No último vídeo do curso "Data Science: Introdução a testes estatísticos com Python" é estabelecido que os dados não seguem uma distribuição normal, logo é necessário usar outros testes para chegar a conclusões. Isso torna os testes feitos anteriormente inválidos? Se sim, na prática, quando for analisar uma amostra de dados, o certo é testar qual o tipo de distribuição antes, para depois fazer testes, certo?
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Testes invalidados?
Olá Luiz, tudo bem? Espero que sim!
É sempre interessante ver se os dados se aproximam ou não de uma distribuição normal. Isso pode ser feito com testes de hipótese que checam se a distribuição se aproxima de uma distribuição.
No geral, nunca vamos encontrar dados que seguem a risca a distribuição teórica, seja ela normal ou outra qualquer. Os dados reais no máximo vão se aproximar de uma distribuição teórica e só assim poderemos utilizar os testes de hipóteses que necessitam do requisito de se distriuirem conforme uma distribuição teórica.
Bons estudos!