Teste do sinal
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O teste do sinal é um método estatístico para testar diferenças consistentes entre pares de observações, tal como o peso dos sujeitos antes e depois do tratamento. Dados os pares de observações (tal como peso pré e pós-tratamento) para cada sujeito, o teste do sinal determina se um membro do par (tal como o peso pré-tratamento) tende a ser maior do que (ou menor do que) o outro membro do par (tal como o peso pós-tratamento).
As observações pareadas podem ser designadas como e . Para comparações de observações pareadas , o teste do sinal é mais útil se as comparações puderem ser expressas apenas como , ou . Se, em vez disto, as observações puderem ser expressas como quantidades numéricas (, ) ou como postos (posto de º, posto de º), então, o teste t de Student[1] pareado ou teste de postos sinalizados de Wilcoxon[2] geralmente serão mais adequados do que o teste do sinal para detectar diferenças consistentes.
Se e forem variáveis quantitativas, o teste do sinal pode ser usado para testar a hipótese de que a diferença entre e tem mediana zero, pressupondo distribuições contínuas das duas variáveis aleatórias e , na situação em que podemos obter amostras pareadas a partir de e .[3]
O teste do sinal também pode testar se a mediana de uma coleção de números é significantemente maior ou menor que um valor especificado. Por exemplo, dada uma ista de notas de alunos em uma sala, o teste do sinal pode determinar se a mediada das notas é significantemente diferentes de, por exemplo, 75 de 100.
O teste do sinal é um teste não paramétrico que faz poucas pressuposições sobre a natureza das distribuições sob o teste – isto significa que ele tem uma aplicabilidade muito generalizada, mas pode não ter a potência estatística de testes alternativos.
As duas condições para o teste do sinal de amostra pareada são que a amostra deve ser aleatoriamente selecionada a partir de cada população e que as amostras devem ser dependentes ou pareadas. Amostras independentes não podem ser significantemente pareadas. Já que o teste é não paramétrico, as amostras não precisam vir de populações normalmente distribuídas. Além disto, o teste funciona para testes com cauda à esquerda, cauda à direita e bicaudais.[4]