Comparar duas médias

Diferenças de médias independentes, Welch, variância comum e diferenças emparelhadas.

TLDR

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Grupos independentes e Welch

  • O alvo δ=μ1−μ2\delta=\mu_1-\mu_2 é estimado por xˉ1−xˉ2\bar x_1-\bar x_2. Fixa essa ordem para interpretar o sinal.
  • Os quantis zαz_\alpha e tα,νt_{\alpha,\nu} deixam área α\alpha à direita na normal padrão e na t com ν\nu graus de liberdade, respetivamente.

Primeiro decide o desenho: pares usam diferenças; grupos independentes de desvios desconhecidos usam Welch, ou variância comum quando justificada. Tamanhos iguais não criam pares nem justificam variâncias iguais.

  • Com amostras independentes, populações normais e desvios conhecidos, usa SE=σ12/n1+σ22/n2SE=\sqrt{\sigma_1^2/n_1+\sigma_2^2/n_2} e IC (xˉ1−xˉ2)±zα/2SE(\bar x_1-\bar x_2)\pm z_{\alpha/2}SE.
  • Com populações não normais, ambas as amostras grandes podem justificar aproximação normal. As variâncias somam-se mesmo na diferença de médias.

Para desvios desconhecidos, Welch não exige variâncias iguais:

SE^=s12n1+s22n2,IC≈(xˉ1−xˉ2)±tα/2,νSE^,\widehat{SE}=\sqrt{\frac{s_1^2}{n_1}+\frac{s_2^2}{n_2}},\qquad IC\approx(\bar x_1-\bar x_2)\pm t_{\alpha/2,\nu}\widehat{SE}, ν≈(s12/n1+s22/n2)2(s12/n1)2/(n1−1)+(s22/n2)2/(n2−1).\nu\approx\frac{(s_1^2/n_1+s_2^2/n_2)^2}{(s_1^2/n_1)^2/(n_1-1)+(s_2^2/n_2)^2/(n_2-1)}.
  • Para pequenas amostras, pressupõe normalidade aproximada e examina extremos. Se a tabela só aceita graus inteiros, usar um grau inferior dá um quantil mais conservador.

Variância comum

  • Só com justificação para σ12=σ22\sigma_1^2=\sigma_2^2:
sp2=(n1−1)s12+(n2−1)s22n1+n2−2,SE^p=sp1/n1+1/n2.s_p^2=\frac{(n_1-1)s_1^2+(n_2-1)s_2^2}{n_1+n_2-2},\qquad\widehat{SE}_p=s_p\sqrt{1/n_1+1/n_2}.
  • Sob normalidade, o IC usa tα/2,n1+n2−2t_{\alpha/2,n_1+n_2-2}. Esses graus são do método com variância comum, não a fórmula geral de Welch. Não faças a média simples dos desvios.

Emparelhamento

Para n pares, calcula Di=Xi−YiD_i=X_i-Y_i e usa

IC(μD)=dˉ±tα/2,n−1sDn.IC(\mu_D)=\bar d\pm t_{\alpha/2,n-1}\frac{s_D}{\sqrt n}.
  • A independência é entre pares; a normalidade do intervalo t exato é a das diferenças. Não substituas sDs_D pelos desvios das duas colunas, pois a covariância dentro do par importa.

  • Com diferenças 2,1,3,2,4,02,1,3,2,4,0 ms, dˉ=2\bar d=2, sD2=2s_D^2=2 e SE=2/6SE=\sqrt{2/6}. O IC de 95% é [0,5159;3,4841][0,5159;3,4841] ms: a primeira média é maior nas condições do estudo.

A → B, dentro da tarefa10121416ABTempo (ms), eixo vertical
A identidade da tarefa mantém-se em cada linha. A diferença zero também entra na amostra; contar só as melhorias mudaria o parâmetro estimado.

Testar uma diferença

  • Para H0:δ=δ0H_0:\delta=\delta_0, divide a diferença estimada menos δ0\delta_0 pelo erro padrão escolhido. Usa a distribuição e os graus desse modelo, com a cauda definida por H1H_1. No caso emparelhado, a estatística é (dˉ−δ0)/(sD/n)(\bar d-\delta_0)/(s_D/\sqrt n).

Exemplo de Welch e interpretação do intervalo.

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