Diferentes análises estatísticas podem levar a conclusões categoricamente distintas - Lima Jr, Ronaldo Mangueira; Garcia, Guilherme Duarte (Revista da ABRALIN, 2021)
Neste estudo, demonstramos como significância estatística pode variar a partir da comparação de quatro métodos distintos: teste t, ANOVA (seguida de Tukey HSD), modelo linear simples, e modelo linear de efeitos mistos. Em nossa demonstração, modelamos tempos de reação em função de diferentes afixos em dinamarquês, e mostramos como nossas conclusões a respeito do efeito de certos afixos podem mudar categoricamente dependendo de qual dos métodos mencionados acima decidimos utilizar. Por fim, reiteramos o que dizem estudos recentes (e.g., BARR et al., 2013), e sugerimos que modelos de efeitos mistos devam ser a norma sempre que dados agrupados forem analisados. Esperamos, com este estudo, alertar pesquisadores da área para a importância de decisões analíticas bem informadas e éticas em estudos linguísticos.