Excelente! So acompanho canais que falam de estatistica em ingles pq aprendi tudo em ingles. Mas em portugues com a sua didatica fica muito mais facil entender.
Oi Fernanda, excelente vídeo, muito esclarecedor!!! Aprendi muito sobre como usar o Excel para fazer as análises e também sobre como interpretar os resultados encontrados. Parabéns pelo trabalho!
Sensacional esse suplemento e essa série de aulas. Trabalho com Excel quase 24 horas por dia (rsrsrs) e sou muito fã de estatística (embora ainda aprendiz). Muito obrigado! Esse é o segundo vídeo do seu Canal que vejo e seguiu o padrão de excelência do primeiro. Muito show mesmo. Estou aprendendo muito.
Uma sugestão! Poderia trazer exemplos assim? Porque muita das vezes entendemos os modelos propostos por você. Até agora não vi ninguém que chegasse ao seu nível de explicação e de qualidade. Mas, tenho certeza que quando pegamos artigos assim, a pessoa fica perdidinho por ter outros testes ao mesmo tempo. Tem alguns testes nesse exemplo que você já explicou e nos ajudou muito. Mas, poderia fazer mais uma caridade rsrsrs com outros testes que tem aí citado no exemplo real. Ex: Os valores médios e desvios-padrão resumiram as variáveis numéricas. A análise de variância unidirecional foi utilizada para as comparações entre os grupos de TV. As variáveis categóricas foram expressas em taxas e comparadas pelo teste do qui-quadrado (a correção de Yates foi aplicada em tabelas de contingência 2 × 2). Associações significativas foram posteriormente analisadas pela regressão logística binária, que gerou valores de odds ratio (OR) e intervalos de confiança de 95% (IC95%). Três modelos multivariáveis foram criados para ajustar as análises por idade, sexo, status econômico, tabagismo, AF, IMC, história de arritmia e infarto do miocárdio. O teste de qualidade de ajuste de Hosmer-Lemeshow foi usado para determinar quão bem o modelo ajustou os dados (resultados não significativos indicaram um ajuste adequado). Todas as análises foram realizadas no SPSS (versão 18.0, SPSS Inc., Chicago, IL, EUA), e a significância estatística ( valor P ) foi fixada em 0,05.
Não sei se aqui seria o lugar para perguntar, mas mesmo assim vou te questionar algo sobre média e mediana. Estudo expressão de genes relacionados com um certo tipo de leucemia e sempre utilizei a mediana da expressão claro depois de ver que a distribuição não é normal. De um tempo para ca um colega inferiu que quando estudamos expressões gênicas devemos utilizar as médias e não medianas para expressarmos um resultado entre dois ou mais grupos mesmo que o teste tenha sido não paramétrico. Você poderia me ajudar. Obrigado novamente por estas aulas super didáticas.
Olá Fernanda, parabéns pelo seu trabalho dos vídeos do canal. Você tem algum conteúdo sobre os testes de normalidade? Sobre como escolher? Já li sobre mas ainda tenho dúvida está sobre como escolher entre shapiro wilk ou kolmogorov smirnov
O ideal é usar sempre o Shapiro. Os estudos mais recentes, com simulação, indicam que o Shapiro é melhor, independentemente do tamanho da amostra. Eu cito essa referência na descrição do meu vídeo sobre teste de normalidade no SPSS ;)
Parabéns, Fernanda!! Tenho assistido diversos vídeos sobre testes estatísticos aqui no TH-cam, em português e inglês, e o seu foi de longe o mais didático e preciso. O ponto alto foram as interpretações/conclusões dos resultados de cada teste: Show!! 👏👏Minha dúvida é com relação à representatividade dos valores absolutos de "t" (4,60) e "U" (28) para o resultado dos testes, já que eles foram destacados junto com o valor de "p". Como se deve analisar eles? Quanto menores, mais significativos?
Obrigada, Guilherme! A gente acaba não interpretando os valores de t e U, mas é a partir deles que o valor de p é calculado. Por isso é exigido que se reporte tudo em artigos, por uma questão de transparência, para evitar manipulações. Eu tenho um vídeo na playlist teórica, que chama teste uni e bicaudal, no qual eu explico como o p é obtido a partir do t.
