IATROS - A Escolha de Testes Estatísticos

Critérios de Escolha

Dentre os inúmeros testes e técnicas estatísticos que se apresentam no contexto de uma trabalho de pesquisa, é natural um certo grau de desorientação inicial quanto à identificação daqueles que são ou não aplicáveis a cada situação. Para se poder realizar as escolhas adequadas, é importante considerar alguns parâmetros básicos dos dados a serem analisados, tais como:

N° de Amostras: O número de grupos distintos sendo analisados (Um ou mais).
Relações Entre Amostras: Refere-se a duas ou mais amostras consistirem ou não de múltiplas medidas das mesmas entidades ou de entidades relacionadas (serem ou não Pareadas ou Casadas).
Escala Numérica: A forma na qual os dados foram registrados (Escala Nominal, Ordinal, Intervalar ou de Razão).
Distribuição: A densidade de probabilidade ("distribuição de probabilidade") dos dados (Normal ou Não-Normal).
Dependência Entre Variáveis: O conhecimento de uma variável contribuir ou não para o conhecimento de outras (respectivamente, serem Associadas ou Independentes entre si).

São estes os fatores que determinam quais os procedimentos gráficos e analíticos possíveis para cada combinação de número de amostras e tipos de dados.

Possibilidades de Análise

Estatística Descritiva

O quadro abaixo indica os tipos de técnicas estatísticas que podem ser aplicadas para a descrição de conjuntos de dados para se obter um resumo ou descrição geral deles.

Estatística Descritiva e Gráficos
N° de Amostras	Escala Numérica	Distribuição	Análises Aplicáveis	Gráficos Aplicáveis
Uma ou Mais	Ordinal, Intervalar ou Razão	Normal	Média, Moda, Desvio Padrão, Coeficiente de Variação, Intervalo de Confiança, Mínimo, Primeiro Quartil, Mediana, Terceiro Quartil, Máximo, Série Temporal*.	Histograma, Box & Whiskers, Gráfico de Séries, Ogiva (Função de Distribuição).
Uma ou Mais	Ordinal, Intervalar ou Razão	Não-Normal	Média, Moda, Desvio Padrão, Coeficiente de Variação, Intervalo de Confiança, Mínimo, Primeiro Quartil, Mediana, Terceiro Quartil, Máximo, Série Temporal*.	Histograma, Box & Whiskers, Gráfico de Séries, Ogiva (Função de Distribuição).
Uma ou Mais	Nominal	Não-Normal	Freqüências, Série Temporal*.	Pictograma, Gráfico de Séries.
* Quando uma das variáveis registradas for o tempo.

Comparações Entre Amostras

A tabela abaixo indica as técnicas estatísticas que podem ser aplicadas para a comparação entre os parâmetros de dois ou mais grupos de dados.

Estatística Descritiva e Gráficos
N° de Amostras	Tipo de Relação	Distribuição	Escala Numérica	Análises Aplicáveis
Duas Amostras	Pareadas	Normal	Intervalar ou Razão	Teste t de Student Pareado
Duas Amostras	Pareadas	Não-Normal	Ordinal, Intervalar ou Razão	Teste de Friedman, Sign-Test, Wilcoxon Matched-Pairs Test
Duas Amostras	Pareadas	Não-Normal	Nominal Dicotômica*	Teste de McNemar
Duas Amostras	Não-Pareadas	Normal	Intervalar ou Razão	Teste t de Student
Duas Amostras	Não-Pareadas	Não-Normal	Ordinal, Intervalar ou Razão	Teste Mann-Whitney U, Wald-Wolfowitz Runs Test, Kolmogorov-Smirnov Two-Sample Test
Duas Amostras	Não-Pareadas	Não-Normal	Nominal	Teste de Qui-Quadrado (Homogeneidade)
Três ou Mais Amostras	Pareadas	Normal	Intervalar ou Razão	ANOVA c/ Medidas Repetidas
Três ou Mais Amostras	Pareadas	Não-Normal	Ordinal, Intervalar ou Razão	ANOVA de Friedman
Três ou Mais Amostras	Pareadas	Não-Normal	Nominal	Teste Q de Cochran
Três ou Mais Amostras	Não-Pareadas	Normal	Intervalar ou Razão	ANOVA c/ Grupos Independentes
Três ou Mais Amostras	Não-Pareadas	Não-Normal	Ordinal, Intervalar ou Razão	ANOVA de Kruskal-Wallis
Três ou Mais Amostras	Não-Pareadas	Não-Normal	Nominal	Teste de Qui-Quadrado
* Variável com apenas dois valores ou duas categorias (variável binária).

Relação Entre Variáveis

O quadro a seguir mostra as técnicas analíticas e procedimentos gráficos aplicáveis quando se quer verificar a existência e/ou caracterizar a relação entre duas ou mais variáveis.

Estatística Descritiva e Gráficos
N° de Variáveis	Escala Numérica das Variáveis	Distribuição	Análises Aplicáveis	Gráficos Aplicáveis
Duas	Intervalar e/ou Razão	Normal	Correlação de Pearson, Regressão Linear Simples.	Diagrama de Dispersão (X,Y).
Duas	Ordinal e/ou Intervalar e/ou Razão	Não-Normal	Correlação de Spearman.	Diagrama de Dispersão (X,Y).
Duas	Nominal	Não-Normal	Teste de Qui-Quadrado.	---
Três ou Mais	Intervalar e/ou Razão	Normal	Regressão Múltipla	Diagrama Previsão vs. Observação
Três ou Mais	Ordinal e/ou Intervalar e/ou Razão	Não-Normal	Correlação Partial Rank de Kendall	Diagrama de Dispersão (X,Y).
Três ou Mais	Nominal	Não-Normal	Análise Discriminante	---
Três ou Mais	Intervalar e/ou Razão	Normal e/ou Não-Normal	Regressão Linear Múltipla, Regressão Não-Linear	---
Três ou Mais	Nominal Dicotômica* (Variável-Resposta) e/ou Nominal e/ou Ordinal e/ou Intervalar e/ou Razão	Normal e/ou Não-Normal	Regressão Logística	---
* Variável com apenas dois valores ou duas categorias (variável binária).

Comentários

Os quadros acima apontam para as análises de dados possíveis nas diversas situações de pesquisa, porém, não indicam exatamente os procedimentos a serem adotados em cada situação. Isso ocorre devido ao fato de que a decisão final depende não apenas das restrições matemáticas mas também dos objetivos do estudo e da própria natureza dos achados que vão sendo produzidos. É importante, contudo, ter em mente que as tabulações apresentadas constituem um mapa de referência que deixa claro espaço de ações dentro do qual pode se manifestar a liberdade do pensador analítico.