Qual Teste Estatístico Usar no TCC de Ciências Contábeis em 2026?

Resposta direta: no TCC de Ciências Contábeis, o teste é definido por três perguntas — quantos grupos ou períodos você compara, se as observações são independentes ou repetidas na mesma empresa, e se os dados seguem distribuição normal. Comparar dois grupos independentes de empresas pede teste t ou Mann-Whitney; comparar a mesma empresa antes e depois de uma norma pede teste t pareado ou Wilcoxon; explicar um índice a partir de vários fatores pede regressão múltipla ou regressão com dados em painel.

Abaixo está a tabela de decisão completa, com os quatro desenhos que aparecem em quase todo TCC do curso e o que fazer quando os índices financeiros não se comportam como a estatística clássica espera — o que, em contabilidade, é a regra e não a exceção.

Os quatro desenhos típicos do TCC de Contábeis

Desenho 1 — Comparar dois ou mais grupos de empresas

Exemplo: o endividamento de empresas do Novo Mercado difere do de empresas do segmento tradicional? Ou: a rentabilidade difere entre os setores da B3?

Se a ANOVA deu significativa, você ainda não sabe quais grupos diferem entre si — é preciso o teste de acompanhamento descrito em qual teste post hoc usar depois da ANOVA.

Desenho 2 — Comparar a mesma empresa antes e depois

Exemplo: os indicadores de liquidez mudaram após a adoção de um pronunciamento do CPC? A margem líquida do grupo de empresas mudou entre 2019 e 2024?

Aqui as observações não são independentes — a mesma empresa aparece nos dois momentos. Usar teste t independente nesse caso é erro conceitual e a banca costuma perceber.

• Dois momentos, diferenças entre os pares aproximadamente normais: teste t pareado. O pressuposto recai sobre as diferenças, não exige normalidade separada dos valores de cada ano, conforme o manual estatístico do NIST.
• Dois momentos, quando o teste t pareado não for adequado: considere Wilcoxon para amostras relacionadas, verificando também seus pressupostos, como a simetria das diferenças para a interpretação usual como teste de localização.
• Três ou mais momentos, normais: ANOVA de medidas repetidas.
• Três ou mais momentos, não normais: Friedman.

Desenho 3 — Explicar um indicador a partir de vários fatores

Exemplo: o nível de disclosure é explicado por tamanho, setor, endividamento e tipo de auditoria? O retorno sobre o ativo é explicado por alavancagem e crescimento?

• Variável dependente contínua (ROA, ROE, margem, índice de disclosure): regressão linear múltipla, com atenção aos pressupostos descritos em regressão linear no TCC: pressupostos e interpretação do R².
• Variável dependente binária (a empresa divulgou ou não; recebeu ou não parecer com ressalva): regressão logística, cujo resultado se interpreta em razão de chances.
• Várias empresas ao longo de vários anos: regressão com dados em painel — efeitos fixos ou aleatórios, decididos pelo teste de Hausman. É o desenho padrão de artigos publicados na área e o que mais impressiona banca de contábeis quando bem executado.

Desenho 4 — Survey com contadores, auditores ou gestores

Exemplo: a percepção sobre a utilidade da contabilidade gerencial difere entre empresas de pequeno e grande porte? Existe relação entre pressão por prazo e percepção de qualidade da auditoria?

Dados de escala Likert são ordinais. Somar os itens de uma dimensão validada e tratar o escore resultante como contínuo é prática aceita na área, desde que a consistência interna seja reportada — a escolha do coeficiente está em alfa de Cronbach ou ômega de McDonald. Item isolado, porém, deve ser tratado como ordinal, o que leva a Mann-Whitney, Kruskal-Wallis e correlação de Spearman. A distinção entre níveis de mensuração está detalhada em variável qualitativa ou quantitativa: nominal, ordinal, intervalar e de razão.

Survey em Contábeis costuma ter outro problema, mais prático: taxa de resposta baixa. Contadores e auditores respondem pouco a questionário acadêmico, e é comum o estudante enviar 400 convites e receber 38 respostas. Isso não inviabiliza o trabalho, mas exige duas providências — relatar a taxa de resposta explicitamente e discutir o viés de não resposta nas limitações. O caminho quando a amostra não fecha está em poucos respondentes no questionário do TCC.

O problema específico dos dados contábeis: quase nada é normal

Índices financeiros raramente seguem distribuição normal. Endividamento, liquidez corrente e rentabilidade costumam ser assimétricos à direita, com poucas empresas em valores extremos puxando a média. Isso tem três consequências práticas:

1. Teste a normalidade antes de escolher. Shapiro-Wilk é o padrão para amostras de até algumas centenas de observações; o procedimento e o que fazer quando falha estão em teste de normalidade no TCC.
2. Prefira a mediana na descrição. Em amostras contábeis, mediana e intervalo interquartil descrevem melhor a realidade do que média e desvio-padrão. Reporte os dois se quiser, mas comente a mediana.
3. Decida a política de valores extremos antes de olhar o resultado. Winsorização a 1% e 99% é prática consagrada em pesquisa contábil e deve ser declarada na metodologia, não descoberta na análise. O que é legítimo e como declarar está em posso excluir outliers dos dados do TCC?.

Tabela de decisão rápida

Para escolher entre os dois coeficientes de correlação, o critério está em correlação de Pearson ou de Spearman, e a montagem correta da tabela do qui-quadrado em teste qui-quadrado no TCC.

Onde conseguir os dados

TCC de Contábeis raramente depende de coleta primária. As fontes que sustentam a maioria dos trabalhos:

• Demonstrações financeiras padronizadas de companhias abertas, disponíveis nos portais de relações com investidores e no site do órgão regulador do mercado.
• Notas explicativas e formulários de referência, base de todo estudo de disclosure.
• Portais de transparência de municípios e estados, para trabalhos de contabilidade pública.
• Séries macroeconômicas para variáveis de controle — a comparação entre as bases públicas brasileiras está em qual base responde à sua pergunta.

Trabalhar com dados já existentes muda o desenho do estudo e traz limites próprios, tratados em pesquisa com dados secundários: desenho, unidade de análise e limites.

Como descrever a análise na metodologia

A seção de análise de dados precisa comprometer você com o teste antes de ver o resultado. Um parágrafo-modelo que cobre o que a banca espera:

“Os dados foram tabulados em planilha eletrônica e analisados no software jamovi, versão 2.5. Inicialmente procedeu-se à análise descritiva das variáveis, com apresentação de mediana e intervalo interquartil, em razão da assimetria esperada nos índices financeiros. Os índices foram winsorizados nos percentis 1 e 99 para reduzir a influência de observações extremas decorrentes de patrimônio líquido negativo. A normalidade das distribuições foi verificada pelo teste de Shapiro-Wilk. Confirmada a violação do pressuposto de normalidade, a comparação entre os dois grupos de empresas foi realizada pelo teste U de Mann-Whitney, adotando-se nível de significância de 5%. O tamanho de efeito foi estimado pelo coeficiente r.”

Repare em quatro elementos que aparecem nesse parágrafo e faltam na maioria dos TCCs: o software com versão, o tratamento de valores extremos declarado previamente, a verificação de pressuposto antes da escolha do teste, e a menção ao tamanho de efeito. Cada um deles desarma uma pergunta previsível da arguição.

Como relatar o resultado

Relate sempre quatro elementos: o teste usado, a estatística, o valor de p e a magnitude do efeito. Exemplo: “o endividamento mediano das empresas do Novo Mercado (0,41) foi inferior ao das demais (0,53), diferença estatisticamente significativa pelo teste de Mann-Whitney (U = 1.284; p = 0,003; r = 0,29)”.

O tamanho do efeito é o elemento mais esquecido e o mais cobrado por bancas atualizadas — com amostras grandes de empresas, diferenças irrelevantes viram significativas, e só a magnitude revela isso. O guia está em o que é tamanho de efeito. Se o seu p ficou acima de 0,05, o caminho é o descrito em resultado não significativo no TCC — isso não invalida o trabalho.

Qual software usar

Excel resolve descritivas, correlações e regressão simples, mas não entrega testes não paramétricos nem painel de forma confiável. Para o TCC de Contábeis, três opções gratuitas cobrem tudo: jamovi (interface simples, ideal para testes de comparação e regressão — passo a passo em jamovi passo a passo), R (com pacotes apropriados para painel) e Gretl (que também oferece estimadores de painel, como documenta o seu manual oficial). Seja qual for, cite o software corretamente conforme como citar software e pacote estatístico na ABNT.

Cinco erros que aparecem na defesa

1. Usar teste t independente para comparar a mesma empresa em dois anos.
2. Aplicar regressão sem verificar multicolinearidade entre índices financeiros — endividamento e liquidez costumam ser fortemente correlacionados.
3. Interpretar R² alto como prova de causalidade.
4. Excluir empresas com prejuízo “porque distorcem” e não declarar isso.
5. Rodar dezenas de testes e reportar apenas os significativos, prática discutida em HARKing e p-hacking no TCC.

Para o panorama geral do curso, tema e estudo de caso, vale a leitura de como fazer TCC de Ciências Contábeis.