Escolher o teste estatístico correto é um dos momentos mais importantes – e também mais confusos – da análise de dados em um TCC, monografia ou artigo científico. Muitas vezes, o estudante se vê perdido em meio a termos como teste t, ANOVA, correlação, regressão, entre outros.
A boa notícia é que, com um pouco de organização e compreensão dos tipos de variáveis e dos objetivos da pesquisa, essa escolha pode se tornar muito mais simples.
Neste post, vamos te mostrar como escolher o teste estatístico ideal com base em perguntas práticas. Vem comigo!
🔎 1. O que você quer descobrir com seus dados?
Essa é a pergunta central. Cada teste estatístico responde a um tipo específico de pergunta, como:
- “Existe diferença entre dois grupos?”
- “Existe associação entre duas variáveis?”
- “Uma variável influencia a outra?”
- “É possível prever um resultado com base em outras variáveis?”
A partir disso, você já pode começar a afunilar as opções.
🧩 2. Quais são os tipos de variáveis que você tem?
Antes de escolher o teste, é essencial entender se suas variáveis são:
- Qualitativas (categóricas): Ex: sexo, estado civil, curso.
- Quantitativas: Ex: idade, tempo de estudo, renda mensal.
- Discretas: número de filhos, de produtos vendidos.
- Contínuas: altura, peso, temperatura.
- Ordinais: têm uma ordem, mas não uma medida precisa (ex: “concordo”, “discordo”).
Essa classificação vai determinar quais testes são apropriados.
🛠️ 3. Tabela prática de escolha de testes estatísticos
Aqui vai uma tabela-resumo com os testes mais comuns e quando usá-los:
| Tipo de Análise | Exemplo de Pesquisa | Teste Estatístico |
|---|---|---|
| Comparar médias entre dois grupos | Homens e mulheres diferem em rendimento mensal? | Teste t de Student |
| Comparar médias entre 3 ou mais grupos | Diferença de nota média entre cursos? | ANOVA |
| Verificar associação entre variáveis categóricas | Sexo está associado ao hábito de leitura? | Qui-quadrado (χ²) |
| Correlacionar duas variáveis numéricas | Existe relação entre idade e salário? | Correlação de Pearson ou Spearman |
| Prever uma variável com base em outras | O tempo de estudo prevê a nota final? | Regressão linear |
| Comparar proporções entre grupos | Proporção de fumantes entre homens e mulheres é diferente? | Teste de proporções |
🧠 Importante: Sempre verifique os pressupostos do teste, como normalidade e homogeneidade de variâncias.
⚠️ 4. Erros comuns ao escolher o teste estatístico
- Usar teste t com mais de dois grupos (nesse caso, use ANOVA)
- Aplicar correlação entre variáveis categóricas
- Usar regressão linear com variável dependente categórica (nesse caso, use regressão logística)
- Ignorar os testes de normalidade antes de usar testes paramétricos
✔️ Dica: se seus dados não têm distribuição normal, opte por testes não paramétricos, como Mann-Whitney, Kruskal-Wallis ou Spearman.
🧪 5. E os testes não paramétricos?
São ideais quando seus dados não seguem uma distribuição normal ou quando você está trabalhando com amostras pequenas. Veja alguns exemplos:
| Alternativa ao… | Teste Não Paramétrico |
|---|---|
| Teste t para 2 grupos | Mann-Whitney |
| ANOVA para 3+ grupos | Kruskal-Wallis |
| Correlação de Pearson | Spearman |
✍️ Conclusão
Escolher o teste estatístico certo depende de três coisas principais:
- A pergunta de pesquisa que você quer responder
- O tipo de variável que você tem
- Se os seus dados atendem aos pressupostos do teste
Com isso em mente, a análise estatística deixa de ser um obstáculo e vira uma ferramenta poderosa para dar credibilidade e valor ao seu trabalho.
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