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Alternativas para o teste t com variâncias heterogêneas avaliadas por meio de simulação
Conduziu-se este trabalho com o objetivo de avaliar os riscos de se tomar decisões erradas (erro tipo I e erro tipo II), com o aumento da diferença entre as variâncias populacionais, por meio de simulação computacional, utilizando-se o teste t de Student com o número de graus de liberdade sendo apro...
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Published in: | Ciência e agrotecnologia 2003-02, Vol.27 (1), p.185-191 |
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Format: | Article |
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creator | Silva, Roberta Bessa Veloso Ferreira, Daniel Furtado |
description | Conduziu-se este trabalho com o objetivo de avaliar os riscos de se tomar decisões erradas (erro tipo I e erro tipo II), com o aumento da diferença entre as variâncias populacionais, por meio de simulação computacional, utilizando-se o teste t de Student com o número de graus de liberdade sendo aproximado pelas alternativas de Satterthwaite (1946), valor mínimo υ = min (n1 - 1, n2 - 1) e pelo método de bootstrap. Duas populações foram geradas, e a variância da população 1 foi igual a um (σ21), e a da população 2 foi especificada em função da razão σ22/σ21, a qual assume os valores 1, 2, 8 e 16. Usando essas abordagens diferentes para o teste t, avaliaram-se as taxas de erro tipo I e tipo II. Todos os critérios controlaram adequadamente a taxa de erro tipo I; o critério de t com alteração dos graus de liberdade foi mais rigoroso que os demais critérios quando as amostras apresentaram tamanhos diferentes. Essa aproximação foi a que apresentou maiores taxas de erro tipo II para as situações de maiores heterogeneidades de variância. O procedimento de bootstrap foi melhor com relação ao controle da taxa de erro tipo II para situações de tamanhos de amostras diferentes (n1=5 e n2=30, n1=10 e n2=30) e para razões de variâncias maiores que 1. |
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Duas populações foram geradas, e a variância da população 1 foi igual a um (σ21), e a da população 2 foi especificada em função da razão σ22/σ21, a qual assume os valores 1, 2, 8 e 16. Usando essas abordagens diferentes para o teste t, avaliaram-se as taxas de erro tipo I e tipo II. Todos os critérios controlaram adequadamente a taxa de erro tipo I; o critério de t com alteração dos graus de liberdade foi mais rigoroso que os demais critérios quando as amostras apresentaram tamanhos diferentes. Essa aproximação foi a que apresentou maiores taxas de erro tipo II para as situações de maiores heterogeneidades de variância. O procedimento de bootstrap foi melhor com relação ao controle da taxa de erro tipo II para situações de tamanhos de amostras diferentes (n1=5 e n2=30, n1=10 e n2=30) e para razões de variâncias maiores que 1.</description><identifier>ISSN: 1981-1829</identifier><identifier>DOI: 10.1590/S1413-70542003000100023</identifier><language>por</language><publisher>Editora da Universidade Federal de Lavras</publisher><subject>AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY</subject><ispartof>Ciência e agrotecnologia, 2003-02, Vol.27 (1), p.185-191</ispartof><rights>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.</rights><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>230,314,776,780,881,24129,27901,27902</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>Silva, Roberta Bessa Veloso</creatorcontrib><creatorcontrib>Ferreira, Daniel Furtado</creatorcontrib><title>Alternativas para o teste t com variâncias heterogêneas avaliadas por meio de simulação</title><title>Ciência e agrotecnologia</title><addtitle>Ciênc. agrotec</addtitle><description>Conduziu-se este trabalho com o objetivo de avaliar os riscos de se tomar decisões erradas (erro tipo I e erro tipo II), com o aumento da diferença entre as variâncias populacionais, por meio de simulação computacional, utilizando-se o teste t de Student com o número de graus de liberdade sendo