Tópicos Especiais: Estatística Paramétrica Aplicada à Motricidade

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
«Forte do Bom Sucesso (Lisboa) – Lápides 1, 2, 3» «nomes gravados, 21 de Agosto de 2008» «Ultramar.TerraWeb»
Advertisements

GEOMETRIA DESCRITIVA A
Análise Estatística Testes de Hipóteses.
ANOVA 1 fator Prof. Ivan Balducci FOSJC / Unesp.
Departamento de Informática em Saúde Universidade Federal de São Paulo – UNIFESP UNIFESP Teste de Mann-Whitney Alex E. J. Falcão (
t não pareado - ( t de “Student” ) - “ unpaired t ”
GEOMETRIA DESCRITIVA A
7. Usando testes não paramétricos de hipóteses
Geometria Descritiva 2006/2007
Balanço 1º Semestre. Número de Cartões (cartões de crédito, débito e de loja, uso doméstico e regional) *milhões de unidades + 22% 2004 * * 2005.
Curso de ADMINISTRAÇÃO
WOLMIR DE SOUZA PRESIDENTE ACCS. R$ - 2,75Diferença R$ 86,78Valor recebido R$ 89,53Custo Total CUSTO LEITÃO DE CRECHE 24 kg R$ - 8,58Diferença R$ 43,02Valor.
Classificação. 2 Métodos de Classificação Os métodos de classificação podem ser dos tipos: Classificação interna – quando toda a coleção de itens a classificar.
Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto ANO 2010
TESTE DE HIPÓTES Trata-se de uma técnica para se fazer a inferência estatística sobre uma população a partir de uma amostra.
Estatística Aplicada à Motricidade
Disciplina: Atividade Física Relacionada à Saúde
CAMPANHA HANSENÍASE, TRACOMA E GEO-HELMINTÍASE
Vetores Variável Composta Homogênea Unidimensional
Estrutura de repetição 18/set. Uso Foi construído o problema de ler notas de um aluno e fazer média. E para 5 alunos ????
Treinamento GP3 USP – GEFIM Abril de 2004 Alcides Pietro, PMP.
Multiplicador Booth para o FemtoJava
Criptoanálise Integral Criptoanálise diferencial: diferença (subtração) entre duas cifragens Criptoanálise integral: efeito cumulativo (soma) entre várias.
Utilidade diagnóstica dos autoanticorpos nas miosites testados para predizer o risco de câncer associado à miosite (CAM)‏
Geração de Código Algoritmo de Escalonamento de instruções – List Scheduling.
Estatística: Aplicação ao Sensoriamento Remoto SER 202 Aula 02 - ANO 2013 Camilo Daleles Rennó
Introdução à Estatística
Técnicas de Amostragem
PRÉ PROVA – BANCO DO BRASIL
Reômetros e viscosímetros
Probabilidade e Esperança Condicional
Intervalos de confiança Sejam X 1, X 2, …, X n i.i.d. com distribuição F. Um intervalo de confiança de nível 1– para é um par de estatísticas [T 1 (X),
Estatística Dados valores (amostras) de variáveis aleatórias X 1, X 2,..., X n, cuja distribuição conjunta é desconhecida, inferir propriedades desta distribuição.
TE 054 CIRCUITOS ELETRÔNICOS LINEARES
OSCILADORES SENOIDAIS TE 054 CIRCUITOS ELETRÔNICOS LINEARES
TE 043 CIRCUITOS DE RÁDIO-FREQÜÊNCIA
Resolução de Sistemas Não-Lineares- Parte 1
PREVALÊNCIA DE SÍNDROME METABÓLICA EM PROFISSIONAIS MOTORISTAS.
Antialiasing MC930 Computação Gráfica Luiz M. G. GOnçalves.
PESQUISA DE MARKETING 2 Execução Análise Prof. Dr. Fauze Najib Mattar.
PESQUISA DE MARKETING 2 Execução Análise Prof. Dr. Fauze Najib Mattar.
PESQUISA DE MARKETING 2 Execução Análise Prof. Dr. Fauze Najib Mattar.
Por que trazer o Prêmio para o Brasil Ronaldo A. F. Nogueira Diretor IMF Editora/Revista RI.
Kruskal-Wallis Test Ex: Pesos em Kg de 3 grupos de indivíduos de grupos étnicos diferentes (caucasianos, latinos e asiáticos). Grupo 1: 72; 75; 73; 67;
One-Way ANOVA Com mais de duas amostras independentes de indivíduos queremos saber se as médias dos grupos na população são iguais.
Progressão Aritmética
Renda até 2 SM.
Quadro síntese – Escolha do teste estatístico mais adequado
Testes de Hipótese Dr Hermano Alexandre Doutorando em Saúde Coletiva
Audiência Pública sobre Algodão Geneticamente Modificado
X Legenda Nível de Bateria Classificação Status Comunicação Outros 100
180 – ,1 1 a) Epd = = = 1 Unitária 55 – ,65 0,65 0, 4 b) Epd = = = 1,6 Elástica 1,5 – 2,5 2,5 1 0,5 4 – a) Exy = = = 2 b) Substitutos.
Ficha de matemática Matéria do 5º ano.
Teste de Hipóteses para a média, caso de grande amostra
8-1 Copyright ©2011 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice Hall Estimação (adapdado de Levine)
LINHAS MAIS RECLAMADAS Ranking Negativo para Fiscalização Direcionada Conservação - Frota ANO IV – Nº 09.
FISCALIZAÇÃO DIRECIONADA NÍVEL DE SERVIÇO ANO I – Nº 4.
Geometria Descritiva 2004/2005
Projeto Medindo minha escola.
TESTES NÃO PARAMÉTRICOS TESTE DE MANN- WHITNEY
RESPOSTA CONTÍNUA: AMOSTRAS INDEPENDENTES: TESTE t
Exercícios Ibq = 47,08uA e Icq = 2,35mA. Vceq=6,83 V
Estatística.
Estatística Aula 9 – 28/02/2011.
LEILÃO nº 3/2014 Dia 12 de setembro, às 14 horas.
Teste.
Teste.
Teste.
Teste.
Teste\. testes.
Transcrição da apresentação:

