Se o nível do teste for 5%, como amplamente utilizado pelos pesquisadores, um p-valor abaixo de 0.05 dá evidências a favor da hipótese alternativa. Caso a hipótese nula seja a usual, médias iguais, p-valor abaixo de 0.05 dá indícios de que são diferentes, mas sempre em função da hipótese alternativa.
Para um teste bilateral, se o valor absoluto do valor t é maior do que o valor crítico, você deve rejeitar a hipótese nula. Caso contrário, você não deve rejeitar a hipótese nula.
Para um teste t para 1 amostra, um grau de liberdade é utilizado na estimativa da média, e os restantes n - 1 graus de liberdade estimam a variabilidade. ... À medida que o tamanho amostral (n) aumenta, o número de graus de liberdade também aumenta e a distribuição t se aproxima de uma distribuição normal.
Distribuição "t" de Student Graficamente, ela se parece muito com a distribuição normal, sendo simétrica e em forma de sino (figura abaixo), com caudas mais largas (maior variabilidade), tipicas de amostras de menores tamanhos.
Os testes t são testes de hipótese úteis na estatística quando é necessário comparar médias. Você pode comparar uma média amostral com um valor hipotético ou com um valor alvo usando um teste t para uma amostra. Você pode comparar as médias de dois grupos com um teste t para duas amostras.
Para testes t, se você pegar um valor-t e colocá-lo no contexto da distribuição t correta, poderá calcular as probabilidades associadas a esse valor-t. Uma probabilidade permite que determinemos em que medida nosso valor-t é comum ou raro sob a suposição de que a hipótese nula é verdadeira.
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.
Tipos de erro nos testes estatísticos. O erro tipo I ocorre quando o teste estatístico (oriundo de uma amostra) determina a rejeição da hipótese de nulidade, entretanto, na população (verdade) a hipótese de nulidade não deve ser rejeitada. Esse é o nível de significância () e que estabelece um limite acima do qual, não se rejeita H0.
No passado a conclusão dos testes estatísticos dependia da consulta a tabelas as quais contém valores críticos e que determinam se uma estatística é, ou não significativa, dentro de um nível de significância.
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