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Diogo Fernando Bornancin Costa Fábio de H.C.R. dos Santos Gustavo Sakuno Marco Aurélio Assad dos Santos Roberto Koya Hasegawa Filho.

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1 Diogo Fernando Bornancin Costa Fábio de H.C.R. dos Santos Gustavo Sakuno Marco Aurélio Assad dos Santos Roberto Koya Hasegawa Filho

2  Porque não dependem que os valores da variável estudada tenham distribuição normal ou aproximadamente normal.  A distribuição normal é determinada pelos parâmetros média e desvio-padrão.  Amostras pequenas muitas vezes não permitem conhecer o tipo de distribuição da variável.

3  Quando não se conhece a distribuição dos dados na população.  Quando essa distribuição é assimétrica.  Quando a variável é medida em escala ordinal.  Em resumo: são testes de aplicação mais ampla, que podem ser utilizados quando as exigências das técnicas clássicas não são satisfeitas.

4  Extraem menos informação do experimento, porque substituem o valor real medido pelo posto ocupado na ordenação de valores obtidos, o que resulta em perda de informação relativa à variabilidade da característica (uma diferença numericamente grande pode representar apenas uma mudança para o posto seguinte).  Quando utilizados em dados que satisfazem as exigências das técnicas clássicas, estes métodos apresentam uma eficiência menor.

5  Comparação de variáveis dicotômicas entre 2 amostras.  Interdependência entre as amostras.  Uso do qui-quadrado é ilícito!  O teste de McNemar é um teste qui- quadrado de ajustamento, que compara as frequências observadas com as esperadas supondo igualdade de efeito para ambos tratamentos (ou ausência de associação entre as variáveis).

6  Para testar a significância de qualquer mudança observável, através deste método, é necessário construir uma tabela de freqüências “2x2”. Veja exemplo a seguir:

7 +- +AB -CD Tratamento ControleControle

8 Alívio com a loção 1 Alívio com a loção 2Total SimNão Sim18 (A)9 (B)27 Não24 (C)19 (D)43 Total A e D: respostas concordantes (alívio ou ausência de alívio com ambas loções). Não fornecem informação que permita decidir qual loção é a melhor, portanto, não são considerados no teste de McNemar. B e C: respostas discordantes, portanto, informativas. n = 33.

9 H0: as duas loções têm o mesmo efeito. Se H0 é verdadeira, espera-se o mesmo número de pessoas discordantes do tipo “sim para I / não para II” que do tipo “não para I / sim para II” (isto é, frequências iguais nas células B e C, ou seja, 33/2 = 16,5 em cada célula).  Testa-se o sucesso ou fracasso para a ocorrência ou não do evento de interesse.  Se for verdadeira espera-se que as discordâncias observadas sejam fruto do caso. Em outras palavras, sob espera-se a metade do número de discordâncias (b+c)/2.  A hipótese deve, portanto, ser rejeitada se a distância entre os valores discordantes observados e os esperados for grande.

10  A correção torna-se necessária porque uma distribuição contínua, no caso, o qui- quadrado está sendo usada para aproximar uma distribuição discreta. Quando todas as freqüências esperadas são pequenas, esta aproximação pode não ser boa.

11  A correção de continuidade (de Yates) é uma tentativa de remover esta fonte de erro. A expressão incluindo a correção de Yates fica:  X² = (|B - C| -1)² B + C

12  O teste consiste em se rejeitar a hipótese nula quando X² MCN > X² 1,1 – α;  Em que X² é o percentil 1- α de ordem da distribuição qui-quadrado com 1 grau de liberdade.

13 CategoriaObtidoEsperado |O-E| - 0,5(|O-E| - 0,5)² / E B916,572,970 C2416,572,970 Ʃ 3333,05,94 X² McNemar = (|B - C| -1)² = (|9-24| -1)² = 5,94 B+C O valor crítico de qui-quadrado para 1 grau de liberdade e nível de significância de 5% é 3,84. Como o valor calculado de qui-quadrado é maior que o crítico, rejeita-se H0.

14  Etapa 1: estabeleça as hipóteses. Neste caso vamos estabelecer Ho como sendo a ineficácia do tratamento.: Ho : Não existe diferença antes e depois do tratamento H1 : Existe diferença antes e depois do tratamento  Etapa 2: estabeleça o nível de significância. => α = 5%  Etapa 3: estabelecendo a estatística de testes: X²  Etapa 4: estabeleça os valores críticos de X² para α = 5% e gl = 1. Da tabela temos X² crítico =.3,84  Etapa 5: o cálculo do valor da Estatística Teste Realiza o cálculo de McNemar.  Etapa 6: o valor da estatística teste excede o valor crítico, assim rejeitamos Ho.


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