Como você escolhe o teste estatístico certo para sua análise de dados em Python?

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Escolher o teste estatístico certo para sua análise de dados em Python pode ser assustador, especialmente com a infinidade de testes disponíveis. No entanto, entender a natureza de seus dados e as perguntas que você está tentando responder é crucial. Quer você esteja comparando médias, analisando relacionamentos ou testando proporções, cada cenário requer uma abordagem diferente. Em Python, bibliotecas como SciPy e Statsmodels fornecem funções para vários testes estatísticos, mas é a sua compreensão dos dados que orienta qual função usar. Vamos nos aprofundar em como você pode tomar essa decisão com confiança.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 3 contribuições. Saiba mais

Vimukthi Sripa

Data Science Lecturer | Tech Career Coach | EdTech Innovator | Bridging the Gap Between Academia and Industry

1 Tipos de teste

Compreender os diferentes tipos de testes estatísticos é fundamental. Em linhas gerais, eles são divididos em testes paramétricos, que assumem que os dados seguem uma distribuição normal, e testes não paramétricos, que não fazem tais suposições. Testes paramétricos, como o teste t e a ANOVA, são poderosos quando a suposição de normalidade é verdadeira. Testes não paramétricos, como o teste U de Mann-Whitney ou o teste de Kruskal-Wallis, são mais flexíveis, mas muitas vezes menos potentes. Sua escolha depende se seus dados atendem às suposições dos testes paramétricos, que podem ser verificados usando testes de normalidade em Python.

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Vimukthi Sripa

Data Science Lecturer | Tech Career Coach | EdTech Innovator | Bridging the Gap Between Academia and Industry
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Think of a marketing team analyzing website click-through rates for different ad designs. They can use a Chi-Square test to determine if there's a statistically significant association between ad design and CTR. This helps them identify the most effective ad design for future campaigns. - t-tests compare the means of two groups (e.g., Is the average income higher in the north vs. south?) - ANOVAs compare the means of three or more groups (e.g., Does brand A, B, or C have the highest customer satisfaction?) - Mann-Whitney U test is an alternative to the t-test for comparing two groups. - Chi-square test assesses whether two categorical variables are associated (e.g., Is there a relationship between browsing history and online ad clicks?)

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2 Tipo de dado

O tipo de dados que você está analisando desempenha um papel fundamental na seleção do teste. Para dados categóricos, os testes Qui-quadrado ou Exato de Fisher são apropriados para examinar relações entre variáveis. Para dados contínuos, você pode considerar um teste t ou ANOVA para comparar médias de grupo se os dados forem normalmente distribuídos, ou suas contrapartes não paramétricas, como o teste de Wilcoxon, se não for. Em Python, funções como scipy.stats.ttest_Ind ou scipy.stats.kruskal pode ser usado para esses fins, dependendo do seu tipo de dados.

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Shahrukh Khan

Data Scientist | KPMG GLOBAL SERVICES
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Point-Biserial test for correlation is very helpful while checking correalation between a Continuous and Categorical features. The test provides us with the correlation matrix as well as the p-value associated with the stats.

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3 Tamanho da amostra

O tamanho da amostra pode influenciar na escolha do teste estatístico. Amostras grandes podem tolerar o teorema do limite central, permitindo testes paramétricos mesmo quando os dados não são perfeitamente normais. Amostras pequenas podem exigir testes não paramétricos para evitar falsas suposições sobre a distribuição dos dados. Em Python, você pode usar scipy.stats.shapiro para testar a normalidade. Se o valor de p for significativo, indicando não normalidade, você pode escolher um teste não paramétrico, independentemente do tamanho da amostra.

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4 Tipo de hipótese

A hipótese que você está testando — nula ou alternativa — afeta sua escolha de teste. Hipóteses nulas não pressupõem efeito ou relação, enquanto hipóteses alternativas propõem que exista. Para testes de uma amostra, comparando uma média de amostra com um valor conhecido, use um teste t de uma amostra ou seu equivalente não paramétrico. Para testes com duas amostras, comparando médias de dois grupos diferentes, use um teste t independente ou teste U de Mann-Whitney. Python's scipy.stats biblioteca contém funções para ambos.

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Vimukthi Sripa

Data Science Lecturer | Tech Career Coach | EdTech Innovator | Bridging the Gap Between Academia and Industry
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The size of your data set can influence your choice of statistical test. - Parametric tests are generally preferred for larger datasets (typically over 30 data points per group). - For smaller datasets, non-parametric tests are often more reliable as they make fewer assumptions about the data's distribution. Think of a startup; A/B testing two versions of their landing page with a limited user base. Due to the small sample size, they might opt for a non-parametric Mann-Whitney U test to compare conversion rates between the two landing pages. However, various online resources and libraries in Python can guide you in selecting the appropriate test based on your sample size.

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5 Suposições de teste

Antes de finalizar sua escolha de teste, verifique se seus dados atendem às suposições de teste. Para testes paramétricos, verificar suposições como homogeneidade de variância usando o teste de Levene ( scipy.stats.levene ) e normalidade. Se essas suposições não forem atendidas, considere transformar seus dados ou usar um teste não paramétrico. As robustas bibliotecas estatísticas do Python oferecem funções para verificar essas suposições, garantindo que sua análise seja válida.

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6 Bibliotecas Python

As bibliotecas estatísticas do Python, como SciPy e Statsmodels, oferecem uma ampla gama de funções para a realização de testes estatísticos. Utilizar scipy.stats para a maioria dos testes, incluindo testes t e ANOVA, e statsmodels.stats para análises mais complexas, como regressão e análise de séries temporais. Familiarize-se com essas bibliotecas e sua documentação para escolher e executar efetivamente o teste certo para sua análise de dados.

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