Notes

Quando queremos comparar um grupo a outro grupo (comparar médias)
Cada participante tem duas observações (t test emparelhado)
Quando nos baseamos numa análise intra-sujeito queremos avaliar mais de um momento ou mais de um parâmentro dentro de um mesmo individuo
Nos ensaios clinicos temos diferentes grupos (braços----t test independente----variância combinada----blind process para escolher as pessoas.
1.1 Teste t One-Sample
1.2 Ho: mui(1)=70bpm
H1: mui(1) é diferente de 70bpm (bicaudal)
1.3/4/5/6) t(166 graus de liberdade), p=0.122, d=0,12 (efeito baixo), não rejeitamos Ho

2.1) Teste t independente porque estou avaliar a mesma variável em grupos distintos
2.2) Ho: miu(homem)=miu(mulher)
H1: miu(homem)<miu(mulher) (unicaudal)
2.3/4/5/6) Rejeito Ho; d de Cohen: diferença de médias/desvio-padrão combinado=0.837 (fórmula enorme do último diapositivo do ppt de t tests)

deviamos dividir sig.(2-tailed) por 2 pelo facto de o teste ser unicaudal

A apreciação da normalidade depende muito da dimensão amostral. É VÁLIDO para todos os testes estatísticos.
Não há p-values igual a 0, a probabilidade é sempre maior que 0.

Devemos avaliar a simetria e a curtose e os seus z-scores com o intuíto de defenirmos a normalidade em estatística (média mais menos 1,96 z's---distribuição aproximadamente normal)

Só permitem comparar dois grupos/variáveis em t tests
Com amostras muito grandes, qualquer teste será significativo apesar de na realidade não o ser.
Se o zero está presente num intervalo de confiança----»não rejeitar a Ho

p-value (significância estatística) é altamente afetado pela dimensão da amostra

d de Cohen não é diretamente afetado pela dimensão da amostra
d de Cohen (significância prática/clínica)= diferença entre as médias/desvio-padrão da média |
0,2 efeito baixo; 0,5 efeito médio; 0,8 efeito alto; 1: a diferença entre médias é uma unidade de desvio-padrão
Medida de effect size--o quão difrentes são os grupos

Objetivo---Teste estatístico---Resultados---Conclusão (PASSOS DE QUALQUER TESTE)
DEVEMOS SEMPRE USAR O TESTE DE HOMOGENEIDADE DE VARIâNCIA (baseada na média: se a sig.>0,005---implica a homogeneidade de variâncias, não são significativamente diferentes)