TUTORIAL ESTATÍSTICO CANAL PESQUISE
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É fato que o os dados de um estudo possuem distribuição normal quando seus valores apresentam uma curva em forma de sino, simétrica em torno da média, que recebe o nome de curva normal ou de Gauss. A curva normal aproxima-se indefinidamente do eixo das abscissas sem, contudo, alcançá-lo. Como a curva é simétrica em torno da média, a probabilidade de ocorrer valor maior que a média é igual à probabilidade de ocorrer valor menor do que a média, isto é, ambas as probabilidades são iguais 50%. Na distribuição norma, a média, mediana e a moda encontram‐se no mesmo ponto da curva, ou muito próximas.
Existem basicamente 3 formas de se verificar se a distribuição dos dados quantitativos é normal ou não normal. A primeira delas é verificar se a média, moda e mediana possuem valores idênticos ou muito semelhantes. Diferenças muito grandes nos valores das 3 principais medidas de tendência central indicam que a distribuição não pode ser considerada normal. Outra forma empírica de se testar o padrão de distribuição dos dados é construir um histograma de freqüência dos dados sobre a curva de distribuição normal (curva de Gauss). Vários programas computacionais específicos realizam esse tipo de comparação dos dados amostrais com os dados característicos da curva normal. Caso o histograma apresente-se muito assimétrico, a distribuição é considerada não normal. A terceira forma é aplicar testes estatísticos específicos para verificar a hipótese de normalidade. São exemplos o teste de Kolgomorov-Smirnov (K-S) e o teste de Shapiro-Wilks (W).
Caso a distribuição dos dados de uma variável quantitativa não possa ser considerada normal, devemos utilizar os testes não paramétricos utilizados para variáveis qualitativas com escala ordinal.
Partindo do pressuposto de que a distribuição dos dados é normal ou aproximadamente normal, são indicados os testes paramétricos para comparação entre grupos. Estes testes baseiam sua decisão na comparação de parâmetros (média, desvio padrão), esta comparação só terá sentido se os parâmetros forem representativos das distribuições que estão sendo comparadas.