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Os pressupostos comuns feitos ao fazer uma prova t incluem aqueles relativos à escala de medida, amostragem aleatória, normalidade da distribuição de dados, adequação do tamanho da amostra e igualdade de variância no desvio padrão.

O teste T

O teste t foi desenvolvido por um químico que trabalha para a empresa cervejeira Guinness como uma maneira simples de medir a qualidade consistente do robusto. Foi desenvolvido e adaptado, e agora se refere a qualquer teste de uma hipótese estatística em que se espera que a estatística testada corresponda a uma distribuição t se a hipótese nula for suportada.

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A distribuição t é basicamente qualquer distribuição de probabilidade contínua que decorre de uma estimativa da média de uma população normalmente distribuída usando um pequeno tamanho de amostra e um desvio padrão desconhecido para a população. A hipótese nula é a suposição padrão de que nenhuma relação existe entre dois fenômenos medidos diferentes.

Suposições de teste T

A primeira hipótese feita em relação aos testes t diz respeito à escala de medida. A suposição para um teste t é que a escala de medida aplicada aos dados coletados segue uma escala contínua ou ordinal, como os escores para um teste de QI.

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A segunda hipótese feita é a de uma amostra aleatória simples, de que os dados são coletados de uma parcela representativa, aleatoriamente selecionada, da população total.

A terceira hipótese é que os dados, quando plotados, resultam em uma distribuição normal, curva de distribuição em forma de sino.

A quarta suposição é que um tamanho de amostra razoavelmente grande é usado. Um tamanho de amostra maior significa que a distribuição dos resultados deve se aproximar de uma curva normal em forma de sino.

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A suposição final é homogeneidade de variância. Homologada, ou igual, variância existe quando os desvios-padrão das amostras são aproximadamente iguais.