Pacote autotesteR: Testes estatísticos automatizados com foco em acessibilidade e comunicação visual

Description

O pacote autotesteR oferece uma interface amigável para a realização de testes estatísticos comuns, com foco na apresentação gráfica dos resultados, checagem automática de pressupostos e uso da língua portuguesa.

Details

A proposta do autotesteR é simplificar a aplicação de testes estatísticos frequentemente usados na pesquisa científica — como o teste t, ANOVA, Mann-Whitney, correlação de Pearson, entre outros —, aliando visualizações claras, diagnósticos automáticos e recomendações baseadas nas características dos dados.

As funções atualmente disponíveis incluem:

• pre.teste — sugere automaticamente o teste mais apropriado para os dados;

• teste.t — teste t de Student para dois grupos independentes;

• teste.t.pareado — teste t pareado para medidas repetidas;

• teste.u — teste de Mann-Whitney para comparação não paramétrica entre dois grupos;

• teste.anova — ANOVA de uma via para mais de dois grupos;

• teste.kruskal — teste de Kruskal-Wallis (alternativa não paramétrica à ANOVA);

• teste.qui — teste do qui-quadrado para tabelas de contingência;

• teste.fisher — teste exato de Fisher para tabelas 2x2;

• teste.correlacao — teste de correlação de Pearson ou Spearman.

Todas as funções estão documentadas em português, aceitam objetos do tipo data.frame e fórmulas como variavel ~ grupo, além de retornarem resumos claros e gráficos integrados.

Author(s)

Luiz Fernando Cardoso Garcia luiz.cardoso@ufpr.br

See Also

pre.teste, teste.t, teste.t.pareado, teste.u, teste.anova, teste.kruskal, teste.qui, teste.fisher, teste.correlacao

Examples

# Acesse a função principal para testes automáticos
g1 <- c(1, 2, 3)
g2 <- c(4, 5, 6)
pre.teste(g1, g2)

Funcao pre.teste() para sugestao de teste estatistico

Description

Identifica automaticamente se os dados sao numericos ou categoricos e sugere o teste estatistico mais adequado.

Usage

pre.teste(..., alpha = 0.05, ajuda = FALSE, verbose = TRUE)

Arguments

Value

Lista invisivel com resultados dos testes de normalidade, homogeneidade ou tabela de contingencia e recomendacao do teste

Teste de ANOVA com pos-teste de Tukey HSD

Description

Realiza analise de variancia (ANOVA) para comparar medias entre dois ou mais grupos, seguida de teste post-hoc de Tukey HSD para identificar pares significativamente diferentes. Exibe um grafico com boxplots e letras indicando significancia entre grupos.

Usage

teste.anova(
  ...,
  titulo = "ANOVA/Tukey HSD",
  x = "Eixo x",
  y = "Eixo y",
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

Details

A ANOVA verifica se ha diferenca significativa entre as medias de tres ou mais grupos. Caso o resultado seja significativo, o teste post-hoc de Tukey HSD identifica quais pares de grupos diferem. O grafico gerado apresenta boxplots para cada grupo com letras indicativas de diferencas estatisticas.

Value

Objeto aov da analise de variancia.

Examples

g1 <- rnorm(10, 5)
g2 <- rnorm(10, 7)
g3 <- rnorm(10, 6)
teste.anova(g1, g2, g3)

Teste de Correlacao (Pearson ou Spearman)

Description

Realiza teste de correlacao entre duas variaveis numericas, escolhendo automaticamente entre o metodo Pearson ou Spearman com base na normalidade dos dados e na presenca de empates. Opcionalmente exibe graficos de diagnostico e grafico da correlacao com linha de tendencia.

Usage

teste.correlacao(
  x,
  y,
  metodo = "auto",
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE,
  plot_normalidade = FALSE
)

Arguments

Value

Objeto de classe htest com os resultados do teste de correlacao invisivelmente.

Examples

x <- rnorm(30)
y <- x + rnorm(30)
teste.correlacao(x, y, plot_normalidade = TRUE)

Teste exato de Fisher

Description

Realiza o teste exato de Fisher a partir de dois vetores categoricos, construindo uma tabela de contingencia.

