Num teste unilateral existe apenas um valor crítico e no caso de um teste bilateral existem dois valores críticos simétricos em relação ao valor esperado da variável de teste.
Usualmente, os pesquisadores definem a hipótese nula como sendo médias iguais para as duas amostras. Caso a hipótese alternativa seja a média de uma amostra maior que a média da outra amostra, então temos um teste unicaudal. Caso a hipótese alternativa seja apenas médias diferentes, temos um teste bicaudal.
Por exemplo, um teste t bilateral para duas amostras pode determinar se a diferença entre o grupo 1 e o grupo 2 é estatisticamente significativa na direção positiva ou negativa. Um teste unilateral consegue fazer a avaliação apenas em uma dessas direções.
Teste de hipóteses usando p–valor
Quais são os erros do tipo I e II?
| Verdade sobre a população | ||
|---|---|---|
| Deixa de rejeitar H 0 | Decisão Correta (probabilidade = 1 - α) | Erro tipo II - deixa de rejeitar H 0 quando ela é falsa (probabilidade = β) |
| Rejeitar H 0 | Erro tipo I - rejeitando H 0 quando ele é verdadeiro (probabilidade = α) | Decisão Correta (probabilidade = 1 - β) |
A estatística de teste mede o grau de concordância entre uma amostra de dados e da hipótese nula. Seu valor observado muda aleatoriamente de uma amostra aleatória para uma amostra diferente. A estatística de teste contém informações sobre os dados que são relevante para decidir se deve rejeitar a hipótese nula.
Assim, no teste bicaudal é preciso considerar as áreas abaixo da curva para valores superiores a t e inferiores a –t, ou seja, as duas caudas. Vale ressaltar que a vantagem de um teste unicaudal sobre um bicaudal é que este teste de uma cauda amplia a região de rejeição, tornando mais fácil rejeitar H0 (mais robusto).
O teste bicaudal é descrito como um teste de hipótese, em que a região de rejeição ou a área crítica está em ambas as extremidades da distribuição normal. ... Portanto, uma hipótese alternativa é aceita no lugar da hipótese nula, se o valor calculado cair em qualquer uma das duas caudas da distribuição de probabilidade.
Este teste é usado quando as amostras possuem variâncias diferentes. Para confirmar se as variâncias são realmente diferentes, é recomendável realizar um teste de variâncias.
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