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Showing Revision 1 created 08/31/2016 by Udacity Robot.

  1. Bem-vindos à lição 11.
  2. Na lição 10, estudamos amostras dependentes
    ou medidas repetidas.
  3. Apenas para refrescar a memória,
    nós fornecemos a mesma pessoa
  4. duas condições diferentes
    para ver como reagem a cada uma.
  5. Podem ser um controle e uma intervenção,
    ou dois tipos de intervenção.
  6. Também podemos usar
    dados longitudinais
  7. em que medimos algumas variáveis
    em um período
  8. e verificamos de novo
    em outro período para ver se a variável mudou.
  9. Também podemos usar
    como um teste de antes e depois.
  10. Qual era a medida da variável
    antes e depois da intervenção?
  11. Estes são alguns exemplos
    em que utilizamos as amostras dependentes.
  12. Este modelo de análise é muito útil
    porque podemos controlar diferenças individuais.
  13. Ou seja, se dermos a alguém
    uma intervenção,
  14. as diferenças individuais estarão presentes
    se utilizarmos a mesma intervenção.
  15. Assim podemos ver
    como duas intervenções diferentes
  16. funcionam sob as mesmas condições.
  17. Como podemos controlar
    as diferenças individuais,
  18. não precisamos de muitas amostras.
  19. Temos um custo-benefício maior
    em menos tempo.
  20. Porém, há algumas desvantagens.
  21. Um deles é o efeito carry-over.
  22. Vamos supor que criamos
    um novo método para ensinar matemática
  23. e queremos saber
    se vai funcionar.
  24. Se utilizarmos o mesmo grupo de alunos
    para testarmos esse novo método,
  25. no segundo teste a matemática deles
    estará melhor que no primeiro.
  26. Se na primeira lição
    ensinarmos de um jeito
  27. e na segunda lição
    ensinarmos diferente,
  28. a matemática deles estará melhor
    do que na primeira lição,
  29. mas não sabemos se os resultados
    após a segunda intervenção
  30. são devido ao método que funcionou
    ou ao fato de já terem aprendido matemática.
  31. Este é apenas um exemplo.
  32. O segundo resultado pode ser afetado
    pela primeira intervenção.
  33. E a ordem das intervenções
    pode influenciar os resultados.
  34. Por exemplo, digamos que queremos
    testar dois tipos de pílulas.
  35. E se a primeira pílula
    tiver algum efeito na segunda pílula?
  36. Se tomarmos nesta ordem,
    elas podem afetar os resultados.
  37. Para estes casos, vamos aprender
    a usar as amostras independentes.
  38. Nas amostras dependentes utilizamos
    medidas pareadas do mesmo conjunto de amostras
  39. e nas amostras independentes
    utilizamos medidas de conjuntos diferentes.
  40. Neste caso, as vantagens
    das amostras dependentes
  41. são as desvantagens
    das amostras independentes.
  42. As desvantagens das amostras dependentes
    são as vantagens das amostras independentes.
  43. Isso faz sentido?
  44. Nas amostras independentes,
    precisamos de mais amostras
  45. pois precisamos de amostras aleatórias
    de dois grupos para duas intervenções.
  46. Precisamos de um segmento maior
  47. para tentar controlar
    diferenças individuais ao máximo.
  48. Este método é mais lento
    e costuma ser mais caro.
  49. Uma das vantagens das amostras independentes
    é que não temos o efeito carry-over.
  50. Portanto, podemos usar
    uma intervenção em um grupo
  51. e outra intervenção em outro grupo
  52. sem nos preocuparmos
    com os efeitos de um no outro
  53. pois cada pessoa ou amostra
    recebeu uma intervenção.
  54. Nas amostras independentes,
    podemos realizar testes substantivos
  55. em que utilizamos as intervenções
    nas amostras
  56. ou testes de observância,
    em que apenas observamos
  57. as características de duas populações
    e as comparamos.
  58. São todos iguais.
  59. As hipóteses nula e alternativa,
  60. o teste t
    e a tomada de decisão estatística.