Parametrico

Métodos Não Paramétricos
Para todos os testes estatísticos que estudamos até este ponto, assumimos que as populações tinham distribuição normal ou aproximadamente normal. Essa propriedade era necessária para que os testes fossem válidos.
Testes paramétricos : assumem que a distribuição seja conhecida e que somente os valores de certos parâmetros tais como as médias e os desvios padrões sejam desconhecidos.
Se os dados não satisfazem as suposições feitas pelas técnicas tradicionais, métodos não paramétricos de inferência estatística devem ser usados.
Técnicas não paramétricas fazem poucas suposições sobre as distribuições originais .
Testes de hipóteses não paramétricos seguem o mesmo procedimento geral que os testes paramétricos:
Formulamos as hipóteses a serem testadas; calculamos o valor da estatística do teste usando os dados contidos em uma amostra aleatória de observações
Dependendo da grandeza dessa estatística, ou rejeitamos ou não a hipótese nula.

1

Amostras dependentes (Pareadas)
Exemplo: Estudo para investigar o uso de oxigenação extracorpórea (ECMO),um sistema mecânico para oxigenar o sangue, no tratamento de recém-nascidos com falha respiratória neonatal. Imagina-se que o uso desse procedimento pode reduzir o rendimento do ventrículo esquerdo de uma criança, diminuindo a quantidade de sangue bombeado ao corpo. Gostaríamos de comparar a dimensão do ventrículo esquerdo antes e durante o uso do ECMO.
Tabela 13.4 Amostra de 15 bebês com dificuldade respiratória dimensão (cm)
Sujeito
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Total

Antes
(Xi)
1,6
2,0
1,2
1,6
1,6
1,7
1,6
1,6
1,6
1,7
1,0
1,5
1,5
1,4
1,5

Durante Di=Yi-Xi Posto
(Yi)
1,6
0,0
2,0
0,0
1,2
0,0
1,6
0,0
1,5
0,1
2,5
1,6
0,1
2,5
1,5
0,1
2,5
1,7
-0,1
2,5
1,4
0,2
5,5
1,5
0,2
5,5
1,3
-0,3
8,0
1,8
-0,3
8,0
1,8
-0,3
8,0
1,8
-0,4
10,0
2,0
-0,5
11,0

Posto Sinalizado

2,5
2,5
2,5
-2,5
5,5
5,5