Obrigado Fernanda, pela excelente e didática explicação, mas se no caso os dados de fundos desse normal e os de frente não normal, na análise do Shapiro-Wilk. uso o teste t ou o Mann-Whitney
Professora Fernanda, tem como calcular o poder do teste com o Mann-Whitney no excel? pra ver se a amostra foi grande o suficiente pra reter a hipótese nula?
Eu tenho atualmente um vídeo explicando como calcular tamanhos de efeito para Mann-Whitney, usando uma planilha de Excel: th-cam.com/video/-zm8xhTN-IU/w-d-xo.html
Olá Fernanda! Excelente aula!! Fiquei em dúvida em relação a amostras normais. Nesse caso o gráfico a ser utilizado deveria ser o grafico de barras com o média e desvio padrão correto? Não consegui achar essa opção no real statistics, só existe a opção de Box plot? Obrigado!
Nesse caso, você pode fazer pelo Excel mesmo. O boxplot que é mais complexo de fazer pelo Excel (nas versões mais antigas) e aí esse suplemento é uma boa opção. Mas, há críticas a usar gráfico de barras para médias. A sugestão é usar dotplot (que o Excel não faz, tem que fazer no Graphpad Prism ou no R).
Só não consegui entender porque deve comparar o p com um valor fixo de 0,001 tanto para teste paramétrico quanto não-paramétrico. Porém o video é excelente, me ajudou muito!
Não é para comparar com um valor de 0,001 e sim 0,05. Isso porque é o nível de significância estabelecido. Eu tenho vídeo no canal explicando a teoria, o significado de valor de p e de nível de significância. Mas, eu só escrevi que é menor que 0,001 porque como o valor de p obtido é muito baixo, o padrão é não escrevê-lo inteiro (seriam muitos zeros). Aí escreve-se que foi menor que 0,001.
Não, Daise. Eles até podem ser usados para variáveis contínuas, mas eles não são usados para comparar ao longo do tempo. Nesse caso, teríamos medidas repetidas, e os testes apropriados seriam outros, por exemplo ANOVA de medidas repetidas e Friedman.
Só um detalhe: Eu não achei o referencial estatístico pro Mann-Whitney Exact Test utilizado no suplemento (o valor sugerido para amostras pequenas), então tive que usar a aproximação da normal pois não achei referência científica para apoiar o uso do Exact teste no meu artigo :(
Isso é bem simples de achar. O criador do suplemento tem páginas em blog que podem ser citadas descrevendo os cálculos: www.real-statistics.com/non-parametric-tests/mann-whitney-test/ www.real-statistics.com/non-parametric-tests/mann-whitney-test/mann-whitney-exact-test/ www.real-statistics.com/non-parametric-tests/mann-whitney-test/mann-whitney-simulation/ E a discussão de exato x assintótico está em qualquer livro básico de estatística aplicada, como o "Descobrindo a estatística usando o SPSS", do Andy Field, ou "Manual de análise de dados", do Fávero e da Belfiore.
Ah, só é importante ter em mente que nem sempre esse d de Cohen é o tamanho mais adequado. No último vídeo que saiu no canal eu ensino a calcular 4 tamanhos de efeito para o teste-t independente, usando uma planilha do Excel.
Não sei, comigo sempre funcionou. Confira se você está de fato seguindo todos os passos que eu fiz. Também há a possibilidade de mandar perguntas para o criador pelo site dele: www.real-statistics.com/free-download/real-statistics-resource-pack/
Nunca apareceu isso para mim. Mas, confira se você selecionou adequadamente as colunas com os dados. Por exemplo, se você seleciona o nome da coluna e quando vai fazer o teste não clica em "column headings included" ele dá erro.
Excelente! So acompanho canais que falam de estatistica em ingles pq aprendi tudo em ingles. Mas em portugues com a sua didatica fica muito mais facil entender.
Suas aulas são excelentes. Aprendo muito com você. Parabens.
