Teste de hipóteses usando p–valor
O teste de hipótese é uma ferramenta estatística baseada na utilização de uma amostra aleatória extraída de uma população de interesse, com o objetivo de testar uma afirmação sobre um parâmetro ou característica desta população.
A Estimação de Parâmetros é uma subdivisão da Inferência Estatística (que consiste em fazer afirmações probabilísticas sobre o modelo probabilístico da população a partir de uma amostra aleatória desta população), a outra grande subdivisão constitui os Testes de Hipóteses.
Na maioria das análises, um alfa de 0.05 é usado como ponto de corte para significância. Se o valor-p for menor que 0.05, devemos rejeitar a hipótese nula de que não há diferença entre as médias e concluir que existe uma diferença significativa.
Hipótese é a suposição de algo que pode (ou não) ser verosímil, que seja possível de ser verificado, a partir da qual se extrai uma conclusão. ... Nas pesquisas científicas e acadêmicas, por exemplo, uma hipótese corresponde a uma possibilidade de explicação sobre determinada causa de estudo.
Em estimação, o objetivo é “estimar” o valor desconhecido de um parâmetro, por exemplo, a proporção p de “indivíduos” em uma população com determinada característica. A estimativa é baseada no número x de “indivíduos” com a característica numa amostra aleatória de tamanho n. teste de hipóteses.
Nos testes de hipóteses utilizamos os conhecimentos de estimação de parâmetros e probabilidade na tomada de decisão a favor de uma hipótese com base nas evidências (amostra) que lançamos mão.
Os valores-t são um exemplo de o que os estatísticos chamam de estatísticas de teste. Uma estatística de teste é um valor padronizado que é calculado a partir de dados amostrais durante um teste de hipótese. O procedimento que calcula a estatística de teste compara seus dados com o que é esperado sob a hipótese nula.
Conclua as etapas a seguir para interpretar um teste de normalidade. A saída principal inclui o valor de p e o gráfico de probabilidade. Para determinar se os dados não seguem uma distribuição normal, compare o valor de p com o nível de significância.
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