t pareado

O que o bloco faz

models/paired_t Testa se a média das diferenças entre duas medidas pareadas é zero. A saída é data/test.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Amostra

A parte da população que é de fato observada. Quando é sorteada com probabilidades conhecidas, permite estimar características da população e medir a incerteza dessa estimativa.

Teste não paramétrico

Um teste que não supõe uma distribuição específica (como a normal) para os dados; muitos trabalham com a ordem (os postos) das observações. É útil quando os pressupostos de um teste paramétrico falham, em geral com algum custo de poder quando eles valem.

Delineamento

O plano que diz como os tratamentos são distribuídos nas unidades experimentais: inteiramente casualizado, em blocos, quadrado latino, parcelas subdivididas. Ele determina o modelo e a análise de variância adequados.

Normalidade

Pressuposto de que os erros do modelo seguem a distribuição normal (em forma de sino). Em modelos lineares ele se confere nos resíduos, não nos dados brutos; desvios leves pesam pouco em amostras grandes.

Independência

Pressuposto de que o erro de uma observação não informa sobre o de outra. Falha com medidas repetidas no mesmo indivíduo, unidades vizinhas ou dados no tempo, e a sua violação pode distorcer bastante os p-valores e os intervalos.

Quando usar

Use quando cada unidade fornece duas medidas correspondentes, como antes e depois de uma intervenção.

Pressupostos

• Os pares são independentes entre si (as duas medidas de um par é que são ligadas).

  Se falhar: É o delineamento que garante; unidades agrupadas pedem models/lmer.

• As diferenças (primeira − segunda) são aproximadamente normais — não cada medida.

  Verificar:Shapiro-WilkQuantil-quantil

  Se falhar: Calcule a diferença num data/mutate e confira; sem normalidade, o Wilcoxon de postos sinalizados é a alternativa (ainda não há bloco no trama).

Configuração

Informe as colunas primeira e segunda medida, observadas na mesma unidade e ordem; escolha a alternativa.

Exemplo

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.models", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("dados", "models/example", dataset = "mtcars") |>
  tr_add("resultado", "models/paired_t", antes = "drat", depois = "wt", from = "dados")

Cada linha de mtcars forma um par: drat e wt são comparados dentro do mesmo carro; o nó retorna a média das diferenças, intervalo e teste t.

Como interpretar

O cálculo usa diferenças por unidade; não trate as colunas como grupos independentes.