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cursos:planeco:roteiro:02-hipot [2022/03/21 16:43] adalardo [Tutorial Mangue] |
cursos:planeco:roteiro:02-hipot [2024/03/06 16:10] (atual) |
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Linha 1: | Linha 1: | ||
- | ====== Teste de Hipóteses ====== | + | ====== Entendendo o p-valor ====== |
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- | Antes de iniciar o roteiro anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Z5GVcS5l7wRKkgipNjZRYGFipgcMbECikb5qB9X4y6A/edit?usp=sharing| altura alunos]]. | + | Antes de iniciar o roteiro anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/11UVh4_6T_KQq_ZSfn4ALekKyFew4bqNkwp4i3YM1g-M/edit?usp=sharing| altura alunos]]. |
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===== Vídeo Aula: O significado do P-valor ===== | ===== Vídeo Aula: O significado do P-valor ===== | ||
- | Antes de iniciar o roteiro, assista a aula gravada no nosso canal do Youtube. | + | Aula síncrona gravada durante a pandemia, permanece aqui como material de consulta. |
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Linha 113: | Linha 113: | ||
==== Tutorial Mangue ==== | ==== Tutorial Mangue ==== | ||
- | Abra o Rsampling-shiny e na aba tutorial, árvores do mangue. | + | Abra o Rsampling-shiny e na aba tutorial o relacionado à árvores do mangue e estabilidade do solo. |
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Linha 143: | Linha 143: | ||
Uma questão que emerge nesse ponto é: o que pode ser considerado **ausência de efeito** ou **diferença detectável**? Afinal, mesmo em um cenário nulo não esperamos que os valores das áreas de raizes sejam exatamente iguais, mesmo das árvores que estão em um mesmo tipo de solo. | Uma questão que emerge nesse ponto é: o que pode ser considerado **ausência de efeito** ou **diferença detectável**? Afinal, mesmo em um cenário nulo não esperamos que os valores das áreas de raizes sejam exatamente iguais, mesmo das árvores que estão em um mesmo tipo de solo. | ||
- | É certo que existem outros fatores, além do tipo de solo, que podem influenciar o desenvolvimento das raízes de uma árvore. Por exemplo, a idade do indivíduo, variações de desempenho entre indivíduos de mesma idade e mesmo a variação associada ao processo de amostragem. Portanto, precisamos diferenciar a variação associada a outros fontes, daquela que estamos interessados, no caso o solo. O que iremos fazer a seguir é simular cenários em que toda a variabilidade existente vem de outras fontes que não seja o solo. Como não sabemos exatamente quais são essa muitas outras fontes possíveis de variação e por gerarem variação imprevisível, vamos chamar essa variabilidade de aleatória. | + | É certo que existem outros fatores, além do tipo de solo, que podem influenciar o desenvolvimento das raízes de uma árvore. Por exemplo, a idade do indivíduo, variações de desempenho entre indivíduos de mesma idade e mesmo a variação associada ao processo de amostragem, isso só para citar algumas de muitos fontes possíveis. Portanto, precisamos diferenciar a variação associada a outros fontes, daquela que estamos interessados, no caso o solo. O que iremos fazer a seguir é simular cenários em que toda a variabilidade existente vem de outras fontes que não seja o solo. Como não sabemos exatamente quais são essa muitas outras fontes possíveis de variação e por gerarem variação imprevisível, vamos chamar essa variabilidade de aleatória. |
- | Para conseguir isso podemos usar um procedimento simples que é desestruturar nos nossos dados a fonte de variação de interesse. Ou seja, pegamos os valores de área de raízes e rearranjamos esses valores entre os tipos de solos de forma aleatória. Nesse momento, qualquer diferença que exista entre os solos e proveniente das outras fontes que não o tipo de solo. | + | Para gerar o cenário nulo podemos usar um procedimento simples que é desestruturar a fonte de variação de interesse. Ou seja, pegamos os valores de área de raízes e rearranjamos esses valores entre os tipos de solos de forma aleatória. Nesse momento, qualquer diferença que apareça nos dados é proveniente de outras fontes que não o tipo de solo. |
