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Diferença entre amostras dependentes e independentes

A amostra é uma parte de uma população. Normalmente, quando você quer saber alguma coisa sobre um grupo, não é possível acessar toda a população. Por exemplo, se quiser estudar os padrões de peso em toda a extensão da vida adulta nos brasileiros, você não pode pesar todos os adultos brasileiros; é preciso ter uma amostra. Existem muitas maneiras de classificá-las, e um fator importante a considerar é se elas são dependentes ou independentes.

A amostra é uma parte de uma população (Andrey Popov/iStock/Getty Images)

Definições

Uma definição informal de um evento independente é que o resultado do evento não lhe dá nenhuma informação sobre o resultado de outros eventos. As amostras independentes são compostas de eventos totalmente independentes. Por exemplo, se você jogar duas moedas, os resultados serão independentes. Se jogar duas moedas dez vezes cada uma, elas ainda serão amostras independentes, porque o padrão de uma moeda não diz nada sobre o padrão de outra.

Todas as amostras que não são independentes são dependentes — ou seja, um evento é capaz de fornecer informações sobre o outro.

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Diferenças de tratamento estatístico

A maioria dos procedimentos estatísticos assume que os dados são independentes. Por exemplo, as várias formas de regressão assumem isso. As amostras dependentes requerem técnicas especiais. Alguns métodos para dados dependentes são testes t emparelhados, ao comparar duas amostras em alguma quantidade numérica, como os pesos dos casais, ou modelos mistos, para generalizações de regressão para o caso dependente. Os modelos mistos lidam com dados dependentes no espaço, como os alunos dentro de salas de aula dentro das escolas, ou no tempo, como pesar as mesmas pessoas várias vezes.

Diferenças no poder estatístico

Uma vantagem das amostras dependentes é que elas costumam ser mais potentes no sentido estatístico. Ou seja, a chance de encontrar uma relação estatisticamente significativa é maior com amostras dependentes, tanto para o mesmo tamanho da amostra como para o tamanho do efeito.

Por exemplo, se você estiver estudando os efeitos da dieta, é mais eficaz estudar as mesmas pessoas ao longo do tempo, em vez de estudar amostras independentes de pessoas diferentes a cada vez.

Diferenças na gestão de dados

Quando você tem amostras dependentes, é essencial manter o controle de como elas são dependentes. Se você pesar os maridos e as esposas, por exemplo, é preciso manter o controle de quem é casado com quem. Se estiver pesando as pessoas ao longo do tempo, é importante saber qual pessoa e qual período de tempo corresponde a qual peso.

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Referências

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