Usage

teste.fisher(
  var1,
  var2,
  titulo = "Teste Exato de Fisher",
  x = NULL,
  y = "Proporcao",
  mostrar_tabela = TRUE,
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

Value

Uma lista com:

tabela

Tabela de contingencia

p.valor

Valor-p do teste

Examples

Grupo_Pacientes <- c('A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B')
Doente <- c('Sim', 'Nao', 'Sim', 'Nao', 'Nao', 'Nao', 'Sim', 'Nao')
teste.fisher(Grupo_Pacientes, Doente)

Teste de Kruskal-Wallis com pos-teste de Dunn

Description

Realiza o teste de Kruskal-Wallis para comparacao de multiplos grupos independentes quando a suposicao de normalidade nao e atendida, seguido do pos-teste de Dunn com ajuste de Bonferroni. Exibe resultado numerico e grafico com letras de significancia.

Usage

teste.kruskal(
  ...,
  titulo = "Kruskal-Wallis + Dunn",
  x = "Grupo",
  y = "Valor",
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

Details

O teste de Kruskal-Wallis e uma alternativa nao parametrica a ANOVA para comparar a mediana de tres ou mais grupos independentes. Quando o resultado e significativo, aplica-se o teste pos-hoc de Dunn com correcao de Bonferroni para identificar pares de grupos diferentes.

Value

Objeto da classe htest resultante do teste de Kruskal-Wallis.

Quando usar

• Para dados que nao seguem distribuicao normal;

• Para variaveis ordinais ou continuas;

• Para comparar 3 ou mais grupos independentes.

Examples

g1 <- c(5, 6, 7)
g2 <- c(8, 9, 10)
g3 <- c(2, 3, 4)
teste.kruskal(g1, g2, g3)

Teste de qui-quadrado

Description

Aplica o teste qui-quadrado ou Fisher para associacao entre duas variaveis categoricas.

Usage

teste.qui(
  var1,
  var2,
  titulo = "Teste Qui-Quadrado",
  x = NULL,
  y = "Proporcao",
  mostrar_tabela = TRUE,
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

Value

Resultado do teste e tabela de contingencia.

Examples

Grupo_Pacientes <- c(rep('A', 48), rep('B', 24))
Doente <- c(rep('A', 36), rep('B', 12), rep('A', 12), rep('B', 12))
teste.qui(Grupo_Pacientes, Doente)

Teste de Student

Description

Realiza o teste t para comparacao de medias entre dois grupos, com verificacoes de normalidade e homogeneidade e apresenta resultado com interpretacao e grafico.

Usage

teste.t(
  ...,
  titulo = "Teste t",
  x = "Grupo",
  y = "Valor",
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

Value

Lista invisivel com:

resumo

Resumo estatistico (media e desvio padrao) por grupo

resultado

Resultado do teste t (objeto stats::htest)

grafico

Objeto ggplot2 com visualizacao dos grupos

Examples

x <- rnorm(30, 10)
y <- rnorm(30, 12)
teste.t(x, y)

Teste de Student pareado

Description

Realiza o teste t pareado entre dois vetores numericos emparelhados (ex: antes e depois) e gera grafico com as medias, desvios padrao e anotacao de significancia.

Usage

teste.t.pareado(
  ...,
  titulo = "Teste t pareado",
  x = "Grupo",
  y = "Valor",
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

Value

Lista invisivel com: resumo (medias e desvios), resultado do t.test, grafico ggplot2

Teste de Mann-Whitney

Description

Realiza o teste de Mann-Whitney para comparacao de dois grupos nao-parametricos, apresentando resultado com interpretacao e grafico.

Usage

teste.u(
  ...,
  titulo = "Teste de Mann-Whitney",
  x = "Grupo",
  y = "Valor",
  ajuda = FALSE,
  verbose = TRUE
)

Arguments

Value

Lista invisivel com:

resumo

Resumo estatistico (media e desvio padrao) por grupo

resultado

Resultado do teste (objeto stats::htest)

grafico

Objeto ggplot2 com visualizacao dos grupos

Examples

x <- c(1, 3, 5, 6)
y <- c(7, 8, 9, 12)
teste.u(x, y)