Preciso comparar dados quantitativos gerados através de duas

Essa é uma questão interessante e comum em análise de dados. Vamos clarificar alguns pontos:

1. Fonte dos Dados: Ambos os conjuntos de dados são originários da mesma estação meteorológica, mas um conjunto é transformado usando um modelo de regressão.

2. Dependência dos Dados: Em termos estatísticos, suas duas variáveis são dependentes, porque uma é uma transformação da outra. O conjunto corrigido foi criado aplicando uma função (a equação de regressão) nos dados originais, fazendo com que os valores corrigidos dependam diretamente dos valores originais.

3. Análise Estatística: Ao comparar esses dois conjuntos de dados, você deve reconhecer que eles não são independentes. Tratar dados dependentes como independentes em uma análise estatística pode levar a conclusões incorretas. Métodos de comparação apropriados precisam levar em conta essa dependência.

4. Análise Apropriada: Em vez de testes que assumem independência, como o teste t para amostras independentes, você pode considerar abordagens que lidem com dados pareados, como o teste t para amostras pareadas, que é adequado quando cada observação em um conjunto de dados tem uma correspondência direta no outro conjunto (por exemplo, a temperatura no mesmo momento e lugar, antes e depois da correção).

Além disso, é igualmente importante analisar a qualidade do ajuste da regressão e ver como os dados corrigidos se comparam aos dados observados no local distante. Avaliar o erro de ajuste, por exemplo, pode ajudar a verificar se a correção está produzindo resultados que são consistentemente mais próximos dos dados reais.

Em resumo, para analisar corretamente esses dados, você deve considerar que eles são dependentes, e escolher métodos estatísticos que levem isso em consideração.