TESTES NÃO-PARAMÉTRICOS: PROPRIEDADES E APLICAÇÕES

Abstract

Métodos não-paramétricos são bastante difundidos e utilizados para análise de dados em diversas áreas do conhecimento. Com eles, é possível realizar testes de hipóteses com base em amostras retiradas de uma ou mais populações, cuja forma, não está especificada, e/ou quando a escala em que os dados foram medidos é apenas nominal ou ordinal, e inferir informações a respeito de características numéricas das populações de interesse. Nesse sentido, os testes não-paramétricos são usualmente úteis quando os dados não satisfazem as suposições dos testes (métodos) paramétricos, tais como, normalidade da população de interesse, dados medidos em escala ao menos intervalar, etc. Dessa forma, esse assunto nos despertou curiosidade e gerou dúvidas a respeito das propriedades, construção e aplicação de testes não-paramétricos. O presente projeto tem como objetivo, realizar uma revisão bibliográfica de testes estatísticos não-paramétricos, explorando por meio de dados reais, suas propriedades gerais, além de suas diferentes formas de aplicação. A pesquisa também tem o intuito de averiguar quais são os métodos apropriados para os diferentes tipos de variáveis que serão estudadas além de descrever a eficiência desses métodos para o estudo e comprovação de hipóteses através de uma análise estatística inferencial. Em paralelo à revisão bibliográfica a respeito dos diversos testes não-paramétricos, objetivamos, também, levantar informações nos principais repositórios de dados abertos (governamentais ou não-governamentais), acerca de conjuntos de dados que possam ilustrar as metodologias estudadas. Como recurso computacional, utilizaremos, preferencialmente, o software de código aberto R. Como resultado, esperamos elaborar um material de fácil compreensão, com detalhes de como os testes não-paramétricos funcionam, ilustrado com diversas aplicações e detalhes a respeito de rotinas computacionais necessárias para aplicação dos métodos estudados.