Massa demais esse complemento!! Vou utilizar aqui no Excel...vamos ver como funciona! Obrigadão! :D
Simplesmente incrível sua didática e clareza das informações!!!!
Obrigada!! :)
Oi Fernanda, excelente vídeo, muito esclarecedor!!! Aprendi muito sobre como usar o Excel para fazer as análises e também sobre como interpretar os resultados encontrados. Parabéns pelo trabalho!
Seu trabalho é fantástico! A melhor didática e o melhor conteúdo sobre esse tema que encontrei até hoje.
esse vídeo salvou meus dados, mt obg Fernanda!
Explica muito bem! Clareza e objetividade! Parabéns!
Sensacional esse suplemento e essa série de aulas. Trabalho com Excel quase 24 horas por dia (rsrsrs) e sou muito fã de estatística (embora ainda aprendiz). Muito obrigado! Esse é o segundo vídeo do seu Canal que vejo e seguiu o padrão de excelência do primeiro. Muito show mesmo. Estou aprendendo muito.
Obrigado....muito claro e didático!
Maravilhoso conteúdo! Adorei!
Parabéns pelos vídeos. Ótima didática.
muito bom o vídeo, a didática é ótima. obrigado
Muito bom!! Explicação super clara! Muito obrigado.
Aprendendo bastante com seu conteúdo, muito obrigada 🙏
Que ótimo! 😍
Parabéns, Fernanda ! Ótima aula !
Muito bom!!! adorei sua didática..
Muito muito útil, amei. Obrigada.
Muito boa a explicação
Amei! Muito obrigado!!
Adorei!!! parabéns pelos vídeos maravilhosos!
Seus vídeos são maravilhosos :) Obrigada
Uma sugestão! Poderia trazer exemplos assim? Porque muita das vezes entendemos os modelos propostos por você. Até agora não vi ninguém que chegasse ao seu nível de explicação e de qualidade. Mas, tenho certeza que quando pegamos artigos assim, a pessoa fica perdidinho por ter outros testes ao mesmo tempo. Tem alguns testes nesse exemplo que você já explicou e nos ajudou muito. Mas, poderia fazer mais uma caridade rsrsrs com outros testes que tem aí citado no exemplo real. Ex: Os valores médios e desvios-padrão resumiram as variáveis numéricas. A análise de variância unidirecional foi utilizada para as comparações entre os grupos de TV. As variáveis categóricas foram expressas em taxas e comparadas pelo teste do qui-quadrado (a correção de Yates foi aplicada em tabelas de contingência 2 × 2). Associações significativas foram posteriormente analisadas pela regressão logística binária, que gerou valores de odds ratio (OR) e intervalos de confiança de 95% (IC95%). Três modelos multivariáveis foram criados para ajustar as análises por idade, sexo, status econômico, tabagismo, AF, IMC, história de arritmia e infarto do miocárdio. O teste de qualidade de ajuste de Hosmer-Lemeshow foi usado para determinar quão bem o modelo ajustou os dados (resultados não significativos indicaram um ajuste adequado). Todas as análises foram realizadas no SPSS (versão 18.0, SPSS Inc., Chicago, IL, EUA), e a significância estatística ( valor P ) foi fixada em 0,05.
Como anterior muito bom!
Não sei se aqui seria o lugar para perguntar, mas mesmo assim vou te questionar algo sobre média e mediana. Estudo expressão de genes relacionados com um certo tipo de leucemia e sempre utilizei a mediana da expressão claro depois de ver que a distribuição não é normal. De um tempo para ca um colega inferiu que quando estudamos expressões gênicas devemos utilizar as médias e não medianas para expressarmos um resultado entre dois ou mais grupos mesmo que o teste tenha sido não paramétrico. Você poderia me ajudar. Obrigado novamente por estas aulas super didáticas.
Muito bom vídeo. Quando um grupo da No e outro da Yes para normalidade, decido pela normalidade ou não?
Considera não normalidade.
@@FernandaPeres Foi o que imaginei ,colega, muitíssimo obrigado
Ola! Seria possível fazer uma explicação para o teste de Mann-Kendall?
