Teste de hipóteses, teste estatístico ou teste de significância é um procedimento estatístico que permite tomar uma decisão entre duas ou mais hipóteses, utilizando os dados observados de um determinado experimento.
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.
Assim, um nível de significância α de 0,05 (que usualmente é considerado como o patamar para avaliar a hipótese nula) indica que existe uma probabilidade de 5% de rejeitarmos uma hipótese nula quando ela é verdadeira.
Hipótese estatística: pode ser definida como uma afirmação sobre a distribuição de uma variável aleatória (no geral sobre seus parâmetros).
É uma metodologia estatística que nos auxilia a tomar decisões sobre uma ou mais populações baseado na informação obtida da amostra. ... Essas suposições, que podem ser ou não verdadeiras, são denominadas de Hipóteses Estatísticas.
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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.
Quando você realiza um teste de hipóteses, dois tipos de erros são possíveis: tipo I e tipo II. Os riscos desses dois erros estão inversamente relacionados e são determinados pelo nível de significância e o poder do teste.
O valor-p indica a probabilidade de se observar uma diferença tão grande ou maior do que a que foi observada sob a hipótese nula. Mas se o novo tratamento tiver um efeito de tamanho menor, um estudo com uma pequena amostra pode não ter poder suficiente para detectá-lo.
Quando esse valor está abaixo do nível de significância, geralmente 0.05 (5%), rejeita-se H0. O valor-p está abaixo do nível de significância, portanto, a hipótese nula é rejeitada.
Se os dados da amostra não forem consistentes com a hipótese estatística, a hipótese é rejeitada. Existem dois tipos de hipóteses estatísticas. Hipótese nula.
, é uma hipótese que é apresentada sobre determinados factos estatísticos e cuja falsidade se tenta provar através de um adequado teste de hipóteses. Uma hipótese nula geralmente afirma que não existe relação entre dois fenômenos medidos.
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.
O objetivo de um teste de hipóteses é verificar se são verdadeiras as afirmações sobre os parâmetros de uma ou mais populações. Em qualquer teste de hipóteses existem duas hipóteses: a HIPÓTESE NULA (H0) e a hipótese alternativa (H1). O objetivo do teste de hipóteses é rejeitar H0 com um nível de significância a.
Exemplo de execução de teste de hipótese básico
Especifique as hipóteses. ...
Escolha um nível de significância (também chamado alfa ou α). ...
Determine o poder e tamanho de amostra para o teste. ...
Colete os dados. ...
Compare o valor p do teste ao nível de significância. ...
Decida se a hipótese nula deve ser rejeitada ou não.
O teste-t para 2 amostras coleta seus dados amostrais de dois grupos e os resume no valor-t. O processo é muito semelhante ao teste-t para 1 amostra, e você ainda pode usar a analogia da relação sinal-ruído. Ao contrário do teste-t pareado, o teste-t para 2 amostras requer grupos independentes para cada amostra.
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. Se o valor-p for maior que 0.05, não é possível concluir que existe uma diferença significativa. Isso está bem claro, não é mesmo? Abaixo de 0.05, significativo.
De forma pragmática, o valor de P representa a probabilidade da hipótese nula ser verdadeira, ou seja, que a diferença encontrada, entre o resultado de duas ou mais amostras, seja devido ao acaso, e não devido a fatores que estão sendo estudados.
Assim, uma outra interpretação para o valor-p, é que este é o menor nível de significância com que se rejeitaria a hipótese nula. Em termos gerais, um valor-p pequeno significa que a probabilidade de obter um valor da estatística de teste como o observado é muito improvável, levando assim à rejeição da hipótese nula.
Sua mensuração é frequentemente utilizado para cálculo amostral. O poder (P) de uma amostra ou teste rejeitar a hipótese nula quando ela é realmente falsa é obtido através da subtração do erro tipo 2 (beta) de 1. Fórmula: P = 1 — beta.
Como esperado, observou-se que a probabilidade de ocorrer o erro tipo II diminui quando o tamanho amostral e/ou o nível de significância do teste (α) aumentam, fato que também pode ser observado na Figura 1 e, quando a distância entre a média alternativa µA e a média estabelecida em H0 (µ = 5) forem maiores.
Erro tipo II: Não rejeitamos H0 quando de fato H0 é falsa. Erro tipo I: Não aceitar o lote sendo que ela está dentro das especificações. Erro tipo II:Aceitar o lote sendo que ela está fora das especificações. Exemplo 3: Considerando as hipóteses do exemplo 1: H0: μ = 60 contra H1: μ ≠ 60.
Isto é, se a moeda for jogada duas vezes e os resultados forem iguais e mais duas vezes e os resultados forem iguais, mas para o outro lado, então o primeiro resultado pode ser usado. Isto ocorre porque as sequências cara-cara-coroa-coroa e coroa-coroa-cara-cara são igualmente prováveis.
Se o valor é muito pequeno (menor que 0,01), ele declara que o efeito foi percebido. Se for muito grande (maior que 0,20), ele declara que, se há algum efeito, nenhum experimento do tamanho do que foi executado, será capaz de detectá-lo.
Podemos ter também testes bilaterais aonde os dois extremos do espaço amostral são usados como região crítica. será aceita e é chamado região de aceitação do teste. Em resumo, um teste fica determinado quando especificamos sua região crítica. é composta.
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