricos que têm os mesmos pressupostos?
ANOVA one-way e T test independent samples
Reg Linear Simples e Múltipla (mas múltipla tem considerações prévias)
Pressupostos ANOVA MR (3)
n>30
normalidade das distribuições
esfericidade: homogeneidade das variâncias (W Mauchly)
Pressupostos correlação (3)
n>30
normalidade da distribuição das variáveis
linearidade da relação de cada par de variáveis
Pressupostos Regressão Linear Simples
Normalidade da distribuição das variáveis métricas
linearidade da relação entre VI e VD
normalidade da distribuição dos resíduos
linearidade e homocedasticidade dos resíduos
colinearidade: independência dos resíduos
Pressupostos Regressão Linear Múltipla (4+6)
Considerações prévias: Dimensão amostral (modelo): n>50+8k Dimensão amostral (preditores): n>104+k diagnóstico de outliers ausência de multicolinearidade
Pressupostos:
Normalidade da distribuição das variáveis métricas
linearidade da relação entre VI e VD
normalidade da distribuição dos resíduos
linearidade e homocedasticidade dos resíduos
colinearidade: independência dos resíduos
Pressupostos ANCOVA (6)
equilíbrio amostral: N/n<1,5
Normalidade da distribuição da VD em cada nível da VI
Independência entre VI e VC
Linearidade da relação entre VD e VC em cada nível da VI
homogeneidade dos declives em cada nível da VI
Homogeneidade das variâncias erro
Pressupostos Qui-quadrado para qualidade do ajuste (uma amostra)
menos de 20% das frequências esperadas <5
nenhuma frequência esperada <1
Pressupostos Qui-quadrado para independência de variáveis (uma amostra)
menos de 20% das frequências esperadas <5
nenhuma frequência esperada <1
Pressupostos Teste de Mann-Whitney
igualdade na forma das distribuições
Pressupostos Teste de Wilcoxon
simetria na distribuição das diferenças
Pressupostos Teste de Kruskal-Wallis
igualdade na forma das distribuições
Pressuposto Teste de Friedman
não tem
Que dois pares de testes não-paramétricos têm os mesmos pressupostos?
os dois qui-quadrados
Mann-Whitney e Kruskal-Wallis
Pressuposto “normalidade das distribuições”: SPSS, Z scores e valores de |Sk| e |Ku|
Analyze-descriptives-explore
n < 50 : | Zobtido | < 1,96
n > 50 : | Zobtido | < 3,29
Sk | < 2
| Ku | < 7
Pressuposto “esfericidade: homogeneidade das variâncias”
Teste de Levene - W de Mauchly
Pressuposto “Linearidade da relação de cada par de variáveis”
Charts-Chart Builder - Scatter/Dot - Scatterplot Matrix
verificar relação linear e não circular ou semi-circular entre cada par de variáveis
Ausência de multicolinearidade
Tolerance = 1-r^2
tolerance > 10
dá-nos pistas sobre a relevância do conjunto de variáveis como preditoras da VD.
Pressuposto “colinearidade: independência dos resíduos”
MODEL SUMMARY :
1,8 < DW < 2,2
Pressuposto Independência da distribuição da VD em cada nível da VI
se VI tiver 2 níveis: t test independent samples
se VI tiver 3+ níveis: ANOVA one-way
No teste t de student para amostras independentes, o que devemos fazer se o pressuposto da esfericidade não for validado?
Aplicar a correção de Welch.
