Exemplo 1. a)faça a análise exploratória dos dados e verifique que a amostra é muito enviezada e não normal.

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1 Exemplo 1 O tempo médio de de recuperação da daanestisia usada numa determinada cirurgia é de de 7 horas. Um novo agente anestésico está a ser proposto, com a vantagem de de ter um tempo de de recuperação mais baixo. Em cirurgias realizadas com este novo anestésico, os os tempos de de recuperação foram os osseguintes: a)faça a análise exploratória dos dados e verifique que a amostra é muito enviezada e não normal. b)utilize um teste adequado para comparar o tempo mediano da daamostra com o valor de de referência.

2 Normal Probability Plot Probability Average: StDev: N: Recovery Tim Anderson-Darling Normality Test A-Squared: P-Value: 0.030

3 Exemplo 2 Assumindo que as as populações são aproximadamente simétricas mas não normais, verifique se se existe diferença significativa entre o número de de cigarros fumados antes e após a gravidez. Número de de cigarros habitualmente fumados por dia, Antes (A) (A) e Após (B) (B) a gravidez Paciente B A

4 Exemplo 2 Assumindo que as as populações são aproximadamente simétricas mas não normais, verifique se se existe diferença significativa entre o número de de cigarros fumados antes e após a gravidez. Número de de cigarros habitualmente fumados por dia, Antes (A) (A) e Após (B) (B) a gravidez Paciente B A D = A - B D Rank Signed Rank

5 Exemplo 3 Os dados seguintes referem-se à concentração de de dióxido de de enxofre na naágua da dachuva em duas localidades. Localidade A Localidade B Verifique a normalidade das amostras e decida se se existem diferenças significativas entre as as duas localidades.

6 Normal Probability Plot Probability Average: StDev: N: 12 p-value = em ambos os casos A Anderson-Darling Normality Test A-Squared: P-Value: Probability Normal Probability Plot Average: StDev: N: B Anderson-Darling Normality Test A-Squared: P-Value: 0.000

7 Exemplo 3 Juntar as as duas amostras e ordenar por ordem crescente Atribuir números de de ordem na naamostra conjunta (número de de ordem médio nos casos de de empates)

8 Exemplo 4 Os seguintes dados referem-se aos níveis de resíduos da substância activa de pesticida no sangue de ovelhas, alimentados com feno proveniente de um ensaio em que se pretende estudar o efeito residual de 4 pesticidas: Níveis de resíduo de S.A. (ppm) Feno I Feno II Feno III Feno IV Pretende-se averiguar se os 4 pesticidas têm efeito residual semelhante.

9 Exemplo 4

10 Exemplo 4 Test of Homogeneity of Variances Residuo Levene Statistic df1 df2 Sig. 7, ,001

11 Exemplo 4 Resultado do teste de Kruskal-Wallis efectuado no Minitab: Resultado do teste de Kruskal-Wallis efectuado no SPSS: Ranks Test Statistics a,b Residuo Feno Total N Mean Rank 7 19, , ,93 7 6,64 28 Chi-Square df Asymp. Sig. Residuo 11,266 3,010 a. Kruskal Wallis Test b. Grouping Variable: Feno

12 Exemplo 5 Um painel de 12 provadores atribuíram as seguintes classificações (1: Não Gosto;...; 4: Gosto Muito) a 4 amostras de mel: Provador Mel1 Mel2 Mel3 Mel ,5 1, , , , ,5 Pretende-se averiguar se as classificações atribuídas às 4 amostras de mel são estatisticamente idênticas.

13 Exemplo 5 Pontua Mel Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig.,213 12,139,821 12,016,233 12,072,869 12,064,274 12,013,853 12,040,220 12,114,807 12,011 a. Lilliefors Significance Correction

14 Exemplo 5 Como se devem introduzir os dados no SPSS para efectuar o teste de Friedman:

15 Exemplo 5 Como se devem introduzir os dados no Minitab para efectuar o teste de Friedman:

16 Exemplo 5 Resultado do teste de Friedman efectuado no Minitab: Resultado do teste de Friedman efectuado no SPSS: Mel1 Mel2 Mel3 Mel4 Ranks Mean Rank 3,17 1,96 2,04 2,83 N Test Statistics a Chi-Square df Asymp. Sig. 12 8,097 3,044 a. Friedman Test

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