Olá Fernanda, parabéns pelo seu trabalho dos vídeos do canal.
Você tem algum conteúdo sobre os testes de normalidade? Sobre como escolher?
Já li sobre mas ainda tenho dúvida está sobre como escolher entre shapiro wilk ou kolmogorov smirnov
O ideal é usar sempre o Shapiro. Os estudos mais recentes, com simulação, indicam que o Shapiro é melhor, independentemente do tamanho da amostra. Eu cito essa referência na descrição do meu vídeo sobre teste de normalidade no SPSS ;)
Bom trabalho, parabéns. Por favor, o T teste funciona para as variáveis quantitativas discretas? Obrigado.
Se atender aos pressupostos, sim. Mas é mais raro existir uma distribuição que se encaixe na normal com dados discretos.
@@FernandaPeres Muito obrigado.
Parabéns, Fernanda!! Tenho assistido diversos vídeos sobre testes estatísticos aqui no TH-cam, em português e inglês, e o seu foi de longe o mais didático e preciso. O ponto alto foram as interpretações/conclusões dos resultados de cada teste: Show!! 👏👏Minha dúvida é com relação à representatividade dos valores absolutos de "t" (4,60) e "U" (28) para o resultado dos testes, já que eles foram destacados junto com o valor de "p". Como se deve analisar eles? Quanto menores, mais significativos?
Obrigada, Guilherme! A gente acaba não interpretando os valores de t e U, mas é a partir deles que o valor de p é calculado. Por isso é exigido que se reporte tudo em artigos, por uma questão de transparência, para evitar manipulações. Eu tenho um vídeo na playlist teórica, que chama teste uni e bicaudal, no qual eu explico como o p é obtido a partir do t.
Obrigado, Fernanda. Vou assistir o vídeo pra entender. Valeu! 😉
Parabéns pelo vídeo. Gostaria de saber se o teste Mann-Whitney pode ser utilizado para amostras com mais de 30 elementos, por exemplo 100.
Pode, sim!
Outra dúvida, é possível fazer o teste de Barllet no Real Statistics?
Por favor, qual é o cálculo que ele realiza para apontar os outliers? Muito obrigado!!
Da mesma forma que o boxplot: valores abaixo de Q1 - 1,5*IQR ou acima de Q3 + 1,5*IQR.
Eu tenho vídeo explicando boxplot no canal.
@@FernandaPeres Mais uma vez agradeço pela clareza das explicações e bondade em nos ensinar!! Muito Obrigado!!!!
Fernanda, seria possível fazer o teste-t para ensaios que possuem apenas duplicados?
E quando tenho duas variáveis em que uma a distribuição é Normal e ou a distribuição não é normal?
Obrigado Fernanda, pela excelente e didática explicação, mas se no caso os dados de fundos desse normal e os de frente não normal, na análise do Shapiro-Wilk. uso o teste t ou o Mann-Whitney
De preferência, o não-paramétrico.
Professora Fernanda, tem como calcular o poder do teste com o Mann-Whitney no excel? pra ver se a amostra foi grande o suficiente pra reter a hipótese nula?
Eu tenho atualmente um vídeo explicando como calcular tamanhos de efeito para Mann-Whitney, usando uma planilha de Excel: th-cam.com/video/-zm8xhTN-IU/w-d-xo.html
Olá Fernanda! Excelente aula!! Fiquei em dúvida em relação a amostras normais. Nesse caso o gráfico a ser utilizado deveria ser o grafico de barras com o média e desvio padrão correto? Não consegui achar essa opção no real statistics, só existe a opção de Box plot? Obrigado!
Nesse caso, você pode fazer pelo Excel mesmo. O boxplot que é mais complexo de fazer pelo Excel (nas versões mais antigas) e aí esse suplemento é uma boa opção.
Mas, há críticas a usar gráfico de barras para médias. A sugestão é usar dotplot (que o Excel não faz, tem que fazer no Graphpad Prism ou no R).
Que vídeo maravilhoso, me ajudou muito! Uma dúvida: Por que no teste Mann-Whitney você usou o U menor na conclusão?
