1 - Identificar quais são as medidas que melhor expressam os dados não paramétricos.
2 - Justificar porque essas são as melhores medidas para o tipo de dados.
3 - Identificar os principais testes estatísticos que podem ser utilizados em dados não paramétricos.
4 - Construir um fluxograma que auxilie o pesquisador nas suas ações futuras, com o nome dos testes que podem ser utilizados em dados não paramétricos
Respostas
Resposta:
1 - A melhor medida de tendência central para expressar dados não paramétricos é a mediana, e a melhor medida de dispersão são os valores mínimo e máximo do conjunto de dados.
2 - A mediana não é influenciada por valores extremos e não considera o valor de cada dado, e sim a posição de cada dado no conjunto de dados identificando qual é o ponto central da distribuição, o que a torna perfeita para representar dados heterogêneos e com grande variabilidade como os não paramétricos. O valor mínimo-máximo são os dois extremos do conjunto de dados e normalmente acompanham a mediana em distribuições não paramétricas porque nos dão uma noção do tamanho do conjunto de dados, visto que nos apresentam o menor e o maior valor do conjunto. Permitem que identifiquemos a amplitude desse conjunto, ainda associados à mediana, permitem analisar o ponto de início, meio e fim desse conjunto de dados.
3 - Os principais testes para análise de dados não paramétricos são:
Teste t de Wilcoxon;
Teste U de Mann-Whitney;
Teste de Kruskal Wallis;
Teste de Friedman;
Correlação de Spearman.
4- FLUXOGRAMA
Explicação:
Resposta:
Resposta:
1 - A melhor medida de tendência central para expressar dados não paramétricos é a mediana, e a melhor medida de dispersão são os valores mínimo e máximo do conjunto de dados.
2 - A mediana não é influenciada por valores extremos e não considera o valor de cada dado, e sim a posição de cada dado no conjunto de dados identificando qual é o ponto central da distribuição, o que a torna perfeita para representar dados heterogêneos e com grande variabilidade como os não paramétricos. O valor mínimo-máximo são os dois extremos do conjunto de dados e normalmente acompanham a mediana em distribuições não paramétricas porque nos dão uma noção do tamanho do conjunto de dados, visto que nos apresentam o menor e o maior valor do conjunto. Permitem que identifiquemos a amplitude desse conjunto, ainda associados à mediana, permitem analisar o ponto de início, meio e fim desse conjunto de dados.
3 - Os principais testes para análise de dados não paramétricos são:
Teste t de Wilcoxon;
Teste U de Mann-Whitney;
Teste de Kruskal Wallis;
Teste de Friedman;
Correlação de Spearman.
fluxograma
Explicação:
Padrão de resposta esperada
Explicação:
