Recorrer à correção de Brown-Forsythe.

Todas as três alternativas anteriores são soluções válidas.

Recorrer à correção de Greenhouse-Geisser.

Recorrer ao teste não paramétrico alternativo.

O teste não permite tirar conclusões sobre diferenças nos níveis de motivação entre trimestres.

O resultado do teste foi significativo, indicando diferenças nos níveis de motivação entre o 1º e o 3º trimestre.

A motivação diferiu de forma significativa entre todos os trimestres.

A motivação académica manteve-se estável, não havendo diferença significativa entre os três trimestres (p > 0,05).

A análise revelou que os rapazes e as raparigas diferem significativamente (U = 100.5, p = 0.739).

O teste de Wilcoxon revelou que não existem diferenças significativas entre rapazes e raparigas (W = 100.5, p = 0.739).

A análise revelou que os rapazes e as raparigas não diferem significativamente (U = 45.5, p = 0.730).

Não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre os sexos (Z = -0.346, p = 0.739).

O teste de Wilcoxon revelou uma diferença estatisticamente significativa entre os momentos Pré e Pós.

O teste foi significativo, mas não permite concluir se os valores aumentaram ou diminuíram.

O teste de Wilcoxon indicou que não houve diferença significativa entre os dois momentos (p > 0,10).

A mediana foi igual nos dois momentos, o que invalida o uso do teste de Wilcoxon.

Não se rejeita a Hipótese nula, indicando que as diferenças observadas entre concelhos se deve apenas ao acaso.

Rejeita-se a hipótese nula, indicando que existe pelo menos um concelho que apresenta um nível de inteligência diferente dos restantes.

Não se rejeita a Hipótese nula, sugerindo que as distribuições dos níveis de inteligência são equivalentes nos três concelhos.

Rejeita-se a Hipótese nula, concluindo-se que os três concelhos apresentam níveis de inteligência significativamente diferentes entre si.

O teste de Kruskal-Wallis é apropriado para comparar três ou mais grupos independentes.

O teste de Kruskal-Wallis é utilizado para comparar dois grupos emparelhados.

O teste de Kruskal-Wallis exige que os dados sigam uma distribuição normal em todos os grupos.

O teste de Kruskal-Wallis substitui o teste t test para grupos independentes quando não se garante uma distribuição normal.

Teste de Kruskal-Wallis

Teste de Friedman

ANOVA com medidas repetidas

Teste de Wilcoxon

Apenas T1 diferiu significativamente de T3; os restantes pares não apresentaram diferenças.

Apenas T2 e T3 diferiram significativamente, o que sugere um efeito tardio da intervenção.

Houve diferenças significativas entre todos os momentos: T1 vs T2, T1 vs T3 e T2 vs T3.

Não foram observadas diferenças estatisticamente significativas entre nenhum dos momentos.