- | Imagine que pudéssemos repetir esse procedimento muitas vezes. Quais valores da estatística de interesse seriam mais frequentes, partindo da premissa que nosso cenário nulo fosse verdadeiro? | + | Se repetirmos esse procedimento muitas vezes, quais valores da estatística de interesse seriam mais frequentes, partindo da premissa que nosso cenário nulo é verdadeiro? |
Linha 165: | Linha 165: | ||
===== Reamostrando os dados ===== | ===== Reamostrando os dados ===== | ||
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+ | Caso tenha entendido o procedimento que gera o cenário nulo por aleatorização, podemos partir para o teste de hipótese seguindo os passos definidos abaixo. | ||
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<WRAP center round todo 90%> | <WRAP center round todo 90%> | ||
- | Caso tenha entendido o tutorial, podemos partir para o teste de hipótese por aleatorização. | ||
* Na aba //Entrada de dados// selecione os dados //"rhyzophora"//; | * Na aba //Entrada de dados// selecione os dados //"rhyzophora"//; | ||
* Na aba //Estatística// : | * Na aba //Estatística// : | ||
Linha 192: | Linha 194: | ||
<WRAP center round todo 60%> | <WRAP center round todo 60%> | ||
* acompanhe o que acontece com o //p-value//; | * acompanhe o que acontece com o //p-value//; | ||
- | * discorra com os colegas a diferença desses dois testes; | ||
* há mudança na hipótese biológica em questão? | * há mudança na hipótese biológica em questão? | ||
</WRAP> | </WRAP> | ||
Linha 201: | Linha 202: | ||
+ | <WRAP center round box 90%> | ||
===== Exercício ===== | ===== Exercício ===== | ||
- | * Caso ainda não tenha feito, anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Z5GVcS5l7wRKkgipNjZRYGFipgcMbECikb5qB9X4y6A/edit?usp=sharing| altura alunos]]. | + | * Caso ainda não tenha feito, anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha |
- | + | * [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/11UVh4_6T_KQq_ZSfn4ALekKyFew4bqNkwp4i3YM1g-M/edit?usp=sharing| altura alunos]]. | |
* aguarde todos os alunos preencherem | * aguarde todos os alunos preencherem | ||
* salve a planilha no seu computador, usando o formato **.csv** | * salve a planilha no seu computador, usando o formato **.csv** | ||
Linha 211: | Linha 212: | ||
* selecione a opção "Cabeçalho?" | * selecione a opção "Cabeçalho?" | ||
* com esse conjunto de dados, teste as seguintes hipóteses usando o Rsampling: | * com esse conjunto de dados, teste as seguintes hipóteses usando o Rsampling: | ||
- | * altura média entre gêneros é diferente; | + | * 1. altura média entre gêneros é diferente; |
- | * altura média de estudantes do sexo masculino é maior que de estudantes do sexo feminino. | + | * 2. altura média de estudantes do sexo masculino é maior que de estudantes do sexo feminino; |
+ | * 3. altura média de estudantes do sexo feminino é maior que de masculino; | ||
+ | * utilize 5.000 reamostragens | ||
+ | * salve os gráficos da distribuição da estatítica de interesse | ||
<WRAP round help 100%> | <WRAP round help 100%> | ||
Linha 220: | Linha 225: | ||
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- | * 1 - os gráficos finais e o p-valor para as duas hipóteses | + | * 1 - os gráficos finais e o p-valor para as duas hipóteses do exercício |
* 2 - a interpretação dos resultados (máximo 5 linhas para cada hipótese) | * 2 - a interpretação dos resultados (máximo 5 linhas para cada hipótese) | ||
- | Obs: tente encaminhar suas respostas pelo formulário abaixo, que estará visível caso esteja logado em uma conta google. Pode ser submetido também pelo [[https://forms.gle/zMooZt4e68o5YKuQ6|link aqui]], após login em conta google. Caso encontre problemas na submissão dos formulários, encaminhe o documento à equipe (**planecousp@gmail.com**), indicando como "Assunto": **Teste de Hipóteses** | + | Encaminhe as suas respostas pelo formulário [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe8ch4Ub9ZZElLIuh-g5rMdW92XwZS0fp_YEUYelVzVmwHi-g/viewform?usp=sf_link|link aqui]], após login em conta google. Caso encontre problemas na submissão dos formulários, encaminhe o documento à equipe (**planecousp@gmail.com**), indicando como "Assunto": **Teste de Hipóteses** |
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- | {{url>https://forms.gle/zMooZt4e68o5YKuQ6}} | + | |
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