entre as medias de duas amostras. Sua simplicidade e a facil implementacao em softwares o tornou tao popular, mas por outro lado tambem tornou comum o seu uso de maneira incorreta. Esta publicacao e um pequeno guia de como usar o teste t classico em duas amostras de maneira correta, respeitando todas suas suposicoes, dando alternativas quando esses pre-requisitos nao sao possiveis e um exemplo de como implementar no R.Exemplo de duas amostras independentes com distribuicao normal. O que eu preciso para poder usar o teste t?Essa e uma pergunta que voce como estudante, pesquisador ou analista sempre deve fazer ao utilizar qualquer ferramenta matematica: "Quais sao as suposicoes para aplicar a ferramenta? Quais as hipoteses?" No caso do teste de hipotese, quais a suposicoes acerca dos dados eu devo conferir antes de realiza-lo?Feita a pergunta, seguem as suposicoes a serem verificadas para realizar o teste t em duas amostras independentes: As duas amostras devem ter distribuicao normal. Pode-se verificar utilizando o teste de Shapiro Wilk ou observando os dados dispostos em um qqplot. As duas amostras devem ter mesma variancia. Pode-se verificar observando o desvio padrao amostral das duas amostras ou utilizando um teste F de igualdade de variancias. As duas amostras devem ser independentes. Depende de como o experimento foi delineado. Note que apenas calcular a correlacao entre as duas amostras pode nao ser suficiente. E preciso saber como os dados foram coletados. Caso tenha apenas uma amostra, a unica suposicao e que tenha distribuicao normal. Unicaudal ou bicaudal? Como interpretar?Unicaudal e bicaudal sao termos diretamente ligados as hipoteses nula e alternativa. Usualmente, os pesquisadores definem a hipotese nula como sendo medias iguais para as duas amostras. Caso a hipotese alternativa seja a media de uma amostra maior que a media da outra amostra, entao temos um teste unicaudal. Caso a hipotese alternativa seja apenas medias diferentes, temos um teste bicaudal.Um dos resultados do teste e o p-valor. Se o nivel do teste for 5%, como amplamente utilizado pelos pesquisadores, um p-valor abaixo de 0.05 da evidencias a favor da hipotese alternativa. Caso a hipotese nula seja a usual, medias iguais, p-valor abaixo de 0.05 da indicios de que sao diferentes, mas sempre em funcao da hipotese alternativa. Porem, cuidado ao tirar conclusoes apenas a partir do p-valor. Uma publicacao anterior mostra os cuidados que voce deve tomar ao estudar o p-valor.Caso as suposicoes nao sejam adequadas aos seus dados ou nao ha seguranca para suporta-la, como no caso de pequenas amostras, uma alternativa sao os testes nao parametricos, como o teste de Mann-Whitney. Este teste mencionado tem apenas a suposicao de que os dados sejam continuos. Como implementar? Eu utilizo o software R por ser de graca e ter uma comunidade bem participativa e cooperativa. No R, considerando que tenho duas amostras denominadas amostra1 e amostra2, pode-se utilizar o seguinte codigo para uma analise simples # Verificar se sao normais qqplot(amostra1); qqline(amostra1)qqplot(amostra2); qqline(amostra2)# Verificar se as variancias sao iguaisvar(amostra1) ; var(amostra2)var.test(amostra1, amostra2)# Teste tt.test(amostra1, amostra2, alternative = 'two.sided')Em alternative voce define se o teste e unicaudal ou bicaudal. Veja