Tópicos Especiais: Estatística Paramétrica Aplicada à Motricidade Teste t J.A. Barela & E. Kokubun Encontro # 6

Passos para teste de hipótese Enunciar a Hipótese Estabelecer o critério para rejeitar Ho Computar a estatística Interpretar os resultados

Teste t Para uma amostra Para duas amostras Dependentes ou pareadas Independentes ou não pareadas variâncias homogêneas variâncias não homogêneas

Teste t Média amostra com média populacional Médias de amostras dependentes Média amostra com média populacional Teste t Amostras independentes com variâncias homogêneas

Ho: 1 = 2 com 1   2 Testar homogeneidade da variância: ou Ho: 1/2 = 1 Utilizar razão F F = 1/2 n1 n2

Teste t para duas amostras, com variâncias não homogêneas

Teste t para duas amostras, com variâncias não homogêneas

Testes não paramétricos: U de Mann-Whitney (Duas amostras independentes) Ordenar por postos Somar postos Calcular U Calcular z Grupo Postos Ativo Não-ativo 111 130 112 123 120 124 101 138 118 142 128 Soma R1 R2

Testes não paramétricos: U de Mann-Whitney (Duas amostras independentes) Ordenar por postos Somar postos Calcular U Calcular z Grupo Postos Ativo Não-ativo 111 130 11 3 112 123 10 6 120 124 7,5 5 101 138 12 2 118 142 9 1 128 4 7.5 Soma 53,5 24,5

Teste de Wilcoxon (Duas amostras dependentes) Sujeito Pré Pós Pós-pré Postos sem sinal Postos com sinal Menor A 33 36 B 30 31 C 40 37 D 27 E 18 24 F 26 25 G 35 H 20 16 I 38 J K 28 L 21 M N O 11 Determinar diferença Ordenar sem sinal Colocar sinal nos postos Esolher postos + ou – com menor frequência Computar T T

Teste de Wilcoxon (Duas amostras dependentes) Sujeito Pré Pós Pós-pré Postos sem sinal Postos com sinal Menor A 33 36 3 6.5 B 30 31 1 2 2.0 C 40 37 -3 (6.5) D 27 9 13 13.0 E 18 24 6 10 10.0 F 26 25 -1 (2.0) G 35 H 20 16 -4 4 8 (8.0) I 38 -5 5 (9.0) J 12 12.0 K 28 4.5 L 21 M N O 11 7 11.0 Soma 27.5 Determinar diferença Ordenar sem sinal Colocar sinal nos postos Esolher postos + ou – com menor frequência Computar T

Teste de Wilcoxon (Duas amostras dependentes) Sujeito Pré Pós Pós-pré Postos sem sinal Postos com sinal Menor A 33 36 3 6.5 B 30 31 1 2 2.0 C 40 37 -3 (6.5) D 27 9 13 13.0 E 18 24 6 10 10.0 F 26 25 -1 (2.0) G 35 H 20 16 -4 4 8 (8.0) I 38 -5 5 (9.0) J 12 12.0 K 28 4.5 L 21 M N O 11 7 11.0 Soma 27.5 Computar T

Comparações múltiplas Anova one-way

Controle Trat. A Trat. B 3 7 9 4 6 2 5 1 8 Total x S S2

Controle Trat. A Trat. B 3 7 9 4 6 2 5 1 8 Total x 3,0 5,0 7,0 S 1,58 2,24 S2 2,50 5,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 Controle Trat.A Trat.B

Soma dos Quadrados: Total 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 Controle Trat.A Trat.B

Soma dos Quadrados: Modelo 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 Controle Trat.A Trat.B

Soma dos Quadrados: Residual 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 Controle Trat.A Trat.B

Controle Trat. A Trat. B SQ DF MSQ F Total Modelo Resíduo

Controle Trat. A Trat. B 4 16 1 9 SQ DF MSQ F Total 70 14 5 Modelo Resíduo

Controle Trat. A Trat. B SQ DF MSQ F Total 70 14 5 Modelo Resíduo

Controle Trat. A Trat. B 4 SQ DF MSQ F Total 70 14 5 Modelo 40 2 20 Resíduo

Controle Trat. A Trat. B SQ DF MSQ F Total 70 14 5 Modelo 40 2 20 Resíduo

Controle Trat. A Trat. B 4 1 SQ DF MSQ F Total 70 14 5 Modelo 40 2 20 Resíduo 30 12 2,5