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Diferença Entre Médias Pares Correlatos Adriana Hitomi Azeka Bianca Mendonça Rey Marcela Quintão Alvarenga Mattheus Ballas Schimanski Morgana Horst.

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1 Diferença Entre Médias Pares Correlatos Adriana Hitomi Azeka Bianca Mendonça Rey Marcela Quintão Alvarenga Mattheus Ballas Schimanski Morgana Horst

2 Estudo de Tratamento de TDAH (Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade) Dados de score de 24 crianças com TDAH (testes em 4 dosagens de medicamento); Teste DOG (Delay Of Gratification)

3 Análise da diferença entre as médias D0 e D60; Não temos grupos independentes; Caso = controle: cada indivíduo sob D0 e D60.

4 Tabela 1: Score DOG em função da dosagem D0D60D60 – D D0D60D60 – D

5 Figura 1. Número de respostas corretas sob dosagem de 60 mg em função do número de respostas corretas sob efeito placebo

6 A figura 1 mostra o gráfico de dispersão dos escores de 60mg (D60) como uma função dos escores de 0mg(D0); A correlação entra as duas condições é alta: r = 0,80 (coeficiente de Pearson); Claramente, essas duas variáveis não são independentes.

7 Computações Calcular a diferença entre a D60 e a condição D0 para cada criança e testar se a diferença média é significativamente diferente de 0;  Em geral, o teste t correlacionado é calculado pelo cálculo primeiro das diferenças entre as duas pontuações para cada assunto. Então, um teste de uma média simples é calculado sobre a média destes escores diferença.

8 Resultados A média dos valores da diferença de score é 4,96, que é significativamente diferente de 0; t = 3,22; df = 23; α < 1% p = 0,0038. t = d _ √s 2 √n

9 Considerações Testes correlacionados t quase sempre têm mais precisão do que t-testes independentes; Comparação do desempenho de uma mesma amostra em condições diferentes; Evita as diferenças entre indivíduos na análise; O erro padrão da diferença entre as médias é menor nos teste t correlacionados (termo no denominador da fórmula para obter t).

10 Conclusões O teste t reduziu as diferenças entre os grupos caso e controle, reduziu o erro padrão da diferença entre as duas médias; Caso = controle: erro padrão diminui; Quanto maior a correlação, menor o erro padrão e maior o valor absoluto de t; Se a média do score das diferenças for diferente de zero, então as médias do caso e do controle serão diferentes.


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