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Confusão entre t-test e z-test

O instrutor Rodrigo apresentou que sempre que n >= 30 devemos usar a distribuição Z. Porém, o OLSResults.summary() , por exemplo, usa o t-test independente do tamanho da amostra, inclusive para amostras maiores ou iguais a 30. Assim, pesquisei em diversos sites e artigos como: https://towardsdatascience.com/statistical-tests-when-to-use-which-704557554740 e https://bloomingtontutors.com/blog/when-to-use-the-z-test-versus-t-test e percebi que eles dizem que por mais que n >= 30, você só usará o z-test se você conhecer o desvio padrão populacional, caso você não conheça, usará o t-test.

Isso não foi o que foi apresentado no curso, o que foi apresentado é que a única vez que t-test seria usado seria quando n < 30 e o desvio padrão populacional não fosse conhecido.

Estou muito confuso, qual seria o correto?

1 resposta

Oi Arthur,

A distribuição t é uma distribuição é semelhante à distribuição normal, mas com caudas mais largas. A sua forma é definida apenas considerando os graus de liberdade (n-1). Quanto maior for o número de graus de liberdade, mais próxima da normal ela será. Isso quer dizer que para um n grande você pode utilizar o t-teste ou o z-teste para testar suas hipóteses. Os resultados em termos de decisão serão os mesmos nestes casos.

Espero ter ajudado

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