Teste da Mediana de Mood
Calcula o teste da mediana de Mood, um teste não paramétrico que verifica se vários grupos têm a mesma mediana. A ideia é simples e robusta: calcula-se a mediana geral de todos os dados juntos e conta-se, em cada grupo, quantos valores ficam acima dela. Se os grupos tivessem a mesma mediana, essas contagens seriam proporcionais aos tamanhos; um desequilíbrio gera uma estatística qui-quadrado grande. É bem resistente a outliers, por trabalhar só com contagens. Informe os grupos separados por ponto e vírgula.
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Teste da Mediana de Mood
Calcula o teste da mediana de Mood, um teste não paramétrico que verifica se vários grupos têm a mesma mediana. A ideia é simples e robusta: calcula-se a mediana geral de todos os dados juntos e conta-se, em cada grupo, quantos valores ficam acima dela. Se os grupos tivessem a mesma mediana, essas contagens seriam proporcionais aos tamanhos; um desequilíbrio gera uma estatística qui-quadrado grande. É bem resistente a outliers, por trabalhar só com contagens. Informe os grupos separados por ponto e vírgula.
Os grupos têm a mesma mediana?
Quando você quer comparar o centro de vários grupos mas desconfia dos dados, por causa de outliers ou distribuições estranhas, comparar médias é arriscado. O teste da mediana de Mood oferece uma alternativa despojada e robusta: em vez de médias, ele compara medianas, e faz isso de um jeito que praticamente ignora valores extremos.
O procedimento é quase artesanal. Junta-se todos os dados e encontra-se a mediana geral. Depois, em cada grupo, conta-se quantos valores ficaram acima dessa mediana e quantos abaixo. Monta-se uma tabela de contingência com essas contagens e aplica-se um teste qui-quadrado. Se todos os grupos tivessem a mesma mediana, as proporções de acima e abaixo seriam parecidas entre eles; diferenças marcadas inflam a estatística.
Informe os grupos, com os valores separados por vírgula e os grupos por ponto e vírgula. A ferramenta devolve a mediana geral, a estatística qui-quadrado, os graus de liberdade e o valor-p. Por usar apenas contagens de acima e abaixo, o teste é bem resistente, mas também menos potente que alternativas como Kruskal-Wallis quando os dados são bem comportados.
Ferramentas Relacionadas
Teste do Sinal (Pareado)
Calcula o teste do sinal, o teste pareado mais simples e robusto de todos. Ele ignora completamente a magnitude das diferenças entre os pares e olha apenas para o sinal: quantas vezes o valor subiu e quantas vezes desceu. Sob a hipótese de não haver efeito, subidas e descidas deveriam se equilibrar, como cara e coroa, e o valor-p sai direto de uma distribuição binomial. Por usar tão pouca informação, é menos potente que o Wilcoxon, mas quase não faz suposições. Informe as duas séries pareadas.
Teste de Bartlett (Igualdade de Variâncias)
Calcula o teste de Bartlett, o teste clássico para verificar se vários grupos têm a mesma variância. Ele compara a variância combinada de todos os grupos com as variâncias individuais por meio de uma estatística que segue aproximadamente uma qui-quadrado, com uma correção de viés que melhora a aproximação em amostras pequenas. É mais potente que o teste de Levene quando os dados são realmente normais, porém mais sensível a desvios da normalidade. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
Teste H de Kruskal-Wallis
Calcula o teste H de Kruskal-Wallis, a versão não paramétrica da ANOVA para comparar três ou mais grupos independentes. Assim como o Mann-Whitney faz para dois grupos, ele trabalha com as posições (ranks) dos dados em vez dos valores brutos, dispensando a suposição de normalidade. A estatística H segue aproximadamente uma distribuição qui-quadrado. É a escolha quando os dados são ordinais ou claramente não normais. Informe os grupos: valores por vírgula, grupos por ponto e vírgula.
Teste de Tendência de Mann-Kendall
Calcula o teste de Mann-Kendall, usado para detectar tendência monotônica (de alta ou de baixa) numa série temporal sem assumir que os dados são normais ou que a tendência é linear. Ele soma os sinais de todas as comparações par a par entre os valores: se a série tende a subir ao longo do tempo, predominam os sinais positivos. É muito usado em hidrologia, climatologia e meio ambiente para avaliar tendências em séries longas. A estatística S vira um z pela aproximação normal, com correção de empates. Informe a série em ordem cronológica.
Teste de Corridas (Wald-Wolfowitz)
Calcula o teste de corridas de Wald-Wolfowitz, que verifica se uma sequência de dois valores é aleatória ou se tem padrão. Uma corrida é um trecho de valores iguais consecutivos; pouquíssimas corridas indicam agrupamento (tendência), e corridas demais indicam alternância sistemática. Comparando o número observado de corridas com o esperado sob aleatoriedade, a estatística z revela se a ordem dos dados é compatível com puro acaso. É útil para checar resíduos, séries temporais e geradores de números. Informe a sequência com dois símbolos distintos.
Teste Qui-Quadrado de Independência
Calcula o teste qui-quadrado de independência para uma tabela de contingência, verificando se duas variáveis categóricas estão associadas ou são independentes. Por exemplo: a preferência por um produto depende da faixa etária? O teste compara as frequências observadas com as que seriam esperadas se não houvesse relação nenhuma, e a estatística qui-quadrado mede o tamanho desse desencontro. A ferramenta devolve a estatística, os graus de liberdade e o valor-p. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.
Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.