Porque ele é a estatística teste no Mann-Whitney. Se tiver interesse, tem essa explicação mais teórica: th-cam.com/video/3GZ5Y7Xixyo/w-d-xo.html
Só não consegui entender porque deve comparar o p com um valor fixo de 0,001 tanto para teste paramétrico quanto não-paramétrico. Porém o video é excelente, me ajudou muito!
Não é para comparar com um valor de 0,001 e sim 0,05. Isso porque é o nível de significância estabelecido. Eu tenho vídeo no canal explicando a teoria, o significado de valor de p e de nível de significância.
Mas, eu só escrevi que é menor que 0,001 porque como o valor de p obtido é muito baixo, o padrão é não escrevê-lo inteiro (seriam muitos zeros). Aí escreve-se que foi menor que 0,001.
@@FernandaPeres muito obrigado! Agora entendi. Parabéns pelo canal, está ajudando muito meu TCC hahaha
@@FernandaPeres Também tinha ficado em dúvida porque p
Fiquei com uma dúvida estes testes podem ser utilizados para calcular curvas ( dados onde uma variável é numérica e continua em função do tempo?
Não, Daise. Eles até podem ser usados para variáveis contínuas, mas eles não são usados para comparar ao longo do tempo. Nesse caso, teríamos medidas repetidas, e os testes apropriados seriam outros, por exemplo ANOVA de medidas repetidas e Friedman.
Outra dúvida Fernanda, quando o teste t acusa significância na análise monocaudal e não significância na análise bicaudal, qual decisão deve tomar?
Depende da sua pergunta experimental. Eu explico a diferença entre teste uni e bicaudais em um vídeo na playlist teórica aqui no canal.
Só um detalhe: Eu não achei o referencial estatístico pro Mann-Whitney Exact Test utilizado no suplemento (o valor sugerido para amostras pequenas), então tive que usar a aproximação da normal pois não achei referência científica para apoiar o uso do Exact teste no meu artigo :(
Isso é bem simples de achar. O criador do suplemento tem páginas em blog que podem ser citadas descrevendo os cálculos:
www.real-statistics.com/non-parametric-tests/mann-whitney-test/
www.real-statistics.com/non-parametric-tests/mann-whitney-test/mann-whitney-exact-test/
www.real-statistics.com/non-parametric-tests/mann-whitney-test/mann-whitney-simulation/
E a discussão de exato x assintótico está em qualquer livro básico de estatística aplicada, como o "Descobrindo a estatística usando o SPSS", do Andy Field, ou "Manual de análise de dados", do Fávero e da Belfiore.
Bom dia Fernanda... quando descreve os resultados (aos 24´37´´) poderia ou deveria também escrever o Cohen d!?
Poderia, sim. É até recomendado.
Ah, só é importante ter em mente que nem sempre esse d de Cohen é o tamanho mais adequado. No último vídeo que saiu no canal eu ensino a calcular 4 tamanhos de efeito para o teste-t independente, usando uma planilha do Excel.
Oi Fernanda, tudo bem? Meu teste de normalidade não trás resultados utilizando o Real Statistics, sabe me dizer o que pode estar acontecendo?
Não sei, comigo sempre funcionou. Confira se você está de fato seguindo todos os passos que eu fiz. Também há a possibilidade de mandar perguntas para o criador pelo site dele: www.real-statistics.com/free-download/real-statistics-resource-pack/
Fernanda infelizmente ao realizar a função aparece o erro 1004 (erro de definição de aplicativo ou definição de objeto).
Nunca apareceu isso para mim. Mas, confira se você selecionou adequadamente as colunas com os dados. Por exemplo, se você seleciona o nome da coluna e quando vai fazer o teste não clica em "column headings included" ele dá erro.
Acabei de pesquisar aqui e o erro 1004 é um erro do Excel, não do suplemento. Tem vários vídeos em português ensinando a lidar com ele ;)
@@FernandaPeres eu acabei de colocar o programa na pasta que você sugeriu e deu certo. Não sei se tem a ver... mas não fiz mais nada! Obrigado!!
Ah, bom saber! :)