aproximado pelas alternativas de Satterthwaite (1946), valor mínimo υ = min (n1 - 1, n2 - 1) e pelo método de bootstrap. Duas populações foram geradas, e a variância da população 1 foi igual a um (σ21), e a da população 2 foi especificada em função da razão σ22/σ21, a qual assume os valores 1, 2, 8 e 16. Usando essas abordagens diferentes para o teste t, avaliaram-se as taxas de erro tipo I e tipo II. Todos os critérios controlaram adequadamente a taxa de erro tipo I; o critério de t com alteração dos graus de liberdade foi mais rigoroso que os demais critérios quando as amostras apresentaram tamanhos diferentes. Essa aproximação foi a que apresentou maiores taxas de erro tipo II para as situações de maiores heterogeneidades de variância. O procedimento de bootstrap foi melhor com relação ao controle da taxa de erro tipo II para situações de tamanhos de amostras diferentes (n1=5 e n2=30, n1=10 e n2=30) e para razões de variâncias maiores que 1.</description><subject>AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY</subject><issn>1981-1829</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2003</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNplUEtOwzAU9AIkSuEM-AIpz3Gc2Muq4idVYkF3LKIX-wVcJTGK0xwIFkhcIxcjBXYsRqPRzDzpDWNXAlZCGbh-EpmQSQEqSwEkAIgZqTxhC2G0SIROzRk7j3EPoAqpYcGe181AfYeDHzHyN-yRBz5QHIgP3IaWj9j76b2zfrZfac6Gl-mro1nhiI1Hd6yFnrfkA3fEo28PDU6f00e4YKc1NpEu_3jJdrc3u819sn28e9ist0nUWiZUQ5Wn0mYGTe0QXZ5CbhFzWyjUTpNxwliTVSJXWV4TZJW2qLRLpVRIlVyy1e_ZaD01odyHw_xQE8ufNcp_a8hvsB5Zug</recordid><startdate>20030201</startdate><enddate>20030201</enddate><creator>Silva, Roberta Bessa Veloso</creator><creator>Ferreira, Daniel Furtado</creator><general>Editora da Universidade Federal de Lavras</general><scope>GPN</scope></search><sort><creationdate>20030201</creationdate><title>Alternativas para o teste t com variâncias heterogêneas avaliadas por meio de simulação</title><author>Silva, Roberta Bessa Veloso ; Ferreira, Daniel Furtado</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-s883-ef0b623c49a9fdaad6206caa6c75a8d8e9d19c94b16546fe04b8ca58d2335aeb3</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>por</language><creationdate>2003</creationdate><topic>AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY</topic><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>Silva, Roberta Bessa Veloso</creatorcontrib><creatorcontrib>Ferreira, Daniel Furtado</creatorcontrib><collection>SciELO</collection><jtitle>Ciência e agrotecnologia</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>Silva, Roberta Bessa Veloso</au><au>Ferreira, Daniel Furtado</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Alternativas para o teste t com variâncias heterogêneas avaliadas por meio de simulação</atitle><jtitle>Ciência e agrotecnologia</jtitle><addtitle>Ciênc. agrotec</addtitle><date>2003-02-01</date><risdate>2003</risdate><volume>27</volume><issue>1</issue><spage>185</spage><epage>191</epage><pages>185-191</pages><issn>1981-1829</issn><abstract>Conduziu-se este trabalho com o objetivo de avaliar os riscos de se tomar decisões erradas (erro tipo I e erro tipo II), com o aumento da diferença entre as variâncias populacionais, por meio de simulação computacional, utilizando-se o teste t de Student com o número de graus de liberdade sendo aproximado pelas alternativas de Satterthwaite (1946), valor mínimo υ = min (n1 - 1, n2 - 1) e pelo método de bootstrap. Duas populações foram geradas, e a variância da população 1 foi igual a um (σ21), e a da população 2 foi especificada em função da razão σ22/σ21, a qual assume os valores 1, 2, 8 e 16. Usando essas abordagens diferentes para o teste t, avaliaram-se as taxas de erro tipo I e tipo II. Todos os critérios controlaram adequadamente a taxa de erro tipo I; o critério de t com alteração dos graus de liberdade foi mais rigoroso que os demais critérios quando as amostras apresentaram tamanhos diferentes. Essa aproximação foi a que apresentou maiores taxas de erro tipo II para as situações de maiores heterogeneidades de variância. 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