Teste para uma proporção
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O teste para uma proporção do menu Testes pode ser usado para testar a hipótese de que uma proporção observada é igual a uma proporção pré-especificada.
Este teste não é realizado com dados da planilha, mas com estatísticas que você insere em uma caixa de diálogo.
Dados necessários
- Proporção observada (%): a proporção observada, expressa em porcentagem.
- Tamanho da amostra: o tamanho da amostra ou número total de observações.
- Valor de hipótese nula (%): a proporção pré-especificada (o valor com o qual a proporção observada é comparada), expressa em porcentagem.
Depois de inserir todos os dados, clique em Teste.
Resultados
O programa exibe:
- o intervalo de confiança (IC) de 95% da proporção observada
- a estatística z e o valor P associado.
Se o valor P for inferior a 0,05, a hipótese de que a proporção observada é igual ao valor de proporção pré-especificado é rejeitada, e a hipótese alternativa de que há uma diferença significativa entre as duas proporções pode ser aceita.
Em um campo de entrada Comentário opcional, você pode inserir um comentário ou uma conclusão que será incluída no relatório impresso.
Notas de cálculo
Valor P
O nível de significância, ou valor P, é calculado com um teste z geral (Altman, 1991):
$$ z = \frac {p - p_{exp}} { se(p)} $$
em que
$$ se(p) = \sqrt{ \frac {p_{exp} (1 - p_{exp})} {n}} $$
O valor P é a área da distribuição normal que fica fora de ±
Intervalo de confiança
O MedCalc calcula o intervalo de confiança “exato” de Clopper-Pearson para a proporção observada (Clopper & Pearson, 1934; Fleis et al., 2003).
Literatura
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
- Clopper C, Pearson ES (1934) The use of confidence or fiducial limits illustrated in the case of the binomial. Biometrika 26:404–413.
- Fleiss JL, Levin B, Paik MC (2003) Statistical methods for rates and proportions, 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons. (p. 26)