Uma alternativa para avaliar discordância entre duas medidas via modelo de regressão linear simples sem intercepto

Uma alternativa para avaliar discordância entre duas medidas via modelo de regressão linear simples sem intercepto

Autores

  • Maria Clara Vieira Borba Departamento de Estatística Universidade de Brasília (UnB)
  • Eduardo Yoshio Nakano Departamento de Estatística Universidade de Brasília (UnB)

DOI:

https://doi.org/10.5433/1679-0375.2016v37n2p41

Palavras-chave:

Concordância, discordância, teste-reteste, confiabilidade

Resumo

Este artigo propõe um método estatístico para avaliar a discordância entre duas medidas quantitativas, quando as mesmas seguem uma distribuição normal. Este método consiste em realizar um teste de hipóteses no coeficiente de um modelo de regressão simples sem intercepto. Para ilustrar esse método e comparar com outros métodos que são erroneamente utilizados (tais como o teste t-pareado ou correlação de Pearson), foram utilizados dados artificiais da literatura e dados simulados. Cabe ressaltar que, enquanto os Coeficientes de Concordância de Kendall e o Coeficiente de Correlação Intraclasse medem a concordância entre duas medidas quantitativas, este novo método é uma alternativa para situações cujo interesse é comprovar que duas medidas são discordantes. Este trabalho também apresenta a implementação computacional do método no software livre R. Por último, foi mostrado que o método proposto cumpriu o seu papel, mesmo quando os outros procedimentos (erroneamente utilizados)falharam.

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Publicado

2016-08-16

Como Citar

Borba, M. C. V., & Nakano, E. Y. (2016). Uma alternativa para avaliar discordância entre duas medidas via modelo de regressão linear simples sem intercepto. Semina: Ciências Exatas E Tecnológicas, 37(2), 41–50. https://doi.org/10.5433/1679-0375.2016v37n2p41

Edição

Seção

Artigos
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