Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

A DISTRIBUIÇÃO É PARAMÉTRICA - Coggle Diagram

- - - - no mundo não paramétrico, não trabalhamos com
        os dados em sim, mas com os postos
      - Aqui é o mesmo raciocínio que tivemos pra ANOVA: a probabilidade calcula do teste H vai nos dizer se há ou não diferença. Mas não nos diz onde ela está. Temos que fazer o teste post hoc para descobrir
        
        quando o teste é significante
        
        Post Hoc
        
        Dunn
        
        Mais criterioso
        
        Student-Newman-Keuls
        
        p>0,05
        
        Não rejeitamos a hipótese nula e assumimos que há evidencias para dizer que os clientes entrevistados tem a mesma preferencia de compra entre as lojas, H(2,21) = 5,69, p =0,06
        
        não precisa explicar mais
      - Saida
        
        H - valor do teste
        
        R1, R2, R3..
        
        como se fosse a mediana do ranking (Ranking médio)
        
        Serve para mostrar aonde está a diferença
      - Tamanho de efeito
        
        mesmo da ANOVA (η2)
        
        Como interpretar?
        
        0,06 / 0,14
      - Como escrever?
        
        H(gl, N) = valor do teste, p = valor
        
        O Teste de KRUSKAL-WALLIS indicou haver diferenças significantes entre os vinhos, de acordo com os quesitos avaliados, H(3, 64) = 45,08, p <0,0001
        
        Como há diferença, devemos mostrar aonde ela está
        
        O teste Post Hoc de Dunn indicou que, especificamente, os vinhos 1 e 2 ( p<0,05), 1 e 4 (p<0,0001), 2 e 4 (p<0,05), 3 e 4 (p<0,0001), sendo que o Vinho 1 (R1=51375) recebeu melhor avaliação, seguido do vinho 3, vinho 2 e vinho 4 (R4=51,37)