Testes não paramétricos para pequenas amostras de variáveis não categorizadas: um estudo

• Main Authors: José Luiz Contador, Edson Luiz França Senne
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de São Carlos 2016-01-01
• Series: Gestão & Produção
• Subjects: Testes não paramétricos; Pequenas amostras; Simulação computacional; Estratégia competitiva
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2016005005101&lng=en&tlng=en

Resumo Apresenta-se neste trabalho um estudo sobre testes não paramétricos para verificar a semelhança entre duas pequenas amostras de variáveis classificadas em múltiplas categorias. Mostra-se que, para essa situação, os únicos testes disponíveis são qui-quadrado e os testes exatos. Porém, testes assintóticos (como o qui-quadrado) podem não funcionar bem para pequenas amostras, sobrando como alterativa a aplicação de testes exatos. Mas, se o número de categorias cresce, a aplicação desses testes pode-se tornar bastante difícil, além de requerer algoritmos específicos, que podem exigir grande esforço computacional. Assim, um novo teste baseado na diferença de duas distribuições uniformes é proposto como uma alternativa ao teste exato. Ensaios computacionais são realizados para avaliar o desempenho desses três testes. Embora testes não paramétricos tenham inúmeras aplicações em diversas áreas de conhecimento, este trabalho surgiu motivado pela necessidade de verificar se a estratégia de negócio adotada pela empresa é um fator determinante para sua competitividade.