O Teste t de Student é um teste estatístico paramétrico que é usado para determinar se há uma diferença significativa entre as médias de duas amostras independentes. Esse teste é adequado para dados contínuos e é amplamente utilizado em muitas áreas, incluindo ciências sociais, medicina, negócios e engenharia.
O teste t de Student é baseado em duas hipóteses: a hipótese nula (H0) e a hipótese alternativa (H1). A hipótese nula é que as duas amostras têm médias iguais, enquanto a hipótese alternativa é que as duas amostras têm médias diferentes.
O teste t de Student calcula o valor t, que é a diferença entre as médias das duas amostras dividida pelo erro padrão dessa diferença. Esse valor t é então comparado a uma distribuição t de Student com um certo grau de liberdade, que depende do tamanho das amostras e do nível de significância escolhido. Se o valor t calculado for maior do que o valor crítico na distribuição t, a hipótese nula é rejeitada e conclui-se que há uma diferença significativa entre as médias das duas amostras.
O teste t de Student é um teste estatístico robusto, ou seja, é eficaz mesmo se as suposições do teste não forem completamente atendidas. No entanto, o teste t de Student só pode ser usado se as duas amostras forem independentes e se ambas tiverem uma distribuição normal ou se o tamanho da amostra for grande o suficiente para que a distribuição normal seja uma aproximação adequada. Se essas suposições não forem atendidas, pode ser necessário usar um teste não paramétrico, como o teste de Wilcoxon-Mann-Whitney, em vez do teste t de Student.
O cálculo do Teste t de Student no SPSS é bastante simples.
Aqui está um passo a passo para realizá-lo:
- Abra o SPSS e importe os dados para a análise.
- Selecione “Analyze” no menu principal e escolha “Compare Means” no submenu.
- Selecione a opção “Independent-Samples T Test” na janela “Compare Means”.
- Selecione a variável dependente que você deseja testar e arraste-a para a caixa “Test Variables”.
- Selecione a variável independente que você deseja testar e arraste-a para a caixa “Grouping Variable”.
- Se necessário, especifique as opções para personalizar a análise, como o nível de significância, a opção de teste de duas caudas ou de uma cauda, o tipo de intervalo de confiança, entre outros.
- Clique em “OK” para executar a análise.
O SPSS exibirá os resultados da análise na janela “Output”. A tabela de resultados mostrará a média, o desvio padrão, o tamanho da amostra e o erro padrão para cada grupo, bem como o valor do teste t, os graus de liberdade e o valor p. Se o valor p for menor do que o nível de significância escolhido, isso indica que há uma diferença significativa entre as médias dos grupos testados.
É importante lembrar que o teste t de Student tem algumas suposições que devem ser verificadas antes de realizar a análise, como a normalidade e a homogeneidade das variâncias. O SPSS pode realizar essas verificações automaticamente e ajustar os resultados, se necessário.
Exemplo em t-student
O Teste t de Student é um dos testes estatísticos mais utilizados em pesquisas científicas em Portugal. Aqui está uma publicação científica que utiliza o teste t de Student:
- Ribeiro, C., Azevedo, A., Sousa, H., & Reis, A. (2019). Efeitos de um programa de treino de força de curta duração sobre a força muscular e a composição corporal em mulheres jovens. Revista Brasileira de Medicina do Esporte, 25(3), 207-212.
Neste estudo, os autores utilizaram o teste t de Student para comparar as médias de duas amostras independentes de mulheres jovens que foram submetidas a diferentes programas de treinamento de força. Eles utilizaram o teste t para verificar se houve diferenças significativas entre as médias de força muscular e composição corporal antes e depois do programa de treinamento.
Este é apenas um exemplo de como o teste t de Student pode ser utilizado em pesquisas científicas em Portugal. Existem muitos outros exemplos em diferentes áreas, como medicina, psicologia, educação, entre outras.